Computer Vision
Was ist Computer Vision?
Computer Vision (CV) bezieht sich auf KI-Systeme, die sinnvolle Informationen aus visuellen Eingaben extrahieren und es Maschinen ermöglichen, Muster, Objekte und kontextbezogene Details zu erkennen. Anders als bei der einfachen Bildverarbeitung werden bei CV Faltungsneuronale Netze (CNN) und Transformatormodelle eingesetzt, um komplexe Szenen zu verstehen, Bewegungen zu verfolgen und Entscheidungen auf der Grundlage visueller Hinweise zu treffen.
Analysieren Sie Ihren Anwendungsfall
NYRIS integriert Computer Vision in seine visuelle Suchmaschine, um industrielle Komponenten, Einzelhandelsprodukte und technische Dokumente aus 500 Millionen Artikeln in weniger als 0,5 Sekunden zu identifizieren. Durch das Trainieren von Modellen mit synthetischen Daten, die aus CAD-Dateien generiert wurden, erzielt NYRIS eine überragende Leistung in schwierigen Umgebungen, wie z. B. in schlecht beleuchteten Fabriken oder unübersichtlichen Einzelhandelsregalen.
Wie Computer Vision funktioniert
Das Computer Vision Framework von NYRIS arbeitet mit einer fünfstufigen Pipeline, die für Unternehmensanwendungen optimiert ist:
- Bilderfassung: Hochauflösende Kameras oder IoT-Sensoren erfassen visuelle Daten, die NYRIS mit adaptiver Beleuchtungskorrektur und Algorithmen zur Rauschunterdrückung aufbereitet. Für Fertigungskunden wie DMG Mori verarbeitet das System 4K-Bilder von Maschinenteilen mit 60 Bildern pro Sekunde.
- Vorverarbeitung und Vergrößerung: Die Rohbilder werden einer Normalisierung unterzogen, bei der synthetische Datentechniken Variationen bei Beleuchtung, Winkeln und Verdeckungen simulieren. Dieser Schritt gewährleistet eine robuste Leistung unter verschiedenen realen Bedingungen und verbessert die Modellgeneralisierung um 40 %.
- Merkmalsextraktion und Objekterkennung: Eine ResNet-50-Architektur identifiziert Bereiche von Interesse und isoliert Objekte von Hintergründen selbst in unübersichtlichen Umgebungen. Für den Automobilpartner Daimler ermöglicht dies eine präzise Erkennung von Motorkomponenten mit Toleranzen unter 0,1 mm.
- Semantische Segmentierung und Klassifizierung: Segmentierungskarten auf Pixelebene kategorisieren Objekte nach Typ, Material oder Funktion. Die Modelle von NYRIS gleichen segmentierte Daten mit CAD-abgeleiteten synthetischen Datensätzen ab und erreichen eine Klassifizierungsgenauigkeit von 99,3 % für industrielle Ersatzteile.
- Generierung von umsetzbaren Erkenntnissen: Die verarbeiteten Daten lassen sich über APIs in ERP-Systeme wie SAP integrieren und lösen automatisierte Arbeitsabläufe aus, z. B. die Nachbestellung von Komponenten oder die Planung von Wartungsarbeiten. Der Einzelhändler METRO nutzt diese Funktion, um seine Lagerbestände in Echtzeit zu aktualisieren und so Fehlbestände um 68 % zu reduzieren.
Industrielle Anwendungen
Automatisierung der Fertigung
Die Computer-Vision-Lösungen von NYRIS automatisieren die Inspektion von Montagelinien für Hersteller wie Trumpf und erkennen mikroskopisch kleine Fehler in lasergeschnittenen Blechen mit einer Genauigkeit von 99,7 %. Durch die Analyse von Wärmebilddaten kann das System Anlagenausfälle 72 Stunden im Voraus vorhersagen und so ungeplante Ausfallzeiten um 65 % reduzieren.
