Computer Vision

Je kent de clichés van beeldherkenning waarschijnlijk al wel: Het scannen en herkennen van gezichten, QR-codes en nummerplaten. Maar weet je ook dat beeldherkenning in vele maten en manieren is toe te passen? In combinatie met kunstmatige intelligentie (AI) kan beeldherkenning worden ingezet om patronen, datasets, objecten en hun status te herkennen. Als je deze data vervolgens gebruikt om automatisch actie te ondernemen dan spreek je van computer vision.

Maar ook zonder de koppeling met AI bewijzen normale camera’s, 3D camera’s en microscoop camera’s hun waarde om te detecteren, te identificeren, te tellen en te volgen. Benieuwd of beeldherkenning met computer vision een toegevoegde waarde heeft binnen jouw organisatie?

Meer weten?

Beeldherkenning voor Dummies

Alles willen weten over beeldherkenning? Download hier jouw gratis whitepaper. In deze whitepaper vertellen wij jou of beeldherkenning een aanvullende toepassing kan zijn binnen jouw organisatie middels een simpele checklist.

Wat is Computer Vision?

Beeldherkenning is het interpreteren van nuttige data uit pixels van bijvoorbeeld foto’s of video’s. Als je deze data vervolgens gebruikt om automatisch actie te ondernemen dan spreek je van computer vision.

Computer vision is een gebied van artificial intelligence dat computers traint om de visuele wereld te interpreteren en te begrijpen. Met behulp van digitale beelden van camera’s en video’s en deep learningmodellen (een computer die traint om menselijke taken uit te voeren) kunnen machines objecten nauwkeurig identificeren en classificeren om vervolgens te reageren op wat ze ‘zien’. 

De regels ‘wat’ ze moeten ‘zien’ kan een programmeur definiëren. Maar met behulp van artificial intelligence is dit ook mogelijk te genereren. In dit geval train je met behulp van een data set een neuraal netwerk dat in staat is specifieke objecten of patronen te herkennen. Op basis daarvan kan het systeem signalen doorgeven voor het laten ondernemen van actie of dit juist automatisch uitvoeren.

De kracht van beeldherkenning in je hand

Nu smartphones een hoop rekenkracht hebben en de verbindingen zo goed zijn door o.a. 5G netwerken, zijn er nieuwe mogelijkheden ontstaan voor het implementeren van beeldherkenning op je smartphone.

3D lengtemeting met je smartphone

De 3D lengtemeting app maakt het mogelijk om een accurate lichaamslengte te bepalen door een 3D scan te maken met een smartphone. Ouders met kinderen die een groeibeperking hebben kunnen zodoende een objectieve meting doen die betrouwbaar gedeeld kan worden met de desbetreffende arts.

Beeldherkenning applicatie met 5G

De Fish on wheels, (FOW) is een zelfsturende vissenkom op wielen. De FOW bestaat uit een onderstel van een bestuurbare auto en een waterreservoir met daarboven een constructie bestaande uit een smartphone met een beeldherkenning applicatie. De data die de camera registreert gaat middels een 5G verbinding rechtstreeks naar een server in het 5G-netwerk. De server zet deze data om naar een uit te voeren actie en stuurt deze terug naar de smartphone die vervolgens zorgt dat de opdracht wordt uitgevoerd door de hardware.

Voordelen van Computer Vision

Het zal geen verrassing zijn dat de inzet van beeldherkenning/computer vision veel voordelen met zich meebrengt. Een aantal voordelen kwamen al aan bod, maar dit zijn ze nog even op een rij:
Nuttige informatie

Maakt van beeldmateriaal nuttige informatie voor mensen, met of zonder artificial intelligence.

Herkennen

Herkent objecten, personen of patronen in afbeeldingen en opnamen (foto, video).

Acties uitvoeren

Kan op basis van patronen of beelden, signalen doorgeven voor het laten ondernemen van actie of voor het automatisch uitvoeren daarvan.

Toegankelijk

Is toegankelijk zoals jij dat wilt; bijvoorbeeld via smartphone apps, webpagina's, stand alone pc of via de server in combinatie met andere applicaties.

Computer Vision in verschillende sectoren

Beeldherkenning als medisch hulpmiddel

In de gezondheidszorg zien wij steeds vaker dat een app of software wordt ingezet als ondersteuning van de reguliere zorg. Het gaat hier bijvoorbeeld om apps die kunnen helpen in het stellen van een diagnose op afstand, maar bijvoorbeeld ook voor het meten of in kaart brengen van gezondheid. 

Malaria detectie

Malaria parasieten kunnen relatief eenvoudig gezien en geteld worden door een getrainde microscopist. In het Westen is dit echter een tijdrovend en langzaam proces dat meerdere malen herhaald dient te worden om het type parasiet vast te stellen. Met een geautomatiseerde microscoop en onze beeldherkenning algoritme is het mogelijk een afbeelding uit de microscoop voor een arts te filteren en te annoteren.

