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Aug 17, 2023

Trends im Bildverarbeitungsmarkt

Quelle:gorodenkoff/Creatas Video+/Getty Images Plus über Getty Images Fortschritte bei Komponenten, Software und Integrationstechniken treiben weiterhin das Wachstum in der maschinellen Bildverarbeitung und der automatisierten Inspektion voran

Quelle:gorodenkoff/Creatas Video+/Getty Images Plus über Getty Images

Fortschritte bei Komponenten, Software und Integrationstechniken treiben weiterhin das Wachstum in der maschinellen Bildverarbeitung und der automatisierten Inspektion für die industrielle Automatisierung voran. Der Schlüssel zum Erfolg besteht darin, mit den sich ändernden Trends, der Erweiterung des Komponentenangebots und neuen Bildgebungs- und Analysetechniken Schritt zu halten. In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf die „Marktlage“ und besprechen einige etablierte Technologien, die ausgereift sind, um mehr Endbenutzern einen Mehrwert zu bieten, sowie einige „moderne“ Technologien, die es wert sein könnten, im Auge behalten zu werden. Unsere Diskussion wird sich auch auf die praktische Anwendung bestimmter Technologien konzentrieren und bewerten, wo die Fähigkeiten den Markt- und Benutzererwartungen noch nicht gerecht werden.

Das vergangene Jahr in der industriellen Automatisierung könnte man durchaus als „turbulent“ bezeichnen. Mit der Rückkehr zu einer gewissen Normalität zu Beginn des Jahres 2022 nach den Auswirkungen der Pandemie standen die industrielle Bildverarbeitung und die damit verbundenen Technologiebranchen vor den üblichen und neuen Herausforderungen. Der Mangel an Fachkräften ist für die Hersteller in diesem Markt seit einiger Zeit sowohl eine Belastung als auch ein Vorteil, und dieser Trend wird wahrscheinlich anhalten. Kunden, die Produktivitätsverluste aufgrund von Personalproblemen abmildern möchten, haben sich mehr denn je der Automatisierung als Lösung zugewandt, wobei Bildverarbeitung und Robotik im Mittelpunkt der Diskussion stehen. Umgekehrt stehen die Hersteller dieser Technologien vor den gleichen Personalproblemen, und die Fähigkeit, Komponenten und Systeme zu liefern, hat sich in einigen Bereichen deutlich auf die Umsetzung ausgewirkt. Der Trend wird durch die neu auftretende Lieferkettenkrise verschärft, die sich im Laufe des Jahres 2022 nur geringfügig abschwächte. Der Mangel an Sensoren, integrierten Schaltkreisen (ICs), FPGAs (feldprogrammierbaren Gate-Arrays), Speicher und anderen Kerntechnologien führte in vielen Fällen weiterhin zu langen Vorlaufzeiten bei Bildverarbeitungskomponenten wie Kameras, Smart-Kameras, PCs, eingebetteten Computern usw sogar Beleuchtungssysteme. Betroffen waren auch grundlegende Technologien wie Robotik und Prozesssteuerung. Auch wenn jetzt eine gewisse Entspannung in Sicht ist und die Vorlaufzeiten für einige Komponenten wieder auf zwei bis drei Monate zurückgehen (von zeitweise fünf bis acht Monaten im schlimmsten Fall), deutet die gängige Marktmeinung darauf hin, dass es sich um das zweite Quartal handeln könnte des Jahres, bevor die normale Lieferung zurückkehrt.

