Vom Algorithmus zum Bildverarbeitungssystem „Am Anfang ist immer der Mensch, der denken muss“

Anbieter zum Thema

Heitec AG

MES Electronic Connect GmbH & Co. KG

RECOM Power GmbH

Dr. Jürgen Geffe von Vision & Control spricht im Gespräch über die Anfänge in der DDR, knappe Rechenressourcen und die Grenzen künstlicher Intelligenz in der industriellen Prüfung.

„Wenn die KI vernünftige Komponenten hat, also vernünftige Bilder, vernünftige Kontraste und so weiter, dann kann sie auch sicher entscheiden.“ Für Dr. Jürgen Geffe von Vision & Control beginnt die Bildverarbeitung nicht im neuronalen Netz. Optik, Beleuchtung, Kamera, Software und Maschinenintegration müssen als Gesamtsystem funktionieren. Künstliche Intelligenz kann dabei einzelne Aufgaben übernehmen. Beispielsweise, um Objekte zu klassifizieren oder Oberflächenfehler zu erkennen. Sie ersetzt aber weder die physikalische Vorbereitung des Bildes noch die technische Einbindung in den Produktionsprozess.

Diese Sichtweise prägt auch die Geschichte von Vision & Control. Das Unternehmen entwickelt und fertigt Hardware für die industrielle Bildverarbeitung. Das beginnt bei Optiken und Beleuchtungen und reicht bis zu modularen Hard- und Softwaresystemen. Geffes Bezug zur Bildverarbeitung reicht dabei bis in die Zeit vor der deutschen Wiedervereinigung zurück.

Bildverarbeitung vor der Wende

Vor seiner Promotion an der Universität Ilmenau arbeitete Geffe am Technikum in Suhl, einer Außenstelle mit engem Bezug zu industriellen Anwendungen. Dort wurden bereits zu Zeiten der DDR anspruchsvolle Projekte der industriellen Bildverarbeitung umgesetzt. Zum Einsatz kamen sowohl Zeilen- und als auch Matrixkameras.

„Wir haben dort angefangen, Kameras zu bauen, die auch industriell eingesetzt wurden. Außerdem haben wir Applikationen für Kunden entwickelt, spezielle Optiken entworfen und die für die Bildverarbeitung notwendige Beleuchtung selbst gebaut.“ Das Technikum war nach Geffes Darstellung sehr industrienah ausgerichtet. Die Mitarbeiter entwickelten nicht nur einzelne Komponenten, sondern setzten komplette Projekte bei Kunden um. Die Verbindung zwischen Forschung und Anwendung war damit bereits angelegt.

Mit der Wende entstand die Möglichkeit, diese Arbeit in einem eigenen Unternehmen fortzusetzen. Geffe gründete Vision & Control und nahm Mitarbeiter aus dem damaligen Umfeld mit. Die technische Grundlage war vorhanden. Das neue wirtschaftliche Umfeld musste sich das Team dagegen erst erschließen. „Die Technik hatten wir, aber wir mussten sie schnell an die neuen Anforderungen der Industrie anpassen. Das Wirtschaftssystem war für uns neu.“

Geschäftsführung, Marketing und Personal gehörten nicht zu Geffes ursprünglicher Ausbildung. Er hat Maschinenbau studiert und sich mit Algorithmen für die Bildverarbeitung beschäftigt. Den Schritt vom Entwickler zum Unternehmer musste er parallel zum Aufbau des Unternehmens lernen.

Rechnen mit begrenztem Arbeitsspeicher

Die technischen Herausforderungen der frühen Bildverarbeitung lagen nicht nur bei den Kameras. Auch die verfügbaren Rechnerressourcen waren begrenzt. Der Arbeitsspeicher war knapp, und die Prozessoren boten nur wenig Unterstützung für arithmetische Operationen. Viele Berechnungen mussten deshalb mit Integer-Algorithmen umgesetzt werden.

Das betraf auch vollständige 2D- und 3D-Geometrien für messtechnische Anwendungen. Berechnungen, die heute von leistungsfähigen Prozessoren, Bibliotheken und Entwicklungsumgebungen unterstützt werden, mussten damals wesentlich näher an der Hardware umgesetzt werden. „Wir haben alles in Integer rechnen müssen.“ Hinzu kamen Entwicklungswerkzeuge, die nach Geffes Einschätzung deutlich weniger ausgereift waren als heute. Kurze Entwicklungszeiten, robuste Software und eine hohe Testbarkeit waren dennoch bereits damals wichtige Anforderungen aus der Industrie.

