Künstliche Intelligenz eröffnet der industriellen Bildverarbeitung neue Möglichkeiten – von der automatisierten Qualitätskontrolle bis zur Erkennung komplexer Fehlerbilder. Doch wann bietet AI-Vision tatsächlich einen Mehrwert gegenüber klassischer Bildverarbeitung? Das kostenfreie OMRON Webinar am 4. August 2026 vermittelt einen praxisnahen Überblick und zeigt, welche technischen Fragestellungen OEMs und Maschinenbauer bereits heute bewerten sollten.
Warum AI-Vision die industrielle Bildverarbeitung erweitert
Immer mehr Prüfaufgaben stoßen mit klassischen Verfahren an ihre Grenzen
Die industrielle Bildverarbeitung gehört heute in vielen Maschinen und Produktionsanlagen längst zur Standardtechnologie. Kameras prüfen Bauteile, kontrollieren Fertigungsprozesse, lesen Codes oder unterstützen automatisierte Montage- und Qualitätsprozesse. Über viele Jahre wurden diese Aufgaben überwiegend mit klassischen Bildverarbeitungsalgorithmen gelöst – zuverlässig, reproduzierbar und in zahlreichen Anwendungen äußerst erfolgreich.
Gleichzeitig verändern sich jedoch die Anforderungen an moderne Produktionsprozesse kontinuierlich. Produktvarianten nehmen zu, Fertigungslinien werden flexibler und Qualitätsanforderungen steigen. Hinzu kommen natürliche Materialstreuungen, wechselnde Oberflächen, unterschiedliche Lichtverhältnisse oder schwer reproduzierbare Fehlerbilder.
Genau diese Entwicklungen führen dazu, dass klassische regelbasierte Bildverarbeitung in bestimmten Anwendungen zunehmend an ihre Grenzen stößt. Nicht weil die vorhandene Technologie grundsätzlich ungeeignet wäre, sondern weil sich komplexe Zusammenhänge häufig nur mit erheblichem Parametrierungsaufwand oder gar nicht mehr vollständig beschreiben lassen.
Vor diesem Hintergrund gewinnt AI-Vision zunehmend an Bedeutung. Sie bietet zusätzliche Möglichkeiten für Prüfaufgaben, bei denen klassische Bildverarbeitungsverfahren aufgrund hoher Variantenvielfalt, natürlicher Streuungen oder komplexer Fehlerbilder an ihre Grenzen stoßen.
Bildverarbeitung verändert sich – von festen Regeln hin zu lernenden Modellen
Der grundlegende Unterschied zwischen klassischer Bildverarbeitung und AI-Vision liegt weniger in der eingesetzten Kamera als in der Art der Auswertung. Klassische Vision-Anwendungen prüfen zuvor definierte Merkmale wie Konturen, Kontraste, Helligkeiten, Farben oder geometrische Eigenschaften. Dieses Vorgehen liefert besonders bei reproduzierbaren Bauteilen und klar beschreibbaren Prüfmerkmalen schnelle und verlässliche Ergebnisse.
AI-Vision verfolgt einen anderen Ansatz. Statt jedes zulässige oder fehlerhafte Merkmal vollständig über feste Regeln abzubilden, wird ein Modell anhand realer Bilddaten trainiert. Dadurch können Muster, Abweichungen und Merkmalskombinationen erkannt werden, die sich regelbasiert nur mit erheblichem Aufwand beschreiben lassen. Besonders relevant wird dies bei variierenden Bauteilen, natürlichen Materialstreuungen oder einer hohen Zahl möglicher Fehlerbilder.
Warum wird AI-Vision gerade jetzt so relevant?
Leistungsfähigere industrielle Bildverarbeitungssysteme, besser verfügbare KI-Funktionen und anwenderfreundlichere Entwicklungsumgebungen erleichtern heute den Zugang zu AI-Vision. Gleichzeitig steigen in der Fertigung die Anforderungen an Variantenflexibilität, automatisierte Qualitätskontrolle und die Bewertung komplexer Merkmale. Dadurch wird die Technologie für immer mehr industrielle Anwendungen prüfenswert.
