Computer vision is een tak van kunstmatige intelligentie (AI) die machines in staat stelt om visuele informatie te “zien”, te interpreteren en er betekenis aan te geven, vergelijkbaar met hoe het menselijk brein visuele input verwerkt. Het doel van computer vision is om computers te laten begrijpen en reageren op beelden of videobeelden, zoals objecten herkennen, gezichten identificeren en zelfs acties voorspellen. Dankzij de vooruitgang in deep learning en de beschikbaarheid van enorme datasets is computer vision de afgelopen jaren steeds krachtiger en veelzijdiger geworden. Het wordt inmiddels in diverse industrieën ingezet om processen te verbeteren, automatisering mogelijk te maken en nieuwe inzichten te bieden.
In deze blog bespreken we wat computer vision is, hoe het werkt, en geven we enkele voorbeelden van toepassingen in verschillende sectoren, zoals gezondheidszorg, retail, productie, landbouw en meer.
1. Wat is computer vision en hoe werkt het?
Computer vision maakt gebruik van geavanceerde AI-algoritmes, meestal gebaseerd op deep learning, om visuele gegevens (zoals afbeeldingen en video’s) te analyseren. Dit proces bestaat uit verschillende stappen:
- Beeldverzameling: Eerst worden beelden of videoframes vastgelegd via camera’s of sensoren. Dit kan een foto zijn, een livestream van videobeelden of een serie beelden.
- Voorbewerking: Voordat een AI-model de beelden kan analyseren, worden ze vaak voorbewerkt. Dit kan het verwijderen van ruis omvatten, het aanpassen van helderheid en contrast, of het transformeren van beelden om bepaalde objecten of kenmerken duidelijker te maken.
- Modeltraining: Computer vision-algoritmen, zoals deep learning-modellen, worden getraind op grote hoeveelheden gelabelde gegevens. Dit betekent dat het model leert door voorbeelden te zien van objecten en scènes met bijbehorende labels (bijvoorbeeld: dit is een auto, dit is een persoon).
- Objectdetectie en interpretatie: Na training kan het model nieuwe beelden analyseren, objecten identificeren en acties ondernemen op basis van wat het “ziet.”
De nauwkeurigheid en snelheid van computer vision zijn de afgelopen jaren sterk toegenomen dankzij krachtige hardware en toegang tot enorme hoeveelheden visuele data.
2. Toepassingen van computer vision in verschillende industrieën
Computer vision is niet beperkt tot één specifieke sector; het heeft een breed scala aan toepassingen in verschillende industrieën, waardoor het een uiterst veelzijdige technologie is.
a) Gezondheidszorg
Een van de meest veelbelovende toepassingen van computer vision is te vinden in de gezondheidszorg, waar het wordt ingezet voor medische beeldanalyse. Traditioneel zijn medische beelden, zoals röntgenfoto’s, MRI’s en CT-scans, afhankelijk van radiologen om afwijkingen op te sporen. Computer vision-algoritmen kunnen deze beelden echter in fracties van seconden analyseren en patronen herkennen die voor het menselijk oog mogelijk onzichtbaar zijn.
Bijvoorbeeld, AI-systemen worden al gebruikt om tumoren en andere abnormaliteiten te identificeren in vroege stadia, wat de kansen op succesvolle behandelingen aanzienlijk kan vergroten. Computer vision helpt ook bij de analyse van dermatologische beelden voor het opsporen van huidkanker of het interpreteren van oogscans om vroege tekenen van aandoeningen zoals glaucoom te detecteren.
b) Retail en e-commerce
In de retailsector wordt computer vision steeds vaker gebruikt om de klantervaring te verbeteren en processen te optimaliseren. Een bekend voorbeeld hiervan is Amazon Go, de kassaloze winkels van Amazon. Hier gebruiken camera’s en computer vision-technologieën om te detecteren welke producten een klant oppakt, zodat de klant de winkel kan verlaten zonder langs een kassa te gaan. Het systeem registreert automatisch welke producten zijn gekocht en rekent deze af via de Amazon-app.
