Computer Vision und künstliche Intelligenz (KI) haben jeweils ihren Zweck in modernen Visionssystemen. Bei der Entwicklung einer Bildplattform können jedoch bestimmte Herausforderungen auftreten, wenn versucht wird, KI in ein bestehendes Computersichtsystem zu implementieren. Es ist anfänglich schwierig zu entscheiden, für welche Aufgaben KI am besten geeignet ist. Daher kann es von Vorteil sein, sich an die Erfahrung von Branchenexperten zu wenden, die bereits viele Schritte unternommen haben, um eine Kombination von KI- und Computersichtlösungen bereitzustellen.
Ingenieure begannen ursprünglich, KI zu implementieren, um schwierige Imaging-Herausforderungen für die traditionelle Computervision zu überwinden. Experten in traditionellen Visionssystemen existieren seit langem und haben jahrzehntelange Erfahrung in der Computervision aufgebaut, um Herausforderungen in industriellen Anwendungen wie maschinelle Sichtautomatisierung, intelligente Verkehrssysteme (ITS) und Luftbildaufnahmen zu bewältigen. Es gibt jedoch mehrere Anwendungen, bei denen die Computervision möglicherweise nicht geeignet ist.
Computervisionssoftware eignet sich gut für Fabrikanwendungen, bei denen die Parameter vorbestimmt sind. Kameras sind so eingerichtet, dass sie kontinuierlich Bilder aufnehmen, während Dinge vorbeigehen. Aufgrund der repetitiven Natur von Fabrikeinstellungen, in denen die Kamera dasselbe Motiv, Position und Beleuchtung für jedes Bild erfassen kann, ist das System so eingerichtet, dass es Anomalien identifiziert.
Bei ITS kann die Entwicklung einer automatisierten Lösung zur Fahrzeugerkennung mit Computervision kompliziert sein, da selbst die Anpassung an KI eine erhebliche Herausforderung darstellen kann. Die Transition von Computervision zu KI kann herausfordernd sein, aufgrund von Vorannahmen (hauptsächlich davon, wie jede für eine bestimmte Aufgabe eingerichtet ist). In der traditionellen Methode könnte ein Entwickler Spezifikationen programmieren, damit die Software nach einer Änderung im Bild zur Fahrzeugerkennung sucht.
In einer Fabrikeinstellung, in der derselbe Objekttyp kontinuierlich an der Kamera vorbeiläuft, kann die Computervisionssoftware Produkte/Komponenten/Materialien genau abbilden. Es gibt jedoch verschiedene Arten von Umweltphänomenen im Freien, die Inkonsistenzen für die Szene einführen können und Komplikationen bei der Programmierung einer Lösung verursachen können. KI kann in dieser Situation Mehrwert bieten.
Es gibt mehrere Möglichkeiten, Imaging-Herausforderungen anzugehen. KI kann einem Visionssystem viele neue Funktionen bieten, ist jedoch nicht die einzige Option. Traditionelle Computervisionssoftware kann effiziente Lösungen für verschiedene Bildherausforderungen bieten. Wo KI für komplexe Bildanalysen vorteilhaft sein kann, geht jedoch auch ein Nachteil einher – die Belastung der Computerressourcen.
Ein Visionssystem, das KI verwendet, kann komplexe Bildanalysen bewältigen. Einige Imaging-Aufgaben sind jedoch einfach und erfordern keine umfangreiche Rechenleistung. Daher kann auch herkömmliche Computervisionssoftware eine wichtige Rolle spielen, um das System nicht zu überlasten. Indem beide KI und Computervision auf unterschiedliche Herausforderungen zugeschnitten werden, kann ein Imaging-System die effizienteste Lösung für jede Aufgabe verwenden.