{"id":192382,"date":"2026-04-09T14:38:18","date_gmt":"2026-04-09T21:38:18","guid":{"rendered":"https:\/\/thinklucid.com\/machine-vision-challenges-across-food-automation\/"},"modified":"2026-04-28T12:09:46","modified_gmt":"2026-04-28T19:09:46","slug":"machine-vision-challenges-across-food-automation","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/thinklucid.com\/de\/machine-vision-challenges-across-food-automation\/","title":{"rendered":"Herausforderungen der Bildverarbeitung in der Lebensmittelautomatisierung"},"content":{"rendered":"<div class=\"wpb-content-wrapper\"><p>[vc_row][vc_column]\n\t\t\t\t<p class=\"rs-p-wp-fix\"><\/p>\n\t\t\t\t<sr7-module data-alias=\"Farm-Forklift\" data-id=\"183\" id=\"SR7_183_1\" class=\"rs-ov-hidden\" data-version=\"6.7.41\">\n\t\t\t\t\t<sr7-adjuster><\/sr7-adjuster>\n\t\t\t\t\t<sr7-content>\n\t\t\t\t\t\t<sr7-slide id=\"SR7_183_1-773\" data-key=\"773\">\n\t\t\t\t\t\t\t<sr7-txt id=\"SR7_183_1-773-5\" class=\"sr7-layer\">Vom Feld bis zum Gabelstapler<\/sr7-txt>\n\t\t\t\t\t\t\t<sr7-txt id=\"SR7_183_1-773-6\" class=\"sr7-layer\">Bildverarbeitung in der Lebensmittelautomatisierung<\/sr7-txt>\n\t\t\t\t\t\t\t<sr7-txt id=\"SR7_183_1-773-7\" class=\"sr7-layer\">Von der Bodenvorbereitung bis hin zu Lagerung und Logistik stehen Anwendungen in der Lebensmittelautomatisierung in jeder Phase vor unterschiedlichen Aufgaben. Dahinter verbergen sich jedoch oft dieselben grundlegenden Herausforderungen der Bildverarbeitung. Erfahren Sie, wie LUCID Kameras zur L\u00f6sung dieser zentralen Herausforderungen beitragen.<\/sr7-txt>\n\t\t\t\t\t\t<\/sr7-slide>\n\t\t\t\t\t\t<sr7-slide id=\"SR7_183_1-766\" data-key=\"766\">\n\t\t\t\t\t\t<\/sr7-slide>\n\t\t\t\t\t<\/sr7-content>\n\t\t\t\t\t<image_lists style=\"display:none\">\n\t\t\t\t\t\t<img decoding=async data-opt-id=1992230686  data-src=\"https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:auto\/h:auto\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Vegatibles-Fruit-Parallax-1.png\" data-libid=\"191749\" data-lib=\"medialibrary\" width=\"0\" height=\"0\" data-dbsrc=\"Ly90aGlua2x1Y2lkLmNvbS93cC1jb250ZW50L3VwbG9hZHMvMjAyNi8wNC9WZWdhdGlibGVzLUZydWl0LVBhcmFsbGF4LTEucG5n\"\/>\n\t\t\t\t\t\t<img decoding=async data-opt-id=667745941  data-src=\"https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:auto\/h:auto\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Farm-Forklift-Banner1-1.jpg\" data-libid=\"191607\" data-lib=\"medialibrary\" alt=\"From Farm to Forklift Banner1\" width=\"0\" height=\"0\" data-dbsrc=\"Ly90aGlua2x1Y2lkLmNvbS93cC1jb250ZW50L3VwbG9hZHMvMjAyNi8wNC9GYXJtLUZvcmtsaWZ0LUJhbm5lcjEtMS5qcGc=\"\/>\n\t\t\t\t\t\t<img decoding=async data-opt-id=289883361  data-src=\"https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:auto\/h:auto\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Farm-Forklift-Banner2-1.jpg\" data-libid=\"191611\" data-lib=\"medialibrary\" alt=\"From Farm to Forklift Banner2\" width=\"0\" height=\"0\" data-dbsrc=\"Ly90aGlua2x1Y2lkLmNvbS93cC1jb250ZW50L3VwbG9hZHMvMjAyNi8wNC9GYXJtLUZvcmtsaWZ0LUJhbm5lcjItMS5qcGc=\"\/>\n\t\t\t\t\t\t<img decoding=async data-opt-id=1195264986  data-src=\"https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:auto\/h:auto\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Farm-Forklift-Banner3.jpg\" data-libid=\"191615\" data-lib=\"medialibrary\" alt=\"From Farm to Forklift Banner3\" width=\"0\" height=\"0\" data-dbsrc=\"Ly90aGlua2x1Y2lkLmNvbS93cC1jb250ZW50L3VwbG9hZHMvMjAyNi8wNC9GYXJtLUZvcmtsaWZ0LUJhbm5lcjMuanBn\"\/>\n\t\t\t\t\t\t<img decoding=async data-opt-id=1932365369  data-src=\"https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:auto\/h:auto\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Farm-Forklift-Banner4.jpg\" data-libid=\"191619\" data-lib=\"medialibrary\" alt=\"From Farm to Forklift Banner4\" width=\"0\" height=\"0\" data-dbsrc=\"Ly90aGlua2x1Y2lkLmNvbS93cC1jb250ZW50L3VwbG9hZHMvMjAyNi8wNC9GYXJtLUZvcmtsaWZ0LUJhbm5lcjQuanBn\"\/>\n\t\t\t\t\t\t<img decoding=async data-opt-id=477194592  data-src=\"https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:auto\/h:auto\/q:75\/ig:avif\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/fork-knife-spooon.svg\" data-libid=\"191625\" data-lib=\"medialibrary\" width=\"0\" height=\"0\" data-dbsrc=\"Ly90aGlua2x1Y2lkLmNvbS93cC1jb250ZW50L3VwbG9hZHMvMjAyNi8wNC9mb3JrLWtuaWZlLXNwb29vbi5zdmc=\"\/>\n\t\t\t\t\t<\/image_lists>\n\t\t\t\t<\/sr7-module>\n\t\t\t\t<script>\n\t\t\t\t\tSR7.PMH ??={}; 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use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220;]<\/p>\n<h1 style=\"font-size: 24px; display: inline; margin-bottom: 0px; color: #7c7c80;\">Die zentrale Anforderung an Bildverarbeitungssysteme in der Lebensmittelautomatisierung besteht darin, auch in anspruchsvollen Umgebungen zuverl\u00e4ssige Informationen zu gewinnen.<\/h1>\n<p style=\"display: inline;\">Die Bilddaten dieser Systeme m\u00fcssen anschlie\u00dfend in \u00fcbergeordnete Systeme einflie\u00dfen, die pr\u00fcfen, klassifizieren, f\u00fchren und Aktionen ausl\u00f6sen. Von Bodenbearbeitung \u00fcber Verarbeitung und Verpackung bis hin zu Lagerung und Logistik k\u00f6nnen die Anwendungen sehr unterschiedlich aussehen. Die zugrunde liegenden Bildverarbeitungsprobleme haben jedoch oft mehr gemeinsam, als es auf den ersten Blick scheint. Bei ihrer L\u00f6sung geht es nicht nur um Bildqualit\u00e4t, sondern auch um Kamerafunktionen, die bei der ersten Bewertung leicht \u00fcbersehen werden und sp\u00e4ter f\u00fcr eine zuverl\u00e4ssige Systemintegration und einen stabilen Betrieb entscheidend sein k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row full_width=&#8220;stretch_row_content_no_spaces&#8220; parallax=&#8220;content-moving&#8220; parallax_image=&#8220;191679&#8243; parallax_speed_bg=&#8220;1.8&#8243; el_id=&#8220;challenge&#8220;][vc_column][vc_row_inner][vc_column_inner offset=&#8220;vc_col-lg-offset-1\/5 vc_col-lg-3\/5 vc_col-md-offset-1 vc_col-md-10&#8243; css=&#8220;.vc_custom_1776894044343{padding-bottom: 25px !important;}&#8220;][vc_custom_heading text=&#8220;Unterschiedliche Anwendungen, \u00e4hnliche Herausforderungen&#8220; font_container=&#8220;tag:h5|text_align:center&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1777061718349{margin-bottom: 20px !important;}&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220;]<\/p>\n<p style=\"text-align: center; color: black;\"><strong>Automatisierung in der Lebensmittelindustrie umfasst eine gro\u00dfe Bandbreite an Umgebungen und Aufgaben. Ein System muss m\u00f6glicherweise Steine in einem staubigen Feld erkennen, Fische w\u00e4hrend der Handhabung klassifizieren, unregelm\u00e4\u00dfige organische Oberfl\u00e4chen f\u00fcr die robotergest\u00fctzte Reinigung lokalisieren, verpackte Produkte trotz Reflexionen pr\u00fcfen oder autonome Gabelstapler durch reflektierende Lagerinfrastruktur f\u00fchren. Auf den ersten Blick scheinen diese Anwendungen kaum miteinander verbunden zu sein. Betrachtet man jedoch die grundlegenden Anforderungen an die Bildverarbeitung, wiederholen sich h\u00e4ufig dieselben zentralen Herausforderungen.<\/strong><\/p>\n<p>[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][vc_row_inner equal_height=&#8220;yes&#8220; gap=&#8220;20&#8243; css=&#8220;.vc_custom_1775869185424{margin-top: 10px !important;margin-bottom: 50px !important;}&#8220;][vc_column_inner width=&#8220;1\/5&#8243; offset=&#8220;vc_col-lg-1\/5 vc_hidden-sm vc_hidden-xs&#8220;][vc_single_image image=&#8220;191731&#8243; img_size=&#8220;full&#8220; css_animation=&#8220;fadeInLeft&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1776026640271{padding-bottom: 30px !important;}&#8220;][\/vc_column_inner][vc_column_inner width=&#8220;1\/3&#8243; css=&#8220;.vc_custom_1776893779119{border-top-width: 2px !important;border-right-width: 2px !important;border-bottom-width: 2px !important;border-left-width: 2px !important;padding-top: 25px !important;padding-right: 25px !important;padding-bottom: 25px !important;padding-left: 25px !important;background-color: #FFFFFF82 !important;border-left-style: solid !important;border-right-style: solid !important;border-top-style: solid !important;border-bottom-style: solid !important;border-radius: 10px !important;border-color: #FFFFFF !important;}&#8220; offset=&#8220;vc_col-md-1\/5 vc_col-xs-12&#8243;][vc_single_image image=&#8220;191696&#8243; img_size=&#8220;300&#215;300&#8243; alignment=&#8220;center&#8220; css=&#8220;&#8220;][vc_custom_heading text=&#8220;Biologische und umgebungsbedingte Variabilit\u00e4t&#8220; font_container=&#8220;tag:h2|font_size:24px|text_align:center&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1775777675095{margin-top: 15px !important;margin-bottom: 10px !important;}&#8220;][vc_column_text css=&#8220;.vc_custom_1777061788614{padding-right: 5px !important;padding-left: 5px !important;}&#8220;]<\/p>\n<p style=\"text-align: center; color: black;\">Die Natur ist nicht einheitlich. Lebensmittelprodukte, organische Oberfl\u00e4chen, Au\u00dfenumgebungen und bewegte Zielobjekte unterscheiden sich stark in Gr\u00f6\u00dfe, Form, Feuchtigkeit, Position und Erscheinungsbild.<\/p>\n<p>[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][vc_column_inner width=&#8220;1\/3&#8243; css=&#8220;.vc_custom_1776893793195{border-top-width: 2px !important;border-right-width: 2px !important;border-bottom-width: 2px !important;border-left-width: 2px !important;padding-top: 25px !important;padding-right: 25px !important;padding-bottom: 25px !important;padding-left: 25px !important;background-color: #FFFFFF82 !important;border-left-style: solid !important;border-right-style: solid !important;border-top-style: solid !important;border-bottom-style: solid !important;border-radius: 10px !important;border-color: #FFFFFF !important;}&#8220; offset=&#8220;vc_col-md-1\/5 vc_col-xs-12&#8243;][vc_single_image image=&#8220;191688&#8243; img_size=&#8220;300&#215;300&#8243; alignment=&#8220;center&#8220; css=&#8220;&#8220;][vc_custom_heading text=&#8220;Echtzeit-Entscheidungsfindung&#8220; font_container=&#8220;tag:h2|font_size:24px|text_align:center&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1775776954870{margin-top: 15px !important;margin-bottom: 10px !important;}&#8220;][vc_column_text css=&#8220;.vc_custom_1775847730558{padding-right: 5px !important;padding-left: 5px !important;}&#8220;]<\/p>\n<p style=\"text-align: center; color: black;\">In vielen Systemen reicht die Detektion allein nicht aus. Die Bilddaten m\u00fcssen schnell genug verarbeitet werden, um innerhalb der zeitlichen Vorgaben des Prozesses eine Aktion auszul\u00f6sen.