Je kent de standaard toepassingen van beeldherkenning waarschijnlijk al wel: Het scannen en herkennen van gezichten, QR-codes en nummerplaten. Maar weet je ook dat beeldherkenning op heel veel andere manieren is toe te passen? In combinatie met Artificial Intelligence (AI) kan beeldherkenning worden ingezet om nuttige informatie uit beeld te halen.. Als je deze informatie vervolgens gebruikt om (semi) automatisch actie te ondernemen dan spreek je van computer vision.

Maar ook zonder AI kunnen we met klassieke beeldherkenning overweg met normale camera’s, 3D camera’s, satellietbeelden en microscoop camera’s om objecten te detecteren, identificeren, tellen en te volgen. Benieuwd of computer vision een toegevoegde waarde heeft binnen jouw organisatie?

Doordat het team van Studio diip in 2020 onderdeel is geworden van Pegamento heeft de computer vision afdeling van Pegamento nu meer dan 12 jaar ervaring met het ontwikkelen van beeldherkenning toepassingen. Ons team van gespecialiseerde software developers is dagelijks bezig met het werken aan innovatieve projecten waar beeldherkenning de kern van de oplossing is.

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.

Artificial intelligence wordt binnen de computer vision toegepast om modellen te trainen die de visuele wereld te interpreteren en te begrijpen. Met behulp van digitale beelden van camera’s en video’s en deep learning modellen kunnen machines objecten nauwkeurig identificeren en classificeren om vervolgens te reageren op wat ze ‘zien’. 

Bij klassieke beeldherkenning definiëert de programmeur wat er gezien moet worden. Maar met behulp van artificial intelligence is dit ook mogelijk te om dit aan te leren. In dit geval train je met behulp van een dataset 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.

Technieken Computer Vision

We gebruiken voor verschillende projecten een breed scala aan technieken voor computer vision. We benoemen hieronder een aantal voorbeelden van software technieken die worden gebruikt voor beeldherkenning en die een oplossing kunnen zijn voor jouw vraagstuk.

Feature matching

Terug naar klassieke beeldherkenning. Een algoritme kijkt naar specifieke pixels van een afbeelding en vergelijkt deze met andere plaatjes in de database. Vervolgens matcht de software twee afbeeldingen met elkaar die het meest met elkaar overeenkomen.

Meer weten over feature matching? Bekijk de pagina.

Artificial Intelligence

Met deep learning netwerken kunnen we systemen ontwikkelen die aanleren wat ze moeten detecteren en welke acties ze daarop moeten ondernemen.

Meer weten over artificial intelligence in beeldherkenning? Bekijk de pagina.

Structure from Motion

Met Structure from Motion kun je met een smartphone een 3D beeld scannen om dingen te meten of controleren.

We maken

  • Complete beeldherkenning systemen
  • Desktop applicaties met beeldherkenning
  • Server applicaties met beeldherkenning
  • Beeldherkenning apps (iOS & Android)
  • Maatwerk plugins of libraries

Onze vaardigheden

  • Klassieke beeldherkenning
  • Artificial Intelligence
  • API's opzetten
  • 2D & 3D detecties
  • Structured Light 3D scannen
  • Time of Flight 3D scannen
  • Structure from Motion
  • Camera en optiek kennis
  • Performance optimalisatie

We ontwikkelen met

  • Python, C++, C#, JavaScript en Java
  • OpenCV
  • Point cloud library en Open3D
  • TensorFlow en PyTorch
  • Android Studio en VS code
  • CUDA en NVIDIA Jetson
  • Bitbucket CI/CD en Docker

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 binnen een groot aantal markten en sectoren. Overal waar beeld wordt gebruikt of gebruikt kan worden, kan deze techniek al snel interessant zijn! Het zijn innovatieve technieken, maar zijn verrassend eenvoudig en betaalbaar om in te zetten..

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

Beeldherkenning applicatie: Had je ooit gedacht een vis voorbij te zien rijden? Je hebt het goed gezien. Beeldherkenning

Meer lezen
Een rijdende vis door beeldherkenning op een smartphone met 5G

Zien Rijkswaterstaat Challenge Detectie Rijkswaterstaat heeft Pegamento aangewezen als partij met de beste oplossing om door middel van

Meer lezen
Portfolio – Rijkswaterstaat

Beeldherkenning met computer vision in de voedselindustrieVoor de voedselindustrie zijn er talloze specifieke standaard vision/beeldherkenning oplossingen te vinden,

Meer lezen
Beeldherkenning in de voedselindustrie