Machine Vision (auf Deutsch: Maschinelles Sehen) ist definiert als die Technologie und die Methoden für die bildbasierte automatische Inspektion und Analyse sowie für die Behandlung der empfangenen und verarbeiteten Daten, in der Regel auf einer Basis von Pass/Fail- oder Go/No-Go-Kriterien. Sie nutzt und integriert bestehende Technologien auf neue Art und Weise und setzt sie ein, um Lösungen für reale Probleme zu finden. Es handelt sich um eine Disziplin der Systemtechnik.

 

Häufig wird der Begriff „Machine Vision“ zusammen mit dem Begriff „Robotic Vision“ (auf Deutsch: Robotisches Sehen) verwendet, aber sie beziehen sich nicht auf dieselbe Sache. Robotic Vision umfasst Techniken von Machine Vision. Wenn also einige Anwendungen von Machine Vision auch in der Robotik verwurzelt sind, dann ist es angemessen, die Begriffe austauschbar zu verwenden. Ist dies nicht der Fall, werden die beiden Begriffe getrennt verwendet, da Robotic Vision ein eigenständiges Forschungsgebiet ist.

 

Computer Vision (auf Deutsch: computerbasiertes Sehen) ist definiert als ein Bereich der künstlichen Intelligenz, in dem Computer eingesetzt werden, um ein Verständnis von Bildern und anderen Signalen auf hohem Niveau zu erlangen und dann auf der Grundlage dieses Informationsverständnisses Empfehlungen auszusprechen oder Maßnahmen zu ergreifen. Das Ziel von Computer Vision ist es, Computern zu ermöglichen, Bilder und andere Signale - insbesondere große Mengen davon - zu „sehen“ und aus dem Verständnis der empfangenen Daten etwas über die Welt abzuleiten. Es handelt sich um ein multidisziplinäres Studiengebiet, in dem Techniken aus den Bereichen Ingenieurwissenschaft und Informatik übernommen und wiederverwendet werden.

Machine Vision vs. Computer Vision - worin unterscheiden sie sich?

 

Der Hauptunterschied liegt in der Verarbeitungsfähigkeit und dem Verwendungszweck. Machine Vision wird für einfachere, automatisierte Entscheidungen verwendet. Computer Vision hingegen wird aufgrund ihrer höheren Verarbeitungsleistung für komplexere Entscheidungen eingesetzt, wobei der Schwerpunkt auf dem Verständnis und der Vorhersage liegt.

 

Sie unterscheiden sich auch darin, dass Computer Vision unabhängig arbeiten kann,, während Machine Vision einen Computer und eine spezielle Software erfordert. Machine Vision impliziert auch die Verwendung von Robotic Vision sowie von Computer Vision in industriellen oder praktischen Anwendungen.

 

Was die erforderlichen Eingaben betrifft, so verwenden Machine Vision und Robotic Vision visuelle Daten von Hardware und Bilderfassungssystemen wie Kameras, und zwar in Echtzeit. Computer Vision hingegen verwendet reale und synthetische Bilder, Videos und Standbilder, nicht unbedingt in Echtzeit.

 

Bei der Ausgabe kann Machine Vision aufgabenspezifisches Wissen oder Informationen generieren, z. B. Pass/Fail- oder Go/No-Go-Entscheidungen, die auf dem Vorhandensein/Fehlen eines Objekts, einer Reihe von Mustern, Defekten oder Farben basieren. Robotic Vision führt Aktionen wie Kommissionierung, Bin Picking, Montage, Depalettierung und Palettierung sowie Maschinenbeladung durch.

 

Computer Vision andererseits liefert Informationen über Größe, Farbintensität und andere Merkmale sowie visuelle Schlussfolgerungen und erweiterte/verstärkte Bilder und Videos.

Trotz ihrer Unterschiede haben Machine Vision und Computer Vision Gemeinsamkeiten, die für die Benutzer manchmal verwirrend sein können. Im Wesentlichen handelt es sich bei beiden um:

a. die Verwendung von Kameras;

b. ähnliche Geräte und Software zur Verarbeitung von Daten;

c. die Verarbeitung und das Lernen aus Datensätzen;

d. bessere Genauigkeit und schnellere Geschwindigkeit als das menschliche Auge, so dass Arbeitskräfte einspart werden und es den Menschen ermöglicht, höherwertig und kreativere Aufgaben auszuführen.

 

Wären Machine Vision und Computer Vision Teile des menschlichen Körpers, dann wäre Machine Vision die Augen und der Mund (und Robotic Vision wäre die Arme und Beine), während Computer Vision die Netzhaut, der Sehnerv, das Gehirn und das Zentralnervensystem wäre.

