Die industrielle Bildverarbeitung und Mustererkennung sind die Schlüsseltechnologien für die Produkte von morgen und die Basis intelligenter Qualitätssicherungssysteme in produzierenden Unternehmen. Interdisziplinäre Ansätze aus Technik, Biologie und Psychologie ermöglichen neue zukunftsweisende Lösungen. Durch den vermehrten Einsatz von Bildverarbeitung ergeben sich neue Möglichkeiten in rasanter Geschwindigkeit, gleichzeitig aber auch neue zu lösende Herausforderungen.
Auf der diesjährigen BVAu wurde die Keynote von Professor Dr. Michael Biehl von der Universität Groningen (NL) zum Thema „Relevanzlernen in der Bildverarbeitung“ gehalten. Biehl ging in seinem Vortrag auf die besonderen Anforderungen an Relevanzlerner im Anwendungsgebiet Bildverarbeitung ein und erklärte, dass Relevanzlernen unter anderem dazu eingesetzt wird, um die Entscheidungsfindung maschineller Lerner einerseits transparenter zu machen und andererseits deren Leistung zu optimieren.
Darüber hinaus wurden auf dem Jahreskolloquium wieder Beiträge aus der Spitzenforschung sowie Umsetzungen zukunftsweisender Technologien aus der Industrie präsentiert. Die Beiträge überzeugten dieses Jahr mit ihrem Fokus auf multispektrale Analyse, maschinelles Lernen in bildverarbeitenden Systemen und Bildverarbeitung für Echtzeitsysteme.
„Sowohl Keynote als auch Fachbeiträge der diesjährigen BVAu vermitteln einen guten Überblick zum momentanen Stand der Technik und zu aktuellen Trends im Bereich der industriellen Bildverarbeitung und Mustererkennung.“, fasst Tagungsleiter Prof. Volker Lohweg vom inIT zusammen und ergänzt: „Wir möchten uns an dieser Stelle bei allen Autoren und Co-Autoren für ihre qualitativ hochwertigen Beiträge bedanken. Außerdem geht ein herzliches Dankeschön an die Mitglieder des Programm- und Organisationskomitees für ihr Engagement.“