Wo AI-Vision heute einen echten Mehrwert bieten kann
AI-Vision wird insbesondere dort interessant, wo sich Prüfaufgaben mit klassischen Regeln nur schwer oder nur mit hohem Engineering-Aufwand beschreiben lassen. Typische Beispiele sind unterschiedlich strukturierte Oberflächen, natürliche Materialstreuungen, komplexe Fehlerbilder oder wechselnde Bauteilvarianten.
Auch bei Montagekontrollen, Vollständigkeitsprüfungen und der Klassifizierung wechselnder Bauteilvarianten kann ein trainiertes Modell die klassische Bildverarbeitung sinnvoll erweitern. Voraussetzung bleibt jedoch, dass geeignete Bilddaten vorliegen und die Prüfaufgabe klar definiert ist. Bei häufig wechselnden Produktvarianten kann sich zudem der Aufwand für die laufende Anpassung reduzieren. AI-Modelle lassen sich unter geeigneten Voraussetzungen mit zusätzlichen Bilddaten weiterentwickeln, statt jede Abweichung vollständig über neue Regeln abzubilden.
Die eigentliche Herausforderung liegt selten in der Kamera
Wer sich erstmals mit AI-Vision beschäftigt, konzentriert sich häufig auf Kamerasysteme oder Softwarefunktionen. Tatsächlich beginnt eine erfolgreiche Bildverarbeitung jedoch deutlich früher. Bereits bei der Definition der Prüfaufgabe entscheidet sich, welche Technologie überhaupt sinnvoll eingesetzt werden kann.
Fragen wie
- Welche Merkmale sollen zuverlässig erkannt werden?
- Welche Fehler dürfen keinesfalls übersehen werden?
- Welche Varianten treten im realen Produktionsprozess auf?
- Wie viele Bilddaten stehen für ein Training zur Verfügung?
- Welche Taktzeiten müssen eingehalten werden?
- Wie stabil sind Beleuchtung und Umgebungsbedingungen?
Diese Faktoren beeinflussen den Projekterfolg häufig stärker als die Auswahl der Kamera selbst. Entscheidend sind eine sauber definierte Prüfaufgabe, repräsentative Bilddaten und eine realistische Bewertung der technischen Randbedingungen.
AI-Vision erweitert bestehende Vision-Systeme – sie ersetzt sie nicht
Ein häufiger Irrtum besteht darin, künstliche Intelligenz als vollständigen Ersatz klassischer Bildverarbeitung zu betrachten. Tatsächlich ergänzen sich beide Ansätze in vielen Anwendungen. Klassische Algorithmen liefern weiterhin hervorragende Ergebnisse bei eindeutig definierten Merkmalen, geometrischen Messaufgaben oder Code-Leseanwendungen. Sie arbeiten schnell, deterministisch und lassen sich häufig sehr effizient implementieren.
AI-Vision erweitert dieses Spektrum überall dort, wo natürliche Variationen oder komplexe Zusammenhänge eine rein regelbasierte Auswertung erschweren. Die eigentliche Aufgabe besteht deshalb nicht darin, sich zwischen klassischer Bildverarbeitung oder künstlicher Intelligenz zu entscheiden. Vielmehr geht es darum, für jede Anwendung die technisch und wirtschaftlich sinnvollste Kombination zu finden. Gerade diese Bewertung wird in den kommenden Jahren für viele OEMs und Maschinenbauer zunehmend an Bedeutung gewinnen.
Wer AI-Vision künftig sinnvoll einsetzen möchte, muss nicht nur die Technologie verstehen, sondern auch ihre Stärken, Grenzen und geeigneten Anwendungsbereiche kennen.
Klassische Bildverarbeitung oder AI-Vision?
AI-Vision wird insbesondere dort interessant, wo sich Prüfaufgaben mit klassischen Regeln nur schwer oder nur mit hohem Engineering-Aufwand beschreiben lassen. Typische Beispiele sind unterschiedlich strukturierte Oberflächen, natürliche Materialstreuungen, komplexe Fehlerbilder oder wechselnde Bauteilvarianten. Genau für diese Einordnung vermittelt das Webinar unseres Technologiepartners OMRON einen praxisnahen Einstieg.
