Segmentation mit KI
Bildbereiche präzise analysieren und Defekte exakt lokalisieren
Die Segmentierung ist eine der leistungsfähigsten Methoden der KI-basierten Bildverarbeitung. Im Gegensatz zur klassischen Klassifikation analysiert die Segmentierung nicht nur das gesamte Bild, sondern erkennt genau, welche Bildbereiche zu bestimmten Objekten oder Defekten gehören.
Dabei wird jedem Pixel eines Bildes eine Kategorie zugeordnet. Dadurch können Vision-Systeme sehr präzise erkennen, wo sich ein Objekt, ein Materialbereich oder ein Fehler befindet.
In industriellen Anwendungen ermöglicht diese Technik eine deutlich genauere Analyse von Produktionsprozessen und Produkten.
Mit der evoVIU Plattform lassen sich Segmentierungsmodelle direkt in industrielle Vision-Workflows integrieren und für automatisierte Inspektionsaufgaben einsetzen.
Warum Segmentierung in industrieller Bildverarbeitung wichtig ist
Viele Produktionsaufgaben erfordern nicht nur die Erkennung eines Fehlers, sondern auch dessen genaue Position.
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Lokalisierung eines Kratzers
auf einer Oberfläche -
Identifikation eines beschädigten
Bereichs auf einem Bauteil
- Analyse von Materialstrukturen
-
Abgrenzung von Produkt-
bereichen im Bild
Während klassische Bildverarbeitung häufig nur globale Eigenschaften eines Bildes analysiert, ermöglicht Segmentierung eine detaillierte und präzise Analyse einzelner Bildbereiche.
Dadurch lassen sich auch komplexe Fehlerbilder zuverlässig erkennen.
Segmentieren mit evoVIU
Trigger
Ein Ereignis startet den
Vision-Workflow, z.B. Hardware-Signal einer Maschine,
ein Sensorereignis, eein zeitbasierter Trigger oder
API-Aufruf aus einem externen System.
Bildaufnahme
Eine Kamera oder eine andere
Bildqquelle liefert das Bild
für die Analyse
KI-basierte Bildanalyse
Ein trainiertes Segmentierungsmodell
analysiert das Bild und erkennt verschiedene
Bildbereiche. Jeder Pixel wird einer Kategorie zugeordnet, z.B. Objekt, Hintergrund,
Defektbereich oder Materialstruktur.
Ergebnisverarbeitung
Das Ergebnis kann anschließend weiterverarbeitet
werden: Markierung von Defekten, Messung der
Größe eines Defektbereichs, OK / NOK-Bewertung
oder Weitergabe an Maschinensteuerungen
oder IT-Systemen.
Typische Anwendungen der Segmentierung
Segmentierung wird besonders häufig bei komplexen visuellen Inspektionsaufgaben eingesetzt.
Analyse von Materialstrukturen
Segmentierung eignet sich auch zur Analyse von Materialstrukturen.
Beispiele:- unterschiedliche Materialbereiche auf einem Produkt
- Strukturveränderungen auf Oberflächen
- Erkennung von Produktionsabweichungen
Bauteilanalyse
Segmentierung kann verwendet werden, um einzelne Bauteile innerhalb eines Bildes zu erkennen und voneinander zu unterscheiden.
Typische Anwendungen:- komplexe Baugruppen analysieren
- Position von Komponenten bestimmen
- Bauteile voneinander abgrenzen
Vorteile von KI-basierter Segmentierung
Die Verwendung von KI für Bildsegmentierung bietet mehrere Vorteile gegenüber klassischen Bildverarbeitungsmethoden.
Hohe Präzesion
Segmentierung ermöglicht eine pixelgenaue Analyse von Bildern und liefert detaillierte Informationen
über die Position von Objekten oder Defekten.
Robuste Fehlererkennung
Auch komplexe oder unregelmäßige Fehler können zuverlässig erkannt werden.
Flexible Anpassung
Segmentierungsmodelle können mit neuen Daten trainiert und an veränderte
Produktionsbedingungen angepasst werden.
Integration in industrielle Prozesse
Die Ergebnisse können direkt in Produktionsprozesse integriert werden, beispielsweise für
automatisierte Qualitätskontrollen oder Prozessüberwachung.
