Was ist der Unterschied zwischen maschinellem Sehen und Computer Vision?

Maschinelles Sehen und Computer Vision sind Begriffe, die oft synonym verwendet werden, aber sie beziehen sich eigentlich auf leicht unterschiedliche Konzepte. Maschinelles Sehen ist ein weit gefasster Begriff, der die Technologie und die Methoden umfasst, die für die bildgestützte automatische Inspektion und Analyse für Anwendungen wie automatische Inspektion, Prozesskontrolle und Roboterführung verwendet werden. Andererseits bezieht sich der Begriff Computer Vision speziell auf das wissenschaftliche Gebiet, das sich damit beschäftigt, wie Computer aus digitalen Bildern oder Videos ein hohes Maß an Verständnis gewinnen können. Maschinelles Sehen ist im Wesentlichen eine praktische Anwendung von Computer-Vision-Techniken.

Obwohl die beiden Bereiche eng miteinander verwandt sind, gibt es einige wichtige Unterschiede zwischen maschinellem Sehen und Computer Vision. Die industrielle Bildverarbeitung ist in der Regel eher auf industrielle Anwendungen ausgerichtet, bei denen es darum geht, visuelle Inspektionen oder Messungen zu automatisieren. Dazu gehören Aufgaben wie die Inspektion der gefertigten Teile auf Defekte, das Lesen von Barcodes oder die Steuerung von Robotern in Montagelinien. Industrielle Bildverarbeitungssysteme sind oft für bestimmte Aufgaben in einer kontrollierten Umgebung, z.B. in einer Fabrikhalle, konzipiert.

Computer Vision hingegen ist ein breiteres Feld, das eine breite Palette von Anwendungen jenseits der industriellen Automatisierung umfasst. Forscher im Bereich Computer Vision sind an der Entwicklung von Algorithmen und Systemen interessiert, die visuelle Informationen aus unserer Umgebung automatisch interpretieren und verstehen können. Dazu können Aufgaben wie Objekterkennung, Bildklassifizierung und Szenenverständnis gehören. Computer-Vision-Techniken werden in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt, darunter das Gesundheitswesen, autonome Fahrzeuge und Augmented Reality.

Einer der wichtigsten Unterschiede zwischen maschinellem Sehen und Computer Vision ist die Abstraktionsebene, auf der sie arbeiten. Bildverarbeitungssysteme werden in der Regel entwickelt, um bestimmte, genau definierte Aufgaben mit Hilfe vordefinierter Algorithmen und Techniken zu lösen. Diese Systeme sind oft für Leistung und Effizienz in einer bestimmten Anwendung optimiert. Im Gegensatz dazu sind Computer-Vision-Forscher mehr an der Entwicklung von Allzweck-Algorithmen interessiert, die auf eine breite Palette von visuellen Aufgaben angewendet werden können. Dabei geht es oft um die Erforschung neuer Ansätze und Techniken zur Lösung anspruchsvoller Probleme bei der Bildanalyse und dem Bildverständnis.

Ein weiterer Unterschied zwischen maschinellem Sehen und Computer Vision ist der Grad der Komplexität der Aufgaben, die sie lösen sollen. Bildverarbeitungssysteme werden häufig für relativ einfache Aufgaben eingesetzt, die mit herkömmlichen Bildverarbeitungstechniken gelöst werden können, wie z.B. Kantenerkennung oder Template Matching. Diese Systeme sind in der Regel für den Betrieb in Echtzeit ausgelegt und können auf Geschwindigkeit und Effizienz optimiert werden. Im Gegensatz dazu sind Computer Vision-Forscher oft daran interessiert, komplexere und anspruchsvollere Aufgaben zu lösen, wie z.B. die Objekterkennung in unübersichtlichen Szenen oder die Segmentierung von Bildern. Diese Aufgaben erfordern anspruchsvollere Algorithmen und Techniken, wie Deep Learning und faltige neuronale Netze.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass maschinelles Sehen und Computer Vision eng verwandte Bereiche sind, die sich beide mit der Analyse visueller Informationen befassen. Die maschinelle Bildverarbeitung konzentriert sich mehr auf praktische Anwendungen in der industriellen Automatisierung, während die Computer Vision ein breiteres wissenschaftliches Feld ist, das darauf abzielt, Algorithmen und Systeme zum Verständnis visueller Informationen zu entwickeln. Obwohl es einige Überschneidungen zwischen den beiden Bereichen gibt, unterscheiden sie sich in Bezug auf die Aufgaben, die sie lösen sollen, und den Grad der Komplexität dieser Aufgaben.