Wollten Sie nicht schon immer wissen, wie manche Autos die Verkehrsschilder erkennen können oder wie das Smartphone Ihr Gesicht erkennt, um das Gerät zu entsperren? Die Bildverarbeitung spielt hierbei eine wesentliche Rolle und revolutioniert dadurch zahlreiche Bereiche unseres Lebens. Eine Technologie, die Computer befähigt, Bilder zu analysieren und zu interpretieren.
Was ist Bildverarbeitung?
Vereinfacht gesagt, ist Bildverarbeitung die Fähigkeit von Computern, Bilder zu ”verstehen”. Dabei werden Bilder in digitale Daten umgewandelt, die dann von Algorithmen verarbeitet werden. Diese Algorithmen suchen nach Mustern, Formen, Farben und anderen Merkmalen, um Informationen aus den Bildern zu extrahieren.
Durch Bildverarbeitung gefundene Muster. Hier wurden Muttern nach Größe markiert.
Wie funktioniert Bildverarbeitung?
Die Bildverarbeitung durchläuft im Wesentlichen folgende Schritte:
1. Bildaufnahme: Das Bild wird mit einer Kamera oder einem Scanner aufgenommen. Die Bildaufnahme ist essentiell. Je besser die Bildaufnahme gemacht wurde, desto besser können die unterschiedlichen Algorithmen nach Mustern, Formen, Farben und anderen Merkmalen suchen. Dabei spielt die Beleuchtung eine kritische Rolle. Hierbei muss man unter anderem darauf achten, dass die Objekte gut zu erkennen und nicht überbelichtet oder sogar mit Reflexionen verdeckt sind.
2. Vorverarbeitung: Das Bild wird bereinigt und optimiert, um die Analyse zu erleichtern. Hierbei werden unterschiedliche Algorithmen verwendet. Die aufgenommenen Bilder werden mittels Bildbearbeitung für die weitere Verarbeitung vorbereitet. Dabei erstreckt sich das Spektrum von einer einfachen Filterung über Farbsättigungsanpassung bis hin zur Übersetzung in ein Schwarz–Weiß– oder Graustufenbild.
3. Segmentierung: Das Bild wird in verschiedene Regionen aufgeteilt, um einzelne Objekte oder Bereiche zu identifizieren. Innerhalb diesen Schrittes werden im Normalfall eine oder mehrere Stellen auf dem Bild definiert bzw. markiert, die von besonderem Interesse sind, worauf der Algorithmus sozusagen schauen soll. Somit können störende Elemente auf ein Minimum verkleinert werden, sodass der Algorithmus noch effektiver arbeiten kann. Diese Interessensregion nennt man ”Region of Interest” oder kurz ROI.
4. Merkmalsextraktion: Wichtige Merkmale wie Form, Farbe, Textur und Position werden aus den Regionen extrahiert. Mittels einer Vielzahl an möglichen Algorithmen kann man nun innerhalb der ROI die Daten extrahieren, die man benötigt. Sei es die Form, Farbe oder andere Merkmale des Objektes, welche für eine offene Aufgabe benötigt werden. Auch die Möglichkeit der Schrifterkennung, der sogenannten ”Optical Character Recognition (OCR)”, als auch der Schriftprüfung, der sogenannten ”Optical Character Verification (OCV)”, kann in diesem Schritt durchgeführt werden.
Hier würde die Bildverarbeitung praktisch enden. Man könnte nun noch einen Schritt zusätzlich einfügen, damit die gewonnenen Daten mit Hilfe von gespeicherten Daten verglichen werden können, um das Objekt oder die Szene zu identifizieren, auch als Klassifikation bekannt. Dies ist jedoch Hauptaufgabe der Künstlichen Intelligenz und der Deep Learning–Anwendungen, welchehier nicht weiter thematisiert werden.
Wo wird die Bildverarbeitung eingesetzt?
Die Bildverarbeitung findet in vielen Bereichen Anwendung um Prozesse weniger fehleranfällig und schneller zu gestalten, um schnellere und bessere Entscheidungen zu treffen oder um die Sicherheit zu erhöhen. Nachfolgend einzelne Beispiel.
- Medizin: Diagnosehilfen von Krankheiten oder Blutproben, Analyse von Röntgenbildern, Unterstützung bei Operationen
- Industrie: Qualitätskontrolle, Automatisierung von Produktionsprozessen, Prozessüberwachung oder Roboternavigation
- Sicherheitssysteme: Gesichtserkennung, Überwachungssysteme, Verkehrssteuerung
- Automobilindustrie: Autonomes Fahren, Fahrerassistenzsysteme
- Handel: Produktanalyse, Warenverfolgung, Kundenerkennung
Fazit
Die Bildverarbeitung ist eine faszinierende Technologie, die unsere Welt auf vielfältige Weise verändert. Sie hilft uns, Probleme zu lösen, Prozesse zu optimieren und neue Möglichkeiten zu schaffen. Die Bildverarbeitung entwickelt sich ständig weiter und wird in Zukunft noch wichtigere Rollen spielen. Auch die Künstliche Intelligenz und Deep Learning ermöglichen es Computern, immer komplexere Bilder zu verstehen und zu interpretieren. Die damit verbundenen Vorteile lassen nur erahnen, was in Zukunft alles machbar sein wird, dank der Bildverarbeitung.
Praxisbeispiele des Mittelstand-Digital Zentrums Spreeland
Vermessung von Schneidwerkzeugen
Mit dem Unternehmen Astor Schneidwerkzeuge GmbH wurden mit Hilfe der Bildverarbeitung die Schneidkanten von Klingen untersucht. Dies stellt aktuell einen essentiellen Prozesse in der Qualitätskontrolle der Firma dar.
zum Projektbericht: Machbarkeitsstudie für eine digitalisierte Messeinrichtung
Erkennung von eingefrästen Seriennummern
Mit der HNF GmbH wurden mit Hife der Bildverarbeitung die eingefrästen Seriennummern von Fahrrädern gelesen, sodass diese automatisch kontrolliert werden können und der Produktionsablauf optimiert wird.
zum Projektbericht: Optische Zeichenerkennung von gefrästen Seriennummern
Darüber hinaus bietet die Technische Hochschule Wildau die Wildauer Smart Production an. Diese Lehrfabrik ermöglicht Besuchern und Studierenden einen hervorragenden Einblick in die Welt der automatischen Produktion. Neben Thematiken wie fahrerlose, autonome Transportsysteme, Transport von Schüttgut und Produktverfolgung bietet die Wildauer Smart Production auch einen Einblick in unterschiedliche Bildverarbeitungsthematiken wie zum Beispiel die Erkennung von Schadbildern oder die Farberkennung. (Foto: TH Wildau)
Webseite der Wildauer Smart Production