CEO Round Table zur Bildverarbeitung (v.l.n.r.): Anne Wendel (VDMA), Dr. Olaf Munkelt (MVTec Software), Dr. Heiko Frohn (Vitronic), Dr. Klaus-Henning Noffz (Silicon Software), Lou Hermans (Capital-E), Dr. Dietmar Ley (Basler), Mark Williamson (Stemmer Imaging), Florian Niethammer (Landesmesse Stuttgart).

CEO Round Table zur Bildverarbeitung (v.l.n.r.): Anne Wendel (VDMA), Dr. Olaf Munkelt (MVTec Software), Dr. Heiko Frohn (Vitronic), Dr. Klaus-Henning Noffz (Silicon Software), Lou Hermans (Capital-E), Dr. Dietmar Ley (Basler), Mark Williamson (Stemmer Imaging), Florian Niethammer (Landesmesse Stuttgart). Landesmesse Stuttgart

Die Bildverarbeitungsbranche meldet seit acht Jahren Umsatz- und Wachstumsrekorde. Der Grund dafür: Die Technik wird immer häufiger in der industriellen Automatisierungstechnik eingesetzt und erschließt neue Anwendungsgebiete. Standards (beispielsweise bei den Schnittstellen), Vernetzung, einfache Integration sowie Digitalisierung sind und bleiben Wachstumstreiber. Embedded Vision und Machine Learning eröffnen völlig neue Bereiche und werden der Branche neue Wachstumsimpulse geben.

Bildverarbeitung – ein Wachstumsmarkt

Nach den Worten von Dr. Heiko Frohn, CTO von Vitronic in Wiesbaden, werden mehrere Trends – Markttrends sowie technologische Entwicklungen – zu einem „weiterhin rasant wachsenden Marktvolumen für Machine Vision-Lösungen beitragen“. Mit dem Trend zur digitalen Fabrik nehme der Hunger nach Prozesswissen und Qualitätsdaten zu. Die technische Standardisierung sollte der Bildverarbeitungstechnik zusätzlichen Schub verleihen. Als einen wesentlichen technischen Entwicklungstreiber nannte Frohn 3D-Systeme für Machine Vision-Anwendungen. Anwendungsfokus und technologische Fähigkeiten zielten dabei primär auf quantitative Fragestellungen, also nach Ort, Dimension, Maßzahl, Fehlergröße. „Aktuelle technologische Trends, insbesondere die Verfügbarkeit von Machine Learning-Tools, weiten das Anwendungsfeld nun auf eher qualitative und dynamische visuellen Fähigkeiten aus“, sagte Frohn.

Dr. Horst Heinol-Heikkinen, CEO und Managing Partner von Asentics in Siegen, sieht die Bildverarbeitung als eine Schlüsselkomponente für Industrie 4.0. Dabei avanciere die Bildverarbeitung „vom bloßen Inspektor zum Produktionsoptimierer“. Als sehende Technik sei sie alleine in der Lage, neben Primärinformationen wie Gut- oder Schlecht-Teil via Bildauswertung auch wichtige Sekundär-Informationen an alle im Prozessnetzwerk agierenden Systeme zu liefern. Als Beispiele dafür nannte Heinol-Heikkinen Informationen „über den Zustand der Maschinen, den Verschleiß oder mögliche Wartungszyklen“. Auch Dr. Christian Ripperda, Technology Director und Vice President von Isra Vision in Darmstadt, sieht mehrere Trends wie zum Beispiel 3D-Imaging, Embedded Vision, Machine Learning, die „hochgradige Überschneidungen mit Industry 4.0 aufweisen“.

Als weiteren und wesentlichen Wachstumstreiber sieht Dr. Klaus-Henning Noffz, CEO von Silicon Software in Mannheim, Komponenten und Systeme mit standardisierten Schnittstellen. Sie „beschleunigen die Marktverfügbarkeit neuer Anwendungen und Lösungen“.

Maschinelles Lernen in der Bildverarbeitung

Die Bildverarbeitungsindustrie hat erst vor kurzem damit begonnen, das Maschinelle Lernen (Deep Learning) anzuwenden und doch steht diese Technik bereits „im Zentrum der Bildverarbeitungsindustrie“, sagte Dr. Olaf Munkelt, Managing Director der MVTec Software in München. „Deep Learning ermöglicht die Klassifizierung von Bildern mit einer besseren Klassifikationsrate als mit bisherigen Methoden“, erklärte Munkelt. Und je mehr Bilder man habe, desto besser sei das Klassifikationsergebnis. „So muss man die unterschiedlichen Fehlerklassen nicht explizit einprogrammieren, das heißt man zeigt dem Deep-Learning-Algorithmus lediglich Bilder“, führte Munkel weiter aus. Während dies bei Standardanwendungen wie OCR sehr gut funktioniere, gebe es Nachteile, für die die industrielle Bildverarbeitung Lösungen finden müsse. Zunächst brauche man für jede Klasse eine große Anzahl von Bildern, normalerweise viel mehr, als der Produktionsprozess hergebe, besonders von defekten Teilen. Zweitens trainiere man einen Algorithmus, ein Deep-Learning-Netzwerk, mithilfe des Bildmaterials des Anwenders, damit es präziser arbeite.

