Drei Männer sitzen am Schreibtisch und unterhalten sich

Computer Vision

Computer Vision macht den Seh-Sinn auch für Maschinen zugänglich.

Das Sehen gilt nicht umsonst als unser wichtigster Sinn: Etwa ein Viertel des menschlichen Gehirns beschäftigt sich mit der Wahrnehmung und Interpretation von Licht. Computer Vision macht diesen Sinn auch für Maschinen zugänglich. Anders als beim Menschen kommen die Bilddaten aber aus den unterschiedlichsten Quellen, wie z.B. Dokumentenscannern, Smartphones, Filmkameras, Hochleistungs-Industriekameras oder bildgebenden Verfahren aus der Medizintechnik. Die Sensoren sind dabei nicht auf das sichtbare Licht beschränkt, sondern erfassen Infrarotstrahlung und Mikrowellen ebenso wie Röntgenwellen und UV. Dazu kommen eine große Bandbreite an örtlicher Auflösung, von wenigen Mikrometern pro Pixel in der Mikroskopie bis zu mehreren Metern pro Pixel in Bildern von Satelliten. Dieser unglaublichen Vielfalt steht eine nicht minder beeindruckende Vielfalt an verarbeitenden Methoden von klassischer Bildverarbeitung bis hin zu Deep Learning gegenüber. Wir helfen Ihnen, den Überblick zu bewahren!

Für inovex dient Computer Vision einerseits als erster Abschnitt einer längeren Pipeline: etwa als Datenquelle für Natural Language Processing oder zur Umgebungswahrnehmung für Augmented Reality, autonomes Fahren und zur Robotersteuerung. Andererseits ist Computer Vision auch der primäre Treiber eigenständiger Use Cases wie bei der Qualitätskontrolle industrieller Fertigung, der Sortierung von Recyclingströmen oder der Suche in großen Bild- und Videoarchiven. Typische Einsatzgebiete für Computer Vision sind zum Beispiel in der Landwirtschaft und Industrie, Logistik und Handel sowie in Medizintechnik und Fernerkundung.

Computer Vision für die Industrie

Als automatische optische Inspektion ermöglicht Computer Vision schnelle, reproduzierbare und vollständige Qualitätssicherung von Produktionsgütern, egal ob zur Eingangs-, Zwischen- oder Endkontrolle. Produktionsprozesse werden rund um die Uhr überwacht, um mögliche Fehler früh zu erkennen und zu beheben.

Die Technologie findet in vielen industriellen Prozessen branchenübergreifend Anwendung. Bei der Platinenbestückung verifiziert optische Inspektion beispielsweise Lage und Typ von Bauteilen und prüft Lötstellen auf Qualität und Vollständigkeit. Die automatische Erkennung von Kratzern, Dellen, Rissen und anderen Defekten ermöglicht die Bewertung von Oberflächen von z.B. Karosserien aber auch von Fliesen oder Stoffen.

Ähnliche Techniken werden bei der Medikamentenherstellung eingesetzt, um beschädigte Tabletten und unvollständig oder falsch bestückte Tablettenblister zu erkennen.

In der Lebensmittelindustrie überwacht optische Inspektion das Wachstum von Pflanzen und erkennt durch die Bewertung des Reifegrads von Früchten den optimalen Erntezeitpunkt. Nach der Ernte können verschimmelte oder verfaulte Früchte frühzeitig erkannt und aussortiert werden. Imker können die Gesundheit und Größe ihrer Bienenvölker überwachen und Tierzüchter erkennen erkrankte Tiere oder problematisches Verhalten einzelner Individuen.

Viele dieser Einsatzgebiete werden durch maschinelles Lernen vereinfacht oder überhaupt erst möglich. Das gilt insbesondere dann, wenn neuartige Sensoren wie Multi- und Hyperspektralkameras zum Einsatz kommen, die Rückschlüsse auf die chemische Materialzusammensetzung erlauben, aber deren Daten sich der menschlichen Erfahrung entziehen.

Computer Vision für Logistik und Handel

Logistik und Handel bieten ebenfalls viele Ansatzpunkte für Computer Vision. Versanddienstleister setzen schon lange auf computergestützte Adresserkennung, um die Paketverteilung zu automatisieren. Mit modernen Machine-Learning-Methoden werden  Verpackungsroboter in die Lage versetzt, individuelle Bestellungen zusammenzufügen oder zu überprüfen, ob ein Paket vollständig und mit den richtigen Produkten befüllt ist. Ähnliche Algorithmen ermöglichen die regelmäßige automatische Inventur großer Lager. Gekoppelt mit Vorhersagen über zukünftige Produktnachfrage mittels klassischer Data Science kann so ein Teil der Lagerhaltung automatisiert werden.

Mit Optical Character Recognition und inhaltsbasierter Bildersuche werden digitalisierte Kataloge erforschbar und bereit für den Einsatz sowohl für Marktforschungszwecke als auch von Endkunden, um z. B. das Auffinden passender Ersatzteile zu erleichtern. Im Fashion-Bereich können zudem mittels Fotos passende Kleidungsstücke vorgeschlagen und virtuell anprobiert werden.

Computer Vision für die Fernerkundung

Computer Vision hilft auch bei der Auswertung von Bildern, die aus weiter Entfernung aufgenommen wurden. Besucherströme auf Großevents können mittels Luftbildern analysiert werden, um Verkehrswege optimal zu planen, oder um potentielle Gefahrenstellen zu erkennen und darauf zu reagieren, bevor der Schadensfall eintritt. Solche Bilddaten erlauben auch die Überwachung des Zustands kritischer Infrastruktur wie Schienen, Straßen, und Wasserwegen oder Stromtrassen. Ebenso lassen sich Bodenbedeckungen wie Wasser, Wald, Gras, Gestein oder versiegelte Flächen klassifizieren und erlauben dadurch die Vorbereitung auf Bauprojekte. In Verbindung mit multispektraler Bildgebung kann die Gesundheit landwirtschaftlich genutzter Flächen überwacht werden, wodurch auch Veränderungen der Gewässerqualität oder Waldschwund durch illegale Abrodung erkannt werden.

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Florian Wilhelm

Head of Data Science