<\/p>\n<p>[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][vc_column_inner width=&#8220;1\/3&#8243; css=&#8220;.vc_custom_1776893901721{border-top-width: 2px !important;border-right-width: 2px !important;border-bottom-width: 2px !important;border-left-width: 2px !important;padding-top: 25px !important;padding-right: 25px !important;padding-bottom: 25px !important;padding-left: 25px !important;background-color: #FFFFFF82 !important;border-left-style: solid !important;border-right-style: solid !important;border-top-style: solid !important;border-bottom-style: solid !important;border-radius: 10px !important;border-color: #FFFFFF !important;}&#8220; offset=&#8220;vc_col-md-1\/5 vc_col-xs-12&#8243;][vc_single_image image=&#8220;191710&#8243; img_size=&#8220;300&#215;300&#8243; alignment=&#8220;center&#8220; css=&#8220;&#8220;][vc_custom_heading text=&#8220;Optische Mehrdeutigkeit&#8220; font_container=&#8220;tag:h2|font_size:24px|text_align:center&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1775776961097{margin-top: 15px !important;margin-bottom: 10px !important;}&#8220;][vc_column_text css=&#8220;.vc_custom_1775847741033{padding-right: 5px !important;padding-left: 5px !important;}&#8220;]<\/p>\n<p style=\"text-align: center; color: black;\">Manchmal ist das f\u00fcr die Inspektion ben\u00f6tigte Signal im sichtbaren Licht schwach, verdeckt oder gar nicht vorhanden. Reflexionen, transparente Materialien, nasse Oberfl\u00e4chen und Defekte unter der Oberfl\u00e4che k\u00f6nnen dazu f\u00fchren, dass Standard-RGB-Bildgebung nicht ausreicht.<\/p>\n<p>[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][vc_column_inner width=&#8220;1\/5&#8243; offset=&#8220;vc_hidden-sm vc_hidden-xs&#8220;][vc_single_image image=&#8220;191736&#8243; img_size=&#8220;full&#8220; alignment=&#8220;right&#8220; css_animation=&#8220;fadeInRight&#8220; css=&#8220;&#8220;][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][vc_row_inner][vc_column_inner offset=&#8220;vc_col-lg-offset-1\/5 vc_col-lg-3\/5 vc_col-md-offset-1 vc_col-md-10&#8243; css=&#8220;.vc_custom_1776894021268{margin-bottom: 45px !important;}&#8220;][vc_column_text css=&#8220;.vc_custom_1777061849199{margin-bottom: 25px !important;padding-right: 10px !important;padding-left: 10px !important;}&#8220;]<\/p>\n<p style=\"text-align: center; color: black;\"><strong>Diese drei Herausforderungen lassen sich nicht eins zu eins bestimmten Anwendungen zuordnen. Eine einzelne Anwendung kann mehrere davon gleichzeitig beinhalten. Genau deshalb kommen dieselben Kameratechnologien h\u00e4ufig in sehr unterschiedlichen Systemen zum Einsatz. Eine robuste 2D-Kamera, eine kompakte Embedded-Kamera, eine 3D-Time-of-Flight-Kamera, eine SWIR-Kamera oder eine Polarisationskamera <!--StartFragment --><span class=\"cf0\">kann in \u00fcberraschend vielen <\/span><!--EndFragment --> Anwendungsf\u00e4llen eine zentrale Rolle spielen, wenn die zugrunde liegende Bildverarbeitungsaufgabe \u00e4hnlich ist.<\/strong><\/p>\n<p>[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][\/vc_column][\/vc_row][vc_row full_width=&#8220;stretch_row_content&#8220;][vc_column offset=&#8220;vc_col-lg-offset-1\/5 vc_col-lg-3\/5 vc_col-md-offset-1 vc_col-md-10&#8243;][vc_custom_heading text=&#8220;\u00dcber den Sensor hinaus:&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1776901442436{margin-bottom: 5px !important;}&#8220;][vc_custom_heading text=&#8220;Wichtige Kamerafunktionen f\u00fcr die Lebensmittelautomatisierung&#8220; font_container=&#8220;tag:h5|text_align:left&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1777061866165{margin-top: 0px !important;margin-bottom: 15px !important;}&#8220;][vc_column_text css=&#8220;.vc_custom_1777061911604{margin-bottom: 25px !important;}&#8220;]Bildqualit\u00e4t und Sensorleistung sind wichtig, aber nicht die einzigen Kriterien bei der Auswahl einer Kamera f\u00fcr die Lebensmittelautomatisierung. In realen Systemen k\u00f6nnen auch Schutz gegen Umwelteinfl\u00fcsse, kompakte Baugr\u00f6\u00dfe, Synchronisierung, Bandbreite, Triggerung sowie die Kompatibilit\u00e4t mit Software und Hardware von Drittanbietern entscheidend sein. In manchen Anwendungen sind leicht \u00fcbersehene Merkmale wie robuste M12-Schraubverriegelungsstecker oder ein abgesetzter Sensorkopf wichtiger als Megapixel und Bildrate allein.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row full_width=&#8220;stretch_row_content&#8220;][vc_column offset=&#8220;vc_col-lg-offset-1\/5 vc_col-lg-3\/5 vc_col-md-offset-1 vc_col-md-10&#8243;][vc_row_inner][vc_column_inner width=&#8220;5\/6&#8243; offset=&#8220;vc_col-lg-4 vc_col-md-offset-0 vc_col-md-4 vc_col-sm-offset-1 vc_col-xs-12&#8243; css=&#8220;.vc_custom_1776897759827{margin-bottom: 25px !important;}&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220;]<strong style=\"color: black;\">Robustes Design f\u00fcr einen stabilen Betrieb an Industrieanlagen<\/strong><\/p>\n<ul style=\"font-size: small;\">\n<li>Schock- und Vibrationszertifizierung<\/li>\n<li>Sichere Befestigungsbohrungen<\/li>\n<li>EN 60068-2-27, EN 60068-2-64, EN 60068-2-6<\/li>\n<\/ul>\n<p>[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][vc_column_inner width=&#8220;5\/6&#8243; offset=&#8220;vc_col-md-offset-0 vc_col-md-4 vc_col-sm-offset-1 vc_col-xs-12&#8243; css=&#8220;.vc_custom_1776897765801{margin-bottom: 25px !important;}&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220;]<strong style=\"color: black;\">Umgebungsschutz f\u00fcr raue Einsatzbedingungen<\/strong><\/p>\n<ul style=\"font-size: small;\">\n<li>IP67-Staub- und Wasserschutz<\/li>\n<li>Gro\u00dfer Betriebstemperaturbereich<\/li>\n<li>Abgedichtete Steckverbinder<\/li>\n<li>Industrielle EMV-St\u00f6rfestigkeit<\/li>\n<\/ul>\n<p>[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][vc_column_inner width=&#8220;5\/6&#8243; offset=&#8220;vc_col-md-offset-0 vc_col-md-4 vc_col-sm-offset-1 vc_col-xs-12&#8243; css=&#8220;.vc_custom_1776897771586{margin-bottom: 25px !important;}&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220;]<strong style=\"color: black;\">Kompakter Formfaktor f\u00fcr beengte mechanische Einbaur\u00e4ume und Embedded-Systeme<\/strong><\/p>\n<ul style=\"font-size: small;\">\n<li>24 x 24 mm, ca. 30 g<\/li>\n<li>90\u00b0- und 180\u00b0-Formfaktor<\/li>\n<li>Abgesetzter Sensorkopf und verschiedene Anschlussoptionen<\/li>\n<\/ul>\n<p>[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][vc_row_inner css=&#8220;.vc_custom_1776712920534{margin-top: 25px !important;}&#8220;][vc_column_inner width=&#8220;5\/6&#8243; offset=&#8220;vc_col-md-offset-0 vc_col-md-4 vc_col-sm-offset-1 vc_col-xs-12&#8243; css=&#8220;.vc_custom_1776897776730{margin-bottom: 25px !important;}&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220;]<strong style=\"color: black;\">Timing und Synchronisierung zur Koordination mit Robotern, F\u00f6rderb\u00e4ndern und anderen Ger\u00e4ten<\/strong><\/p>\n<ul style=\"font-size: small;\">\n<li>Z\u00e4hler und Timer<\/li>\n<li>Chunk-Daten, Ereignisdaten<\/li>\n<li>Zeitstempel<\/li>\n<\/ul>\n<p>[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][vc_column_inner width=&#8220;5\/6&#8243; offset=&#8220;vc_col-md-offset-0 vc_col-md-4 vc_col-sm-offset-1 vc_col-xs-12&#8243; css=&#8220;.vc_custom_1776897782873{margin-bottom: 25px !important;}&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220;]<strong style=\"color: black;\">I\/O und Trigger f\u00fcr deterministische Bildaufnahme und Maschinensteuerung<\/strong><\/p>\n<ul style=\"font-size: small;\">\n<li>GPIO<\/li>\n<li>Optisch isolierte und nicht isolierte I\/O<\/li>\n<li>PTP (IEEE 1588)<\/li>\n<li>Hardware- und Software-Trigger<\/li>\n<\/ul>\n<p>[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][vc_column_inner width=&#8220;5\/6&#8243; offset=&#8220;vc_col-md-offset-0 vc_col-md-4 vc_col-sm-offset-1 vc_col-xs-12&#8243; css=&#8220;.vc_custom_1776897789937{margin-bottom: 25px !important;}&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220;]<strong style=\"color: black;\">Schnittstelle und Bandbreite f\u00fcr zuverl\u00e4ssiges Streaming<\/strong><\/p>\n<ul style=\"font-size: small;\">\n<li>Ethernet-basierte Kameras<\/li>\n<li>1GigE, 2.5GigE, 5GigE<\/li>\n<li>10GigE, 25GigE mit RDMA<\/li>\n<\/ul>\n<p>[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][vc_row_inner css=&#8220;.vc_custom_1776712920534{margin-top: 25px !important;}&#8220;][vc_column_inner width=&#8220;5\/6&#8243; offset=&#8220;vc_col-md-offset-0 vc_col-md-4 vc_col-sm-offset-1 vc_col-xs-12&#8243; css=&#8220;.vc_custom_1776897796193{margin-bottom: 25px !important;}&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220;]<strong style=\"color: black;\">Systemintegration und Kompatibilit\u00e4t<\/strong><\/p>\n<ul style=\"font-size: small;\">\n<li>Arena SDK, APIs, Codebeispiele<\/li>\n<li>Kompatibilit\u00e4t mit Drittanbieter-Software<\/li>\n<li>GigE Vision, Industriestandards<\/li>\n<\/ul>\n<p>[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][vc_column_inner width=&#8220;5\/6&#8243; offset=&#8220;vc_col-lg-8 vc_col-md-offset-0 vc_col-md-8 vc_col-sm-offset-1 vc_col-xs-12&#8243; css=&#8220;.vc_custom_1776894327477{padding-right: 25px !important;padding-left: 25px !important;background-color: #81D7422E !important;border-radius: 10px !important;}&#8220;]<div class=\"aio-icon-component    style_2\"><div id=\"Info-box-wrap-3582\" class=\"aio-icon-box default-icon\" style=\"\"  ><div class=\"aio-icon-default\"><div class=\"ult-just-icon-wrapper  \"><div class=\"align-icon\" style=\"text-align:center;\">\n<div class=\"aio-icon circle \"  style=\"color:#333;background:#6EC92BAD;font-size:32px;display:inline-block;\">\n\t<i class=\"Defaults-desktop\"><\/i>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"aio-icon-header\" ><h1 class=\"aio-icon-title ult-responsive\"  data-ultimate-target='#Info-box-wrap-3582 .aio-icon-title'  data-responsive-json-new='{\"font-size\":\"\",\"line-height\":\"\"}'  style=\"\">Auch Software ist entscheidend<\/h1><\/div> <!