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Bildverarbeitung: Computerbasiertes Sehen für Robotiksysteme

Fortsetzung des Artikels von Teil 1.

Neue Herausforderungen

Anbieter von Robotik- und Steuerungslösungen, die ihre neuen Applikationen mit maschinellem Sehen und KI-Algorithmen umsetzen wollen, stehen dabei vor großen Herausforderungen. Sie müssen in einem hoch dynamischen Umfeld neueste Technologietrends adaptieren und gewinnbringend in ihre Applikationen integrieren. Ein Problem stellt hierbei häufig das Generieren der erforderlichen Vielzahl an kontinuierlichen Daten dar, um den KI-Algorithmus ausreichend zu trainieren. Gleichzeitig müssen dabei aber auch alle Ausnahmen berücksichtigt werden, die beispielsweise aus der Interaktion mit Menschen entstehen können. Zudem sind Aufgabenstellungen zu lösen, wie etwa die Industrie-4.0-Anbindung der Systeme – die hierfür umfassend geschützt werden müssen, was wiederum erhöhte Aufmerksamkeit erfordert, da die Vernetzung auch immer eine Gefahr von Angriffen bietet. Rund um das Thema Predictive Maintenance entstehen mit öffentlichen LPWAN-Technologien wie Sigfox und NB-IoT außerdem neue Strategien für das Sammeln relevanter Meldewerte, sodass sich eine Vielzahl dringender Aufgaben stellt, mit denen sich OEMs vom Wettbewerb differenzieren können und müssen, um mit der allgemeinen Entwicklung Schritt halten zu können.