Die Produktionsautomatisierung ist einer der bedeutendsten Schritte bei der Optimierung der Fertigungsprozesse Richtung Industrie 4.0. Industrielle Bildverarbeitung ist dabei in allen Branchen und Industriezweigen eine geeignete Technologie Fertigungsanlagen zeit-, kosten- und ressourceneffizienter sowie mit verbesserter Qualität zu betreiben. Der große Vorteil der Bildverarbeitung sind die vielfältigen Anwendungsfelder und -möglichkeiten, in denen sie schnell und zuverlässig die Produktionsqualität sicherstellt, Produktionsanlagen steuert oder in der Lagerund Produktionslogistik unterschiedliche Komponenten identifiziert. Im Wesentlichen besteht ein Bildverarbeitungssystem aus Kamera, Objektiv, Beleuchtung, Kabeln, einer Verarbeitungseinheit sowie Steuerungselektronik zur Synchronisation und Interaktion mit der Produktionsanlage. Für die Entwicklung solcher Systeme hat sich ein mehrstufiger Ansatz mit fünf Projektphasen bewährt: Grobspezifikation, Machbarkeitsstudie, Detailspezifikation, Systemimplementierung und Anlagenintegration. Das Whitepaper stellt die 3 vorherrschenden Ansätze zum Bildverarbeitungseinsatz vor und unterstützt Fertigungsleiter und Produktionsmanager unter Berücksichtigung Ihrer individuellen Rahmenbedingungen den geeigneten technologischen Ansatz für Ihr Automatisierungsprojekt zu wählen.

Bei „klassischen" Bildverarbeitungssystemen aus Industriekamera, Objektiv, Beleuchtung, Recheneinheit und Verkabelung wird die individuell benötige Software von erfahrenen Entwicklerteams programmiert und bietet damit größtmögliche Flexibilität in der Auswahl von Hardware und Softwarebibliotheken. Dies bedeutet zumeist einen sehr hohen Entwicklungsaufwand, der im Vorfeld schwer abzuschätzen ist. Dieser „klassische" Ansatz empfiehlt sich, wenn es um das maximale Ausreizen der Rechenleistung, eine hohe Stückzahlen an eingesetzten Systemen oder die Applikation einen sehr spezifischen Algorithmus benötigt. Ein neuerer Systemansatz setzt weiterhin auf klassische Hardware zur Bildaufnahme und Verarbeitung, bedient sich jedoch bei der Bildanalyse der Künstlichen Intelligenz, den so genannten selbstlernenden Algorithmen. Diese beschleunigen speziell die Entwicklung von Prüfsystemen für natürliche Materialien und Objekte, die aufgrund ihrer hohen Varianz nur schwer mit klassischen Ansätzen zu analysieren sind.

Der zukunftsweisende und für eine neue Generation Bildverarbeitung stehende Technologieansatz basiert auf dem Einsatz von Smart Cameras. Diese Komplettpakete enthalten fertig aufeinander abgestimmt alle Bildverarbeitungselemente und ein Softwarepaket mit einer einfach zu bedienenden grafischen Programmieroberfläche. Dieser Ansatz ermöglicht es auch wenig erfahrenen Entwicklern oder Produktionsingenieuren komplexe Systeme zügig und risikoarm umzusetzen. Der Entwicklungs-, Test- und Dokumentationsaufwand wird gegenüber dem „klassischen" Ansatz auf einen Bruchteil reduziert. Vielfältigen Faktoren und Kriterien beeinflussen, welcher Ansatz für eine spezifische Automatisierungsherausforderung der geeignetste ist. Als individuelle Entscheidungshilfe werden in Kapitel 6 die relevanten Fragen und deren Antworten in einer tabellarischen Übersicht mit Schlussfolgerungen gegenübergestellt und dienen als Checkliste in der Praxis.

Das komplette Whitepaper zu diesem Thema können Sie hier kostenfrei herunterladen. Erforderlich ist lediglich eine Anmeldung auf diesem Portal.