-- header --><div class=\"aio-icon-description ult-responsive\"  data-ultimate-target='#Info-box-wrap-3582 .aio-icon-description'  data-responsive-json-new='{\"font-size\":\"\",\"line-height\":\"\"}'  style=\"\">Bei der Kameraintegration geht es nicht nur um die mechanische und elektrische Einbindung. Softwareunterst\u00fctzung und Standardkompatibilit\u00e4t k\u00f6nnen die Inbetriebnahme ebenfalls beschleunigen. Zus\u00e4tzlich zum Arena SDK von LUCID unterst\u00fctzen LUCID Kameras auch: <strong style=\"color: black;\">Cognex VisionPro, Matrox Imaging Library, NI Software, OpenCV, ROS, ROS2, MATLAB, MVTec HALCON, NorPix StreamPix und Pleora eBUS SDK<\/strong>.<\/div> <!-- description --><\/div> <!-- aio-icon-box --><\/div> <!-- aio-icon-component -->[\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][\/vc_column][\/vc_row][vc_row full_width=&#8220;stretch_row_content&#8220;][vc_column width=&#8220;5\/6&#8243; offset=&#8220;vc_col-lg-offset-1\/5 vc_col-lg-3\/5 vc_col-md-offset-1 vc_col-md-10 vc_col-sm-offset-1 vc_col-xs-12&#8243; css=&#8220;.vc_custom_1776900695886{margin-top: 50px !important;margin-bottom: 50px !important;}&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220;]Vor diesem breiteren Blick auf die Kameraauswahl zeigen die n\u00e4chsten Abschnitte, wie diese wiederkehrenden Bildverarbeitungs- und Integrationsherausforderungen in den einzelnen Stufen der Lebensmittelautomatisierung auftreten. Wir beginnen beim Boden, wo wechselnde Au\u00dfenbedingungen, Bewegung und raue Einsatzbedingungen eine zuverl\u00e4ssige Detektion besonders anspruchsvoll machen.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row full_width=&#8220;stretch_row_content_no_spaces&#8220;][vc_column offset=&#8220;vc_col-lg-offset-0 vc_col-lg-12&#8243; css=&#8220;.vc_custom_1776717296913{margin-top: 50px !important;margin-bottom: 50px !important;}&#8220;][vc_text_separator title=&#8220;Von Farm bis Gabelstapler: Boden, Verarbeitung, Verpackung, Lagerung&#8220; color=&#8220;mulled_wine&#8220; css=&#8220;&#8220; el_class=&#8220;title1&#8243;][\/vc_column][\/vc_row][vc_row full_width=&#8220;stretch_row_content&#8220; el_id=&#8220;soil&#8220;][vc_column width=&#8220;5\/6&#8243; offset=&#8220;vc_col-lg-offset-2 vc_col-lg-8 vc_col-md-offset-1 vc_col-md-10 vc_col-sm-offset-1&#8243;][vc_custom_heading text=&#8220;Boden:&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1776901432377{margin-bottom: 5px !important;}&#8220;][vc_custom_heading text=&#8220;Zielobjekte in rauen, unkontrollierten Umgebungen erkennen&#8220; font_container=&#8220;tag:h5|text_align:left&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1776901587756{margin-top: 0px !important;margin-bottom: 15px !important;}&#8220;][\/vc_column][\/vc_row][vc_row full_width=&#8220;stretch_row_content&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1776900031071{margin-bottom: 45px !important;}&#8220;][vc_column width=&#8220;5\/6&#8243; offset=&#8220;vc_col-lg-offset-2 vc_col-lg-4 vc_col-md-offset-1 vc_col-md-6 vc_col-sm-offset-1 vc_col-xs-12&#8243;][vc_column_text css=&#8220;.vc_custom_1776897806644{margin-bottom: 10px !important;}&#8220;]In der Bodenphase arbeiten Bildverarbeitungssysteme unter einigen der am wenigsten kontrollierten Bedingungen im gesamten Ablauf. Staub, Vibrationen, wechselnde Beleuchtung, bewegte Maschinen, Fremdk\u00f6rper und unebenes Gel\u00e4nde erschweren die Erfassung nutzbarer Bilddaten. Die Herausforderung besteht nicht nur darin, ein Objekt zu \u201esehen\u201c, sondern es zuverl\u00e4ssig zu erkennen, w\u00e4hrend sich die Umgebung st\u00e4ndig ver\u00e4ndert.<\/p>\n<p>Landwirtschaftliche Systeme im Au\u00dfenbereich arbeiten selten unter stabiler Beleuchtung oder mit fest definierter Objektpr\u00e4sentation. Zielobjekte k\u00f6nnen teilweise verdeckt, unregelm\u00e4\u00dfig geformt oder von anderen visuell st\u00f6renden Elementen umgeben sein. Gleichzeitig ist die Maschine, an der die Kamera montiert ist, h\u00e4ufig in Bewegung, sodass Bildaufnahme, Verarbeitung und Aktion gemeinsam ablaufen m\u00fcssen.<\/p>\n<p><strong style=\"color: black;\">Kernaussage:<\/strong> In rauen Au\u00dfenumgebungen sind Kamerarobustheit, Stabilit\u00e4t bei Bewegung und Echtzeitreaktion ebenso wichtig wie die Bildqualit\u00e4t.[\/vc_column_text][\/vc_column][vc_column width=&#8220;2\/3&#8243; offset=&#8220;vc_col-lg-4 vc_col-md-offset-0 vc_col-md-4 vc_col-sm-offset-2 vc_col-xs-12&#8243;][vc_custom_heading text=&#8220;Zentrale Herausforderungen&#8220; font_container=&#8220;tag:h2|font_size:24px|text_align:center&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1776897814936{margin-top: 5px !important;}&#8220;][vc_row_inner][vc_column_inner width=&#8220;1\/2&#8243;][vc_single_image image=&#8220;191696&#8243; img_size=&#8220;300&#215;300&#8243; alignment=&#8220;center&#8220; css=&#8220;&#8220;][vc_custom_heading text=&#8220;Biologische und umgebungsbedingte Variabilit\u00e4t&#8220; font_container=&#8220;tag:h2|font_size:18px|text_align:center&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1776026980744{margin-top: 15px !important;margin-bottom: 10px !important;}&#8220;][\/vc_column_inner][vc_column_inner width=&#8220;1\/2&#8243;][vc_single_image image=&#8220;191688&#8243; img_size=&#8220;300&#215;300&#8243; alignment=&#8220;center&#8220; css=&#8220;&#8220;][vc_custom_heading text=&#8220;Echtzeit-Entscheidungsfindung&#8220; font_container=&#8220;tag:h2|font_size:18px|text_align:center&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1776026994668{margin-top: 15px !important;margin-bottom: 10px !important;}&#8220;][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][\/vc_column][\/vc_row][vc_row full_width=&#8220;stretch_row_content_no_spaces&#8220; equal_height=&#8220;yes&#8220;][vc_column css_animation=&#8220;fadeInLeft&#8220; width=&#8220;5\/6&#8243; css=&#8220;.vc_custom_1776898299390{padding-right: 35px !important;padding-bottom: 35px !important;padding-left: 35px !important;background-color: #00000011 !important;}&#8220; offset=&#8220;vc_col-md-offset-0 vc_col-md-6 vc_col-sm-offset-1 vc_col-xs-12&#8243;][vc_custom_heading text=&#8220;Steinlese&#8220; font_container=&#8220;tag:h5|text_align:center&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1776901810607{margin-bottom: 15px !important;}&#8220;][vc_column_text css=&#8220;.vc_custom_1776054424213{margin-bottom: 15px !important;}&#8220;]<\/p>\n<p style=\"text-align: left;\">Steinlesesysteme m\u00fcssen Fremdk\u00f6rper w\u00e4hrend der Bewegung erkennen und dabei in Staub, Vibrationen und unkontrollierter Beleuchtung arbeiten. Dies ist ein gutes Beispiel daf\u00fcr, wie robuste 2D-Bildgebung ein anspruchsvolles Praxisproblem l\u00f6sen kann, wenn Bewegungsdarstellung und zuverl\u00e4ssige Triggerung wichtiger sind als perfekte Laborbedingungen.<\/p>\n<p>[\/vc_column_text]<div class=\"sober-banner4 horizontal-align-left vertical-align-top dark-scheme  \">\n\t\t\t\t<img data-opt-id=908090181  decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"500\" src=\"https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:auto\/h:auto\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Terra-Clear-Rock-Picking.jpg\" class=\"attachment-full\" alt=\"Terra Clear Rock Picking Soil Application\" title=\"Terra-Clear-Rock-Picking\" srcset=\"https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:1000\/h:500\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Terra-Clear-Rock-Picking.jpg 1000w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:450\/h:225\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Terra-Clear-Rock-Picking.jpg 450w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:768\/h:384\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Terra-Clear-Rock-Picking.jpg 768w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:565\/h:283\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Terra-Clear-Rock-Picking.jpg 565w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:433\/h:217\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Terra-Clear-Rock-Picking.jpg 433w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:897\/h:449\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Terra-Clear-Rock-Picking.jpg 897w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:1000\/h:500\/q:75\/dpr:2\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Terra-Clear-Rock-Picking.jpg 2x\" sizes=\"(max-width: 640px) 100vw, 640px\" \/>\n\t\t\t\t<div class=\"banner-content\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"banner-text\"><p><strong>Anforderungen an die Bildverarbeitung:<\/strong><\/p>\n<ul style=\"margin: 0;\">\n<li>Stabile Bildaufnahme auf einer bewegten Plattform<\/li>\n<li>Zuverl\u00e4ssige Fremdk\u00f6rpererkennung<\/li>\n<li>Echtzeit-Lokalisierung zur Entfernung<\/li>\n<li><a style=\"color: #0073aa;\" href=\"https:\/\/thinklucid.com\/de\/case-studies\/use-case-rock-picking-robot\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">TerraClear Fallstudie lesen \u2197<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/span>\n\t\t\t\t\t<span class=\"sober-button line-hover active button-color-dark\"><\/span>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>[vc_row_inner equal_height=&#8220;yes&#8220; content_placement=&#8220;middle&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1776895443289{margin-top: 10px !important;}&#8220;][vc_column_inner width=&#8220;1\/2&#8243; offset=&#8220;vc_col-lg-2 vc_col-md-offset-0 vc_col-md-4 vc_col-sm-offset-0 vc_col-xs-12&#8243;][vc_single_image image=&#8220;17521&#8243; img_size=&#8220;full&#8220; alignment=&#8220;center&#8220; css=&#8220;&#8220;][\/vc_column_inner][vc_column_inner width=&#8220;1\/2&#8243; offset=&#8220;vc_col-lg-10 vc_col-md-offset-0 vc_col-md-8 vc_col-sm-offset-0&#8243;][vc_column_text css=&#8220;.vc_custom_1776384365659{margin-top: 20px !important;margin-bottom: 15px !important;}&#8220;]<\/p>\n<p style=\"text-align: left;\"><strong style=\"color: black;\">Im System eingesetzte Kamera: Triton IP67-Kamera.<\/strong><br \/>\nEine robuste industrielle 2D-Kamera mit Global Shutter kann schnelle Szenen klar erfassen. IP67-Schutz sowie schock- und vibrationszertifizierte Hardware unterst\u00fctzen den Au\u00dfeneinsatz in schwierigem Gel\u00e4nde.