Die industrielle Bildverarbeitung befindet sich im Wandel. Moderne Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI) und Deep Learning eröffnen neue Möglichkeiten, Produktions- und Logistikprozesse effizienter, flexibler und zuverlässiger zu gestalten. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, steigende Qualitätsanforderungen mit wachsender Variantenvielfalt und kürzeren Entwicklungszyklen zu vereinen. Moderne Sensorlösungen bieten hier konkrete Ansätze – praxisnah, anpassbar und zukunftssicher.
 

Mehr als nur Daten – Maschinen lernen sehen und entscheiden

Mit KI-gestützten Systemen beginnt eine neue Sensorintelligenz. Qualitätskontrollen und Robot-Vision-Applikationen werden einfacher, weil Roboter und andere Maschinen mithilfe von KI den Umgang mit komplexen Daten beherrschen. Diese werden nicht mehr nur erfasst, sondern kontextbezogen analysiert und bewertet. Sensoren übernehmen damit Aufgaben, die bislang menschliches Eingreifen oder aufwendige Programmierung erforderten. Mustererkennung, Anomaliedetektion und Objektklassifizierung erfolgen automatisiert – in Echtzeit und mit hoher Genauigkeit.

Vor allem Deep Learning, ein Teilbereich der KI, ermöglicht die Weiterentwicklung klassischer Bildverarbeitung. Auf Basis neuronaler Netze können Systeme lernen, selbstständig zu beurteilen, ob ein Bauteil korrekt montiert ist, eine Oberfläche Fehler aufweist oder ein Etikett falsch positioniert wurde. Ohne fundiertes Expertenwissen, können Nutzer so manuelle Prüfprozesse automatisieren und die Prozesssicherheit erhöhen.
 

Smarte Software für vielseitige Sensorlösungen

Die Kombination aus KI und intelligenter Software bildet das Fundament moderner Bildverarbeitungssysteme. Ein Beispiel dafür ist die modulare Softwareplattform Sick Nova, die sich über eine intuitive Weboberfläche bedienen lässt und komplexe Anwendungen ohne Programmierkenntnisse ermöglicht. Die Lösung ist kompatibel mit zahlreichen 2D- und 3D-Vision-Sensoren sowie LiDAR-Systemen und lässt sich durch Plug-ins individuell erweitern.

Durch das gezielte Training neuronaler Netze mit eigenen Bilddaten können selbst herausfordernde Prüfaufgaben abgebildet werden. Die Umsetzung erfolgt vollkommen auf den Smarten Sensoren – ohne zusätzliche Hardware. So lassen sich sowohl klassische Inspektionsaufgaben als auch anspruchsvolle Robot-Vision-Anwendungen effizient umsetzen.
 

Typische Einsatzszenarien in der Praxis

Die industrielle Bildverarbeitung mit KI ist in vielen Branchen längst angekommen. Ob in der Automobilindustrie, der Lebensmittel- und Getränkeproduktion, der Elektronikfertigung oder der Logistik – die Anwendungsfelder sind vielfältig, darunter zum Beispiel bei Qualitätskontrollen zur Fehlererkennung an Produkten, Positionsbestimmung für präzise Montageprozesse, Code- und Klarschrifterkennung auf Etiketten in der Intralogistik oder auch Vollständigkeitsprüfungen und Bauteilklassifikation.

Effizienzgewinne ohne Mehraufwand

Gerade in dynamischen Produktionsumgebungen zahlt sich der Einsatz von KI aus. Komplexe Systeme lassen sich einfacher konfigurieren, Anpassungen erfolgen schnell und ohne Programmieraufwand. Das spart Zeit, reduziert Fehlerquellen und steigert die Skalierbarkeit. Auch ohne Expertenwissen können Unternehmen moderne Bildverarbeitungslösungen produktiv einsetzen und auf wechselnde Anforderungen reagieren.

Ausblick: Zukunftssicherheit durch intelligente Automatisierung

Der nächste Schritt in der Automatisierung führt über intelligente Systeme, die mitdenken. Die technologische Basis dafür ist vorhanden: leistungsfähige Sensorik, praxisgerechte Software und skalierbare Lösungen. Wer heute auf KI-basierte Bildverarbeitung setzt, schafft die Voraussetzungen für mehr Effizienz, höhere Qualität und langfristige Wettbewerbsfähigkeit – ohne Abstriche bei Bedienkomfort oder Integrationsfähigkeit.

Weiterführende Informationen zu moderner industrieller Bildverarbeitung mit KI und Deep Learning finden Interessierte im neuen Sick E-Guide.