Computer Vision

Beschreibung

Die Computer Vision, oft im industriellen Umfeld auch Maschinelles Sehen genannt, beschäftigt sich mit Algorithmen, die dem Computer das Sehen beibringen. Diese Disziplin beschreibt das maschinelle Erkennen und Interpretieren von realen Objekten oder Situationen durch Bilder oder Videos. In weiterer Folge werden durch die automatische Bildanalyse Informationen erzeugt, die in vielen Anwendungen verwendet werden können.

Mit dem maschinellen Sehen lassen sich Texte digitalisieren oder Gesichter lesen. Es können Objekte erkannt werden und beispielsweise eine Robotersteuerung realisieren, die Werkstücke greifen kann oder auf menschliche Mitarbeiter reagiert. In Kombination mit anderen Sensoren können sich autonome Fahrzeuge durch eine Halle oder auch durch eine Stadt bewegen.

Maschine Learning ist ein wichtiges Instrument für leistungsfähige Computer Vision Lösungen. Hier lernt der Computer selbständig anhand von vielen Beispieldaten, eine Aufgabe auf neuen, noch nicht gesehenen Daten durchzuführen. Der Geschäftsbereich Visual Computing arbeitet in diesem Themengebiet eng mit dem Innovationszentrum für Digitalisierung und Künstliche Intelligenz KI4LIFE zusammen. Es werden Anwendungen in unterschiedlichen Bereichen erforscht.

Zum Beispiel können im Bereich der Werker-Assistenz die folgenden Fragen damit beantwortet werden:

  • Ist eine Person im Bild?
  • Wo im Bild ist die Person?
  • Welche Mimik ist im Gesicht der Person zu erkennen?
  • Welche Körperhaltung hat die Person?

Leistungen für Sie:

Optische Qualitätskontrolle

Um die Qualität eines Produktes zu gewährleisten ist eine zuverlässige und genaue Qualitätskontrolle ein wichtiger Bestandteil.
Mit Hilfe der bildbasierten Qualitätskontrolle können Fehler optisch identifiziert werden. Dadurch besteht die Möglichkeit entsprechend auf die Fehler zu reagieren, beispielsweise mangelhafte Produkte auszusortieren.
Wir entwickeln mit Ihnen Methodiken und Strategien für ein bildbasiertes Erkennungssystem, genau zugeschnitten auf Ihre Anwendungsdomäne.

 

 

 

Bildbasierte Automatisierung

Die Automatisierung von ressourcenintensiven Arbeitsschritten führt zu einer Effizienzsteigerung und Entlastung von menschlichen Aufgaben. Ein Beispiel ist die Zählung der Meerforelle: eine durchgängige Kontrolle bzw. manuelle Bestandszählung ist äusserst zeitaufwendig und nur unter hohem Aufwand rund um die Uhr durchführbar. Durch ein Unterwasser-Kamerasystem und ein entsprechendes Zählsystem kann diese Aufgabe automatisiert und dadurch um vieles effizienter durchgeführt werden.

 

Ausgewählte Projekte:

 

Endkontrolle für Airbag-Generatoren

Für die Firma ZF-TRW in Laage wurde eine Software zur visuellen Endkontrolle in der Serienproduktion von Airbag-Generatoren entwickelt. Die Software kann gezielt Abweichungen aufspüren und für eine manuelle Nachprüfung markieren

 

 

 

Meerforellen Annotator

Fraunhofer hat Künstliche Intelligenz mit Videoschnipseln darauf trainiert, die Meerforelle von vorbeischwimmenden Blättern und anderen Fischen zu unterscheiden. Damit lassen sich die Wanderwege dieses Lachsfisches erstmals flächendeckend untersuchen.

 

 

 

Unterwasser-Videos

Es werden neue Ansätze für die automatische Bildverbesserung von Unterwasseraufnahmen prototypisch entwickelt und systematisch erprobt. Dazu sollen innovative Verfahren zum Einsatz kommen, welche die Nachbearbeitung von Unterwasser-Aufnahmen effizient und mit optimalen Resultaten möglich machen.