„Bildverarbeitung als Schlüssel zu effizienten Automatisierungslösungen“ lautete der Titel einer Podiumsdiskussion während der all about automation im März 2026 in Friedrichshafen. Vier Vision-Experten erläuterten bei dieser erstmals durchgeführten Veranstaltung die wichtigsten Eckpunkte für die Realisierung erfolgreicher Bildverarbeitungslösungen.
Das Thema Bildverarbeitung zählt zu den innovativsten Segmenten der Automatisierung und hält in immer mehr Anwendungen Einzug. Das große Interesse an dieser Technologie zeigte sich auch während der Podiumsdiskussion „Bildverarbeitung als Schlüssel zu effizienten Automatisierungslösungen“ im März 2026 im Rahmen der all about automation in Friedrichshafen: Zahlreiche Messebesucher verfolgten die Ausführungen von Maik Ahlers (Market Product Manager bei der Sick AG), Florian Mayr (Product and Business Development Manager bei Neogramm), Ulf Schulmeyer (Produktmanager MERLIC bei der MVTec Software GmbH) und Bernd Stöber (Senior Product Manager Vision bei Beckhoff Automation). In einer lebhaften Runde diskutierten diese Experten eine Reihe von Fragen rund um die Bildverarbeitung. Die wichtigsten Aussagen fasst dieser Blog zusammen.
Gute Sensorik als Basis effizienter Prozesse
Ein zentrales Thema der Diskussion war die Frage, warum Bildverarbeitung heute eine so große Rolle in der Automatisierung spielt. Die Experten sind sich hier einig: Die Vision-Technologie ist für Automatisierungssysteme enorm wichtig, denn sie verleiht ihnen einen zusätzlichen Sinn, der für verschiedene Zwecke genutzt werden kann. Als drei wesentliche Bereiche nennt Maik Ahlers zum einen die Qualitätsprüfung, um Objekte zu identifizieren und diverse Qualitätsmerkmale in verschiedenen Stadien der Produktionsprozesse sowie am fertigen Endprodukt zu überprüfen. Zweiter großer Bereich ist nach seinen Worten die Logistik, wo Bildverarbeitung schon sehr weit verbreitet ist, um unter anderem Verpackungslabel mit Codes oder Beschriftungen sicher zu erkennen. „Als drittes wichtiges Einsatzfeld für die Bildverarbeitung sehen wir das Thema Robot Vision, also die Führung von Robotern auf der Basis von Bildinformationen, wodurch die Lösung von Aufgaben wie das sogenannte Bin Picking (der Griff in die Kiste) und die Platzierung an der gewünschten Stelle durch den Roboter automatisiert wird.“
„Eine effiziente Steuerungsaufgabe braucht gute Sensorik“, ergänzt Bernd Stöber. „Wo man früher mit Lichtschranken und Ein-Punkt-Sensoren zurechtkommen musste, liefern Kameras heute deutlich mehr Informationen zu einer Szene. Je nach Aufgabenstellung ist es mit dieser Technologie dadurch viel besser möglich, bestimmte Merkmale, Qualitätskriterien oder auch die Position von Objekten zuverlässig und genau zu erkennen. Als Folge lassen sich Prozesse besser und präziser steuern. Bildverarbeitung bietet einfach eine flexiblere Sensorik für die Automatisierung als früher.“
Hinzu kommt, dass die Bildverarbeitung in vielen Fällen eine geeignete Antwort auf den Fachkräftemangel darstellt, wie Ulf Schulmeyer betont: „Heute möchte niemand mehr täglich acht Stunden lang Bauteile visuell kontrollieren. Moderne Bildverarbeitungssysteme sind schneller, zuverlässiger und können mit Hilfe von KI deutlich komplexere Aufgaben lösen als noch vor wenigen Jahren. Die Vision-Technologie bietet Unternehmen somit die Möglichkeit, Aufgaben, die bislang manuell erledigt wurden, zu automatisieren, so die Qualität zu verbessern und darüber hinaus sogar ihre Prozesse zu digitalisieren und damit auch zu optimieren.“
Einsatzgebiete: Bildverarbeitung ist überall angekommen
Im weiteren Verlauf der Podiumsdiskussion wurde deutlich, dass industrielle Bildverarbeitung inzwischen nahezu branchenübergreifend eingesetzt wird. Die Experten nannten unter anderem Industriefelder wie Automotive, Pharma, Medizin, Maschinenbau, Logistik, Druck, Lebensmitteltechnik, Intralogistik und sogar Entertainment als einige der Bereiche, aus denen die Bildverarbeitung mittlerweile kaum noch wegzudenken ist.