<\/p>\n<p>[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][\/vc_column][vc_column css_animation=&#8220;fadeInRight&#8220; width=&#8220;5\/6&#8243; css=&#8220;.vc_custom_1776895482047{border-left-width: 1px !important;padding-right: 35px !important;padding-bottom: 35px !important;padding-left: 35px !important;background-color: #00000011 !important;border-left-style: solid !important;border-color: #0000001C !important;}&#8220; offset=&#8220;vc_col-md-offset-0 vc_col-md-6 vc_col-sm-offset-1 vc_col-xs-12&#8243;][vc_custom_heading text=&#8220;Pflanzenschutz-Spr\u00fchtechnik&#8220; font_container=&#8220;tag:h5|text_align:center&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1776901817086{margin-bottom: 15px !important;}&#8220;][vc_column_text css=&#8220;.vc_custom_1776054432313{margin-bottom: 15px !important;}&#8220;]<\/p>\n<p style=\"text-align: left;\">Pr\u00e4zisionssysteme f\u00fcr das Ausbringen von Pflanzenschutzmitteln m\u00fcssen Nutzpflanzen in sehr engen mechanischen Einbaur\u00e4umen von Unkraut unterscheiden und anschlie\u00dfend lokal begrenzte Spr\u00fchentscheidungen in Echtzeit ausl\u00f6sen. Die gr\u00f6\u00dfte Schwierigkeit liegt hier nicht nur in der Bildanalyse, sondern auch in der Integration des Bildverarbeitungssystems in bestehende Landmaschinen.<\/p>\n<p>[\/vc_column_text]<div class=\"sober-banner4 horizontal-align-left vertical-align-top dark-scheme  \">\n\t\t\t\t<img data-opt-id=2140565485  decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"500\" src=\"https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:auto\/h:auto\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/DAT-Crop-Spraying.jpg\" class=\"attachment-full\" alt=\"DAT Automated AI Crop Spraying\" title=\"DAT-Crop-Spraying\" srcset=\"https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:1000\/h:500\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/DAT-Crop-Spraying.jpg 1000w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:450\/h:225\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/DAT-Crop-Spraying.jpg 450w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:768\/h:384\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/DAT-Crop-Spraying.jpg 768w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:565\/h:283\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/DAT-Crop-Spraying.jpg 565w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:433\/h:217\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/DAT-Crop-Spraying.jpg 433w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:897\/h:449\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/DAT-Crop-Spraying.jpg 897w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:1000\/h:500\/q:75\/dpr:2\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/DAT-Crop-Spraying.jpg 2x\" sizes=\"(max-width: 640px) 100vw, 640px\" \/>\n\t\t\t\t<div class=\"banner-content\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"banner-text\"><p><strong>Anforderungen an die Bildverarbeitung:<\/strong><\/p>\n<ul style=\"margin: 0;\">\n<li>Kompakte mechanische Integration<\/li>\n<li>Echtzeit-Klassifizierung von Nutzpflanze und Unkraut<\/li>\n<li>Lokale Triggerung<\/li>\n<li><a style=\"color: #0073aa;\" href=\"https:\/\/thinklucid.com\/de\/case-studies\/precision-weed-control-agriculture-with-phoenix-gige-cameras-2\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">DAT Fallstudie lesen \u2197<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/span>\n\t\t\t\t\t<span class=\"sober-button line-hover active button-color-dark\"><\/span>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>[vc_row_inner equal_height=&#8220;yes&#8220; content_placement=&#8220;middle&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1776895451886{margin-top: 10px !important;}&#8220;][vc_column_inner width=&#8220;1\/2&#8243; offset=&#8220;vc_col-lg-2 vc_col-md-4 vc_col-xs-12&#8243;][vc_single_image image=&#8220;191881&#8243; img_size=&#8220;full&#8220; alignment=&#8220;center&#8220; css=&#8220;&#8220;][\/vc_column_inner][vc_column_inner width=&#8220;1\/2&#8243; offset=&#8220;vc_col-lg-10 vc_col-md-offset-0 vc_col-md-8 vc_col-sm-offset-0&#8243;][vc_column_text css=&#8220;.vc_custom_1776384358615{margin-top: 20px !important;margin-bottom: 15px !important;}&#8220;]<\/p>\n<p style=\"text-align: left;\"><strong style=\"color: black;\">Im System eingesetzte Kamera: Phoenix Modulkamera.<\/strong><br \/>\nEine sehr kleine und leichte Kameraplattform ist oft wichtiger als die reine Sensorgr\u00f6\u00dfe. Formfaktor, Ausrichtungsoptionen und flexible Integration entscheiden dar\u00fcber, ob ein System \u00fcberhaupt eingesetzt werden kann.<\/p>\n<p>[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][\/vc_column][\/vc_row][vc_row full_width=&#8220;stretch_row_content&#8220;][vc_column width=&#8220;5\/6&#8243; offset=&#8220;vc_col-lg-offset-2 vc_col-lg-8 vc_col-md-offset-1 vc_col-md-10 vc_col-sm-offset-1&#8243;][vc_custom_heading text=&#8220;Verarbeitung:&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1776901421699{margin-bottom: 5px !important;}&#8220; el_id=&#8220;processing&#8220;][vc_custom_heading text=&#8220;Biologische Komplexit\u00e4t in nutzbare Daten umwandeln&#8220; font_container=&#8220;tag:h5|text_align:left&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1776901598129{margin-top: 0px !important;margin-bottom: 15px !important;}&#8220;][\/vc_column][\/vc_row][vc_row full_width=&#8220;stretch_row_content&#8220; equal_height=&#8220;yes&#8220; content_placement=&#8220;middle&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1776376753221{margin-bottom: 45px !important;}&#8220;][vc_column width=&#8220;5\/6&#8243; offset=&#8220;vc_col-lg-offset-2 vc_col-lg-4 vc_col-md-offset-1 vc_col-md-6 vc_col-sm-offset-1&#8243;][vc_column_text css=&#8220;.vc_custom_1777062141748{margin-bottom: 10px !important;}&#8220;]Automatisierung in der Lebensmittelverarbeitung erfordert, dass mehrere Ger\u00e4te synchronisiert werden und deterministisch handeln. Auch wenn sich die Umgebung in dieser Phase ver\u00e4ndert, treten viele der Herausforderungen aus der Bodenphase in anderer Form weiterhin auf, darunter Feuchtigkeit, Schmutz, Dampf, Washdown-Bedingungen und andere Quellen umgebungsbedingter Variabilit\u00e4t. Anwendungen m\u00fcssen organische Zielobjekte mit variablen Oberfl\u00e4chen verarbeiten und enge Toleranzen einhalten. Gleichzeitig m\u00fcssen sie pr\u00e4zise in 2D oder 3D klassifizieren, lokalisieren, messen, pr\u00fcfen oder eine Aktion f\u00fchren. Hier wird Lebensmittelautomatisierung besonders komplex.<\/p>\n<p>In dieser Phase wird auch der Nutzen unterschiedlicher Sensorik-Modalit\u00e4ten deutlicher. Einige Aufgaben basieren auf kompakter 2D-Klassifizierung. Andere erfordern 3D-Punktwolken oder Bildgebung jenseits des sichtbaren Lichts.<\/p>\n<p><strong style=\"color: black;\">Kernaussage:<\/strong> In der Lebensmittelverarbeitung h\u00e4ngt zuverl\u00e4ssige Automatisierung davon ab, die Sensorik-Modalit\u00e4t passend zur Aufgabe auszuw\u00e4hlen, ob 2D-Klassifizierung, 3D-F\u00fchrung oder Bildgebung jenseits des sichtbaren Lichts.[\/vc_column_text][\/vc_column][vc_column width=&#8220;5\/6&#8243; offset=&#8220;vc_col-lg-5 vc_col-md-offset-0 vc_col-md-5 vc_col-sm-offset-1&#8243;][vc_custom_heading text=&#8220;Zentrale Herausforderungen&#8220; font_container=&#8220;tag:h2|font_size:24px|text_align:center&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1776898598597{margin-top: 5px !important;}&#8220;][vc_row_inner][vc_column_inner width=&#8220;1\/3&#8243;][vc_single_image image=&#8220;191696&#8243; img_size=&#8220;300&#215;300&#8243; alignment=&#8220;center&#8220; css=&#8220;&#8220;][vc_custom_heading text=&#8220;Biologische und umgebungsbedingte Variabilit\u00e4t&#8220; font_container=&#8220;tag:h2|font_size:18px|text_align:center&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1776026980744{margin-top: 15px !important;margin-bottom: 10px !important;}&#8220;][\/vc_column_inner][vc_column_inner width=&#8220;1\/3&#8243;][vc_single_image image=&#8220;191688&#8243; img_size=&#8220;300&#215;300&#8243; alignment=&#8220;center&#8220; css=&#8220;&#8220;][vc_custom_heading text=&#8220;Echtzeit-Entscheidungsfindung&#8220; font_container=&#8220;tag:h2|font_size:18px|text_align:center&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1776026994668{margin-top: 15px !important;margin-bottom: 10px !important;}&#8220;][\/vc_column_inner][vc_column_inner width=&#8220;1\/3&#8243;][vc_single_image image=&#8220;191710&#8243; img_size=&#8220;300&#215;300&#8243; alignment=&#8220;center&#8220; css=&#8220;&#8220;][vc_custom_heading text=&#8220;Optische Mehrdeutigkeit&#8220; font_container=&#8220;tag:h2|font_size:18px|text_align:center&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1776367771058{margin-top: 15px !important;margin-bottom: 10px !important;}&#8220;][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][\/vc_column][\/vc_row][vc_row full_width=&#8220;stretch_row_content_no_spaces&#8220; equal_height=&#8220;yes&#8220;][vc_column css_animation=&#8220;fadeInLeft&#8220; width=&#8220;5\/6&#8243; css=&#8220;.vc_custom_1776898322173{padding-right: 35px !important;padding-bottom: 35px !important;padding-left: 35px !important;background-color: #00000011 !important;}&#8220; offset=&#8220;vc_col-md-offset-0 vc_col-md-6 vc_col-sm-offset-1 vc_col-xs-12&#8243;][vc_custom_heading text=&#8220;Fangregistrierung&#8220; font_container=&#8220;tag:h5|text_align:center&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1776901831780{margin-bottom: 15px !important;}&#8220;][vc_column_text css=&#8220;.vc_custom_1776365531979{margin-bottom: 15px !important;}&#8220;]Wenn Fische kontinuierlich erfasst und gehandhabt werden, muss das Bildverarbeitungssystem Arten klassifizieren, Gr\u00f6\u00dfe oder Biomasse absch\u00e4tzen und Objekte bei wechselnder Bewegung und Beleuchtung verfolgen. Dies ist ein gutes Beispiel daf\u00fcr, wie biologische Variabilit\u00e4t und Echtzeit-Entscheidungsfindung in einem System zusammenkommen.