{"id":469136,"date":"2026-09-21T09:30:16","date_gmt":"2026-09-21T07:30:16","guid":{"rendered":"https:\/\/www.allaboutautomation.de\/?p=469136"},"modified":"2026-09-23T16:15:24","modified_gmt":"2026-09-23T14:15:24","slug":"welche-bedeutung-hat-die-kuenstliche-intelligenz-fuer-die-industrielle-bildverarbeitung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.allaboutautomation.de\/de\/2026\/09\/21\/welche-bedeutung-hat-die-kuenstliche-intelligenz-fuer-die-industrielle-bildverarbeitung\/","title":{"rendered":"Welche Bedeutung hat die K\u00fcnstliche Intelligenz f\u00fcr die industrielle Bildverarbeitung?"},"content":{"rendered":"\t\t
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Die industrielle Bildverarbeitung hat sich in den vergangenen Jahren von einem spezialisierten Pr\u00fcfwerkzeug zu einer zentralen Technologie der automatisierten Produktion entwickelt. K\u00fcnstliche Intelligenz nimmt auch in diesem Feld eine immer wichtigere Rolle ein.<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Bildquelle: KI-generiert<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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In der automatisierten Produktion sind industrielle Bildverarbeitungssysteme heute allgegenw\u00e4rtig. Sorgf\u00e4ltig aufeinander abgestimmte Vision-L\u00f6sungen, bestehend aus einer oder mehreren Kameras, Beleuchtung, Optiken und Bildverarbeitungs-Software, \u00fcbernehmen heute Aufgaben, die fr\u00fcher manuell durchgef\u00fchrt wurden oder nur mit erheblichem Aufwand automatisierbar waren.<\/p>

Mit dem Aufkommen leistungsf\u00e4higer Verfahren der K\u00fcnstlichen Intelligenz (KI) ver\u00e4ndert sich die industrielle Bildverarbeitung nun erneut grundlegend. Insbesondere Deep-Learning-Verfahren er\u00f6ffnen M\u00f6glichkeiten, die mit klassischen regelbasierten Algorithmen nur schwer oder gar nicht realisierbar sind. Dabei ersetzt KI die klassische Bildverarbeitung keineswegs. Vielmehr erweitert sie deren Einsatzm\u00f6glichkeiten und schafft neue Ans\u00e4tze f\u00fcr die L\u00f6sung komplexer Pr\u00fcf- und Inspektionsaufgaben.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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KI macht anspruchsvolle Pr\u00fcfungen automatisierbar<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Ein wesentlicher Vorteil von KI-Systemen liegt in ihrer F\u00e4higkeit, komplexe und variantenreiche Merkmale zu verarbeiten. \u00c4ndern sich beim Einsatz klassischer Inspektionssysteme Merkmale wie Form, Gr\u00f6\u00dfe, Position und Farbe eines Bauteils oder treten neue Varianten auf, m\u00fcssen die Regeln f\u00fcr diese Anwendung entsprechend angepasst werden.<\/p>

Ein trainiertes KI-Modell kann hingegen lernen, welche visuellen Eigenschaften f\u00fcr die jeweilige Pr\u00fcfentscheidung relevant sind. Das ist insbesondere bei Anwendungen interessant, bei denen Defekte nicht immer gleich aussehen. Kratzer, Verschmutzungen, Materialfehler oder Besch\u00e4digungen variieren hinsichtlich ihrer Form, Gr\u00f6\u00dfe und Kontrast in der Regel erheblich. Damit wird die Technologie auch f\u00fcr Aufgaben interessant, die bislang als zu komplex f\u00fcr eine zuverl\u00e4ssige automatisierte Inspektion galten.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Daten als entscheidender Faktor<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Mit den Vorteilen von KI-basierten Systemen steigen allerdings auch die Anforderungen an die Datenbasis. Ein neuronales Netz ist nur so gut wie die Daten, mit denen es trainiert wurde. F\u00fcr industrielle Anwendungen bedeutet dies, dass repr\u00e4sentative Bilddaten unter m\u00f6glichst realistischen Produktionsbedingungen erfasst werden m\u00fcssen.<\/p>

Dabei gen\u00fcgt es nicht, lediglich eine gro\u00dfe Zahl von Bildern zu sammeln und anzulernen: Die Trainingsdaten m\u00fcssen die tats\u00e4chlich auftretenden Varianten und Fehlerbilder abdecken. Gleichzeitig ist eine sorgf\u00e4ltige Kennzeichnung der Trainingsdaten erforderlich, die meist noch manuell durchgef\u00fchrt werden muss. Je nach Anwendung kann dies bedeuten, Bilder als \u201eGut\u201c oder \u201eSchlecht\u201c zu klassifizieren oder Fehlerbereiche pixelgenau zu markieren.<\/p>

Eine Herausforderung besteht zudem darin, dass seltene Fehler naturgem\u00e4\u00df nur in geringer Zahl vorliegen. Gerade diese Fehler k\u00f6nnen f\u00fcr die Qualit\u00e4tssicherung jedoch besonders relevant sein. Verfahren wie synthetische Datengenerierung, Datenaugmentation oder spezielle Anomalieerkennung k\u00f6nnen hier helfen, seltene Fehler in den Trainingsdaten besser abzubilden.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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KI und klassische Bildverarbeitung erg\u00e4nzen sich<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Aufgrund ihrer unterschiedlichen St\u00e4rken werden klassische Bildverarbeitungsverfahren und KI-Ans\u00e4tze h\u00e4ufig nicht isoliert, sondern in Kombination eingesetzt. Ein sinnvoller Ansatz kann beispielsweise darin bestehen, relevante Pr\u00fcfobjekte zun\u00e4chst mit konventionellen Algorithmen zu lokalisieren und anschlie\u00dfend nur einen definierten Bildbereich zur weiteren Analyse an ein KI-Modell \u00fcbergeben.<\/p>