Bestandsmanagement im Einzelhandel
Die von METRO eingesetzten Computer Vision gestützten Regalscanner verfolgen 50.000 Artikel in 300 Filialen, identifizieren verstellte Artikel und aktualisieren die Lagerbestände mit einer Genauigkeit von 98 %. Das System erkennt die Produkte auch dann, wenn sich das Verpackungsdesign ändert, wodurch manuelle Umlagerungen entfallen.
E-Commerce Produktentdeckung
Mit der von NYRIS betriebenen visuellen Suchplattform von IKEA können Kunden Möbelstücke fotografieren, um passende Produkte im Katalog zu finden. Computer Vision analysiert Texturen, Abmessungen und Stile und erhöht die Konversionsrate durch personalisierte Empfehlungen um 35 %.
Qualitätssicherung in der Automobilindustrie
Für Renault inspizieren die Bildverarbeitungssysteme von NYRIS Fahrzeugmontagelinien, um falsch ausgerichtete Komponenten oder Lackfehler zu erkennen. 3D-Tiefensensoren in Kombination mit CV-Algorithmen messen die Lücken zwischen den Karosserieteilen mit einer Genauigkeit von 0,05 mm und gewährleisten die Einhaltung der ISO 9001-Normen.
Vorteile für Ihr Unternehmen
Automatisieren Sie visuelle Inspektionen:
Reduzierung der manuellen Qualitätsprüfungen um 85 % bei gleichzeitiger Beibehaltung der Six Sigma-Fehlerquote von unter 3,4 pro Million Opportunities.
Beschleunigen Sie die Entscheidungsfindung:
Analysieren Sie visuelle Daten in Millisekunden und reagieren Sie in Echtzeit auf Produktionsanomalien oder Unterbrechungen der Lieferkette.
Globale Skalierung mit synthetischen Daten:
Trainieren Sie Bildverarbeitungsmodelle auf CAD-generierten Datensätzen, um seltene Randfälle zu behandeln und die Kosten für die Datenerfassung um 70 % zu senken.
FAQ
Kann Computer Vision in schwach beleuchteten industriellen Umgebungen funktionieren?
Ja. NYRIS verbessert Bilder bei schlechten Lichtverhältnissen mit Hilfe von generativen adversen Netzwerken (GANs), die auf synthetischen Daten trainiert wurden, welche die Bedingungen in einer Fabrik simulieren. Der Partner Windmöller & Hölscher meldete eine Fehlererkennungsgenauigkeit von 92 % in Umgebungen mit weniger als 50 Lux Beleuchtungsstärke.
Wie unterscheidet sich die NYRIS Computer Vision von Open-Source-Frameworks?
NYRIS passt die Bildverarbeitungspipelines an branchenspezifische Herausforderungen an, wie z. B. das Lesen von geprägten Seriennummern auf Metallteilen oder das Erkennen von transparenten Verpackungen im Einzelhandel. Vorgefertigte Modelle werden anhand synthetischer Daten aus CAD-Dateien des Kunden feinabgestimmt und erreichen eine dreimal höhere Genauigkeit als generische Lösungen.
Unterstützt das System die Videoanalyse in Echtzeit?
NYRIS verarbeitet 4K-Videoströme mit 30 FPS unter Verwendung optimierter TensorRT-Modelle und ermöglicht so Anwendungen wie Roboterführungssysteme. Die Latenzzeit bleibt selbst bei komplexen Aufgaben wie der Verfolgung mehrerer Objekte unter 100 ms.
Über NYRIS
NYRIS wurde 2015 gegründet und ist ein führender Anbieter von KI-gestützter visueller Suche und prädiktiven Wartungslösungen für Branchen wie Fertigung, Automobil und Einzelhandel. Mit einer Finanzierung in Höhe von 10 Millionen Euro von Investoren wie Trumpf Venture und IKEA kombiniert NYRIS synthetische Datengenerierung mit maschinellem Lernen, um innovative Lösungen anzubieten, die über 500 Millionen Produkte in weniger als einer Sekunde verarbeiten.