Die Antwort darauf war eine modulare Softwarearchitektur. Funktionen wurden in kleinere Einheiten zerlegt, damit sie separat geprüft und später wiederverwendet werden konnten. Die Entwickler schrieben die Testroutinen möglichst parallel zur eigentlichen Software. „Wir mussten modular programmieren, damit man testen kann und die Software, die herauskommt, maximal sicher ist, sodass sie auch im Industriealltag 24/7 funktioniert.“ Die Einschränkungen der Hardware führten damit zu einer systematischen Arbeitsweise, die bei industriellen Systemen bis heute relevant ist. Ein Algorithmus muss nicht nur unter Laborbedingungen funktionieren. Er muss sich in eine Maschine integrieren lassen, über lange Zeit stabil arbeiten.

Pictor als erste Kamera

Ein wichtiger Schritt in der Unternehmensgeschichte war Pictor, eines der ersten ersten optischen Messsysteme im Kameragehäuse von Vision & Control. Das System wurde weiterentwickelt und nach Geffes Angaben in mehreren Tausend Exemplaren verkauft. Der weltweite Vertrieb verschafft dem Unternehmen eine wirtschaftliche Grundlage für weitere Entwicklungen. „Das war der Anfang von Vision & Control. Damit haben wir auch Geld für Marketing verdient und weitere Projekte vorangebracht.“

Pictor steht zugleich für eine Entwicklung, welche die industrielle Bildverarbeitung bis heute prägt: Bildaufnahme und Auswertung werden in kompakte, integrierte Systeme verlagert. Für den Anwender kann das den Integrationsaufwand reduzieren. Sobald die Prüfaufgabe komplexer wird, stoßen Standardlösungen jedoch an Grenzen. Dann müssen Objektiv, Beleuchtung, Bildverarbeitung, Steuerung und Bedienoberfläche aufeinander abgestimmt werden. Für Vision & Control entstand daraus ein Geschäftsmodell, das Standardkomponenten mit kundenspezifischem Engineering verbindet.

Telezentrische Optik für reproduzierbare Messungen

Ein weiteres wichtiges Entwicklungsfeld waren telezentrische Objektive. Sie arbeiten im relevanten Strahlengang mit annähernd parallelen Lichtstrahlen. Dadurch verändert sich der Abbildungsmaßstab bei kleinen Abstandsänderungen weniger stark als bei einer konventionellen Optik. Für industrielle Prüf- und Messaufgaben ist das relevant, wenn Konturen oder Abmessungen reproduzierbar erfasst werden sollen. Der optische Aufbau stellt den Entwickler allerdings vor zusätzliche Anforderungen. Das Objektiv muss für den Prüfbereich ausreichend groß dimensioniert werden. Auch die Beleuchtung muss zur Optik und zur konkreten Prüfaufgabe passen.

„Die telezentrische Beleuchtung ist das Gegenstück zum Objektiv“, erklärt Geffe. Auch dort geht es darum, Licht gezielt und möglichst reproduzierbar in die Szene einzubringen. Die Entwicklung leistungsfähiger LEDs hat der Beleuchtungstechnik zusätzliche Möglichkeiten eröffnet. Ein hoher Wirkungsgrad ermöglicht eine hohe Lichtleistung bei begrenzter Verlustleistung. Gleichzeitig lassen sich Intensität und teilweise auch spektrale Eigenschaften gezielt steuern.

Bei hohen Auflösungen spielen außerdem die Sensorfläche, die optische Öffnung und die Auflösung des Objektivs eine Rolle. Entscheidend ist nicht eine einzelne Komponente, sondern die Abstimmung der gesamten optischen Kette. Ein größerer Sensor allein garantiert noch keine bessere Prüfung. Sensor, Objektiv, Beleuchtung, Arbeitsabstand und Auswertealgorithmus müssen zur Aufgabe passen.

