Klassische Bildverarbeitung oder smarte Vision-Sensoren ist in vielen Anwendungen die Gretchenfrage. Es gibt aber noch weitere Aspekte, denn mit klassischer Bildverarbeitung lassen sich viele Anforderungen nicht so umsetzen, dass damit auch preissensitive Applikationen erreichbar sind. Neuronale Netze sowie KI eröffnen hier neue Wege. Hinzu kommt, dass die Anwendungen nicht unbedingt im separaten Rechner ablaufen, der Trend geht in Richtung Embedded Vision und Edge. So erhalten auch fahrerlose Transportsysteme (FTS) durch die Kombination von 3D-Kameras und KI umfangreichere Fähigkeiten. Eine typische Anwendung ist die Palettenerkennung für autonome Gabelstapler. Der Gabelstapler navigiert dabei mit den beschriebenen Methoden bis zu der Position, an der er eine Palette aufnehmen soll. Die genaue Positionierung der Gabel ist dann eine anspruchsvolle Aufgabe, die IFM mit einer 3D-Kamera gelöst hat, die oberhalb und zwischen den Gabelzinken montiert ist. Wenn sich der Gabelstapler auf eine bestimmte Entfernung an die Palette angenähert hat, nimmt die 3D-Kamera ein Bild auf und wertet es direkt aus. Als Ergebnis liefert das System die Koordinaten der Palette in X-, Y- und Z-Richtung sowie eventuelle Verdrehungen um die Vertikalachse oder horizontale Verkippungen. Bei diesem Pallet Detection System (PDS) arbeitet die Bildverarbeitung direkt in der Kamera.