[\/vc_column_text]<div class=\"sober-banner4 horizontal-align-left vertical-align-top dark-scheme  \">\n\t\t\t\t<img data-opt-id=1433201983  decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"500\" src=\"https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:auto\/h:auto\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Fish-Catch-Vision-application.jpg\" class=\"attachment-full\" alt=\"DAT Systems - Fish Catch Registration\" title=\"Fish-Catch-Vision-application\" srcset=\"https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:1000\/h:500\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Fish-Catch-Vision-application.jpg 1000w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:450\/h:225\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Fish-Catch-Vision-application.jpg 450w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:768\/h:384\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Fish-Catch-Vision-application.jpg 768w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:565\/h:283\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Fish-Catch-Vision-application.jpg 565w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:433\/h:217\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Fish-Catch-Vision-application.jpg 433w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:897\/h:449\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Fish-Catch-Vision-application.jpg 897w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:1000\/h:500\/q:75\/dpr:2\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Fish-Catch-Vision-application.jpg 2x\" sizes=\"(max-width: 640px) 100vw, 640px\" \/>\n\t\t\t\t<div class=\"banner-content\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"banner-text\"><p><strong>Anforderungen an die Bildverarbeitung:<\/strong><\/p>\n<ul style=\"margin: 0;\">\n<li>Kontinuierliche bildbasierte Messung<\/li>\n<li>Betrieb bei unkontrollierter Positionierung<\/li>\n<li>Echtzeit-Klassifizierung<\/li>\n<li><a style=\"color: #0073aa;\" href=\"https:\/\/thinklucid.com\/de\/case-studies\/automated-catch-registration-fisheries\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">CatchREG Fallstudie lesen \u2197<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/span>\n\t\t\t\t\t<span class=\"sober-button line-hover active button-color-dark\"><\/span>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>[vc_row_inner css=&#8220;.vc_custom_1776363849254{margin-top: 10px !important;}&#8220;][vc_column_inner width=&#8220;1\/2&#8243; offset=&#8220;vc_col-lg-2&#8243;][vc_single_image image=&#8220;191881&#8243; img_size=&#8220;full&#8220; alignment=&#8220;center&#8220; css=&#8220;&#8220;][\/vc_column_inner][vc_column_inner width=&#8220;1\/2&#8243; offset=&#8220;vc_col-lg-10&#8243;][vc_column_text css=&#8220;.vc_custom_1776384373746{margin-top: 20px !important;margin-bottom: 15px !important;}&#8220;]<\/p>\n<p style=\"text-align: left;\"><strong style=\"color: black;\">Im System eingesetzte Kamera: Phoenix Modulkamera.<\/strong><br \/>\nEine kompakte Kamera kann direkt am Erfassungspunkt innerhalb eines Systemgeh\u00e4uses integriert werden, wo der verf\u00fcgbare Platz begrenzt und die Handhabungsbedingungen unvorhersehbar sein k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][\/vc_column][vc_column css_animation=&#8220;fadeInRight&#8220; width=&#8220;5\/6&#8243; css=&#8220;.vc_custom_1776898349568{border-left-width: 1px !important;padding-right: 35px !important;padding-bottom: 35px !important;padding-left: 35px !important;background-color: #00000011 !important;border-left-style: solid !important;border-color: #0000001C !important;}&#8220; offset=&#8220;vc_col-md-offset-0 vc_col-md-6 vc_col-sm-offset-1 vc_col-xs-12&#8243;][vc_custom_heading text=&#8220;Kuhreinigung&#8220; font_container=&#8220;tag:h5|text_align:center&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1776901837931{margin-bottom: 15px !important;}&#8220;][vc_column_text css=&#8220;.vc_custom_1776376920461{margin-bottom: 15px !important;}&#8220;]In vielen automatisierten Anwendungen in der Lebensmittelproduktion m\u00fcssen Roboter mit einem lebenden Tier oder einer anderen nicht starren biologischen Oberfl\u00e4che interagieren. In solchen Situationen ist 3D-Geometrie entscheidend. Die Herausforderung besteht nicht nur darin, das Zielobjekt zu sehen, sondern unter nassen, reflektierenden und bewegten Bedingungen stabile Punktwolkendaten zu erfassen.[\/vc_column_text]<div class=\"sober-banner4 horizontal-align-left vertical-align-top dark-scheme  \">\n\t\t\t\t<img data-opt-id=424777642  decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"500\" src=\"https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:auto\/h:auto\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Fisher-Smith-Automated-Cow-Cleaning.jpg\" class=\"attachment-full\" alt=\"Fisher Smith Automated Cow Cleaning Machine Vision Camera\" title=\"Fisher-Smith-Automated-Cow-Cleaning\" srcset=\"https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:1000\/h:500\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Fisher-Smith-Automated-Cow-Cleaning.jpg 1000w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:450\/h:225\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Fisher-Smith-Automated-Cow-Cleaning.jpg 450w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:768\/h:384\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Fisher-Smith-Automated-Cow-Cleaning.jpg 768w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:565\/h:283\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Fisher-Smith-Automated-Cow-Cleaning.jpg 565w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:433\/h:217\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Fisher-Smith-Automated-Cow-Cleaning.jpg 433w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:897\/h:449\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Fisher-Smith-Automated-Cow-Cleaning.jpg 897w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:1000\/h:500\/q:75\/dpr:2\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Fisher-Smith-Automated-Cow-Cleaning.jpg 2x\" sizes=\"(max-width: 640px) 100vw, 640px\" \/>\n\t\t\t\t<div class=\"banner-content\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"banner-text\"><p><strong>Anforderungen an die Bildverarbeitung:<\/strong><\/p>\n<ul style=\"margin: 0;\">\n<li>Betrieb bei Feuchtigkeit und variierenden Oberfl\u00e4chen<\/li>\n<li>Stabile 3D-Punktwolken<\/li>\n<li>Pr\u00e4zise X-, Y-, Z-Lokalisierung<\/li>\n<li><a style=\"color: #0073aa;\" href=\"https:\/\/thinklucid.com\/de\/case-studies\/automating-dairy-farm-hygiene-with-3d-vision-and-robotics\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Fisher Smith Fallstudie lesen \u2197<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/span>\n\t\t\t\t\t<span class=\"sober-button line-hover active button-color-dark\"><\/span>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>[vc_row_inner css=&#8220;.vc_custom_1776363856586{margin-top: 10px !important;}&#8220;][vc_column_inner width=&#8220;1\/2&#8243; offset=&#8220;vc_col-lg-2&#8243;][vc_single_image image=&#8220;191908&#8243; img_size=&#8220;full&#8220; alignment=&#8220;center&#8220; css=&#8220;&#8220;][\/vc_column_inner][vc_column_inner width=&#8220;1\/2&#8243; offset=&#8220;vc_col-lg-10&#8243;][vc_column_text css=&#8220;.vc_custom_1776384389224{margin-top: 20px !important;margin-bottom: 15px !important;}&#8220;]<\/p>\n<p style=\"text-align: left;\"><strong style=\"color: black;\">Im System eingesetzte Kamera: Helios2+ 3D-ToF-IP67-Kamera.<\/strong><br \/>\nDie 3D-Time-of-Flight-Kamera von LUCID kann die f\u00fcr die Roboterf\u00fchrung ben\u00f6tigten Tiefendaten bereitstellen. HDR und industrieller Schutz nach IP67 tragen dazu bei, die Zuverl\u00e4ssigkeit auch unter schwierigen Einsatzbedingungen aufrechtzuerhalten.<\/p>\n<p>[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][\/vc_column][\/vc_row][vc_row full_width=&#8220;stretch_row_content_no_spaces&#8220; equal_height=&#8220;yes&#8220;][vc_column css_animation=&#8220;fadeInLeft&#8220; width=&#8220;5\/6&#8243; css=&#8220;.vc_custom_1776898370237{border-top-width: 1px !important;padding-right: 35px !important;padding-bottom: 35px !important;padding-left: 35px !important;background-color: #00000011 !important;border-top-style: solid !important;border-color: #0000001C !important;}&#8220; offset=&#8220;vc_col-md-offset-0 vc_col-md-6 vc_col-sm-offset-1 vc_col-xs-12&#8243;][vc_custom_heading text=&#8220;Lebensmittelsicherheit&#8220; font_container=&#8220;tag:h5|text_align:center&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1776901845472{margin-bottom: 15px !important;}&#8220;][vc_column_text css=&#8220;.vc_custom_1776367239589{margin-bottom: 15px !important;}&#8220;]Bei der Inspektion der Lebensmittelsicherheit k\u00f6nnen Verunreinigungen auf unregelm\u00e4\u00dfigen Schlachtk\u00f6rperoberfl\u00e4chen unter nassen und reflektierenden Bedingungen auftreten, h\u00e4ufig bei begrenzter Inspektionszeit. Die Herausforderung besteht nicht nur darin, die Verunreinigung zu erkennen, sondern sie genau genug zu kartieren, damit sie in nachgelagerten Schritten entfernt oder behandelt werden kann.