Machine vision, ook wel computer vision genoemd, omvat de methoden en technologieën waarmee machines beelden of videosequenties uit de echte wereld kunnen analyseren en interpreteren. Dit vakgebied bevindt zich op het snijvlak van kunstmatige intelligentie en signaalverwerking en heeft als doel het menselijk vermogen tot visueel begrip na te bootsen. In tegenstelling tot eenvoudige beeldopname draait machine vision om het extraheren van relevante informatie uit visuele data, zodat een machine beslissingen kan nemen of acties kan ondernemen.
Toepassingen en voorbeelden
Machine vision wordt gebruikt voor objectherkenning, gezichtsdetectie, autonoom rijden, industriële kwaliteitscontrole, intelligente videobewaking, automatische kentekenherkenning en medische beeldanalyse. Bijvoorbeeld: in de industrie maakt het automatische productinspectie mogelijk, terwijl het in de zorg helpt bij vroege ziekteherkenning op basis van medische beelden.
Belangrijkste software, bibliotheken en frameworks
Tot de meest gebruikte tools behoren de open source-bibliotheek OpenCV, deep learning-frameworks als TensorFlow en PyTorch, en gespecialiseerde frameworks zoals Detectron2, YOLO en MMDetection. Daarnaast worden complete softwareoplossingen als Halcon en MATLAB veelvuldig ingezet in de industrie.
Recente ontwikkelingen, trends en evoluties
Machine vision ontwikkelt zich snel dankzij doorbraken in deep learning, waardoor beeldherkenning en -begrip steeds nauwkeuriger worden. Diffusiemodellen en transformer-architecturen bieden nieuwe mogelijkheden voor contextuele analyse. De integratie van machine vision in embedded systemen en edge computing zorgt voor realtime verwerking op locatie, met verbeterde gegevensbeveiliging en responsiviteit van intelligente systemen tot gevolg.