Trotz Herausforderungen verzeichnete der Bildverarbeitungsmarkt (und der eng damit verbundene Robotermarkt) im ersten Halbjahr 2022 weiterhin ein starkes Wachstum, wie von A3 (Association for Advancing Automation) berichtet, obwohl endgültige Zahlen noch nicht verfügbar sind. Laut einer von A3 im zweiten Quartal durchgeführten Mitgliederbefragung tendierte die Stimmung hinsichtlich des Wachstums des Marktes für Bildverarbeitungskomponenten und -systeme jedoch deutlich in Richtung eines Abschwungs. Diese Stimmung spiegelt möglicherweise nur die zuvor erwähnten Marktherausforderungen wider, da andere Marktexperten und Analysten sowohl innerhalb als auch außerhalb der Branche in kürzlich veröffentlichten Studien darauf hinzuweisen scheinen, dass die Bildverarbeitung und Robotik insgesamt in den nächsten Jahren weiterhin mit guter Geschwindigkeit wachsen werden vier bis fünf Jahre. Die A3-Umfrage machte die Auswirkungen des aktuellen Marktumfelds deutlich und zeigte auch, dass Unterbrechungen der Lieferkette, Mangel an qualifizierten Arbeitskräften, wirtschaftliche Unsicherheit und Inflation (in dieser Reihenfolge) die größten unmittelbaren Herausforderungen für ihre jeweiligen Unternehmen waren. Letztlich scheint der wichtigste kommerzielle Trend jedoch darin zu bestehen, dass die Nachfrage hoch bleibt, da die Fertigung ihre Bemühungen um höhere Produktivität und die Linderung des Arbeitskräftemangels durch die Implementierung von Automatisierung fortsetzen möchte, wobei diese Initiative durch die laufenden Fortschritte in der maschinellen Bildverarbeitung und verwandten Technologien stark unterstützt wird.

Einer der sichtbareren Technologietrends betrifft sowohl eine Technologie- als auch eine Anwendungsbasis. Die Technologie ist 3D-Bildgebung und die Anwendungsbasis ist 3D-Vision-gesteuerte Robotik. Während maschinelles Sehen schon seit langem ein Schlüsselfaktor in der Roboterautomatisierung für eine Vielzahl von Anwendungsfällen ist, ebnet die kontinuierliche Weiterentwicklung der Leistungsfähigkeit von 3D-Bildgebungssystemen den Weg für Wachstum bei bildverarbeitungsgesteuerten Robotiklösungen in ganz unterschiedlichen Industriemärkten. Am bemerkenswertesten ist der Aufstieg von Standardlösungen, die die 3D-Bildgebungstechnologie, fortschrittliche Software sowie einen Roboter und zugehörige Komponenten in integrierten Systemen integrieren, die eine breitere und einfachere Implementierung und Integration in Anwendungen versprechen, die eine 3D-Ortung und Teilehandhabung und sogar Zufall erfordern Objekt auswählen und platzieren. Einige Anwendungsfälle, bei denen die Vorteile dieser Systeme sofort zum Tragen kommen, wären Logistik und Vertrieb sowie Maschinenwartung. Ähnliche anwendungsorientierte Roboterlösungen verwenden auch entweder 3D-Bildgebung oder 2D-Bildgebung für ein breites Spektrum flexibler Inspektionsanwendungen, wobei mindestens ein System insbesondere die Analyse eines CAD-Modells beinhaltet, um ein Bildgebungssystem ohne Roboterprogrammierung automatisch zu Inspektionspunkten auf einem Objekt zu fahren .

Der Trend zur 3D-Bildgebung wird auch durch den anhaltenden technologischen Fortschritt gefördert. Viele Systeme stellen mittlerweile nativ entweder Graustufen- oder RGB-Texturbilder bereit, die mit den 3D-Daten korreliert sind. Diese Art der Bildgebung ermöglicht neue Strategien zur Objektidentifizierung und -segmentierung im Rahmen der 3D-Ortung oder -Messung. Für einige Arten von 3D-Kameras war es lange Zeit eine Herausforderung, dass hochauflösende, großflächige Abbildungen bewegter Teile mit relativ hohen Geschwindigkeiten jetzt auf dem Markt verfügbar sind.

