Skaleninvariante Merkmalstransformation
Was ist eine skaleninvariante Merkmalstransformation?
Scale-Invariant Feature Transform, allgemein bekannt als SIFT, ist ein Computer-Vision-Algorithmus, der entwickelt wurde, um unverwechselbare Merkmale in digitalen Bildern zu identifizieren und zu beschreiben, unabhängig von Maßstab oder Drehung. SIFT extrahiert Schlüsselpunkte, die auch dann konsistent bleiben, wenn das Bild in der Größe verändert, gedreht oder teilweise unkenntlich gemacht wird, und ist daher für eine zuverlässige Bilderkennung und visuelle Suchtechnologie unerlässlich.
Analysieren Sie Ihren Anwendungsfall
NYRIS nutzt SIFT für seine visuelle Suchmaschine, die eine schnelle und genaue Identifizierung von Produkten und Teilen in riesigen Datenbanken für Branchen wie Fertigung und Einzelhandel ermöglicht.
Wie funktioniert die skaleninvariante Merkmalstransformation?
- Keypoint-Erkennung: SIFT scannt ein Bild, um Keypoints - einzigartige, stark ausgeprägte Punkte - zu erkennen, indem lokale Maxima und Minima in einer Skalenraumdarstellung identifiziert werden. Dieser Schritt gewährleistet, dass die Merkmale gegenüber Änderungen der Bildgröße oder -ausrichtung robust sind.
- Deskriptor-Generierung: Für jeden Schlüsselpunkt berechnet SIFT einen Deskriptor - einen numerischen Vektor, der lokale Bildgradienten und Muster zusammenfasst. Diese Deskriptoren sind äußerst charakteristisch und ermöglichen einen präzisen Abgleich zwischen verschiedenen Bildern.
- Feature Matching: Der Algorithmus vergleicht Deskriptoren von verschiedenen Bildern, um Übereinstimmungen zu finden, selbst wenn sich die Bilder in Maßstab, Drehung oder Beleuchtung unterscheiden. NYRIS integriert SIFT in seine visuelle Suchtechnologie, um Produktbilder in weniger als einer Sekunde mit umfangreichen Katalogen abzugleichen und so die Effizienz für Kunden in der Fertigung und im E-Commerce zu steigern.
Anwendungsfälle
- Fertigung: Schnelle Identifizierung von Ersatzteilen anhand von Fotos, wodurch Maschinenstillstandszeiten um bis zu 90 % reduziert werden. Führende Hersteller wie DMG Mori und Trumpf vertrauen auf die SIFT-gestützte Plattform von NYRIS.
- Elektronischer Handel: Visuelle Produkterkennung, die es Kunden ermöglicht, anhand von Bildern nach Artikeln zu suchen. NYRIS ermöglicht Shoppable Content und nahtlose Produkterkennung für große Einzelhändler, darunter IKEA.
- Inventarverwaltung im Einzelhandel: Automatisierte Bestandskontrollen und Regalüberwachung durch bildbasierte Erkennung. Die Lösungen von NYRIS helfen Einzelhändlern wie METRO, die Lagerverwaltung zu rationalisieren und die Genauigkeit zu verbessern.
Vorteile für Ihr Unternehmen
- Drastische Verringerung der manuellen Prozesse: Automatisieren Sie bis zu 85 % der manuellen Identifizierungsaufgaben und setzen Sie so wertvolle Personalressourcen frei.
- Unerreichte Erkennungspräzision: Erzielen Sie Erkennungsraten von bis zu 99,7 % und minimieren Sie Fehler und Rückläufer.
- Suchgeschwindigkeit unter einer Sekunde: Identifizieren Sie Produkte oder Teile aus einer Datenbank mit über 500 Millionen Einträgen in weniger als einer halben Sekunde, um schnelle und zuverlässige Abläufe zu gewährleisten.
FAQ
Wie verbessert SIFT die Genauigkeit der visuellen Suche für NYRIS-Kunden?
Die robuste Merkmalsextraktion von SIFT ermöglicht NYRIS eine hochpräzise Bilderkennung, selbst wenn die Bilder aus verschiedenen Winkeln oder unter unterschiedlichen Lichtverhältnissen aufgenommen wurden.
Kann SIFT mit Bildern von schlechter Qualität oder unvollständigen Bildern umgehen?
Ja, SIFT ist darauf ausgelegt, Merkmale auch dann zu erkennen, wenn Teile des Bildes fehlen oder beschädigt sind, was es ideal für reale Industrie- und Einzelhandelsumgebungen macht.
Was macht die SIFT-Implementierung von NYRIS einzigartig?
NYRIS kombiniert SIFT mit der Generierung synthetischer Daten und Deep Learning und optimiert so die Leistung für den Einsatz in großen Unternehmen und die nahtlose Integration mit Plattformen wie SAP.
Über NYRIS
NYRIS wurde 2015 von Anna und Markus Lukasson-Herzig gegründet und ist ein Pionier im Bereich der visuellen Suchtechnologie und KI-gesteuerten Lösungen für Fertigung, E-Commerce und Einzelhandel. Mit einer Finanzierung in Höhe von 10 Millionen Euro von Investoren wie Trumpf Venture, EIC und IKEA verarbeitet NYRIS über 500 Millionen Produkte in weniger als einer Sekunde. Das Unternehmen ist bekannt für seine Expertise in der Merkmalsextraktion, die Generierung synthetischer Daten aus CAD-Modellen und strategische Partnerschaften mit Branchenführern wie SAP, DMG Mori und METRO. Mit seinem innovativen Ansatz und seinem Engagement für Geschwindigkeit und Genauigkeit hat sich NYRIS als Marktführer im Bereich Computer Vision und Bilderkennung positioniert.