Entwicklung des Umsatzes der deutschen Bildverarbeitungsindustrie von 2006 bis 2017. Demnach war das Jahr 2017 mit einem Umsatzwachstum von 18 % herausragend. *Die Umsatzzahl für 2017 von 2,6 Milliarden Euro ist noch vorläufig – sie beruht auf einer Umfrage. VDMA-Fachgemeinschaft Robotik + Automation

Entwicklung des Umsatzes der deutschen Bildverarbeitungsindustrie von 2006 bis 2017. Demnach war das Jahr 2017 mit einem Umsatzwachstum von 18 % herausragend. *Die Umsatzzahl für 2017 von 2,6 Milliarden Euro ist noch vorläufig – sie beruht auf einer Umfrage. VDMA-Fachgemeinschaft Robotik + Automation

Embedded Vision als Kassenschlager?

„Wir nutzen Embedded Vision seit vielen Jahren in Form intelligenter Kameras“, erläuterte Mark Williamson, Director Corporate Market Development bei Stemmer Imaging aus dem englischen Tongham. Die Smart Camera-Technologie sei „einer der größten Wachstumsmärkte unseres Sektors“ gewesen. „Was wir jetzt vor uns haben“, so Williamson, „sind neue Standards, neue Serienprodukte, die den Einsatz von Embedded-Bildverarbeitungssystemen zu viel geringeren Kosten als bisher ermöglichen.“ Eine weitere Embedded-Vision-Lösung seien neue, bereits erhältliche Imager-basierte ID-Leser, für die ein extrem hohes Wachstumspotential zu erwarten sei. „Was wir jetzt vor uns haben, sind neue disruptive Anwendungen“, sagte Williamson, beispielsweise in der Robotik. Gemeint sind damit mobile Roboter wie zum Beispiel automatisierte Fahrzeuge in Lagerhäusern oder Staubsauger-Roboter. „Diese sind bereits Wirklichkeit; mit ein paar weiteren Innovationszyklen werden sie sich jedoch bald zum Alltag gehören“, meint Williamson. Als weitere Einsatzfelder für Embedded Vision nannte er Autos mit Spurhaltesystemen und das voll automatisierte Fahren. In 10 Jahren werde die Fahrzeugindustrie wahrscheinlich der größte Anwender von Embedded Vision sein. Supermärkte ohne Kassen seien möglicherweise ein weiteres, explosives Wachstumsfeld.

Weitere Technik-Trends in der Bildverarbeitung

Lou Hermans, Ph.D., Partner des auf die Elektronik-Industrie spezialisierten Venture Capital Fonds Capital‐E in Antwerpen berichtete, dass sich viele der neuen Firmen in der Elektronik und Bildverarbeitung mit der Entwicklung von Hardware befassten: Beispielsweise Chips für künstliche Intelligenz und grafische Verarbeitung, 3D-Erkennung einschließlich Sensoren und Datenverarbeitung für autonome Navigation und Fahrerassistenz. Oder kleinere und günstigere Sensoren für hyper-spektrale Bildverarbeitung. Bildsensoren mit ‚on-chip‘-Verarbeitung oder neue Pixel-Konzepte zur Reduzierung der Datenmenge und/oder Steigerung der Geschwindigkeit.

Desweiteren sei das Interesse an der Erkennung elektromagnetischer Strahlung jenseits der Grenzen des sichtbaren Lichts gewachsen. Hermans nannte dafür die Bildgebung im Bereich der Terahertz-Wellen und im Infrarot (NIR/SWIR). Häufig sei der Grund dafür, dass eine Überschneidung mit dem sichtbaren Bereich vermieden werden müsse. Hermans: „Dies zeigt sich in den jüngsten Bestrebungen von Bildsensorherstellern, die Empfindlichkeit von NIR-Sensoren zu erhöhen, um günstige Wärmebildkameras und SWIR-Systeme im Wellenlängenbereich von 1 bis 3 Mikrometern zu entwickeln.“

Weitere Anwendungen der hyperspektralen Bildgebung liegen etwa im Erkennen der molekularen beziehungsweise chemischen Beschaffenheit eines Objekts, zum Beispiel bei einem Stück Fleisch: Mithilfe dieser Technik können der Anteil des Fetts und der Knochen veranschaulicht werden. Die Technik ist überdies auch erschwinglich geworden.