Derartige Kombinationen aus klassischer und KI-basierter Bildverarbeitung erm\u00f6glichen es, die jeweiligen St\u00e4rken auszunutzen. Klassische Algorithmen sind bei eindeutig definierbaren geometrischen Pr\u00fcfungen schnell und deterministisch, w\u00e4hrend KI ihre Vorteile bei variablen und schwer formal beschreibbaren Merkmalen ausspielen kann.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Edge AI bringt KI direkt an die Maschine<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Eine weitere Entwicklung ist die zunehmende Verlagerung der KI-Verarbeitung auf Edge-Ger\u00e4te. Leistungsf\u00e4hige Embedded-Systeme, Industrie-PCs und spezialisierte KI-Beschleuniger erm\u00f6glichen es, neuronale Netze direkt in der Produktionsanlage auszuf\u00fchren.<\/p>

Das hat mehrere Vorteile: Bilddaten m\u00fcssen nicht zwingend an einen zentralen Server oder in eine Cloud \u00fcbertragen werden. Dadurch lassen sich Latenzzeiten reduzieren und sensible Produktionsdaten lokal verarbeiten. Gleichzeitig kann eine solche Architektur die Integration in bestehende Automatisierungssysteme vereinfachen.<\/p>

F\u00fcr Echtzeitanwendungen ist dies besonders relevant. Wenn eine Pr\u00fcfentscheidung innerhalb weniger Millisekunden getroffen und unmittelbar an eine SPS oder einen Roboter weitergegeben werden muss, ist eine lokale Verarbeitung h\u00e4ufig die bessere L\u00f6sung.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Bildquelle: KI-generiert<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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KI ver\u00e4ndert die Entwicklung von Vision-Systemen<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Neben der eigentlichen Bildanalyse ver\u00e4ndert KI zunehmend die Entwicklung und Bedienung von Bildverarbeitungssystemen. Moderne Software unterst\u00fctzt Anwender beispielsweise bei der Auswahl geeigneter Modelle, bei der Erstellung von Trainingsdatens\u00e4tzen oder bei der Optimierung von Parametern.<\/p>

Damit sinkt die Einstiegsh\u00fcrde f\u00fcr Anwendungen, die bislang umfangreiche Kenntnisse in der klassischen Bildverarbeitung oder im Machine Learning erforderten. Technisches Verst\u00e4ndnis und Prozesswissen bleiben dennoch unverzichtbar, denn die Frage, welche Bilder aufgenommen werden m\u00fcssen, welche Fehler relevant sind und welche Toleranzen gelten, l\u00e4sst sich nicht allein durch einen KI-Algorithmus beantworten.<\/p>

Die grundlegende Konzeption eines Vision-Systems bleibt dabei auch bei zunehmendem KI-Einsatz ein wichtiger Faktor. Eine geeignete Kombination aus Kamera, Beleuchtung und pr\u00e4ziser Optik sowie eine stabile mechanische Anordnung sind weiterhin entscheidend f\u00fcr die Aufnahmequalit\u00e4t der Bildinformationen. KI kann schlechte Bildqualit\u00e4t nicht grunds\u00e4tzlich kompensieren, im Gegenteil: Je besser und konsistenter die Eingangsdaten sind, desto zuverl\u00e4ssiger kann das Modell arbeiten.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Fazit: KI ist ein Werkzeug, kein Selbstzweck<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Fraglos hat K\u00fcnstliche Intelligenz die Entwicklung und den Einsatz industrieller Bildverarbeitungssysteme bereits heute stark ver\u00e4ndert und wird dieses Feld weiterhin nachhaltig pr\u00e4gen. Diese Technologie erm\u00f6glicht die Automatisierung komplexer Pr\u00fcfaufgaben, verbessert die Erkennung variabler Fehlerbilder und erschlie\u00dft Anwendungen, bei denen klassische Verfahren an ihre Grenzen sto\u00dfen.<\/p>

Der entscheidende Faktor ist jedoch nicht allein das KI-Modell. Erfolgreiche industrielle L\u00f6sungen ben\u00f6tigen ein abgestimmtes Gesamtsystem aus Kamera, Optik, Beleuchtung, Datenverarbeitung, Software, Trainingsdaten und Prozesswissen.<\/p>

Entwickler zuk\u00fcnftiger Bildverarbeitungssysteme werden sich deshalb vermutlich nicht zwischen \u201eklassisch oder KI\u201c entscheiden m\u00fcssen. Eine gezielte Kombination beider Ans\u00e4tze kann robuste, leistungsf\u00e4hige und flexible Inspektionssysteme schaffen \u2013 und damit einen wichtigen Beitrag zu einer zunehmend automatisierten, wirtschaftlichen Produktion leisten.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\tPeter Stiefenh\u00f6fer\t\t\t\t\t\t<\/h4>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t
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Peter Stiefenh\u00f6fer ist auf PR- und Marketingunterst\u00fctzung f\u00fcr Unternehmen aus Bildverarbeitung und Automatisierung spezialisiert. Er bringt langj\u00e4hrige Erfahrung als Redakteur und Marketingleiter, einen technischen Hintergrund in Fertigungstechnik sowie exzellente Kontakte zu relevanten Fachredaktionen im In- und Ausland ein und verbindet so Technikverst\u00e4ndnis mit wirkungsvoller Kommunikation.<\/p>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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