[\/vc_column_text]<div class=\"sober-banner4 horizontal-align-left vertical-align-top dark-scheme  \">\n\t\t\t\t<img data-opt-id=1107886629  decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"500\" src=\"https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:auto\/h:auto\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Veritide-Food-Safety-Application.jpg\" class=\"attachment-full\" alt=\"Veritide Food Safety Application\" title=\"Veritide-Food-Safety-Application\" srcset=\"https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:1000\/h:500\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Veritide-Food-Safety-Application.jpg 1000w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:450\/h:225\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Veritide-Food-Safety-Application.jpg 450w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:768\/h:384\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Veritide-Food-Safety-Application.jpg 768w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:565\/h:283\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Veritide-Food-Safety-Application.jpg 565w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:433\/h:217\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Veritide-Food-Safety-Application.jpg 433w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:897\/h:449\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Veritide-Food-Safety-Application.jpg 897w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:1000\/h:500\/q:75\/dpr:2\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Veritide-Food-Safety-Application.jpg 2x\" sizes=\"(max-width: 640px) 100vw, 640px\" \/>\n\t\t\t\t<div class=\"banner-content\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"banner-text\"><p><strong>Anforderungen an die Bildverarbeitung:<\/strong><\/p>\n<ul style=\"margin: 0;\">\n<li>Detektion von Kontaminationsmerkmalen<\/li>\n<li>Pr\u00e4zise X-, Y-, Z-Lokalisierung<\/li>\n<li>Zuordnung von 2D-Bildinformationen zu 3D-Koordinaten\/li&gt;<\/li>\n<li><a style=\"color: #0073aa;\" href=\"https:\/\/thinklucid.com\/de\/case-studies\/food-safety-automated-3d-detection\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Veritide Fallstudie lesen \u2197<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/span>\n\t\t\t\t\t<span class=\"sober-button line-hover active button-color-dark\"><\/span>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>[vc_row_inner css=&#8220;.vc_custom_1776363849254{margin-top: 10px !important;}&#8220;][vc_column_inner width=&#8220;1\/2&#8243; offset=&#8220;vc_col-lg-2&#8243;][vc_single_image image=&#8220;191922&#8243; img_size=&#8220;full&#8220; alignment=&#8220;center&#8220; css=&#8220;&#8220;][\/vc_column_inner][vc_column_inner width=&#8220;1\/2&#8243; offset=&#8220;vc_col-lg-10&#8243;][vc_column_text css=&#8220;.vc_custom_1776384406144{margin-top: 20px !important;margin-bottom: 15px !important;}&#8220;]<\/p>\n<p style=\"text-align: left;\"><strong style=\"color: black;\">Empfohlene Kamera: Helios2 Chroma RGB-D-IP67-Kamera.<\/strong><br \/>\nEin RGB-D-Kamerasystem kombiniert Farbe und Tiefe. Dadurch l\u00e4sst sich eine erscheinungsbasierte Detektion leichter mit r\u00e4umlichen Aktionen verkn\u00fcpfen, w\u00e4hrend die Integrationskomplexit\u00e4t gegen\u00fcber dem Aufbau separater 2D- und 3D-Systeme von Grund auf reduziert wird.<\/p>\n<p>[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][\/vc_column][vc_column css_animation=&#8220;fadeInRight&#8220; width=&#8220;5\/6&#8243; css=&#8220;.vc_custom_1776898392291{border-top-width: 1px !important;border-left-width: 1px !important;padding-right: 35px !important;padding-bottom: 35px !important;padding-left: 35px !important;background-color: #00000011 !important;border-left-style: solid !important;border-top-style: solid !important;border-color: #0000001C !important;}&#8220; offset=&#8220;vc_col-md-offset-0 vc_col-md-6 vc_col-sm-offset-1 vc_col-xs-12&#8243;][vc_custom_heading text=&#8220;Materialanalyse&#8220; font_container=&#8220;tag:h5|text_align:center&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1776901853725{margin-bottom: 15px !important;}&#8220;][vc_column_text css=&#8220;.vc_custom_1776377104616{margin-bottom: 15px !important;}&#8220;]Manche Herausforderungen in der Verarbeitung haben nichts mit Geometrie zu tun. Druckstellen, Feuchtigkeitsunterschiede und subtile Materialabweichungen k\u00f6nnen physisch vorhanden sein, lassen sich mit Standardbildgebung im sichtbaren Spektrum jedoch nur schwer oder gar nicht unterscheiden. Wenn sichtbares Licht nicht ausreicht, m\u00fcssen Ingenieure andere Wellenl\u00e4ngen oder Eigenschaften des Lichts nutzen, um den erforderlichen Kontrast zu erzeugen.[\/vc_column_text]<div class=\"sober-banner4 horizontal-align-left vertical-align-top dark-scheme  \">\n\t\t\t\t<img data-opt-id=1564024631  decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"500\" src=\"https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/SWIR-Beans-camera.gif\" class=\"attachment-full\" alt=\"SWIR Camera image of coffee beans\" title=\"SWIR-Beans-camera\" \/>\n\t\t\t\t<div class=\"banner-content\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"banner-text\"><p><strong>Anforderungen an die Bildverarbeitung:<\/strong><\/p>\n<ul style=\"margin: 0;\">\n<li>Detektion von Defekten unter der Oberfl\u00e4che oder mit geringem Kontrast<\/li>\n<li>Unterscheidung von Materialien, die in RGB \u00e4hnlich aussehen<\/li>\n<li>Zuverl\u00e4ssiger Kontrast au\u00dferhalb des sichtbaren Spektrums<\/li>\n<li><a style=\"color: #0073aa;\" href=\"https:\/\/thinklucid.com\/de\/swir-ip67-cameras\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">SWIR-Kameraseite besuchen \u2197<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/span>\n\t\t\t\t\t<span class=\"sober-button line-hover active button-color-dark\"><\/span>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>[vc_row_inner css=&#8220;.vc_custom_1776363856586{margin-top: 10px !important;}&#8220;][vc_column_inner width=&#8220;1\/2&#8243; offset=&#8220;vc_col-lg-2&#8243;][vc_single_image image=&#8220;191968&#8243; img_size=&#8220;full&#8220; alignment=&#8220;center&#8220; css=&#8220;&#8220;][\/vc_column_inner][vc_column_inner width=&#8220;1\/2&#8243; offset=&#8220;vc_col-lg-10&#8243;][vc_column_text css=&#8220;.vc_custom_1776384415766{margin-top: 20px !important;margin-bottom: 15px !important;}&#8220;]<\/p>\n<p style=\"text-align: left;\"><strong style=\"color: black;\">Empfohlene Kameras: Atlas SWIR und Triton SWIR IP67-Kameras.<\/strong><br \/>\nSWIR-Bildgebung erweitert den nutzbaren Wellenl\u00e4ngenbereich \u00fcber sichtbares Licht hinaus. Dadurch kann das System Informationen \u00fcber Feuchtigkeitsgehalt, Druckstellen und Materialeigenschaften erfassen, die Standard-RGB-Kameras m\u00f6glicherweise nicht erkennen.<\/p>\n<p>[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][\/vc_column][\/vc_row][vc_row full_width=&#8220;stretch_row_content&#8220; el_id=&#8220;packaging&#8220;][vc_column width=&#8220;5\/6&#8243; offset=&#8220;vc_col-lg-offset-2 vc_col-lg-10 vc_col-md-offset-1 vc_col-md-8 vc_col-sm-offset-1&#8243;][vc_custom_heading text=&#8220;Verpackung:&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1776901407895{margin-bottom: 5px !important;}&#8220; el_id=&#8220;processing&#8220;][vc_custom_heading text=&#8220;Zuverl\u00e4ssige Inspektion reflektierender Verpackungen und variabler Ausrichtungen&#8220; font_container=&#8220;tag:h5|text_align:left&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1777062206545{margin-top: 0px !important;margin-bottom: 15px !important;}&#8220;][\/vc_column][\/vc_row][vc_row full_width=&#8220;stretch_row_content&#8220; equal_height=&#8220;yes&#8220; content_placement=&#8220;middle&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1776381905373{margin-bottom: 45px !important;}&#8220;][vc_column width=&#8220;5\/6&#8243; offset=&#8220;vc_col-lg-offset-2 vc_col-lg-4 vc_col-md-offset-1 vc_col-md-6 vc_col-sm-offset-1 vc_col-xs-12&#8243;][vc_column_text css=&#8220;&#8220;]Wenn Produkte die Verpackungsphase erreichen, haben sich viele Herausforderungen verlagert. Das Zielobjekt ist nun m\u00f6glicherweise in Form und Position besser kontrolliert, doch die Verpackungsmaterialien selbst erzeugen h\u00e4ufig neue optische Probleme. Kunststofffolien, Schrumpffolie, gl\u00e4nzende Etiketten, versiegelte Schalen und transparente Oberfl\u00e4chen k\u00f6nnen die Inspektion st\u00f6ren, indem sie Reflexionen erzeugen oder wichtige Details verdecken. Gleichzeitig muss das System bei kontinuierlichem Betrieb Geschwindigkeit und Wiederholgenauigkeit beibehalten, auch wenn sich die Produktausrichtung \u00e4ndert.<\/p>\n<p><strong style=\"color: black;\">Kernaussage:<\/strong> In der Verpackungsautomatisierung ist ausreichender Kontrast zur Defekterkennung oder zur Bestimmung der Objektausrichtung nur ein Teil der Herausforderung. Timing, Synchronisierung und Integration der Kamera in die Gesamtmaschine sind oft ebenso wichtig.[\/vc_column_text][\/vc_column][vc_column width=&#8220;2\/3&#8243; offset=&#8220;vc_col-lg-3 vc_col-md-offset-0 vc_col-md-4 vc_col-sm-offset-2 vc_col-xs-offset-1 vc_col-xs-10&#8243;][vc_custom_heading text=&#8220;Zentrale Herausforderungen&#8220; font_container=&#8220;tag:h2|font_size:24px|text_align:center&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1776027137187{margin-top: 0px !important;}&#8220;][vc_row_inner][vc_column_inner width=&#8220;1\/2&#8243;][vc_single_image image=&#8220;191688&#8243; img_size=&#8220;300&#215;300&#8243; alignment=&#8220;center&#8220; css=&#8220;&#8220;][vc_custom_heading text=&#8220;Echtzeit-Entscheidungsfindung&#8220; font_container=&#8220;tag:h2|font_size:18px|text_align:center&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1776026994668{margin-top: 15px !important;margin-bottom: 10px !important;}&#8220;][\/vc_column_inner][vc_column_inner width=&#8220;1\/2&#8243;][vc_single_image image=&#8220;191710&#8243; img_size=&#8220;300&#215;300&#8243; alignment=&#8220;center&#8220; css=&#8220;&#8220;][vc_custom_heading text=&#8220;Optische Mehrdeutigkeit&#8220; font_container=&#8220;tag:h2|font_size:18px|text_align:center&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1776367771058{margin-top: 15px !important;margin-bottom: 10px !important;}&#8220;][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][\/vc_column][\/vc_row][vc_row full_width=&#8220;stretch_row_content_no_spaces&#8220; equal_height=&#8220;yes&#8220;][vc_column css_animation=&#8220;fadeInLeft&#8220; width=&#8220;5\/6&#8243; css=&#8220;.vc_custom_1776900136442{padding-right: 35px !important;padding-bottom: 35px !important;padding-left: 35px !important;background-color: #00000011 !important;}&#8220; offset=&#8220;vc_col-md-offset-0 vc_col-md-6 vc_col-sm-offset-1 vc_col-xs-12&#8243;][vc_custom_heading text=&#8220;Folieninspektion&#8220; font_container=&#8220;tag:h5|text_align:center&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1776901863257{margin-bottom: 15px !important;}&#8220;][vc_column_text css=&#8220;.vc_custom_1776383221346{margin-bottom: 15px !important;}&#8220;]Bei der Folieninspektion ist das relevante Signal m\u00f6glicherweise bereits vorhanden, wird jedoch durch Reflexionen von Kunststofffolien oder gl\u00e4nzenden Oberfl\u00e4chen schwer erfassbar. Standardbildgebung kann hier an Grenzen sto\u00dfen, weil spiegelnde Reflexionen die f\u00fcr die Inspektion ben\u00f6tigten Details verdecken.