Als ausgereifte Technologie bleibt die nicht sichtbare Bildgebung weiterhin ein Trend, da sie auf dem Markt an Dynamik gewinnt. Der große Wert der nicht sichtbaren Bildgebung, insbesondere im kurzwelligen Infrarot (SWIR) für die Inspektion und im mittel- bis langwelligen Infrarot (MWIR, LWIR) für die Wärmebildgebung, hat zu einer zunehmenden Akzeptanz dieser Technologien im Bereich der industriellen Automatisierung geführt. Kurzwelliges Infrarot ist aufgrund seiner einzigartigen Wechselwirkungen mit einigen Materialien besonders interessant, beispielsweise aufgrund der Fähigkeit, einige undurchsichtige Kunststoffe transparent zu machen, während Wasser für bestimmte SWIR-Wellenlängen undurchsichtig bleibt. SWIR wird in vielen Implementierungen der hyperspektralen und multispektralen Bildgebung verwendet, um Materialien und Chemikalien anhand der spektralen Signatur zu identifizieren. Auch die Verfügbarkeit von Beleuchtungskomponenten, die SWIR-Wellenlängen liefern, nimmt weiter zu, was dazu beiträgt, mehr potenzielle Anwendungsfälle voranzutreiben und zu ermöglichen. Im Zusammenhang mit der obigen Bezugnahme auf die hyperspektrale Bildgebung ist es außerdem wichtig anzumerken, dass das zunehmende Verständnis dieser Technologie und das Bewusstsein für kritische Anwendungsfälle in der industriellen Automatisierung diese ebenfalls zu einer „trendigen“ Bildgebungstechnik machen.

Ständige Fortschritte in der Kameratechnologie stehen immer auf der „Trend“-Liste. Bildgebende Sensoren erreichen immer höhere Auflösungen und Bildraten. Diese zusätzlichen Fähigkeiten müssen durch Verbindungsprotokolle unterstützt werden, die eine höhere Bandbreite erreichen können, und der Markt hat reagiert, indem wir sehen, dass GigEVision mit bis zu 100 Gbit/s implementiert wird und Schnittstellenstandards wie CameraLink HS und CoaXPress 2.0 ebenfalls höhere Übertragungsraten bieten. Andere in früheren Jahren eingeführte Sensorfortschritte sind im Trend, da Kamerahersteller Entwicklungen wie den Sony SenSwir™ für sichtbare und SWIR-Bildgebung und den Depthsense™ Time-of-Flight-3D-Imager nutzen. Auch in der SWIR-Bildgebung versprechen Fortschritte bei CQD-Bildgebungssensoren (kolloidaler Quantenpunkt) geringere Kosten bei gleichzeitig höherer Auflösung und Leistung. Eine neue einzigartige Sensorentwicklung, der „neuromorphe“ oder „Ereignis“-Imager, wurde vom Markt wahrgenommen und ist erwähnenswert, obwohl in der industriellen Automatisierung immer noch auf der Suche nach breiten Anwendungsfällen ist.

„KI“ (in Form von Deep Learning) scheint auf dem Markt immer noch große Aufmerksamkeit zu erhalten. Viele Produkte bewerben „KI“ in ihrem Namen oder als Teil ihres Softwareangebots, obwohl es manchmal schwierig ist, genau zu erkennen, worauf sich „KI“ bezieht. Allgemeine Bildverarbeitungssoftware und Komponenten, die Deep Learning zur Differenzierung und Klassifizierung nutzen, wie etwa bei der Fehlererkennung, finden weiterhin Akzeptanz, und in vielen Fällen wird Deep Learning als Werkzeug in einer breiteren Bibliothek oder Softwareimplementierung angeboten, um das Ganze weiter zu verbessern Fähigkeiten.

Parallel dazu liegen auch Embedded Computing und Embedded Vision im Trend, insbesondere in Kombination mit Computerplattformen, die Deep Learning unterstützen. Anwendungsfälle für Embedded Vision gehen weit über die industrielle Automatisierung hinaus, obwohl insbesondere neue Smart-Kamera-Angebote diese Technologie sinnvoll nutzen. Wie bereits erwähnt, besteht ein eindeutiger Trend bei Software darin, mit einfach zu konfigurierenden Systemen und Paketlösungen auf bestimmte Anwendungsfälle abzuzielen, und wir können davon ausgehen, dass sich dieser Trend fortsetzt.

