Bildverarbeitung auf KI-Basis
IDS: »KI-Vision bringt Einfachheit und Flexibilität«
Künstliche Intelligenz, Embedded Vision und Marktplätze für Anwendungen sind wichtige Trendthemen in der industriellen Bildverarbeitung. Jan Hartmann, Geschäftsführer von IDS Imaging Development Systems, informiert über die Trends und die entsprechende Strategie des Unternehmens.
Markt&Technik: IDS ist hauptsächlich als Kamerahersteller bekannt. Welche Rolle spielt Embedded Vision in der Produktstrategie des Unternehmens? Wie sind seine Embedded-Vision-Systeme aufgebaut?
Jan Hartmann: Embedded Vision ist und bleibt für uns eine wichtige Säule der industriellen Bildverarbeitung. Deshalb gehören leicht integrierbare, mit unterschiedlichen Sensoren ausgestattete Board-Level-Kameras, die die Teilaufgabe »Bildaufnahme« in Anlagen und Maschinen übernehmen können, selbstverständlich zu unserem Portfolio. Ein wichtiges Innovationsthema in diesem Kontext ist natürlich auch KI-basierte Bildverarbeitung. Mit unseren intelligenten Kameras der IDS-NXT-Serien und der erfahren wir viel über die Anforderungen von Kunden im noch jungen AI-Vision-Bereich. Durch diese Erfahrungen können wir unsere Embedded-Produkte mit geeigneten SoCs ausstatten, die spezifische Aufgaben noch effizienter erledigen. Ein Beispiel dafür ist unsere 2023 vorgestellte intelligente Kamera »IDS NXT malibu«, die neue Möglichkeiten in industriellen Anwendungen eröffnet, und zwar durch ihren SoC-Baustein von Ambarella, der neben einer performanten Ausführung neuronaler Netze auch Fähigkeiten wie Videokompression und Video-Streaming mitbringt.
Welche Bildverarbeitungs-Anwendungen lassen sich derzeit besser mittels KI-Algorithmen lösen, welche mittels traditioneller Bildverarbeitungs-Verfahren?
Bei vielen Anwendungen kommt man auf unterschiedliche Art und Weise ans Ziel – sie sind also nicht an eine spezielle Bildverarbeitungs-Technologie gebunden. Für Kunden und Anwender ist meist nur wichtig, dass eine Aufgabe nach ihren Vorgaben lösbar ist. Das »Wie« ist eher eine Frage des Umgangs mit der Technologie. Und genau hier zeigt die Arbeit mit KI-Algorithmen eine völlig neue Herangehens- bzw. Vorgehensweise. Weil relevante Bildmerkmale anhand von Bildbeispielen trainiert werden und nicht programmatisch in Form von Regeln beschrieben werden müssen, lassen sich Aufgaben mit KI-Algorithmen wesentlich einfacher und flexibler bearbeiten. Sie bieten sich damit auch für neue Zielgruppen an, die noch keine Erfahrungen mit Bildverarbeitung haben.
Was kann Bildverarbeitung auf KI-Basis derzeit leisten?
KI-basierte Bildverarbeitung ist Stand heute schon sehr leistungsfähig einsetzbar. Durch spezielle KI-Beschleuniger lassen sich trainierte neuronale Netze sogar für die Ausführung auf Embedded-Plattformen wie etwa unseren intelligenten Kameras optimieren. Die Möglichkeiten für das Training, also die Entwicklung KI-basierter Bildverarbeitung, sind jedoch noch lange nicht ausgereizt. Speziell die Weiterentwicklung der sehr performanten Netzarchitekturen von DENKnet für die KI-basierte Bildauswertung beruht auf den neuesten Erkenntnissen der Forschung. Anwender werden in der No-Code-Trainingsplattform »DENK Vision AI Hub« schon heute durch benutzerfreundliche Tools wie Auto-Labeling oder eine 1-Click-Auswahl gewünschter Bildbereiche unterstützt. Als Beispiel: Die erfolgreiche Erkennung von Zeichenfolgen aller Art auf Bauteilen stellt auch lang bewährte Technologie immer noch vor Herausforderungen. Mit der Deep-Learning-OCR von DENKnet lassen sich vielversprechende Ergebnisse erstaunlich schnell und einfach erzielen und mit zusätzlichen Bildern kontinuierlich verbessern. Besonders in der wichtigen Test- und Vorbereitungsphase spart das viel Zeit und damit auch Kosten.