Bildverarbeitung ist mehr als die Oberflächenprüfung

In der industriellen Bildverarbeitung sieht Geffe zahlreiche Standardaufgaben, bei denen KI sinnvoll eingesetzt werden kann. Dazu gehören die Erkennung von Objekten, die Klassifikation von Merkmalen und die Prüfung von Oberflächen. „KI eignet sich hervorragend, um Bilder zu erkennen und Muster zu vergleichen.“ Gerade bei der Inspektion von Oberflächen könne KI die Auswertung vereinfachen und beschleunigen. Sie ist für Geffe aber nur ein Teil der Funktionalität eines industriellen Bildverarbeitungssystems. Die Software muss zusätzlich Prozessabläufe steuern, mit der Maschinensteuerung kommunizieren, Bedienoberflächen bereitstellen und im Servicefall nachvollziehbar bleiben.

Diese Aufgaben übernimmt bei Vision & Control unter anderem die hauseigene Bildverarbeitungsplattform Vicosys. Sie kann neben der Bildauswertung auch Prozesssteuerungs- und Prozesskommunikationsaufgaben übernehmen. Dazu gehören I/O-Funktionen sowie Schnittstellen wie Profinet und EtherCAT. Konfigurierbare HMIs sollen die Anpassung an unterschiedliche Maschinen und Bedienkonzepte ermöglichen. Zudem muss die Plattform mit einer großen Zahl auf dem Markt verfügbarer Kameras zurechtkommen und kundenspezifische Algorithmen einbinden können. Die KI ist damit ein Modul innerhalb einer größeren Systemarchitektur, aber nicht die komplette Lösung. „Am Anfang steht immer der Mensch, der denken muss: Wie kann ich dieses System am besten umsetzen?“

KI kommt nach Geffes Angaben auch bei der Entwicklung einzelner Softwaremodule zum Einsatz. Sie kann beispielsweise bei der Implementierung oder Optimierung bestimmter Funktionen unterstützen. In der Anwendung bleibt jedoch die Frage entscheidend, welche Aufgabe die KI überhaupt übernehmen soll und wie sie in den restlichen Prozess eingebunden wird.

Die Qualität des Bildes entscheidet

Für die Qualität der späteren KI-Auswertung bleibt die physikalische Messkette entscheidend. Eine geeignete Beleuchtung muss den relevanten Kontrast erzeugen und über den vorgesehenen Temperaturbereich stabil bleiben. Bei LED-Beleuchtungen spielen unter anderem die Wärmeabfuhr, die Wellenlängenstabilität und konstante Lichtverhältnisse eine Rolle. „Wir benötigten konstante Lichtverhältnisse. Diese Konstanz hineinzubekommen ist unser großes Know-how.“

Dazu gehört nach Geffes Darstellung auch die Auswahl geeigneter Materialien für das Wärmemanagement. Die entstehende Wärme muss von den LEDs möglichst effizient abgeführt werden, damit sich die optischen Eigenschaften der Beleuchtung nicht unerwünscht verändern. Eine KI kann schlechte oder schwankende Eingangsdaten nicht beliebig kompensieren. Stimmen Kontrast, Ausleuchtung oder Bildgeometrie nicht, lässt sich die fehlende Qualität nicht einfach durch ein größeres neuronales Netz ersetzen. KI und klassische Bildverarbeitung sind deshalb keine Gegenspieler. Die KI kann die Auswertung von Bilddaten übernehmen oder erweitern. Die physikalische Vorbereitung des Bildes bleibt aber eine Aufgabe der Systementwicklung.

Die drei Standbeine

Vision & Control positioniert sich über drei miteinander verbundene Bereiche: Bildverarbeitungssysteme, Optik und Beleuchtung. „Unsere drei Standbeine sind Vision-Systeme, Optik und Licht.“ Nach Geffes Angaben umfasst das Portfolio rund 300 Objektive sowie mehrere Tausend Varianten bei der Beleuchtung. Hinzu kommen verschiedene Systemplattformen für kompakte Anwendungen, Anwendungen für Schaltschränke und 19-Zoll-Systeme.

Die Standardprodukte dienen als technische Grundlage und als eine Art Schaufenster. Kunden können auf verfügbare Komponenten zurückgreifen oder daraus ein kundenspezifisches Projekt entwickeln lassen. Die eigene Fertigung soll dabei helfen, die Produkte nicht nur zu konstruieren, sondern auch in definierten Abläufen herzustellen. Diese Struktur ist vorwiegend bei kleinen und mittleren Stückzahlen relevant. Spezifische Anforderungen sind nicht immer mit großen Stückzahlen verbunden. Gleichzeitig können solche Projekte einen hohen Entwicklungsaufwand, kurze Reaktionszeiten und langfristige Wartbarkeit erfordern. Eine modulare Systemarchitektur soll diese Anforderungen abdecken. Komponenten können wiederverwendet und an die jeweilige Anwendung angepasst werden, ohne jedes System vollständig neu entwickeln zu müssen. Nach Geffes Einschätzung ist das ein wesentlicher Unterschied zum klassischen Stückzahlgeschäft. „Wir sind kein großes Unternehmen. Deshalb ist es für uns wichtig, wie wir uns gut auf dem Markt positionieren."