[\/vc_column_text]<div class=\"sober-banner4 horizontal-align-left vertical-align-top dark-scheme  \">\n\t\t\t\t<img data-opt-id=1310985119  decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"500\" src=\"https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:auto\/h:auto\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Food-Packaging-Wrapper-Inspection.jpg\" class=\"attachment-full\" alt=\"Food Wrapper Inspection\" title=\"Food-Packaging-Wrapper-Inspection\" srcset=\"https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:1000\/h:500\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Food-Packaging-Wrapper-Inspection.jpg 1000w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:450\/h:225\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Food-Packaging-Wrapper-Inspection.jpg 450w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:768\/h:384\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Food-Packaging-Wrapper-Inspection.jpg 768w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:565\/h:283\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Food-Packaging-Wrapper-Inspection.jpg 565w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:433\/h:217\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Food-Packaging-Wrapper-Inspection.jpg 433w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:897\/h:449\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Food-Packaging-Wrapper-Inspection.jpg 897w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:1000\/h:500\/q:75\/dpr:2\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Food-Packaging-Wrapper-Inspection.jpg 2x\" sizes=\"(max-width: 640px) 100vw, 640px\" \/>\n\t\t\t\t<div class=\"banner-content\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"banner-text\"><p><strong>Anforderungen an die Bildverarbeitung:<\/strong><\/p>\n<ul style=\"margin: 0;\">\n<li>Geringere Empfindlichkeit gegen\u00fcber Reflexionen<\/li>\n<li>Verbesserte Sichtbarkeit verdeckter oder kontrastarmer Merkmale<\/li>\n<li>Verbesserter Kontrast ohne komplexe Beleuchtung<\/li>\n<li><a style=\"color: #0073aa;\" href=\"https:\/\/thinklucid.com\/polarized-camera-resource-center\/plastic-wrap-polarization-inspection\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Tutorial zur Inspektion von Schrumpffolie lesen \u2197<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/span>\n\t\t\t\t\t<span class=\"sober-button line-hover active button-color-dark\"><\/span>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>[vc_row_inner css=&#8220;.vc_custom_1776363849254{margin-top: 10px !important;}&#8220;][vc_column_inner width=&#8220;1\/2&#8243; offset=&#8220;vc_col-lg-2&#8243;][vc_single_image image=&#8220;191992&#8243; img_size=&#8220;full&#8220; alignment=&#8220;center&#8220; css=&#8220;&#8220;][\/vc_column_inner][vc_column_inner width=&#8220;1\/2&#8243; offset=&#8220;vc_col-lg-10&#8243;][vc_column_text css=&#8220;.vc_custom_1776384324886{margin-top: 20px !important;margin-bottom: 15px !important;}&#8220;]<\/p>\n<p style=\"text-align: left;\"><strong style=\"color: black;\">Im System eingesetzte Kamera: Triton Polarization und Phoenix Polarization Kamera.<\/strong><br \/>\nPolarisationsbildgebung kann spiegelnde und diffuse Reflexion trennen. Dadurch lassen sich Oberfl\u00e4chendetails leichter sichtbar machen, Inspektionen unter reflektierenden Verpackungsbedingungen durchf\u00fchren und Defekte in der Folie selbst erkennen.<\/p>\n<p>[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][\/vc_column][vc_column css_animation=&#8220;fadeInRight&#8220; width=&#8220;5\/6&#8243; css=&#8220;.vc_custom_1776900158932{border-left-width: 1px !important;padding-right: 35px !important;padding-bottom: 35px !important;padding-left: 35px !important;background-color: #00000011 !important;border-left-style: solid !important;border-color: #0000001C !important;}&#8220; offset=&#8220;vc_col-md-offset-0 vc_col-md-6 vc_col-sm-offset-1 vc_col-xs-12&#8243;][vc_custom_heading text=&#8220;Blisterverpackung&#8220; font_container=&#8220;tag:h5|text_align:center&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1776901869414{margin-bottom: 15px !important;}&#8220;][vc_column_text css=&#8220;.vc_custom_1776384017974{margin-bottom: 15px !important;}&#8220;]Bei Blisterverpackungen und Pick-and-Place-Systemen besteht die Aufgabe h\u00e4ufig darin, verpackte Artikel zu identifizieren, ihre Position und Ausrichtung zu bestimmen und Koordinaten an einen Roboter oder einen nachgelagerten Prozess zu senden. Auch wenn die Produkte regelm\u00e4\u00dfiger geformt sind, muss das System weiterhin reflektierende Materialien und un\u00fcbersichtliche Anordnungen beherrschen und rund um die Uhr zuverl\u00e4ssig arbeiten.[\/vc_column_text]<div class=\"sober-banner4 horizontal-align-left vertical-align-top dark-scheme  \">\n\t\t\t\t<img data-opt-id=1734661202  decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"500\" src=\"https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:auto\/h:auto\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/blister-packaging-triton-camera.jpg\" class=\"attachment-full\" alt=\"blister packaging triton camera\" title=\"blister-packaging-triton-camera\" srcset=\"https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:1000\/h:500\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/blister-packaging-triton-camera.jpg 1000w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:450\/h:225\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/blister-packaging-triton-camera.jpg 450w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:768\/h:384\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/blister-packaging-triton-camera.jpg 768w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:565\/h:283\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/blister-packaging-triton-camera.jpg 565w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:433\/h:217\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/blister-packaging-triton-camera.jpg 433w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:897\/h:449\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/blister-packaging-triton-camera.jpg 897w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:1000\/h:500\/q:75\/dpr:2\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/blister-packaging-triton-camera.jpg 2x\" sizes=\"(max-width: 640px) 100vw, 640px\" \/>\n\t\t\t\t<div class=\"banner-content\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"banner-text\"><p><strong>Anforderungen an die Bildverarbeitung:<\/strong><\/p>\n<ul style=\"margin: 0;\">\n<li>Konsistente Artikelerkennung<\/li>\n<li>Positions- und Ausrichtungsinformationen<\/li>\n<li>Enge Synchronisierung mit Robotik und Triggern<\/li>\n<li><a style=\"color: #0073aa;\" href=\"https:\/\/thinklucid.com\/de\/case-studies\/vision-guided-pick-and-place-system-for-blister-packaging\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">PENSUR Fallstudie lesen \u2197<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/span>\n\t\t\t\t\t<span class=\"sober-button line-hover active button-color-dark\"><\/span>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>[vc_row_inner css=&#8220;.vc_custom_1776363856586{margin-top: 10px !important;}&#8220;][vc_column_inner width=&#8220;1\/2&#8243; offset=&#8220;vc_col-lg-2&#8243;][vc_single_image image=&#8220;17521&#8243; img_size=&#8220;full&#8220; alignment=&#8220;center&#8220; css=&#8220;&#8220;][\/vc_column_inner][vc_column_inner width=&#8220;1\/2&#8243; offset=&#8220;vc_col-lg-10&#8243;][vc_column_text css=&#8220;.vc_custom_1776384438132{margin-top: 20px !important;margin-bottom: 15px !important;}&#8220;]<\/p>\n<p style=\"text-align: left;\"><strong style=\"color: black;\">Im System eingesetzte Kamera: Triton IP67-Kamera.<\/strong><br \/>\nEine industrielle 2D-Kamera mit Synchronisierungsfunktionen kann wiederholbare Detektion, pr\u00e4zises Timing und die Koordination mit Robotern unterst\u00fctzen. In diesen Anwendungen k\u00f6nnen Funktionen wie Hardware-Triggerung, PTP, Zeitstempel, Action Commands und Kompatibilit\u00e4t mit Drittanbieter-Software genauso wichtig sein wie der Sensor selbst.<\/p>\n<p>[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][\/vc_column][\/vc_row][vc_row full_width=&#8220;stretch_row_content&#8220; el_id=&#8220;storage&#8220;][vc_column width=&#8220;5\/6&#8243; offset=&#8220;vc_col-lg-offset-2 vc_col-lg-10 vc_col-md-offset-1 vc_col-md-10 vc_col-sm-offset-1&#8243;][vc_custom_heading text=&#8220;Lagerung und Logistik:&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1776901398529{margin-bottom: 5px !important;}&#8220;][vc_custom_heading text=&#8220;Echtzeitwahrnehmung f\u00fcr sichere Materialbewegungen&#8220; font_container=&#8220;tag:h5|text_align:left&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1776901624737{margin-top: 0px !important;margin-bottom: 15px !important;}&#8220;][\/vc_column][\/vc_row][vc_row full_width=&#8220;stretch_row_content&#8220; equal_height=&#8220;yes&#8220; content_placement=&#8220;middle&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1776376753221{margin-bottom: 45px !important;}&#8220;][vc_column offset=&#8220;vc_col-lg-offset-2 vc_col-lg-4 vc_col-md-offset-1 vc_col-md-6&#8243;][vc_column_text css=&#8220;&#8220;]In Lagerung und Logistik geht es weniger um die Inspektion eines Produkts, sondern st\u00e4rker um das Verst\u00e4ndnis einer Umgebung in Bewegung. Autonome Gabelstapler, Palettenhandhabungssysteme und andere Logistikplattformen m\u00fcssen den Raum um sich herum kontinuierlich erfassen, Objekte und Strukturen erkennen und sichere Navigations- oder Positionierungsentscheidungen in Echtzeit treffen.<\/p>\n<p>Hier wird industrielle Bildverarbeitung Teil eines st\u00e4rker autonomen Systems. Lagerung und Logistik vereinen viele der zuvor im Ablauf gesehenen Herausforderungen: umgebungsbedingte Variabilit\u00e4t, begrenzten Kontrast auf reflektierenden Oberfl\u00e4chen und die Notwendigkeit von Echtzeitaktionen. Hier speisen die Bilddaten jedoch ein kontinuierliches Wahrnehmungssystem und nicht ein einzelnes Inspektionsereignis.<\/p>\n<p><strong style=\"color: black;\">Kernaussage:<\/strong> In der autonomen Logistik besteht das Ziel nicht nur darin, 3D-Daten zu erfassen, sondern kontinuierlich zuverl\u00e4ssige r\u00e4umliche Informationen f\u00fcr sichere Navigation und Positionierung bereitzustellen.