Computer-Vision und künstliche Intelligenz

Räumliche Wahrnehmung und dreidimensionales Vorstellungsvermögen sind wichtige Voraussetzungen für viele Aufgaben in der Konstruktion und im Maschinenbau. Um den Menschen bei diesen Aufgaben zu unterstützen, wird weltweit an Assistenzsystemen geforscht, die auf maschinellem Lernen und Augmented Reality basieren.
   
Dazu stellte am Anfang des Jahres Dr. Torsten Ullrich auf der "International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications" in Malta die aktuellen Forschungsergebnisse des Geschäftsbereichs Visual Computing vor:
Wir untersuchten die Computer-Vision Algorithmen basierend auf maschinellem Lernen und verglichen diese mit der menschlichen Leistungsfähigkeit. Das Testszenario bestand darin, ein teilweise zusammengesetztes, reales CAD-Modell/Werkstück zu erkennen, d.h. den aktuellen Stand im Aufbau gemäß der Aufbauanleitung zu identifizieren, und die Information über den nächsten Montageschritt zurückzugeben. Wann der Computer und wann der Mensch diese Aufgabe besser lösen konnte, ist im Konferenzbeitrag dokumentiert: Michael Schoosleitner and Torsten Ullrich (2020), “Scene Understanding and 3D Imagination: A Comparison between Machine Learning and Human Cognition”, Proceedings of the International Joint Conference on Computer Vision and Computer Graphics Theory and Applications (VISIGRAPP), 15:231-238.