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Voreingestellte Verarbeitung in AI-Kameras

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Was Sie wissen sollten

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KI-Kameras werden immer beliebter, da sie eine Reihe von Vorteilen gegenüber herkömmlichen Kameras bieten. Einer der Hauptvorteile von KI-Kameras ist ihre Fähigkeit, eine Vor- oder Nachbearbeitung vorzunehmen und so die Vorteile der KI mit der herkömmlichen Bildverarbeitung zu kombinieren.

WAS IST PRE-EMPLOYED- ODER POST-EMPLOYED-VERARBEITUNG?

Pre-emposed Processing ist eine Technik, mit der KI-Kameras die Qualität eines Bildes verbessern können, bevor es von einem KI-Algorithmus verarbeitet wird. Dies kann Aufgaben wie die Entfernung von Rauschen, die Verbesserung des Kontrasts und die Segmentierung von Bildern umfassen.

Dementsprechend bedeutet Post-Emposed Processing die Verarbeitung des Bildes mit klassischen Bildverarbeitungsmethoden nach der KI-Verarbeitung.

DIE VORTEILE DER PRE-EMPOSED-VERARBEITUNG

Pre-Emposed Processing kann die Leistung von KI-Kameras in mehrfacher Hinsicht verbessern. Zu diesen Vorteilen gehören:

- Verringerung der zu verarbeitenden Datenmenge, was die Geschwindigkeit und Effizienz der Kamera erhöhen kann.

- Verbesserung der Genauigkeit der Kameraergebnisse, indem die Kamera sich auf bestimmte Objekte oder Szenen konzentrieren kann.

- Ermöglichung der Durchführung von Aufgaben, die ohne vorgelagerte Verarbeitung nicht möglich wären, z. B. die Verfolgung sich bewegender Objekte oder die Erkennung von Objekten bei schlechten Lichtverhältnissen.

WIE FUNKTIONIERT DIE PRE-PREEMPOSED-VERARBEITUNG?

Bei der Preemposed-Verarbeitung wird das Bild vor der Aufnahme mit einer Reihe von bekannten Bildverarbeitungsmethoden verarbeitet. Welche Algorithmen hier geeignet sind, hängt von der Anwendung ab und ist der Kreativität des Bildverarbeitungsingenieurs überlassen.

PRE-EMPOSED PROCESSING AM BEISPIEL DER KUGELLAGERPRÜFUNG

Nehmen wir ein praktisches Beispiel. Stellen Sie sich vor, Sie möchten KI einsetzen, um Oberflächenfehler an einem Kugellager zu erkennen. Der KI-Algorithmus ist sehr gut im Auffinden von Defekten, aber er kann das Bild nicht kalibrieren oder die Ergebnisse in Weltkoordinaten ausgeben. An dieser Stelle kommt die Bildvorverarbeitung ins Spiel.

Bevor der KI-Algorithmus trainiert wird, kann das Bild mit bekannten Methoden kalibriert werden. Dazu werden Bilder von guten Teilen aufgenommen und diese Bilder verwendet, um der Kamera beizubringen, wie die Teile aussehen sollten. Sobald das Bild kalibriert ist, kann es zur Fehlererkennung an den KI-Algorithmus weitergeleitet werden.

In der Inferenzphase wird das Eingabebild ebenfalls kalibriert, bevor der KI-Algorithmus ausgeführt wird. Dadurch wird sichergestellt, dass die Ergebnisse des KI-Algorithmus genau und in Weltkoordinaten sind.

SCHLUSSFOLGERUNG

Pre- und Post-Employed-Verarbeitung sind leistungsstarke Techniken, die die Leistung von KI-Kameras in mehrfacher Hinsicht verbessern können.