Gevaarlijke situaties op bruggen detecteren met computer vision

Hoe gedraagt het verkeer zich na een recente aanpassing? Wat voor type voertuigen komen er langs op een bepaald punt? Met beeldherkenning en kunstmatige intelligentie is het mogelijk om unieke voertuigen te detecteren. Daardoor is het mogelijk om bijvoorbeeld voertuigen te volgen over meerdere camera’s, stromen in kaart te brengen of om automatisch te tellen hoe vaak een gebeurtenis zich voordoet. 

Het BCR systeem

BCR (Bridge Calamity Recognizer) is een intelligent systeem ter ondersteuning van brugoperators. Met camera’s detecteert en volgt BCR objecten op een brug met gebruik van Artificial Intelligence (AI). De operator krijgt op het dashboard een real time overzicht van de situatie op de brug. Hij kan vanuit elke hoek terugkijken wat er gebeurde bij potentieel onveilige situaties om zo een goed geïnformeerde beslissing te maken. Meer informatie over de software is te vinden in de folder.

We voorzien veel meer mogelijkheden waarbij we met verbonden camera’s een verkeerssituatie in kaart kunnen brengen op een online dashboard. Denk bijvoorbeeld aan situaties in waterwegen en sluizen, maar ook verkeersknooppunten, publieke ruimtes of logistieke centra. Ook zijn er allerlei combinaties mogelijk met andere systemen, waardoor statistieken verzameld kunnen worden over verkeersdrukte, gewicht en slijtage van het wegdek in het algemeen.

Kwaliteitscontroles in productieprocessen door camera gebruik

In productie- of logistieke processen is het vaak van belang om vast te kunnen stellen of bepaalde producten of halffabricaten voldoen aan kwaliteitseisen. 

Door gebruik te maken van een camera of meerdere camera’s op tactische locaties in een productie- of logistiek proces is het mogelijk om met vision technieken vast te stellen of er iets afwijkends te zien is. Hierdoor kan je in een vroeg stadium mogelijke problemen voorkomen of kan je direct actie ondernemen.

Broodjes controleren

Bij de productie van brood is het van belang dat gekeken wordt of de kwaliteit goed genoeg is voordat dit naar klanten verstuurd kan worden. Het liefst is er in een bakkerij al tijdens het productieproces inzicht in de kwaliteit, zodat afgekeurde producten niet onnodig ingepakt worden. Dit proces is veelal handmatig, maar door middel van artificial intelligence kan dit automatisch. Zo hebben wij voor bakkerij Amstelveld een systeem ontwikkeld met een normale camera waarbij met verschillende AI netwerken het brood automatisch gecontroleerd en zo nodig afgewezen kan worden. Een eerste AI netwerk bekijkt welk type brood het betreft en zorgt er voor dat elk individueel broodje gedetecteerd kan worden. Vervolgens gaat een tweede AI netwerk kijken of de kwaliteit voldoet. Het systeem wijst dan actief brood af door via een Programmable Logic Controller (PLC) verschillende rejectbanden aan te sturen.

Een kijkje in ons lab

  • Groente Herkennen
  • Bridge Card Reader
  • Industriële afval detectie
  • AR Blackjack
  • 3D scanner
Groente herkennen

Een systeem dat recepten suggereert gebaseerd op groenten die op tafel worden herkend.

  • Directe herkenning van groente
  • Intuïtieve manier om nieuwe recepten in de supermarkt te ontdekken
  • Communicatie tussen onze HTML5 interface en onze beeldherkenning algoritmen door middel van WebSockets

Benieuwd naar de mogelijkheden van Computer Vision binnen jouw bedrijf?

Beeldherkenning is toe te passen in een groot scala productieprocessen. Overal waar afwijkingen visueel kunnen worden vastgesteld, denk aan afmetingen, juiste kleur (zijn er nog een paar aan te geven), dan kan deze techniek al snel interessant zijn! Het zijn innovatieve technieken, maar zijn verrassend betaalbaar om in te zetten in productiestraten.

Kan het een uitkomst voor jouw bedrijf zijn? Welke besparingen of kwaliteitsverbeteringen zijn mogelijk in jullie processen? 

Vraag een kennismakingsgesprek aan met een van onze specialisten om er achter te komen hoe beeldherkenning kan worden ingezet binnen jouw organisatie. 

Misschien vind je dit ook interessant

Erik Jansen werkte tot voor kort bij Microsoft als Senior Specialist Data & Artificial Intelligence. Nu is hij

Meer lezen
Erik Jansen van Microsoft start als Director Financial Services Industry bij Pegamento

Pushberichtenls uw organisatie kiest voor een native app, Kunnen er gerichte pushberichten gestuurd worden aan teams of afdelingen,

Meer lezen
Extra’s

Binnen deze module wordt er een keuze gemaakt aan wie (hele bedrijf/vestiging/ afdeling/ project) het nieuws gestuurd wordt.

Meer lezen
Mobiel intranet