De ambitie van Tech Topic Group Computer Vision & Sensoring:
´Het ontwikkelen, toepassen en verfijnen van vision- en sensortechnologieën die de industrie slimmer, preciezer en autonomer maken. De groep verkent zowel klassieke beeldverwerking als AI-gestuurde vision-oplossingen, met directe koppelingen naar robotica, automatisering en embedded AI.´
Klik hier voor alle TTG Computer vision & sensoring bijeenkomsten en meld je gelijk aan!
-
-
-
-
Delen
Op 25 juni was de tweede bijeenkomst van de Tech Topic Group Computer Vision & Sensoring. We waren te gast bij RIWO in Oldenzaal. Buiten was het meer dan 30 graden, maar binnen konden we de hoofden koel houden voor kennisdeling over de verwerking van sensordata vanuit optische sensoren.
We startten de sessie met een voortgangsupdate van de praktijkcasussen die ook in de eerste bijeenkomst besproken zijn. Zonder diep op de verschillende casussen in te gaan, viel op dat er verschillende concrete stappen zijn gezet of aanpassingen zijn gedaan aan de systemen die we in maart al bespraken. We kijken uit naar de verdere ontwikkelingen die we in de laatste sessie ongetwijfeld ook weer zullen bespreken. De nieuwe associate lector Sensing & Perception van SMART, Bashar Alsadik, had de gelegenheid aangegrepen om zich aan de deelnemers van de TTG te presenteren. In zijn presentatie ging hij in op de verschillende perceptietechnieken voor mobiele robots. Optische sensoriek speelt in deze toepassing een belangrijke rol. RIWO deelde als host in deze sessie de stappen die zij zetten om data die verkregen wordt vanuit m.n. RGB camerasystemen zo te bewerken dat deze uiteindelijk geïnterpreteerd kan worden.
Namens RIWO vertelde Jan Schalkwijk hoe zij voor de diverse systemen waar RIWO aan werkt omgaan met verschillende soorten calibratie. In de presentatie en discussie werd duidelijk dat niet alleen de specificaties van de camera of sensor van belang zijn voor de precisie van een compleet meetsysteem, maar ook eigenschappen van de manier waarop er gekalibreerd wordt. Een ‘gouden standaard sample’ met een lage resolutie of onduidelijke afmeting doet de prestaties van
het uiteindelijke systeem duidelijk teniet. Uiteraard kon een rondleiding door het bedrijf niet ontbreken. Mick Boe-Bakker was zo vriendelijk om ons de activiteiten van RIWO uit de doeken te doen.Met een koel drankje werd de sessie afgesloten.
In de volgende sessie zullen we ingaan op de volgende stap in de verwerking van optische data en bespreken hoe de afweging gemaakt wordt tussen deterministische of geometrische technieken (klassieke vision) en stochastische, data-gedreven technieken (machine learning).