Florian Mayr bringt es auf den Punkt: „Mir fällt kaum noch eine Industriesparte ein, in der die Bildverarbeitung keinen Mehrwert bietet.“ Als Treiber sieht er dabei regulierte Branchen wie die Pharma- oder Medizintechnik-Industrie, wo 100-Prozent-Kontrollen gesetzlich oder regulatorisch vorgeschrieben sind. „Manuell sind derartige Vorgaben kaum noch wirtschaftlich umzusetzen. In diesen Bereichen ist die Vision-Technologie somit nahezu unverzichtbar.“
Künstliche Intelligenz verändert die Vision-Landschaft
Natürlich spielte auch das Thema Künstliche Intelligenz eine zentrale Rolle in der Diskussion. KI ist allerdings kein neuer Trend mehr und wird in der industriellen Bildverarbeitung bereits seit vielen Jahren eingesetzt. Neu ist vor allem die enorme Leistungsfähigkeit moderner Hardware wie GPUs, die eine Echtzeitverarbeitung komplexer Modelle ermöglicht.
Nicht jede Bildverarbeitungsaufgabe braucht jedoch KI, warnen die Experten: KI ist kein Allheilmittel, denn für viele Aufgaben sind klassische Bildverarbeitungsmethoden nach wie vor effizienter. Ein Bohrloch lasse sich beispielsweise mit klassischer Messtechnik oft besser prüfen als mit neuronalen Netzen. Entscheidend sei, immer das passende Werkzeug für die jeweilige Aufgabe einzusetzen. Je nach Einsatzfall können auch hybride Konzepte die optimale Lösung bieten: KI-basierte Systeme übernehmen die Vorprüfung, während kritische Fälle bei Bedarf zusätzlich von Menschen kontrolliert werden.
Benutzerfreundlichkeit wird zum Schlüsselfaktor
Die einfache Bedienbarkeit von Bildverarbeitungssystemen hat sich in den vergangenen Jahren zu einem Schlüsselfaktor für den Erfolg der Technologie entwickelt. Moderne Systeme müssen heute so gestaltet sein, dass auch Produktionsleiter oder Qualitätsprüfer ohne Spezialwissen im Bereich der Bildverarbeitung damit arbeiten können.
Das Ziel vieler Hersteller lautet daher, dass Bildverarbeitung ähnlich einfach bedienbar werden soll wie heutige Standardsoftware. Offene Schnittstellen und Standards wie EtherCAT, OPC UA, GenICam oder ProfiNet tragen hier wesentlich dazu bei, die Integration von Vision-Systemen zu vereinfachen und Entwicklungszeiten zu verkürzen.
Die Zukunft der Bildverarbeitung
Zum Abschluss wagten die Experten einen Blick in die Zukunft der Bildverarbeitung. Einige der genannten Thesen lauten:
- Autonome Software-Agenten werden künftig große Teile industrieller Prozesse eigenständig optimieren. Der Mensch übernimmt dann hauptsächlich Kontroll- und Freigabefunktionen.
- KI, Deep Learning und Machine Learning werden in zehn Jahren völlig selbstverständliche Werkzeuge der Bildverarbeitung sein. Produktionsunternehmen werden dann zentrale Leitstände betreiben, in denen Kamerasysteme sämtliche Qualitäts- und Produktionsdaten zusammenführen.
- Wenn Bildverarbeitung weiterhin immer einfacher und zugänglicher wird, werden Kameras künftig ganz selbstverständlich zu den Standard-Sensoren jeder Maschine gehören.
Bildverarbeitung wird somit auch in Zukunft einen wesentlichen Bestandteil der industriellen Automatisierung darstellen.
Peter Stiefenhöfer
Peter Stiefenhöfer ist auf PR- und Marketingunterstützung für Unternehmen aus Bildverarbeitung und Automatisierung spezialisiert. Er bringt langjährige Erfahrung als Redakteur und Marketingleiter, einen technischen Hintergrund in Fertigungstechnik sowie exzellente Kontakte zu relevanten Fachredaktionen im In- und Ausland ein und verbindet so Technikverständnis mit wirkungsvoller Kommunikation.
