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Nonlinear and Adaptive Techniques in Digital Image Processing, Analysis and Computer Vision

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Fortschritte in der industriellen Bildverarbeitung

Im 20. Jahrhundert hat man versucht, das menschliche Sehen mit Computern, Kameras und speziellen Bildverarbeitungstechniken nachzuahmen - eine anspruchsvolle Aufgabe. Heute, am Anfang des 21. Jahrhunderts, hat eine Gruppe von europäischen Forschern ein neuartiges Konzept für die industrielle Bildverarbeitung entwickelt, für das es auf vielen verschiedenen Gebieten Anwendungsmöglichkeiten gibt.

Ihren Ursprung hat die industrielle Bildverarbeitung in der übergeordneten Entwicklung der Künstlichen Intelligenz und der 'kognitiven Revolution', mit denen man versuchte, menschliche physiologische Funktionen wie etwa das Sehen und Hören mit einem Computer zu imitieren. Frühe Beispiele für diese Bemühungen waren einfache Versuche zum elektronischen Sortieren in der Lebensmittelindustrie. Die ersten echten industriellen Bildverarbeitungssysteme entstanden ab 1930. Sie konnten Bilder in Abhängigkeit von der Helligkeit in Zahlenkolonnen umwandeln und auf diese Weise Graustufenbilder erzeugen. Seit jenen Tagen haben sich sowohl die Wissenschaft der industriellen Bildverarbeitung als auch die dafür angewandten Technologien enorme Fortschritte gemacht: Heute bilden die Höhere Mathematik und die Theorie der kognitiven Psychologie das Rückgrat moderner industrieller Bildverarbeitungssysteme. Aufbauend auf Forschungsarbeiten aus dem von der EU geförderten ESPRIT 3-Programm, haben Wissenschaftler von Universitäten und Forschungszentren in ganz Europa ein innovatives Konzept für die industrielle Bildverarbeitung entwickelt. Dieses Konzept nutzt die Möglichkeiten der Technologie der neuronalen Netze und bewerkstelligt die Verarbeitung von digitalen Bildern durch nichtlineare Verfahren in Form von nichtlinearen Filterfamilien (z.B. Polynomfiltern). Ein wichtiger Fortschritt ist die Verwendung von Algorithmen, mit denen Bildmerkmale ohne zwischengeschaltete Vorverarbeitungsschritte aus Sensordaten abgeleitet werden. Weiterhin besteht die Möglichkeit zur Ermittlung invarianter Bildmerkmale, die auch dann gelingt, wenn das betreffende Objekt oder interessierende Objekte gegenüber dem restlichen Bildinhalt gedreht oder verschoben werden. Anwendungsmöglichkeiten für die Ergebnisse dieser Arbeit finden sich auf den verschiedensten Gebieten, so z.B. in der automatisierten Qualitätssicherung (beispielsweise in der Lebensmittelindustrie), in der medizinischen Bildverarbeitung oder in der Robotik. Die Gruppe ist bereit, durch Schulungen in den neuen Techniken einen Beitrag zum Transfer ihrer Technologie in die europäischen Industrie- und Wissenschaftskreise zu leisten.

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