Computer Vision

Detektion von Objekten und Anomalien

Objekte stellen sich auf vielfältige Weise in Bildern dar. Dementsprechend ist eine grössere Anzahl an kategorisierten Bildern pro Objektklasse nötig, um klassische oder AI-basierte Verfahren zu trainieren.

Für das Erzeugen kategorisierter Bilddaten mit minimalem Aufwand, können automatisches und menschenüberwachtes Labeling kombiniert werden. Hohe Zuverlässigkeit für industrielle Anwendungen kann oft durch den Einsatz zusätzlicher Sensoren z.B. Tiefenkameras oder High Dynamic Range (HDR) erreicht werden.

Lokalisierung und Tracking im Raum

Autonome Navigation von Robotern basiert auf Kameras und anderen Sensoren. Auch Techniken wie GPRS, Funkverbindungen, Laser, Magnetfelder, Ultraschall, sowie passive und aktive Marker können Teil einer geeigneten Lösung sein. Für deren nahtloses Zusammenwirken werden Informationen aus diesen Sensoren fusioniert und Kontextinformation berücksichtigt.

Effiziente Implementierung

Computer Vision Algorithmen sind rechenaufwendig. Deren effiziente Implementierung für eine schnelle Laufzeit ist für viele praktische Anwendungen entscheidend. Von der modernen CNN basierten AI bis zu klassischen Algorithmen der Bildverarbeitung realisieren wir Algorithmen auf geeigneten Zielplattformen auf Mikrokontrollern oder dedizierten Edge-AI Plattformen .

Algorithmen müssen geschickt zu einer guten Software verwoben werden. Für gute Wartbarkeit und Erweiterbarkeit arbeiten wir mit dem Team Embedded Software-Engineering am ICOM zusammen. Unser Partnerinstitut IMES implementiert Algorithmen auf FPGAs und in ASICs.

Wir wachsen an unseren Aufgaben

Mit Bildverarbeitung, Computer Vision und Sensor Fusion lassen sich vielfältige und nützliche Anwendungen realisieren. Wir interessieren uns für ihrer Aufgabenstellung. Melden Sie sich gerne unverbindlich.