Es besteht kein Zweifel daran, dass die Maschinenvision über ihre Wurzeln in der industriellen Inspektion hinaus expandiert. Sie ist ein wichtiger Treiber für autonomes Fahren und Navigation, automatisierte Montage, Bin-Picking und mehr. Diese Erweiterung in neue Anwendungsbereiche bietet gute Aussichten für einen robusten Industriesektor mit vielen Möglichkeiten für talentierte Ingenieure. Interact Analysis (Irthlingborough, Großbritannien), ein auf Automation spezialisiertes Forschungsunternehmen, erwartet, dass die Umsätze der Maschinenvision zwischen 2022 und 2028 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 6,4 % steigen werden, von 6,5 Milliarden US-Dollar im Jahr 2022 auf 9,3 Milliarden US-Dollar im Jahr 2028.
Ein Teil dieses Wachstums wird aus neuen Anwendungsbereichen kommen, jedoch wird die Inspektion weiterhin die vorherrschende Quelle für Anwendungsfälle sein. Die Inspektion machte 2022 mehr als 40 % der Umsätze der Maschinenvisionsanbieter aus und wird laut Prognosen des Unternehmens im Jahr 2028 fast 42 %, oder 3,9 Milliarden US-Dollar, ausmachen. Ein Grund dafür ist, dass Ingenieure die Maschinenvision dank technologischer Fortschritte wie 3D-Bildgebung und Deep Learning für eine breitere Palette von Inspektionstätigkeiten einsetzen.
Ein Beispiel ist ein robustes Inspektionssystem, das von der Norfolk Southern Railway und dem Georgia Tech Research Institute entwickelt wurde. Das System kombiniert Hochleistungskameras, Stadionlichter und KI-Algorithmen, um Bilder von Zügen zu erfassen und zu analysieren, die mit bis zu 96 km/h fahren. Um sie vor allen Wetterbedingungen zu schützen, werden die Komponenten seitlich der Strecke in tunnelartigen Stahlkonstruktionen installiert. KI-fähige Algorithmen analysieren die Bilddaten vor Ort, um festzustellen, ob Defekte vorliegen, und die Ergebnisse werden innerhalb von Minuten an das Netzwerkbetriebszentrum der Norfolk Southern übertragen, wo Fachleute die Daten überprüfen. Kritische Defekte werden vom KI-Software zur sofortigen Reaktion markiert.
In einem anderen Beispiel hat Titan Cement die Inspektion von Zementsäcken automatisiert. Das Inline-System erkennt Defekte wie Risse, Verschüttungen, Beulen, Schnitte, beschädigte Kanten und Druckfehler. Beschädigte Säcke oder solche mit Druckproblemen werden von einem automatisierten Abweichungssystem entfernt, ohne dass die Produktionslinie angehalten werden muss. Dies sind nur zwei Beispiele. Man kann erwarten, dass Vision Systems Design in den kommenden Monaten und Jahren über viele weitere Inspektionsprojekte berichten wird.