Objekterkennung
Die Erkennung von Objekten ist die Grundlage für praktisch jede bildverarbeitungsbasierte Automatisierungsaufgabe: Nur wenn Objekte identifiziert werden, können sie Kategorien zugeordnet und entsprechend verarbeitet werden. Bei Anwendungen der Objekterkennung ist das Wissen über die Art der in einem Bild vorhandenen Objekte wichtiger als deren genaue Position. Die Information über den Objekttyp kann auf verschiedene Weise genutzt werden, z.B. für eine einfache Klassifizierung (Apfel vs. Orange), Zählung oder Vollständigkeitskontrolle.
Bildverarbeitungssysteme übernehmen verschiedene Aufgaben:
- Finden (trainierter) Objekte in 2D und 3D
- Zuordnen von Objekten zu ihren entsprechenden Klassen
- Zählen der Anzahl der Objekte in einem Bild
- Prüfen auf Vollständigkeit der Objekte
Konkrete Anwendungsbeispiele sind:
- Erkennung von Unkraut für einen kontrollierteren Einsatz von Herbiziden in der Landwirtschaft
- Kontrolle der korrekten Befüllung von Kekstüten in der Lebensmittelproduktion
- Kommissionierung von Waren in der Logistikbranche
- Sortieren und Verpacken von Pillen und Medikamenten in der Pharmaindustrie
- Kontrolle der korrekten Beladung von Werkstückträgern in der Automobilproduktion
- Sicherstellung der korrekten Bestückung von Leiterplatten bei der Herstellung elektronischer Bauteile
- Klassifizierung von Bakterienkulturen, z. B. im Gesundheitswesen und in der Wissenschaft
- Sortierung von Abfällen (Plastik, Holz, etc.) in der Recyclingindustrie
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