Herr Dr. Yates, könnten Sie für alle, die die European Machine Vision Association nicht kennen, in einem Satz erklären, worum es bei der EMVA geht?
Die EMVA ist ein nicht-kommerzieller Verband, der sich der Förderung der Bildverarbeitungsindustrie in Europa widmet. Wir unterstützen die effektive Vernetzung innerhalb der Branche sowie die Interessen und Belange ihrer Mitglieder und tragen dazu bei, dass Bildverarbeitungs- und Vision-Technologien in allen Industriesektoren in Europa und im Ausland weit verbreitet sind. Die EMVA hat derzeit 155 Mitglieder.
Lassen Sie uns über die Rolle der industriellen Bildverarbeitung, oder Vision-Tech, wie sie heute genannt wird, in der Automatisierung sprechen. Haben Sie einen Wandel in deren Anwendung und der Bedeutung festgestellt?
Die industrielle Bildverarbeitung ist nach wie vor eine strategisch wichtige Technologie für zahlreiche Branchen und Bereiche. Ein aktueller Trend, den ich hier ansprechen möchte, ist die Inline-Messtechnik im Vergleich zur Inline-Vision. Bei der Messtechnik wurden die Teile in der Vergangenheit außerhalb der Fertigungslinie gemessen, während die Bildverarbeitungsprüfung oft inline bei hohen Geschwindigkeiten durchgeführt wurde. Wir sehen jetzt, dass praktisch alle großen Messtechnik-Anbieter versuchen, ihre Systeme inline einzusetzen. Das bedeutet, dass die traditionelle Inline-Vision-Inspektion und die Inline-Messtechnik zu zwei Hälften derselben Medaille werden. Mit dieser Verschiebung wächst auch das Interesse vieler traditioneller Messtechnikanbieter an Vision-Tech.
Künstliche Intelligenz hat bereits viele Bereiche in unserem täglichen Leben und in der Automatisierung erreicht. Wie beeinflusst KI die Fähigkeiten der Bildverarbeitungstechnik, insbesondere in der Automatisierung?
Künstliche Intelligenz gibt es in der Bildverarbeitungsbranche seit mindestens acht Jahren. Es wird immer besser verstanden, wo sie in Anwendungen einen Mehrwert schaffen kann. Die meisten Unternehmen in der Bildverarbeitungsbranche befassen sich inzwischen in gewissem Maße mit KI. Es ist wichtig zu verstehen, dass KI die herkömmliche regelbasierte Bildverarbeitung nicht verdrängt, sondern vielmehr einen Mehrwert für Anwendungen schafft, die mit regelbasierten Methoden nicht abgedeckt werden können. Damit KI die herkömmliche Bildverarbeitung vollständig verdrängen kann, müsste sie einen Mehrwert schaffen, der über die Qualitätsprüfungsgenauigkeit von 99,x % hinausgeht, die wir mit regelbasierten Algorithmen bereits erreichen können. Ein weiterer Aspekt ist, dass industrielle Bilddaten oft nur begrenzt zur Verfügung stehen, so dass die Verwendung synthetischer Daten zunehmend attraktiv ist. Zum Beispiel sind große Datensätze industrieller Defekte nicht überall verfügbar. Ich denke, dass wir hier eine zunehmende Verwendung synthetischer Daten sehen werden, die auch aus CAD-Modellen generiert werden können, da Teile oft bereits mit CAD-Werkzeugen hergestellt werden. Es gibt bereits Unternehmen in unserer Branche, die synthetische Daten für KI-Lösungen bereitstellen oder nutzen wollen.
Was sind die Erwartungen der EMVA, wie sich die Vision-Tech-Branche im Jahr 2024 insgesamt entwickeln wird? Welche Impulse könnten im Laufe des Jahres zu beobachten sein?
Die zugrundeliegenden Triebkräfte der Vision-Tech-Branche sind nach wie vor sehr stark, auch wenn es im Laufe des Jahres 2023 und auch im laufenden Jahr 2024 einige Schwächen auf dem Markt gab und gibt. Ich sehe diese jüngste Abkühlung jedoch nicht als systemisches Risiko für den Sektor an - es gibt immer noch viele Möglichkeiten, die Bildverarbeitung zur Lösung komplexer Aufgaben zu nutzen. Die Branche kann eine enorme Innovationsleistung vorweisen und ich bin sicher, dass dies auch in absehbarer Zukunft der Fall sein wird.