Maschinelles Sehen
Der Begriff Maschinelles Sehen (engl. Computer_Vision bzw. _Machine_Vision als Anwendungsgebiet von C.V.) beschreibt im Allgemeinen die computergestützte Lösung von Aufgabenstellungen, die sich an den Fähigkeiten des menschlichen visuellen Systems orientieren.Vor allem werden maschinell sehende Systeme derzeit in industriellen Herstellungsprozessen in den Bereichen Produktautomatisierung und Qualitätssicherung eingesetzt. Weitere Einsatzgebiete finden sich z. B. in der Verkehrstechnik ? von der einfachen Radarfalle bis hin zum ?sehenden Fahrzeug? ? und in der Sicherheitstechnik (Zugangskontrolle, automatische Erkennung von Gefahrensituationen).
Folgende Aufgabenstellungen können derzeit wirtschaftlich sinnvoll gelöst werden.
• Objekterkennung
* Lageerkennung
* Vollständigkeitsprüfung
* Form- und Maßprüfung
* Oberflächeninspektion
* Defekterkennung unter Oberflächen
* Schichtdickenmessungen
Der manchmal benutzte Begriff Bildverstehen ist eine etwas unglückliche Übersetzung des englischen Begriffs computer_vision; es geht ja tatsächlich um das Sehen (engl. vision) mittels eines Computers. Nur ein vergleichsweise kleiner Teil der aktuellen Forschungsprojekte beschäftigt sich damit, tatsächlich den Sinn oder den Inhalt von Bildern zu verstehen; meistens geht es eher darum, in Bildern Objekte zu detektieren, sie zu beschreiben, ihre Eigenschaften zu vermessen, sie zu klassifizieren, und auf Grund dieser Ergebnisse Entscheidungen zu treffen, oder Prozesse zu steuern. Da es beim Bildverstehen meistens um den Entwurf oder die Anwendung von Rechenverfahren geht, handelt es sich um ein Teilgebiet der Informatik, das starke Querbeziehungen zur Signalverarbeitung und zur künstlichen_Intelligenz aufweist. Die Werkzeuge der Computer Vision stammen meistens aus der Mathematik, insbesondere aus Geometrie, linearer_Algebra, Statistik, Operations Research (Optimierung) und Funktionalanalysis. Typische Aufgaben im Bereich Computer Vision sind die Objekterkennung und die Vermessung der geometrischen Struktur von Objekten sowie von Bewegungen (Fremdbewegung, Eigenbewegung). Dabei wird auf Algorithmen aus der Bildverarbeitung, zum Beispiel die Segmentierung, und auf Verfahren der Mustererkennung, beispielsweise zur Klassifizierung von Objekten zurückgegriffen.
Methoden
Werkzeuge der Bildverarbeitung zur automatischen Interpretation sind:
• Fluss] zur Bewegungsextraktion
• Wavelet]s, [[Gauß-Laplace-Pyramide, Gabor-Wavelets und Laplacian_Of_Gaussian/'>Marr-Hildreth-Operator/'>Laplacian Of Gaussian-Filter zur Handschrifterkennung)
*Berührungslose 1D-, 2D- und 3D-Vermessung (Photogrammetrie) für Fernerkundung und Qualitätskontrolle
Siehe auch
Mustererkennung
Musteranalyse
Bildverarbeitung
Bilderkennung
Computervisualistik
Künstliche Intelligenz
Neuroinformatik
Weblinks
• Informationsportal der industriellen Bildverarbeitung mit Marktübersicht Hersteller
• Deutsche Forschungseinrichtungen im Bereich Computer Vision
• Deutsche Firmen im Bereich Computer Vision
• Fraunhofer-Vision
• Homepage Maschinelles Sehen (Dr. Bauer Erlangen)
• Software-Bibliothek zur Bildverarbeitung der Fa.MVTec
• Face Detection Homepage - engl.
• Switzer Machine Vision - fre.
