Bei der klassischen Bildverarbeitung werden die relevanten Merkmale vom Bildverarbeitungsingenieur definiert. Anhand dieser Regeln erkennt die Software Kanten, Formen, Farben oder Texturen. Das Verfahren ist transparent, deterministisch und präzise, insbesondere bei reproduzierbaren Prozessen mit stabilen Bedingungen.
Deep Learning basiert auf künstlichen neuronalen Netzen, die Merkmale aus Beispieldaten selbstständig lernen. Das System analysiert zahlreiche Trainingsbilder und erkennt automatisch, welche Strukturen, Texturen oder Formen für eine bestimmte Klasse relevant sind. Damit eignet sich Deep Learning besonders für Szenarien mit hoher Variabilität, unspezifischen Defekten oder unregelmäßigen Mustern.
VERGLEICH
Klassische Maschinen Vision bleibt unverzichtbar, wenn maximale Präzision, Nachvollziehbarkeit und Leistung erforderlich sind. Deep Learning ergänzt diese Methoden, sobald Objekte variabel, komplex oder nicht eindeutig definierbar sind. MVTec bietet beide Ansätze in einer Softwareumgebung integriert – für effiziente, zukunftssichere Lösungen der Maschinen Vision.
