Auf dem 7. European Machine Vision Forum (EMVF) wurden unter anderem Blickerkennung in industriellen Montagesituationen, Nutzung der Hirnaktivität als zusätzliche Eingabemodalität, Bedienschnittstellen von Vision-Systemen, sowie Besonderheiten bei mobilen Systemen diskutiert.

Darüber hinaus zeigte sich im Kontext des Fokusthemas "Bildverarbeitung für die Mensch-Maschine-Interaktion" auch auf dem diesjährigen Forum eine hohe Vielfalt von Ansätzen, Methoden und Anwendungen von Bildverarbeitungstechnologie. Themen, die mit zahlreichen Einreichungen zu eigenen Sessions zusammengestellt werden konnten, waren die bildgestützte 3D-Erfassung von Objekten und der Umgebung; Bildverarbeitung auf mobilen und Embedded Systemen; Bildaufnahmeverfahren (z.B. mit Polarimetrie und multispektraler Bildgewinnung); sowie Maschinelles Lernen, hier mit einem Schwerpunkt auf synthetisch generierten Trainingsdaten und einem Impulsvortrag zur „Intelligenz“ von KI-Systemen.

Themenschwerpunkte der Keynotes

Alle drei Keynote-Vorträge behandelten in der Branche rege diskutierte Fragestellungen. So befasste sich Jean-Pierre Chambard von Holo3 mit dem Transfer von Forschungsergebnissen in die industrielle Anwendung. Seine Quintessenz: Bis gute Ideen in die industrielle Umsetzung kommen, braucht es neben der wissenschaftlichen Grundlage auch noch die praxistaugliche Umsetzung, nicht zuletzt mit Berücksichtigung der Anforderungen der Anwender.

Maria-Theresa Licka (Maiwy und Universität Kaiserslautern) setzte den Fokus ihrer Keynote auf Bildverarbeitungslösungen auf mobilen Geräten. Gerade wenn es um Anwendungen geht, die auf maschinelles Lernen setzen, sind Lösungen gefordert, die die Randbedingungen mobiler Systeme berücksichtigen; so der Tenor ihrer Präsentation.

Die Auswertung von endoskopischen Bilddaten in der medizinischen Diagnostik war das Thema der Keynote von Christian Daul (Université de Lorraine/Cran). Die 2D- und 3D-Rekonstruktion aus Bilddaten, bei ihm am Beispiel der endoskopischen Untersuchung des Magens, verbessert die Interpretierbarkeit für die ärztliche Diagnose, indem ein vollständigeres Bild des Organs verfügbar ist. Durch diese Kombination von Bildverarbeitung und menschlicher Expertise entsteht eine deutliche Leistungssteigerung.

Begleitausstellung und lokale Vision-Player

Ergänzt wurden die Vorträge durch eine Begleitausstellung, in der Unternehmen und Institutionen neue Hardware, Methoden und Systeme präsentierten. Auch die lokale Machine Vision-Community war mit Vorträgen und Kurzpräsentationen vertreten und verdeutlichte, wie Bildverarbeitung vor Ort rund um Mulhouse in den Unternehmen und Institutionen einen wichtigen Teil der Mess- und Automatisierungstechnik darstellt. Der Veranstaltungsort an der École Nationale Supérieure d’Ingénieurs Sud-Alsace (Ensisa) auf dem Campus der Université de Haute Alsace (UHA) bot dazu einen perfekten Rahmen, der bei einem Rundgang durch die Labors besichtigt werden konnte.