Computer Vision: Warum Maschinen sehen müssen?

Das Sehen stellt für die meisten Menschen einen Grundbestand des Alltags und den Hauptweg dar, wie sie die Welt um sich wahrnehmen. Für eine Maschine hingegen ist dies nicht selbstverständlich. Die Frage, die sich daraus ergibt, ist, wie Rechner in einer visuellen Welt Ereignisse wahrnehmen und uns Menschen weiterhelfen können. Dieses Forschungsgebiet wird als Computer Vision oder Bilderkennung bezeichnet. In diesem Artikel werden einige Einsatzbereiche der Computer Vision vorgestellt.

Autonomes Fahren

Die Mehrheit der Bevölkerung ist sich der Bedeutung von Computer Vision für autonome Fahrzeuge erst seit der Markteinführung von entsprechenden Fahrassistenzsystemen bewusst. Um Hindernisse, Fußgänger oder andere Verkehrsteilnehmer wahrnehmen zu können, muss der Rechner des Fahrzeugs über eine oder mehrere Kameras die Welt und ihre Details rundherum erkennen und identifizieren. Beispielsweise müssen moderne Computer Vision Systeme auch bei Regen oder blendender Sonneneinstrahlung zuverlässig und rechtzeitig die Umgebung erkennen können.

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Hier ist eine Segmentierung von Objekten im Bereich des Straßenverkehrs zu sehen.

Weitere Informationen: https://medium.com/@moncefboujou96/the-future-of-autonomous-vehicles-how-computer-vision-is-steering-the-way-372d63406e89

Produktion und Qualitätssicherung

Der steigende Druck für eine höhere Produktionsleistung, eine verbesserte Qualität und der Mangel an Arbeitskräften führt zu einer verstärkten Automatisierung der Produktion und Qualitätskontrolle. Computer Vision findet daher wiederholt Anwendung. Intelligente Kamerasysteme können beispielsweise die Flexibilität der Roboter erhöhen oder eine umfassende Prüfung jedes einzelnen Bauteils ermöglichen.

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Mit Hilfe einer Kamera wird die Qualität einer Platine überprüft.

Weitere Informationen: https://autmix.com/en/blog/computer-vision-quality-control

Medizintechnik

Der Mangel an Arbeitskräften ist nicht nur in der Produktion, sondern auch im Bereich der Medizin spürbar. Die Belastung der Ärzte nimmt zu, während die Wartezeiten für Patienten länger werden. Der Einsatz von Computer Vision kann im Bereich der Auswertung von Röntgen- oder CT-Bildern eine entlastende Rolle spielen. Die Möglichkeit, potenzielle Krebsmuster in Bildern schnell und automatisiert hervorzuheben erlaubt es Ärzten, zuverlässig große Datenmengen zu überblicken um die Versorgung der Patienten noch weiter zu verbessern.

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Beispiel einer medizinischen Bildanalyse durch einen Arzt.

Weitere Informationen: https://encord.com/blog/computer-vision-role-in-cancer-treatment/

Agrarkultur

Auch im Bereich der Agrarkultur kann an mehreren Stellen vom Einsatz der Computer Vision profitiert werden. So ist es beispielsweise möglich, durch Bilderkennung eine gezielte Unkrautbekämpfung durchzuführen oder Krankheiten und Pestizide zu identifizieren. Des Weiteren kann die Bilderkennung zur Überwachung von Viehbeständen oder zur Beobachtung der Entwicklung von Feldern eingesetzt werden.

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Autonomer Roboter, der mittels Computer Vision ein Feld auf Krankheiten und Unkraut untersuchen kann.

Weitere Informationen: https://research.aimultiple.com/computer-vision-agriculture/ & https://medium.com/@saiwa.dotai/object-detection-in-agriculture-a5b9fcfb6b9a

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