Das maschinelle Sehen arbeitet mit Kameras und Bildverarbeitungsalgorithmen, um visuelle Informationen zu analysieren und zu interpretieren. Der Prozess umfasst die Aufnahme eines Bildes von einem Objekt oder einer Szene, die Verarbeitung des Bildes, um relevante Merkmale zu extrahieren, und das Treffen von Entscheidungen oder das Ergreifen von Maßnahmen auf der Grundlage der extrahierten Informationen. Hier finden Sie eine Übersicht über die Funktionsweise des maschinellen Sehens:
1. Bildaufnahme: Der erste Schritt beim maschinellen Sehen besteht darin, ein Bild des zu analysierenden Objekts oder der Szene zu erfassen. Dies geschieht in der Regel mit Digitalkameras, die die visuellen Informationen in Form von Pixeln erfassen.
2. Vorverarbeitung: Sobald das Bild aufgenommen wurde, werden Vorverarbeitungstechniken angewendet, um die Qualität des Bildes zu verbessern und es für die weitere Analyse geeignet zu machen. Dies kann Aufgaben wie Rauschunterdrückung, Bildverbesserung und Farbkorrektur umfassen.
3. Merkmalsextraktion: In diesem Schritt analysiert das Bildverarbeitungssystem das Bild, um relevante Merkmale zu extrahieren, die für die jeweilige Aufgabe wichtig sind. Dies kann die Identifizierung von Kanten, Formen, Texturen, Farben oder anderen visuellen Merkmalen beinhalten.
4. Mustererkennung: Sobald die Merkmale extrahiert sind, verwendet das Bildverarbeitungssystem Algorithmen zur Mustererkennung, um das Objekt oder die Szene anhand der extrahierten Merkmale zu klassifizieren. Dazu kann ein Vergleich der Merkmale mit einer Datenbank bekannter Objekte gehören oder die Verwendung von Techniken des maschinellen Lernens, um ein Modell zur Erkennung von Mustern zu trainieren.
5. Entscheidungsfindung: Basierend auf den Ergebnissen der Mustererkennung trifft das Bildverarbeitungssystem Entscheidungen oder ergreift Maßnahmen. Dabei kann es sich um das Sortieren von Objekten in einer Produktionslinie, das Führen eines Roboterarms zum Aufnehmen eines Objekts oder das Erkennen von Fehlern in einem hergestellten Teil handeln.
6. Rückkopplungsschleife: In vielen Bildverarbeitungsanwendungen wird eine Feedback-Schleife verwendet, um die Leistung des Systems im Laufe der Zeit zu verbessern. Dabei werden die Ergebnisse früherer Analysen verwendet, um die Parameter des Systems anzupassen und seine Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu verbessern.
Insgesamt funktioniert die maschinelle Bildverarbeitung durch die Kombination von Hardware (Kameras) mit Software (Bildverarbeitungsalgorithmen), um visuelle Informationen zu analysieren und zu interpretieren. Durch die Automatisierung des Prozesses der visuellen Inspektion und Analyse können Bildverarbeitungssysteme die Effizienz, Genauigkeit und Konsistenz in einer Vielzahl von Anwendungen in Branchen wie der Fertigung, dem Gesundheitswesen, der Automobilindustrie und der Landwirtschaft verbessern.