 

Wenn man sie als Mitglieder einer Familie betrachten würde, dann wäre Computer Vision der Elternteil und Machine Vision das Kind, zusammen mit Robotic Vision als dessen Geschwister, was ihre Funktionen betrifft. Sie alle gehören zur Familie der Signalverarbeitung, die der Großelternteil ist.

Wenn die zu automatisierenden Aufgaben von geringer bis mittlerer Komplexität sind, wie z. B. Objekterkennung, Produktinspektion und Messungen, dann ist Machine Vision zusammen mit Robotic Vision gut geeignet. Beispielsweise werden in Anwendungen für die Herstellung, den Vertrieb und das Fulfillment in verschiedenen Branchen intelligente Depalettierungs- und Palettierungslösungen eingesetzt, um höhere Geschwindigkeiten, bessere Effizienz und ausgezeichnete Systemstabilität zu erzielen.

 

Die Anwendungen im Bereich Machine Vision beschränken sich nicht nur auf die in der Fertigung, im Vertrieb oder im Fulfillment. Unternehmen wie Mech-Mind bieten auch Lösungen für Maschinenbeladung, Kommissionierung, Bin Picking sowie für Montage, Lokalisierung und Verklebung an. Zum Beispiel können die Mech-Eye industriellen 3D-Kameras von Mech-Mind, die eine detailreiche und hochpräzise 3D-Bildgebung bieten, für eine breite Palette von Anwendungen eingesetzt werden und viele praktische Bedürfnisse abdecken. Sie sind in verschiedenen praktischen, kompakten, staub- und wassergeschützten Plug-and-Play-Modellen verfügbar und zeichnen sich durch hohe Scangeschwindigkeit, Umgebungslichtbeständigkeit und mehrere Präzisionsoptionen für unterschiedliche Abstandsanforderungen aus. Die Machine-Vision-Lösung kann als Ergänzung oder Ersatz für manuelle Inspektionen und Messungen sowie in einer Reihe anderer Situationen eingesetzt werden.

 

Wenn die Aufgaben ein komplexeres Verständnis und komplexere Entscheidungen erfordern, wie z. B. bei der Gesichtserkennung, der medizinischen Diagnostik und der Verhaltensanalyse, ist Computer Vision besser geeignet als Machine Vision. Wenn ein selbstfahrendes Auto beispielsweise Fahrspuren erkennen, sich durch den Autoverkehr, Hindernisse und Signale schlängeln, eigenständig Routen planen und sogar 3D-Karten erstellen soll, dann ist Computer Vision die bessere Wahl.

 

Machine Vision und Computer Vision sind nicht ein und dasselbe. Sie unterscheiden sich deutlich in Bezug auf die Verarbeitungsfähigkeiten und den Verwendungszweck, weisen aber auch gemeinsame Merkmale und Verbindungen auf. Wenn Anwendungen von Machine Vision mit der Robotik kombiniert werden, spricht man auch von Robotic Vision. Die meisten Lösungen für industrielle Herausforderungen nutzen Machine-Vision-/Robotic-Vision-Anwendungen.

 

Für Ihre Branche und Ihr Unternehmen bedeutet dies: Industrie 4.0 oder Smart Manufacturing steht vor der Tür, denn die Nachfrage nach Machine Vision und Computer Vision steigt. Diejenigen, die die explosionsartig wachsenden Möglichkeiten von Industrie 4.0 nutzen, werden in ihrer Branche durch Echtzeit-Entscheidungsfindung, erhöhte Produktivität, Flexibilität und Agilität führend sein.

 

Mech-Mind, ein schnell wachsendes Unternehmen, wurde als Teil von 2019 Intel AI 100 Best Innovations Incentive Program ausgewählt und ist ein Microsoft Scaleup Member Enterprise. Das Unternehmen bietet „intelligente Roboter“ für industrielle Anwendungen im Bereich Machine Vision/Robotic Vision für Unternehmen an, die solche Möglichkeiten nutzen möchten. Wir stellen detaillierte reale Anwendungsfälle in Branchen wie Haushaltsgeräte, Automotive, Logistik, Metall- und Maschinenbau vor. Um mehr darüber zu erfahren, was Mech-Mind für Ihr Unternehmen tun kann, sehen Sie sich hier unsere Lösungsvideos an.

 

 

*Machine Vision System Market Size, Share, Competitive Landscape and Trend Analysis Report

 

**Computer Vision Market Size, Share & Trends Analysis Report