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
Anwendungsbereiche von Echtzeitbilderkennung und -verarbeitung
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.
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.
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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