beeldverwerkingssystemen

Beeldverwerkingssystemen zijn systemen die beeld- of videogegevens verkrijgen, verwerken en interpreteren met als doel informatie te extraheren, beslissingen te ondersteunen of automatische acties te besturen. Zij combineren vaak traditionele beeldverwerkingstechnieken met kunstmatige intelligentie. Het gebied omvat zowel softwarematige algoritmen als hardware die real-time prestaties mogelijk maakt.

Een typisch systeem bestaat uit een beeldsensor (camera), verlichting en optische componenten, een verwerkingseenheid (CPU/GPU/FPGA) en opslag. De software omvat voorbewerkingsstappen zoals ruisonderdrukking en normalisatie, gevolgd door segmentatie, kenmerktrapping en classificatie of herkenning. Real-time verwerking vereist vaak hardware-acceleratie en efficiënte algoritmen.

Een gebruikelijke verwerkingsketen is acquisitie, voorbewerking en beeldverbetering, segmentatie en kenmerktrapping, waarna interpretatie of besluitvorming volgt en de uitvoer naar een controle- of analytesysteem gaat. Kalibratie en synchronisatie tussen meerdere sensoren en datafusie spelen een rol bij systemen met meerdere camera's, spectrale sensoren of 3D-gegevens.

Toepassingen zijn onder meer industriële kwaliteitscontrole, medische beeldvorming, video-bewaking en beveiliging, autonome voertuigen en robotica, landbouwtoepassingen en remote sensing. Daarnaast worden beeldverwerkingssystemen ingezet in documentanalyse, anatomische navigatie en virtuele/augmented reality-omgevingen.

Technisch gezien combineren beeldverwerkingssystemen traditionele beeldverwerking met moderne machine learning, met aandacht voor embedded systemen, latency en energieverbruik. Veelgebruikte softwarebibliotheken en -frameworks omvatten OpenCV en andere onderzoeks- en industriegereedschappen; hardware-acceleratie via GPU's en FPGA's is gangbaar om prestaties te verbeteren.