Die industrielle bildverarbeitung ist ein Verfahren, mit dem ein Bild bearbeitet wird, um ein verbessertes Bild zu erhalten oder nützliche Informationen daraus zu extrahieren. Sie basiert meist auf dem Einsatz von Spezialkameras oder bildgebenden Systemen, die in der Produktionslinie installiert sind. Die Hauptziele der industrielle bildverarbeitung sind:
- Visualisierung, die die verarbeiteten Daten beschreibt und den sichtbaren Objekten eine erkennbare Form gibt
- Bildschärfung und -wiederherstellung zur Verbesserung der Qualität der verarbeiteten Bilder
- Bildwiederherstellung, die bei der Bildsuche hilft
- Objektvermessung, die Objekte in einem Bild vermisst
- Mustererkennung, die Objekte in einem Bild bestimmt, ihre Position ermittelt und die Szene versteht
Der zweite obligatorische Bestandteil der industrielle bildverarbeitung ist ein hocheffizienter Bildverarbeitungsrechner. Es handelt sich um eine Art der Signalverarbeitung, bei der die Eingabe ein Bild ist und die Ausgabe ein Bild oder mit diesem Bild verbundene Merkmale/Features sein können. Heutzutage gehört die Bildverarbeitung zu den schnell wachsenden Technologien. Sie ist ein zentrales Forschungsgebiet innerhalb der Ingenieur- und Informatikdisziplinen. Es handelt sich um eine Art der Signalverarbeitung, bei der die Eingabe ein Bild ist und die Ausgabe ein Bild oder mit diesem Bild verbundene Eigenschaften/Merkmale sein kann.
Die Bildverarbeitung umfasst im Wesentlichen die folgenden drei Schritte:
- Importieren des Bildes über Bilderfassungswerkzeuge
- Analyse und Manipulation des Bildes
- Ausgabe, wobei das Ergebnis ein verändertes Bild oder ein Bericht sein kann, der auf der Bildanalyse basiert
Schlüsselbegriffe der industrielle bildverarbeitung
Hier sind einige Schlüsselphasen der industrielle bildverarbeitung:
- Bildaufnahme
- Bildverbesserung
- Bildwiederherstellung
- Farbbildverarbeitung
- Komprimierung und Dekomprimierung von Bildern
- Morphologische Verarbeitung
- Bilderkennung
- Darstellung und Beschreibung
Bei der Bildaufnahme wird normalerweise ein Bild mit einem Sensor erfasst und in eine mühelose Einheit umgewandelt. Es gibt ein bekanntes Bildaufnahmeverfahren, das Scraping genannt wird. Dann gibt es die Bildverbesserung, die die Qualität eines Bildes verbessert. Dabei werden vertrauliche Informationen aus dem Bild entfernt, um es weiter zu verarbeiten. Dann gibt es die Bildwiederherstellung, die die Qualität eines Bildes in erster Linie durch die Beseitigung lebensfähiger Beschädigungen verbessert, um eine reinere Version zu erhalten. Dieser Ansatz stützt sich hauptsächlich auf probabilistische und mathematische Modelle.
Dann haben wir die Farbbildverarbeitung. Sie umfasst die Verarbeitung von vergrößerten Bildern und verschiedenen Farbräumen. Dann gibt es noch die Bildkomprimierung und -dekomprimierung. Sie ermöglicht die Anpassung der Größe und Auflösung eines Bildes. Bei der Komprimierung werden also Größe und Auflösung verringert, während bei der Dekomprimierung ein Bild auf seine tatsächliche Größe und Auflösung festgelegt wird.
Dann haben wir die morphologische Verarbeitung. Sie definiert die Formen und Designs der Objekte in einem Bild. Morphologische Verarbeitungstechniken erstellen jedoch Datensätze für das Training von KI-Modellen. Dann gibt es noch die Bilderkennung. Sie identifiziert die charakteristischen Merkmale bestimmter Objekte in einem Bild. Daher werden bei der KI-basierten Bilderkennung in der Regel Strategien zur Objektdetektion, Objekterkennung und Segmentierung eingesetzt. Schließlich gibt es noch die Repräsentation und Beschreibung. Dabei handelt es sich um die Methode zur Vorstellung und Definition der verarbeiteten Daten. KI-Systeme arbeiten so effizient wie möglich
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