Was hat Sie dazu veranlasst, Ihre AI-Vision-Software »IDS lighthouse« bzw. den DENK Vision AI Hub für die Entwicklung von DENKnetzen auf Cloud-Basis anzubieten?
Die Entwicklung, also das Training neuronaler Netze, erfordert meist viel Rechenpower und Speicherressourcen, die ein Anwender nur mit großem Wartungsaufwand und Fachwissen sowie hohen Systemkosten selbst betreiben kann. Die Bereitstellung der Trainingswerkzeuge in der Cloud bringt dabei mehrere wesentliche Vorteile sowohl für Hersteller als auch für Kunden mit sich. Zum einen können wir den Anwendern stets unmittelbar die neuesten Entwicklungswerkzeuge zur Verfügung stellen, ohne dass sie damit einen Installationsaufwand haben. Mit der (fast) unbegrenzten Rechenpower professioneller Hosting-Provider führt der DENK Vision AI Hub problemlos mehrere Trainings parallel im Hintergrund aus und ermittelt dann das beste Ergebnis für eine Aufgabe. Das Ergebnis ist ein jeweils optimal für jede Aufgabenstellung trainiertes DENKnet.
Sind Anwender dann für die Ausführung an Kameras von IDS gebunden oder ist die KI-basierte Bildverarbeitung dann Hardware-unabhängig?
IDS lighthouse ist eine speziell für die Ausführung in IDS-NXT-Kameras optimierte cloudbasierte CNN-Trainingsplattform (CNN: Convolutional Neural Network), die die Hardware-Komponenten der Kameras effizient auslastet. Für optimale Ergebnisse erfordern die Netzarchitekturen von DENKnet zwar deutlich mehr Leistung, Anwender sind damit aber nicht an eine spezielle Ausführungsplattform, etwa eine Kamera-PC-Kombi oder ein Embedded-Vision-System, gebunden. Das ermöglicht einerseits einen universellen Einsatz, setzt aber andererseits auch mehr Systemwissen beim Aufbau einer Komplettlösung voraus. Wir bieten unseren Anwendern jedoch von den passenden Kameras über die KI-basierte Bildverarbeitung bis hin zur einfachen Integration der Komponenten in ihre Anwendung immer das passende Gesamtpaket aus einer Hand an. Der Kommunikations- und Abstimmungsaufwand mit nur einem Ansprechpartner lässt sich damit gerade bei Neuentwicklungen stark reduzieren und vereinfachen.
Welche Rolle spielt der Marktplatz »visionpier« für Bildverarbeitungs-Anwendungen?
Der von IDS initiierte ist ein neues Geschäftsmodell, mit dem wir Anbieter von Bildverarbeitungslösungen direkt mit Endkunden zusammenbringen. Dabei geht es um die Vermittlung eines Lösungspakets bestehend aus Hardware, Software und der Integration in bestehende Prozesse. Wir haben derzeit über 100 Anwendungen auf unserer Plattform, die sich an individuelle Anforderungen anpassen lassen.
Sind die auf visionpier bereitgestellten Anwendungsbeispiele an Kameras von IDS gebunden oder Hardware-unabhängig?
Die Bildverarbeitungslösungen auf visionpier werden herstellerunabhängig mit der Hardware umgesetzt, die am besten für das Projekt geeignet ist. Dasselbe Prinzip gilt für die Software, bei der je nach Anforderungen entweder regelbasierte Bildverarbeitung oder Bildverarbeitung mit KI eingesetzt wird. Nach der erfolgreichen Vermittlung durch visionpier erfolgt die Umsetzung der Projekte direkt über einen unserer Marktplatzpartner.
Wie stark wird visionpier derzeit genutzt?
Wir erleben eine zunehmende Nachfrage nach unseren Lösungen und verzeichnen mehrere Anfragen pro Woche. Besonders freut uns die Vielfalt der Anfragen, die aus verschiedenen Branchen und Unternehmensgrößen stammen. Für unsere Zielgruppe betreiben wir auch einen Blog auf visionpier, in dem wir Themen rund um Bildverarbeitung und ihre Anwendungsbereiche in leicht verständlicher Sprache aufbereiten. Des Weiteren veranstalten wir regelmäßig Online-Events, um unsere Anbieter miteinander zu vernetzen und über Neuerungen auf visionpier sowie in der Bildverarbeitung zu informieren.
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