20 Feb Vielfarben-Sehen für Drohnen, Vertical Farming und autonomes Fahren
Hochauflösende hyperspektrale Bilder sollen die Qualitätssicherung und Effizienzsteigerung in Industrie, Landwirtschaft sowie für das autonome Fahren auf ein neues Level heben. Unter Federführung des Fraunhofer-Institut für Werkstoff- und Strahltechnik IWS entwickelt ein europäisches Konsortium aus Industrie und Wissenschaft eine modulare, cloudbasierte Plattform zur teilautomatisierten Auswertung spektral hochauflösender Bilder. »Mit innovativen photonischen Komponenten und dem Einsatz von KI-Algorithmen wollen wir Bilddaten in relevante funktionale Produkteigenschaften übersetzen«, erklärt Alexander Kabardiadi-Virkovski, der am IWS das Projekt ‚HyperImage – Eine universelle spektrale Bildsensorplattform für Industrie, Landwirtschaft und autonomes Fahren‘ leitet. »Dadurch können wir beispielsweise Produktklassifizierungen und Entscheidungsfindungen leichter und schneller vornehmen sowie Prozesse besser überwachen.« Darüber hinaus wollen die Forschungspartner Algorithmen zur Harmonisierung und Standardisierung der Hyperspektraldaten der europäischen Kamera- sowie Cloud-Infrastruktur-Hersteller erarbeiten und testen. Dieser Standard soll die Vielfalt bestehender Bildformate vereinen sowie die Übertragbarkeit der Bildinformationen zwischen unterschiedlichen Kameraherstellern ermöglichen. Die Europäische Union fördert das Vorhaben mit insgesamt 5,6 Millionen EUR während eines Zeitraums von 3,5 Jahren.
Qualitäts- und Effizienzsteigerung in vier Industriezweigen
Die Projektergebnisse werden zur Qualitätskontrolle in der Herstellung von Hochleistungselektronik, zur Überwachung des automatisierten vertikalen Pflanzenanbaus, zur Integration spektralbildbasierter Seh- und Navigationsfunktionen in autonomen Fahrzeugen sowie für die Entwicklung eines hochauflösenden hyperspektralen Sichtsystems für unbemannte Geoüberwachungsdrohnen eingesetzt. Diese Anwendungsfälle sollen HyperImage als universelle Lösung für die Objekterkennung, detaillierte Produkt- und Materialanalyse sowie zuverlässige Qualitätskontrolle in verschiedenen Industriezweigen positionieren. Die automatisierte Plattform soll Ertragssteigerungen und geringere Herstellungskosten in der vertikalen Landwirtschaft, Kraftstoffeinsparungen und höhere Betriebsgeschwindigkeiten beim autonomen Fahren im Gelände sowie Gewichtseinsparungen und Flugzeitverlängerungen bei Drohnen ermöglichen.
Die HyperImage-Projektpartner trafen sich im Januar zur Auftaktveranstaltung am Fraunhofer IWS in Dresden. Bild: Fraunhofer IWS
Projektpartner HyperImage
Das Projekt startete am 1. Dezember 2023. Zum offiziellen Kick-off-Meeting am 16. und 17. Januar trafen sich die beteiligten Unternehmen in Dresden:
- 4K-MEMS (CH): Optimierung neuartiger SWIR-Lichtquellen und deren Integration in kundenspezifische IR-Linienbeleuchtungsmodule für hochwertige hyperspektrale Bildgebung,
- AMIRES (CZ): Managementunterstützung, Verbreitung und Kommunikation,
- DIVE imaging systems (DE): Neuartiges Hyperspektral-Sichtgerät zur Halbleiter-Qualitätskontrolle und Plattformnutzung für spektrale Bildanalyse,
- Fraunhofer IWS (DE): Projektmanagement und Koordination, maschinelles Lernen, Normalisierungsalgorithmen für spektrale Bilddaten und technische Beurteilung spektraler Bildgebungssysteme,
- Growy Labs (NL): Wachstumsanalyse und Gesundheitszustand von Pflanzen-Kulturen mittels spektraler Bildgebungslösungen,
- Infineon Technologies Bipolar (DE): Qualitätskontrolle beim Löten von bipolaren Thyristoren mittels spektraler Bildgebung,
- KETMarket (DE): Preparation of Commercial Exploitation of Project Results and Networking with Open European Innovation Ecosystem,
- Netcompany-Intrasoft (LU): Design und Entwicklung der cloudbasierten Bilddatenanalyseplattform und deren Benutzeroberfläche,
- Norsk Elektro Optikk (NO): Herstellung von Hyperspektralkamera-Demonstratoren basierend auf neuartigen Komponenten im Projekt,
- Optotune Switzerland AG (CH): Bereitstellung elektrisch einstellbarer Flüssiglinsen, 2D-Spiegel und Pixel-Shifter,
- Robotnik Automation (ES): Autonomes Fahren im Gelände auf Basis von Spektralbilddaten,
- SILIOS Technologies (FR): Entwurf, Herstellung und Charakterisierung von Multispektralsensoren für die verschiedenen Anwendungen,
- Stichting Wageningen Research (NL): Spektralbildgebung für die Landwirtschaft inklusive Datenanalyse und Demonstratorentwicklung.
Quelle und Bild: www.iws.fraunhofer.de
