Echtzeit-Bilderkennung für Ihr Unternehmen

Künstliche Intelligenz im Bereich Bildverarbeitung und -erkennung ist in aller Munde. Doch wie können Unternehmen von der Technologie profitieren?

Was haben selbstfahrende Autos, Tomatensortiermaschinen und Ihr Smartphone gemeinsam? Die Fähigkeit, mithilfe von Bilderkennung ihre Umgebung wahrzunehmen und auf sie zu reagieren. Die Mittel zur Wahrnehmung reichen von Kameras und Wärmebildgeräten bis hin zu Radar und Lidar.

Seit ihren Anfängen in den späten 1960er Jahren hat sich diese Fähigkeit, die als Computer Vision bezeichnet wird, zu einer unverzichtbaren Technologie in einer Vielzahl von Branchen entwickelt. In jüngster Zeit haben wir mit der breiten Verfügbarkeit von Künstlicher Intelligenz eine Welle von Fortschritten und Entwicklungen im Bereich Bilderkennungssoftware erlebt. Wo früher mühsam die Eigenschaften von Objekten (z.B. Kanten, Winkel oder Farbe) definiert werden mussten, befinden wir uns heute in einer luxuriösen Situation, in der es ausreicht, rechteckige Kästchen um ein paar hundert fotografierte Objekte zu ziehen und den Rest der KI zu überlassen. Diese neu entdeckte Einfachheit hat die Einführung von Computer Vision massiv beschleunigt, auch in Bereichen, die traditionell nicht mit der KI-Technologie in Verbindung gebracht werden. Im Folgenden führen wir einige Anwendungsfälle von Bildverarbeitung und -erkennung auf, von denen einige Sie vielleicht überraschen werden.

Vorteile und Mehrwerte von Echtzeit-Bilderkennung und -verarbeitung

Frühe Defekterkennung führt zur Verringerung von Folgeschäden (z.B. im Hinblick auf Kundenzufriedenheit oder Mehrkosten durch zusätzliche Arbeitsschritte)
Optimierung von Produktionsprozessen durch Root-Cause-Analysis
Ressourcenoptimiertes Arbeiten, z.B. durch Modulation der Düngermenge in Abhängigkeit der Wuchsdichte
(Teil-) Automatisierung aufwändiger Qualitätssicherungsprozesse

Anwendungsbereiche von Echtzeitbilderkennung und -verarbeitung

Ressourcenschonung durch exakte Problemdiagnose

Ob in der Umschlaglogistik, im Transportwesen, in der Automobilindustrie oder im Frachtverkehr – die Einsatzmöglichkeiten für Drohnen- und Kameraeinsatz für intelligente Bilderkennung sind vielfältig. So können z.B. durch das direkte Erkennen von Fehlern oder Verschmutzungen in Verbindung mit Geolokalisierung Mitarbeiter und Materialien gezielter und ressourcenschonender eingesetzt werden.

Innovationsschub im Agrarsektor

Der Einsatz von intelligenter Bildanalyse–Technologie ermöglicht z.B. mittels Drohnen das Pflanzenwachstum zu kontrollieren oder einen optimierten, nachhaltigen Düngereinsatz zu sichern. Künstliche Intelligenz unterstützt frühe Defekterkennung, sorgt für eine gezielte, naturschonende Schädlingsbekämpfung, optimiert Bewässerungsprozesse und sorgt für sicherere Ernte- & Ertragsprognosen und bessere Ernteergebnisse.

Qualitätsanalyse in der Industrie

Überwachte Ausschussvorhersage durch Object Detection im Bereich der Teilefertigung optimiert Produktionsprozesse und ermöglicht durch intelligente Algorithmen die Automatisierung aufwändiger Qualitätsprozesse. Weniger Defekte und Retouren dank intelligenter Bilderkennung und -verarbeitung resultieren in höheren Gewinnmargen.

”

„Automatisierte Bildverarbeitung und KI-gestützte Objekterkennung steuern bereits heute Prozesse in einer Vielzahl von Anwendungsfällen in der Industrie. Wir merken gerade ganz besonders, wie viele innovative Lösungen in dem Bereich entstehen.“

- max uppenkamp, senior data scientist, inform datalab

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Machine Learning gibt Hinweis auf Verschmutzungen und Schäden in der Neufahrzeuglogistik

Einer der größten deutschen Automobilhersteller hatte damit zu kämpfen, dass beim Transport von Neufahrzeugen regelmäßig Schäden oder Verschmutzungen aufgetreten sind. Diese Schäden und Verschmutzungen müssen möglichst vor der Auslieferung der Fahrzeuge identifiziert und behoben werden. Aktuelle Präventionsmaßnahmen wie z.B. eine großflächige Folierung der Fahrzeuge sind vor allem hinsichtlich Nachhaltigkeit nicht mehr zeitgemäß und sollten möglichst abgeschafft werden.

Lösung

Gemeinsam mit unseren Data Scientists wurde eine Lösung entwickelt, bei der Drohnen regelmäßig automatisiert über die Fahrzeuge fliegen, um mit hochauflösendem Bildmaterial die Oberfläche zu untersuchen und zu dokumentieren. Mittels Machine-Learning-Methoden werden diese Aufnahmen auf Beschädigungen und Verschmutzungen untersucht und entsprechende Maßnahmen eingeleitet. Die autonomen Drohnenflüge werden per GPS-Wegpunkte gesteuert und die Bilder per State-of-the-Art Object Recognition erkannt und verarbeitet.

Highlights

Robuste Erkennung von Schäden und Verschmutzungen mit über 90% Genauigkeit
Verringerung von kostenintensiven Neulackierungen und Personaleinsatz
gut ausgebildetes Fachpersonal steht somit wieder für höherwertige Aufgaben zur Verfügung
Gesamtkosten für evtl. notwendige Fahrzeugreparaturen werden verringert
Steigerung der Kundenzufriedenheit, da oft erst später auftretende Folgeschäden z.B. beim Lack vermieden werden können

maren korth

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Data Science

Unsere Data Scientists dringen in die Tiefen Ihrer Daten ein und decken neue, unternehmensrelevante Informationen auf. Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz und unserem Verständnis unternehmensspezifischer Geschäftsprozesse verwandeln wir Ihre Daten in Mehrwert und decken neue Chancen und Potenziale für Ihr Unternehmen auf.

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