Künstliche Intelligenz in der Bildverarbeitung: Welche neuen Möglichkeiten ergeben sich?
Die industrielle Bildverarbeitung wird intelligent - zumindest teilweise. Durch den Einsatz von KI entstehen neue Analyse- und Einsatzmöglichkeiten, doch nicht alle Anwendungen profitieren davon. Es bleiben Bereiche, bei denen die klassische Bildverarbeitung die effektivere Methode bleibt.
Der Unterschied zwischen regelbasierter Bildverarbeitung und Bildverarbeitung mit künstlicher Intelligenz
Klassische Bildverarbeitung arbeitet mit vordefinierten Regeln und Algorithmen. Auf dieser Basis untersuchen Kameras Objekte Pixel für Pixel. Die Bildverarbeitungssoftware extrahiert Merkmale aus den Bildern und analysiert, ob sie mit den festgelegten Regeln übereinstimmen.
Eine künstliche Intelligenz lernt hingegen, fast wie ein Kind. Sie nimmt alles auf, was ihr an Bildern und Merkmalen gezeigt wird, bis sie dazu in der Lage ist, eigenständig Rückschlüsse zu ziehen. Das macht sie sehr flexibel und ermöglicht ihr es, auch mit unerwarteten Bildern oder Situationen umzugehen.
Was sind die jeweiligen Vorteile und Nachteile der beiden Methoden?
Die regelbasierte Bildverarbeitung arbeitet schnell und effizient. Durch die programmierten Regeln und Algorithmen kann sie sehr spezifische Aufgaben erfüllen und dabei eine hohe Genauigkeit erzielen. Genau dieser Umstand macht sie allerdings auch weniger flexibel. Treten unerwartete Bilder oder Situationen auf, hat die regelbasierte Bildverarbeitung Schwierigkeiten damit umzugehen. Bei komplexen Zusammenhängen stößt sie an ihre Grenzen.
Genau hier liegt die Stärke der Bildverarbeitung mit KI. Sie basiert auf einem maschinellen Lernverfahren und kann somit flexibel agieren und komplexe Muster erkennen. Damit sie an diesen Punkt gelangt, bedarf es allerdings meist einer großen Menge an Trainingsdaten sowie einen hohen Rechenaufwand. Im Umkehrschluss bedeutet dies ebenfalls, dass sie für Anwendungen, bei denen nur begrenzte Datenressourcen zur Verfügung stehen, weniger geeignet sein kann.
Die Einsatzgebiete beider Verfahren können variieren
Die Einsatzgebiete der beiden Verfahren sind nicht streng trennbar. Oft werden auch beide Ansätze kombiniert, um ein optimales Ergebnis zu erzielen. Die regelbasierte Bildverarbeitung besitzt Stärken in der Vermessung von Objekten oder in der eindeutigen Identifizierung von Oberflächenstrukturen. Dies liegt darin begründet, dass hier präzise Ergebnisse nötig sind, die den festgeschriebenen Regeln unterliegen. Ein KI-basierter Ansatz könnte hier weniger genaue Ergebnisse liefern, da er auf der Analyse von Mustern beruht, die nicht immer genau den Regeln entsprechen müssen.
Ein Bildverarbeitungssystem mit künstlicher Intelligenz besitzt Stärken bei der Analyse von organischem Material, das in seiner Form, Farbe und Struktur variiert. Früchte, Pflanzen und Menschen sehen immer unterschiedlich aus, weshalb regelbasierte Bildverarbeitungslösungen an ihre Grenzen stoßen. Eine KI kann hingegen auch verschiedengroße Eier analysieren und Fehler erkennen oder unterschiedliche Gesichter voneinander unterscheiden. Einsatzfelder, in denen diese Methode daher häufiger zum Einsatz kommen kann, sind die Landwirtschaft, die Lebensmittel- und die Verpackungsindustrie sowie die Medizintechnik und Smart City.
Regelbasierter Bildverarbeitung vs. Bildverarbeitung mit künstlicher Intelligenz
| Regelbasierte Bildverarbeitung | Bildverarbeitung mit künstlicher Intelligenz | |
|---|---|---|
| Funktion | Arbeitet mit vordefinierten Regeln und Algorithmen | Lernt durch antrainierte Bilder und erkennt selbstständig Zusammenhänge |
| Vorteile | Schnell und effizient Präzise Kontrolle |
Hohe Flexibilität Erkennt auch komplexe Muster und Zusammenhänge |
| Nachteile | Wenig flexibel bei unerwarteten Situationen oder komplexen Mustern | Datenabhängigkeit Hoher Rechenaufwand |
| Einsatz | Spezifische Aufgaben, die hohe Genauigkeit erfordern | Unterscheidung von Objekten, die von Fall zu Fall unterschiedlich aussehen, vor allem organisches Material |
| Anwendungen | Eindeutige Identifikation von Oberflächen Vermessungen |
Gesichtserkennung Erkennung von Mängeln an Pflanzen, Früchten oder Gemüse |