Bovendien helpt computer vision e-commercebedrijven bij productherkenning en visuele zoekopdrachten. Klanten kunnen bijvoorbeeld een foto van een product uploaden, en AI gebruikt computer vision om vergelijkbare producten in de webshop aan te bevelen. Dit verbetert de winkelervaring en helpt klanten sneller te vinden wat ze zoeken.
c) Productie en industrie
In de productiesector wordt computer vision ingezet voor kwaliteitscontrole en inspectie. Traditioneel vereist kwaliteitscontrole veel menselijke tussenkomst, maar computer vision-algoritmes kunnen worden getraind om fouten of defecten in producten onmiddellijk te identificeren. Dit maakt het mogelijk om problemen op te sporen en aan te pakken voordat ze de productiecyclus doorlopen.
In auto- en elektronica-assemblage kunnen camera’s bijvoorbeeld defecte onderdelen of productiefouten detecteren, zoals verkeerde assemblage of ontbrekende componenten. Dit verhoogt niet alleen de productiekwaliteit, maar bespaart ook tijd en kosten door defecten in een vroeg stadium op te sporen.
d) Landbouw
In de landbouw wordt computer vision steeds meer toegepast om boeren te helpen hun gewassen en vee efficiënter te beheren. Drones uitgerust met camera’s en computer vision-algoritmen kunnen bijvoorbeeld gebruikt worden om gewassen te monitoren. De AI kan nauwkeurig het groeistadium van planten beoordelen, tekenen van ziektes opsporen, en zelfs de hoeveelheid water en voeding die gewassen nodig hebben, analyseren.
Daarnaast kan computer vision worden gebruikt voor het tellen van vee en het controleren van de gezondheid van dieren door camera’s en sensoren in de stallen. Dit helpt boeren om sneller in te grijpen als er problemen ontstaan en hun middelen efficiënter te beheren.
e) Autonome voertuigen
Een van de meest besproken toepassingen van computer vision is in autonome voertuigen, zoals zelfrijdende auto’s. Deze voertuigen maken gebruik van camera’s, LIDAR-sensoren en computer vision-algoritmen om de omgeving te begrijpen, verkeersborden te lezen, voetgangers te detecteren en te anticiperen op andere voertuigen.
Computer vision speelt een cruciale rol bij het mogelijk maken van autonoom rijden door ervoor te zorgen dat voertuigen realtime beslissingen kunnen nemen, zoals stoppen voor obstakels, remmen bij verkeerslichten en veilig navigeren door stadsverkeer.
3. Voordelen en uitdagingen van computer vision
Voordelen
- Efficiëntie: Computer vision kan processen automatiseren die anders handmatig en tijdrovend zouden zijn, zoals kwaliteitscontrole of medische beeldanalyse.
- Nauwkeurigheid: Dankzij geavanceerde deep learning-modellen kan computer vision patronen herkennen die het menselijk oog mogelijk mist, waardoor de kans op fouten wordt verkleind.
- Schaalbaarheid: Computer vision-systemen kunnen eenvoudig worden opgeschaald om grote hoeveelheden beelden of video’s te verwerken, waardoor ze geschikt zijn voor zowel kleine bedrijven als grote industrieën.
Uitdagingen
- Datahonger: Om nauwkeurig te kunnen werken, heeft computer vision enorme hoeveelheden gelabelde data nodig voor training, wat tijdrovend en kostbaar kan zijn.
- Privacykwesties: Met de toenemende inzet van camera’s en sensoren in openbare ruimtes ontstaat de vraag hoe de privacy van individuen gewaarborgd kan worden.
- Complexiteit van omgevingen: Computer vision kan soms moeite hebben met complexe of veranderende omgevingen, zoals bij slechte lichtomstandigheden of extreme weersomstandigheden, wat kan leiden tot onnauwkeurige resultaten.
Conclusie
Computer vision heeft een revolutie teweeggebracht in de manier waarop machines de wereld om ons heen waarnemen en begrijpen. Van gezondheidszorg tot productie, van retail tot landbouw, deze technologie maakt processen sneller, nauwkeuriger en efficiënter. Ondanks de uitdagingen blijft de toekomst van computer vision veelbelovend, en de toepassingen zullen alleen maar toenemen naarmate de technologie evolueert.
Of het nu gaat om het verbeteren van de patiëntenzorg, het verhogen van de productiviteit of het ondersteunen van de autonome revolutie, computer vision staat aan de voorhoede van innovatie in een breed scala aan industrieën.