Innovation entsteht im Austausch

Mit dem derzeitigen Team kann Vision & Control keine Stückzahlstrategie verfolgen wie internationale Anbieter mit großen Entwicklungs- und Vertriebsorganisationen. Das eigene Firmengebäude mit 2.000 m² Grundfläche in Suhl bietet Platz für 80 Mitarbeiter und Fertigungsflächen. Geffe sieht die Position des Unternehmens deshalb vorwiegend in Innovation, Flexibilität, Engineering. und dem OEM-Geschäft.Die Verbindung zur Universität Ilmenau ist dabei nie abgerissen. Vision & Control war nach Geffes Angaben an der Einrichtung einer Stiftungsprofessur für Bildverarbeitung beteiligt. Die Professur wurde zunächst über ein Firmenkonsortium finanziert und später verstetigt. Hinzu kommen gemeinsame Forschungs- und Entwicklungsprojekte mit Hochschulen und Partnern aus der Region. Auch die Kunden spielen eine zentrale Rolle. Sie bringen konkrete Prüfaufgaben und Anforderungen aus der Produktion ein.

„Wir arbeiten mit vielen Kunden über viele Jahre zusammen. Sie alle haben die gleichen Probleme, und dann setzt man sich zusammen und überlegt: Was wird gebraucht und was kann man gemeinsam umsetzen?“ Die Mannschaft selbst ist inzwischen internationaler geworden. Geffe holt auch Software-Entwickler aus dem Ausland nach Thüringen, zuletzt aus Indien. Die Bewerbungsgespräche führt er über das Internet, die neuen Kollegen ziehen nach Deutschland. Für Geffe gehört dazu, dass die Infrastruktur stimmt und sich die Mitarbeiter wohlfühlen. Aus dem Technikum in Suhl ist ein solches Unternehmen mit einer internationalen Mannschaft geworden.

Als mögliche neue Anwendung nennt Geffe die Qualitätskontrolle optischer Gläser. In Europa und Deutschland besteht bei bestimmten optischen Produkten eine Abhängigkeit von internationalen Lieferketten. Bildverarbeitung kann dazu beitragen, flexible, exakte und nachvollziehbare Qualitätskontrollen zu unterstützen. Das Unternehmen beobachtet außerdem Anwendungen außerhalb klassischer Produktionsumgebungen. Systeme für Anwendungen im Freien müssen mit Kälte, Wärme und wechselnden Umgebungsbedingungen zurechtkommen. Gleichzeitig werden eine lange Lebensdauer und ein stabiler Betrieb rund um die Uhr erwartet.

Technik allein reicht nicht

Auf die Frage, was er einem neuen Unternehmensgründer heute mitgeben würde, antwortete Geffe nicht mit einem technischen Rat. Seine wichtigste Lehre betrifft den Vertrieb. „Wir haben spät damit begonnen, eine internationale Vertriebsmannschaft aufzubauen.” Vision & Control habe sich lange stark über die eigene technische Entwicklung definiert. Mit einer größeren Vertriebsorganisation hätte das Unternehmen nach Geffes Einschätzung manche technische Entwicklung möglicherweise stärker im Markt platzieren können.

Damit schließt sich der Kreis zur technischen Ausgangsthese. Ein leistungsfähiger Algorithmus genügt nicht, wenn Optik und Beleuchtung keine reproduzierbaren Bilder liefern. Ein technisch überzeugendes Produkt genügt aber ebenfalls nicht, wenn es die Anwender nicht erreicht. Für Geffe besteht die Aufgabe deshalb weiterhin darin, technische Kompetenz, robuste Systemlösungen und Marktzugang zusammenzubringen. Die KI wird dabei ein Bestandteil industrieller Bildverarbeitung bleiben. Die Verantwortung für die gesamte Messkette nimmt sie den Entwicklern jedoch nicht ab. (heh)

(ID:50939616)