Einer der interessantesten Trends in der industriellen Automatisierung wurde in aktuellen Statistiken über die Einführung von Robotern nach Anwendungsfall und Markt deutlich. In den letzten Jahren hat ein kleiner, aber spürbarer Wandel in der Frage stattgefunden, wer die meisten Roboter einsetzt. Traditionell dominieren Anwendungsfälle im Automobilbereich den nicht-automobilen Bereich. Allerdings übersteigt im Vorjahr und möglicherweise im Jahr 2022, wenn die endgültigen Zahlen vorliegen, die nicht-automobile Nutzung die Anwendungen im Automobilbereich. Insgesamt besteht der allgemeine Trend darin, dass nicht-automobile Anwendungen wachsen und Automobilanwendungen zwar stark, aber größtenteils gleich bleiben. Was hat das mit Bildverarbeitungstrends für Märkte und Anwendungen zu tun? Historisch gesehen ist die maschinelle Bildverarbeitung als Technologiemarkt aus mehreren Gründen sehr eng mit dem Robotermarkt vergleichbar. Kurz gesagt: Wenn wir vorhersagen wollen, in welche Richtung sich die maschinelle Bildverarbeitung als nächstes entwickeln könnte, sollten wir uns vor allem auf die Entwicklung der Roboterverkäufe konzentrieren.

Allerdings gibt es zwei wichtige Märkte, die in naher Zukunft wahrscheinlich wichtige Wachstumsbereiche sein werden.

Für jeden, der Bildverarbeitungssysteme, -lösungen oder -technologien in der industriellen Automatisierung nutzt, spezifiziert, entwirft oder entwickelt, ist der wichtigste Trend, den man sich merken sollte: „Folgt keinen Trends.“ Auf einen Zug aufzuspringen und eine Technologie zu spezifizieren, weil sie der neueste Hype ist oder weil Sie gehört haben, dass Sie auf der Strecke bleiben, wenn sie nicht in Ihrem Automatisierungsplan enthalten ist, ist ein sicheres Rezept für eine Katastrophe. Bewerten Sie die Fähigkeiten und Anwendbarkeit der Technologie auf der Grundlage der funktionalen und kommerziellen Anforderungen jeder Anwendung und spezifizieren Sie die Komponenten und Lösungen, die ein bekanntes Ergebnis und Ergebnis liefern.

David L. Dechow ist ein Ingenieur, Programmierer und Unternehmer, der sich auf die Integration von Bildverarbeitung, Robotik und anderen industriellen Automatisierungstechnologien spezialisiert hat. Im Laufe seiner langen Karriere in der Fertigung hat er verschiedene Unternehmen betreut, darunter Landing AI, Integro Technologies und Fanuc America. Er war außerdem Gründer, Eigentümer und Chefingenieur zweier erfolgreicher Systemintegrationsfirmen. Derzeit bietet Dechow über sein Unternehmen Machine Vision Source (MVSource.com) Technologieberatung und Integrationsdienste an und arbeitet auch mit TECH B2B Marketing zusammen, um Unternehmen bei der Bereitstellung, Bereitstellung von Dienstleistungen und Support für Technologieschulungen zu unterstützen.

Dechow ist Träger des A3 Automated Imaging Achievement Award, mit dem Branchenführer für herausragende Karrierebeiträge in der industriellen und/oder wissenschaftlichen Bildgebung geehrt werden. Er ist Mitglied des Imaging Technology Strategy Board der Association for Advancing Automation (A3) und Mitglied des technischen Beirats von Saccade Vision Ltd.

Als wichtiger Ausbilder in der Bildverarbeitungsbranche hat Dechow an der Ausbildung von Hunderten von Ingenieuren als Ausbilder im Rahmen des A3 Certified Vision Professional-Programms teilgenommen. Er ist außerdem für seine regelmäßigen informativen technischen Artikel, Vorträge, Webinare sowie Konferenzsitzungen und Kurse bekannt, die ein breites Spektrum technischer Themen rund um maschinelles Sehen und Basistechnologien in der industriellen Automatisierung abdecken. Für weitere Informationen senden Sie eine E-Mail an [email protected].