[\/vc_column_text][\/vc_column][vc_column width=&#8220;5\/6&#8243; offset=&#8220;vc_col-lg-5 vc_col-md-offset-0 vc_col-md-5 vc_col-sm-offset-1&#8243;][vc_custom_heading text=&#8220;Zentrale Herausforderungen&#8220; font_container=&#8220;tag:h2|font_size:24px|text_align:center&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1776027137187{margin-top: 0px !important;}&#8220;][vc_row_inner][vc_column_inner width=&#8220;1\/3&#8243;][vc_single_image image=&#8220;191696&#8243; img_size=&#8220;300&#215;300&#8243; alignment=&#8220;center&#8220; css=&#8220;&#8220;][vc_custom_heading text=&#8220;Biologische und umgebungsbedingte Variabilit\u00e4t&#8220; font_container=&#8220;tag:h2|font_size:18px|text_align:center&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1776026980744{margin-top: 15px !important;margin-bottom: 10px !important;}&#8220;][\/vc_column_inner][vc_column_inner width=&#8220;1\/3&#8243;][vc_single_image image=&#8220;191688&#8243; img_size=&#8220;300&#215;300&#8243; alignment=&#8220;center&#8220; css=&#8220;&#8220;][vc_custom_heading text=&#8220;Echtzeit-Entscheidungsfindung&#8220; font_container=&#8220;tag:h2|font_size:18px|text_align:center&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1776026994668{margin-top: 15px !important;margin-bottom: 10px !important;}&#8220;][\/vc_column_inner][vc_column_inner width=&#8220;1\/3&#8243;][vc_single_image image=&#8220;191710&#8243; img_size=&#8220;300&#215;300&#8243; alignment=&#8220;center&#8220; css=&#8220;&#8220;][vc_custom_heading text=&#8220;Optische Mehrdeutigkeit&#8220; font_container=&#8220;tag:h2|font_size:18px|text_align:center&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1776367771058{margin-top: 15px !important;margin-bottom: 10px !important;}&#8220;][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][\/vc_column][\/vc_row][vc_row full_width=&#8220;stretch_row_content_no_spaces&#8220; equal_height=&#8220;yes&#8220;][vc_column css_animation=&#8220;fadeInUp&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1776386803334{padding-right: 35px !important;padding-bottom: 35px !important;padding-left: 35px !important;background-color: #00000011 !important;}&#8220;][vc_row_inner][vc_column_inner offset=&#8220;vc_col-lg-offset-2 vc_col-lg-8&#8243;][vc_custom_heading text=&#8220;Autonome Gabelstapler&#8220; font_container=&#8220;tag:h5|text_align:center&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1776901878375{margin-bottom: 15px !important;}&#8220;][vc_column_text css=&#8220;.vc_custom_1776385587224{margin-bottom: 15px !important;}&#8220;]Autonome Gabelstaplersysteme m\u00fcssen durch dynamische Lagerumgebungen navigieren, Regalpositionen erkennen, Abst\u00e4nde absch\u00e4tzen und sicher in der N\u00e4he reflektierender Industrieoberfl\u00e4chen und bewegter Hindernisse arbeiten. Selbst wenn der Workflow strukturiert ist, bleibt die Umgebung selten statisch.[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][vc_row_inner equal_height=&#8220;yes&#8220; content_placement=&#8220;middle&#8220;][vc_column_inner width=&#8220;1\/2&#8243;]<div class=\"sober-banner4 horizontal-align-left vertical-align-top dark-scheme  \">\n\t\t\t\t<img data-opt-id=2089759666  decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"500\" src=\"https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:auto\/h:auto\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Autonomous-Forklift.jpg\" class=\"attachment-full\" alt=\"Autonomous Forklift\" title=\"Autonomous-Forklift\" srcset=\"https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:1000\/h:500\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Autonomous-Forklift.jpg 1000w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:450\/h:225\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Autonomous-Forklift.jpg 450w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:768\/h:384\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Autonomous-Forklift.jpg 768w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:565\/h:283\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Autonomous-Forklift.jpg 565w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:433\/h:217\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Autonomous-Forklift.jpg 433w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:897\/h:449\/q:75\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Autonomous-Forklift.jpg 897w, https:\/\/mlxrlrwirvff.i.optimole.com\/cb:UhP2~57313\/w:1000\/h:500\/q:75\/dpr:2\/https:\/\/thinklucid.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Autonomous-Forklift.jpg 2x\" sizes=\"(max-width: 640px) 100vw, 640px\" \/>\n\t\t\t\t<div class=\"banner-content\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"banner-text\"><p><strong>Anforderungen an die Bildverarbeitung:<\/strong><\/p>\n<ul style=\"margin: 0;\">\n<li>R\u00e4umliche 3D-Wahrnehmung in Echtzeit<\/li>\n<li>Zuverl\u00e4ssige Wahrnehmung bei wechselnder Beleuchtung<\/li>\n<li>Sichere Positionierung relativ zu Regalen, Paletten und Infrastruktur<\/li>\n<li><a style=\"color: #0073aa;\" href=\"https:\/\/thinklucid.com\/de\/case-studies\/autonomous-forklift-case-study\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Florinco Fallstudie lesen \u2197<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/span>\n\t\t\t\t\t<span class=\"sober-button line-hover active button-color-dark\"><\/span>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>[\/vc_column_inner][vc_column_inner width=&#8220;1\/2&#8243;]<div id=\"ultimate-video-796169f24c6d26e77\" class=\"ult-video  ult-adjust-bottom-margin ultimate-video-796169f24c6d26e77 ultv-4574 video\"><div class=\"ultv-video ultv-aspect-ratio-16_9 ultv-subscribe-responsive-none\" data-videotype=\"uv_iframe\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"ultv-video__outer-wrap\" data-autoplay=\"0\" data-device=\"false\"  data-iconbg=\"#3A3A3A\" data-overcolor=\"\" data-defaultbg=\"#DD3333\" data-defaultplay=\"defaulticon\"><div class=\"ultv-video__play\" data-src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/2OCHfa_RQm8?rel=0&#038;start&#038;end&#038;controls=1&#038;mute=0&#038;modestbranding=0&#038;autoplay=1\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<img data-opt-id=1480508647  decoding=\"async\" class=\"ultv-video__thumb\" src=\"https:\/\/i.ytimg.com\/vi\/2OCHfa_RQm8\/maxresdefault.jpg\"\/>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"ultv-video__play-icon  ultv-animation-none\" style=\"width:75px\"><svg height=\"100%\" version=\"1.1\" viewBox=\"0 0 68 48\" width=\"100%\"><path class=\"ultv-youtube-icon-bg\" d=\"m .66,37.62 c 0,0 .66,4.70 2.70,6.77 2.58,2.71 5.98,2.63 7.49,2.91 5.43,.52 23.10,.68 23.12,.68 .00,-1.3e-5 14.29,-0.02 23.81,-0.71 1.32,-0.15 4.22,-0.17 6.81,-2.89 2.03,-2.07 2.70,-6.77 2.70,-6.77 0,0 .67,-5.52 .67,-11.04 l 0,-5.17 c 0,-5.52 -0.67,-11.04 -0.67,-11.04 0,0 -0.66,-4.70 -2.70,-6.77 C 62.03,.86 59.13,.84 57.80,.69 48.28,0 34.00,0 34.00,0 33.97,0 19.69,0 10.18,.69 8.85,.84 5.95,.86 3.36,3.58 1.32,5.65 .66,10.35 .66,10.35 c 0,0 -0.55,4.50 -0.66,9.45 l 0,8.36 c .10,4.94 .66,9.45 .66,9.45 z\" fill=\"#1f1f1e\" ><\/path><path d=\"m 26.96,13.67 18.37,9.62 -18.37,9.55 -0.00,-19.17 z\" fill=\"#fff\"><\/path><path d=\"M 45.02,23.46 45.32,23.28 26.96,13.67 43.32,22.34 45.02,23.46 z\" fill=\"#ccc\"><\/path><\/svg><\/div> <\/div> <\/div><\/div><\/div>[\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][vc_row_inner css=&#8220;.vc_custom_1776363849254{margin-top: 10px !important;}&#8220;][vc_column_inner width=&#8220;1\/2&#8243; offset=&#8220;vc_col-lg-offset-3 vc_col-lg-1&#8243;][vc_single_image image=&#8220;191908&#8243; img_size=&#8220;full&#8220; alignment=&#8220;center&#8220; css=&#8220;&#8220;][\/vc_column_inner][vc_column_inner width=&#8220;1\/2&#8243; offset=&#8220;vc_col-lg-5&#8243;][vc_column_text css=&#8220;.vc_custom_1776384389224{margin-top: 20px !important;margin-bottom: 15px !important;}&#8220;]<\/p>\n<p style=\"text-align: left;\"><strong style=\"color: black;\">Im System eingesetzte Kamera: Helios2+ 3D-ToF-IP67-Kamera.<\/strong><br \/>\nDie 3D-Time-of-Flight-Kamera von LUCID kann die f\u00fcr die Roboterf\u00fchrung ben\u00f6tigten Tiefendaten bereitstellen. HDR und industrieller Schutz nach IP67 tragen dazu bei, die Zuverl\u00e4ssigkeit auch unter schwierigen Einsatzbedingungen aufrechtzuerhalten.<\/p>\n<p>[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][\/vc_column][\/vc_row][vc_row full_width=&#8220;stretch_row_content&#8220; el_id=&#8220;mmap&#8220;][vc_column offset=&#8220;vc_col-lg-offset-2 vc_col-lg-8 vc_col-md-offset-1 vc_col-md-10&#8243;][vc_custom_heading text=&#8220;Unterschiedliche Anwendungen. Gemeinsame Bildverarbeitungsherausforderungen.&#8220; font_container=&#8220;tag:h5|text_align:center&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1776901652829{margin-top: 40px !important;margin-bottom: 15px !important;}&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220;]\u00dcber Boden, Verarbeitung, Verpackung und Lagerung hinweg k\u00f6nnen Systeme der Lebensmittelautomatisierung sehr unterschiedlich aussehen. Dennoch wiederholen sich h\u00e4ufig dieselben zentralen Bildverarbeitungsherausforderungen. Biologische und umgebungsbedingte Variabilit\u00e4t, Echtzeit-Entscheidungsfindung und optische Mehrdeutigkeit treten entlang des Workflows in verschiedenen Kombinationen auf. Deshalb k\u00f6nnen dieselben Kameratechnologien sehr unterschiedliche Anwendungen unterst\u00fctzen. Eine erfolgreiche Anwendung h\u00e4ngt von mehr ab als nur von der Sensorik-Modalit\u00e4t. Robustes Design, Synchronisierung, Triggerung, Bandbreite, Softwareunterst\u00fctzung und Systemintegration spielen bei einer zuverl\u00e4ssigen Implementierung oft eine ebenso wichtige Rolle.<\/p>\n<p>Das Ziel besteht nicht einfach darin, Bilder aufzunehmen, sondern zuverl\u00e4ssige Daten bereitzustellen, die \u00fcbergeordnete Systeme in Aktionen umsetzen k\u00f6nnen.[\/vc_column_text][vc_custom_heading text=&#8220;\u00dcbersicht der Sensorik-Modalit\u00e4ten&#8220; font_container=&#8220;tag:h5|text_align:center&#8220; use_theme_fonts=&#8220;yes&#8220; css=&#8220;.vc_custom_1776901661906{margin-top: 40px !important;margin-bottom: 15px !important;}&#8220;][vc_row_inner][vc_column_inner width=&#8220;1\/3&#8243;][vc_raw_html css=&#8220;.vc_custom_1777062242948{margin-top: 25px 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