Das Webinar „AI-Vision verstehen und erfolgreich einsetzen“ vermittelt, wie KI-gestützte Bildverarbeitung industrielle Qualitätsprüfungen unterstützen, komplexe Merkmale bewerten und zusätzliche Automatisierungspotenziale erschließen kann. Die Teilnehmer erhalten einen verständlichen Überblick über aktuelle AI-Vision-Technologien und lernen anhand konkreter Praxisbeispiele kennen, welche Voraussetzungen für ihren Einsatz berücksichtigt werden sollten.
Für wen ist das Webinar besonders interessant?
Das Webinar richtet sich insbesondere an Entwickler, Konstrukteure, Maschinenbauer und Automatisierungsverantwortliche, die
- bestehende Bildverarbeitungsanwendungen weiterentwickeln möchten,
- neue Qualitätsprüfungen automatisieren oder optimieren wollen,
- den Einsatz von AI-Vision für eigene Projekte bewerten möchten,
- sich einen fundierten Überblick über den aktuellen Stand der Technologie verschaffen möchten.
Inhalte des Webinars
Die Teilnehmer erhalten unter anderem Einblicke in:
- die Grundlagen und Funktionsweise moderner AI-Vision-Technologien,
- typische industrielle Anwendungsbereiche und deren technische Anforderungen,
- praxisnahe Demonstrationen aktueller KI-basierter Kamerasysteme,
- Beispiele erfolgreicher Anwendungen in der automatisierten Qualitätskontrolle,
- Hinweise zur Auswahl, Bewertung und Integration geeigneter Vision-Lösungen.
Darüber hinaus besteht die Möglichkeit, Fragen aus eigenen Projekten mit den Experten von OMRON zu diskutieren und Erfahrungen mit anderen Anwendern aus der industriellen Praxis auszutauschen.
Webinar-Termin
Thema: AI-Vision verstehen und erfolgreich einsetzen
Termin: 4. August 2026, 10:00 Uhr
Teilnahme: kostenfrei
Weitere Informationen sowie die Möglichkeit zur Anmeldung stellt OMRON über die offizielle Webinarseite zur Verfügung.
Die Anmeldung und Durchführung erfolgen über OMRON.
Die Rolle von POHL Electronic
Die Auswahl einer geeigneten Bildverarbeitungslösung beginnt nicht mit der Entscheidung für eine bestimmte Kamera oder Software, sondern mit einem klaren Verständnis der Anwendung. Welche Merkmale sollen geprüft werden? Welche Prozesssicherheit wird erwartet? Welche Umgebungsbedingungen beeinflussen die Bildaufnahme? Und welche Anforderungen ergeben sich für Integration, Wartung und den langfristigen Betrieb?
Genau bei dieser technischen Bewertung unterstützt POHL Electronic OEMs, Maschinenbauer und Industrieunternehmen. Gemeinsam mit unseren Technologiepartnern analysieren wir die Aufgabenstellung, bewerten mögliche Lösungsansätze und begleiten unsere Kunden von der ersten Konzeptphase bis zur erfolgreichen Integration in Maschine oder Anlage. Dabei betrachten wir nicht einzelne Komponenten isoliert, sondern deren Zusammenspiel innerhalb des gesamten Maschinen- oder Anlagenkonzepts. Denn erst das Zusammenspiel von Kamera, Beleuchtung, Software, Schnittstellen und Prozess entscheidet über eine dauerhaft stabile Bildverarbeitung.
Entscheidend ist anschließend die Übertragung auf die konkrete Anwendung. Dabei unterstützt POHL Electronic bei der Bewertung von Prüfaufgabe, Bildaufnahme, Beleuchtung, Datenbasis, Schnittstellen und Integrationsbedingungen. Ziel ist eine Vision-Lösung, die nicht nur im Versuch funktioniert, sondern sich dauerhaft stabil in Maschine, Anlage und Produktionsprozess integrieren lässt.