In welchen Industrien wird Machine Vision-Technik in Europa eingesetzt? Die Zahlen gelten für die Jahre 2014, 2015 und 2016.  VDMA-Fachgemeinschaft Robotik + Automation

In welchen Industrien wird Machine Vision-Technik in Europa eingesetzt? Die Zahlen gelten für die Jahre 2014, 2015 und 2016. VDMA-Fachgemeinschaft Robotik + Automation

Konsolidierung in der Bildverarbeitungsindustrie?

Dr. Dietmar Ley, CEO des Kameraherstellers Basler in Ahrensburg, glaubt an eine weitere Beschleunigung der Konsolidierung in der Bildverarbeitungsindustrie. Der Konsolidierungsprozess sei jahrzehntelang recht langsam gewesen und habe in den letzten 36 Monaten erheblich zugelegt. Eine weitere Beschleunigung ist nach Ley’s Einschätzung „vermutlich in drei Trends begründet“: Erstens erregten Computer Vision und Machine Vision zunehmend die Aufmerksamkeit strategischer und Finanzinvestoren, weil diese Technologie eine wichtige Rolle in der Welt des Internet-of-Things beziehungsweise Industrie 4.0 einnehme; beide werden von strategischen und Finanzinvestoren als dynamische und nachhaltige Zukunftsmärkte angesehen. Dies sei ein Anlass, die bestehenden Marktstrukturen aufzubrechen. Große Unternehmen versuchten, Zugang zu Vision-Technologien zu bekommen, entweder organisch oder durch Akquisition. Zweitens habe spätestens mit dem erscheinen chinesischer Bildverarbeitungs-Akteure im traditionellen Bildverarbeitungsmarkt ein Verfall der durchschnittlichen Verkaufspreise eingesetzt. Und Drittens, so Ley, gehen immer mehr Gründer klassischer Bildverarbeitungsfirmen auf das Ende ihrer beruflichen Karriere zu. Ohne geeignete Nachfolger werde der Verkauf der Firma an strategische oder Finanzinvestoren als Lösungsweg gewählt.

Wirtschaftliche Entwicklung: 18 % Umsatzwachstum in 2017

Nach aktuellen Umfragen ist 2017 der Umsatz der deutschen Bildverarbeitungsindustrie wie prognostiziert um 18 % auf 2,6 Milliarden Euro gestiegen. Für 2018 geht die Branche von einem Wachstum von bis zu 10 % aus, genaue Zahlen wird der VDMA im Juni vorlegen. „Eines steht jetzt schon fest: Die Bildverarbeitungsindustrie hat auch 2017 wieder einen Rekordumsatz erzielt und bleibt auf Wachstumskurs“, sagt Anne Wendel, Leiterin der Fachabteilung Industrielle Bildverarbeitung im VDMA, anlässlich der Roundtable-Diskussion in Stuttgart. .

Messe Vision in Stuttgart läuft gut

Neun Monate bevor der nächsten Messe vom 6. bis 8. November in Stuttgart sind die Perspektiven „viel versprechend“, gab die Landesmesse Stuttgart als Veranstalter bekannt. Es werden wieder über 450 Aussteller erwartet. Derzeit haben sich mehr als 300 Unternehmen aus aller Welt angemeldet, darunter viele der führenden Unternehmen im Markt. Erstmals konnten unter anderem die Unternehmen Connect Tech aus Kanada, Genesi Elettronica aus Italien, Neadvance Machine Vision aus und Micro-Epsilon Messtechnik (Deutschland) als Aussteller gewonnen werden.

Neben den klassischen industriellen Anwendungen haben auch die nicht-industriellen Anwendungen in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen. So zeigen die Aussteller unter anderem Anwendungen für die Bereiche Verkehr, Lebensmittel- und Getränketechnologie sowie Medizintechnik. Auch im Landwirtschaftssektor ist die Bildverarbeitung auf dem Vormarsch, etwa bei Sortieraufgaben während oder nach der Ernte, dem so genannten Precision Farming oder durch den vermehrten Einsatz von Drohnen. Hier ergeben sich in diesem Jahr mit der parallel zur Vision stattfindenden Technik-Fachmesse für Wein, Fruchtsaft und Sonderkulturen Intervitis Interfructa Hortitechnica besondere Synergiepotenziale und Möglichkeiten zum gegenseitigen Austausch.

Fester Bestandteil der Messe ist erneut das Vortragsforum für Bildverarbeitung, die ‚Industrial VISION Days‘. Weitere Sonderschauen, die mit Kooperationspartnern realisiert werden, sind das ‚Application Forum‘, die ‚Integration Area‘, der ‚International Machine Vision Standards‘ unter Federführung der European Machine Vision Association (EMVA), sowie der Gemeinschaftsstand IPC4Vision, auf dem das Thema Industrie-PCs (IPCs) bespielt wird.