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Verborgene Schätze

Einsatz von gespeicherten Bilddaten bietet deutlichen Mehrwert

Bilddaten für maschinelles Lernen

Dazu lohnt sich ein Blick in Richtung maschinellen Lernens, u.a. künstliche neuronale Netze. Grundgedanke dort ist, dass das automatische System aus gegebenen Datenbeispielen selbständig Schlüsse zieht und Regeln erstellt. Dazu ist eine Vielzahl von Daten erforderlich, damit alle relevanten Eigenschaften und Variationen in den Daten enthalten sind, so dass die gezogenen Schlüsse für die Realität geeignet sind. Es lässt sich beobachten, dass mit der Anzahl guter Daten - d.h. Daten, die realitätsnah sind und deren zugeordnete Qualitätsaussage korrekt (gelabelt) ist - auch die Qualität der Schlüsse steigt. Gebraucht werden dabei auch Schlechtmuster, die man in der realen Produktion nur selten findet. In den realen Daten sind solche realen Fehler aber enthalten, und das auch noch mit relevanter Häufigkeit. Reale Bilddaten sind daher wertvoll zum Training beim maschinellen Lernen.

Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik

Dieser Artikel erschien in inVISION 4 2019 - 09.09.19.
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