BVAu 2020: 7. Jahreskolloquium erstmals als Webkonferenz

Experten diskutieren online über Bildverarbeitung in der Automation

Virtuell statt vor Ort, aber dennoch mit gewohnt hochwertigem Programm: Am 28. Oktober fand das 7. Jahreskolloquium „Bildverarbeitung in der Automation (BVAu 2020)“ statt. Ausrichter war das Institut für industrielle Informationstechnik (inIT) der Technischen Hochschule Ostwestfalen-Lippe. Über 40 Experten aus Wirtschaft und Wissenschaft diskutierten online über die neusten Trends und Entwicklungen der Branche mit dem Fazit: Die industrielle Bildverarbeitung und Mustererkennung bleibt eine Schlüsseltechnologie für zukünftige Produkte und die Basis für intelligente Qualitätssicherungssysteme.

Die BVAu fokussiert auf die neuesten Entwicklungen und Technologien der Bildverarbeitung im Kontext industrieller Automation. Themenschwerpunkte der diesjährigen virtuellen Tagung waren: Vision-Systems-on-Chip und Maschinelles Lernen sowie Deep Learning in der Bildverarbeitung.

Professor Volker Lohweg, Institutsleiter am inIT, begrüßte die Teilnehmer der Webkonferenz und betonte: „Wir freuen uns, auch in diesem Jahr wieder neuste Trends, Erkenntnisse und Ergebnisse aus der Forschung und Anwendung in der Industrie präsentieren und diskutieren zu können. Coronabedingt muss der fachliche Austausch unter unseren Experten zwar virtuell stattfinden, inhaltlich müssen die Teilnehmer der BVAu 2020 aber auf nichts verzichten.“

Die industrielle Bildverarbeitung hat sich als Schlüsseltechnologie in produzierenden Unternehmen und anderen Branchen etabliert. Dies gilt sowohl für den Einsatz in der Qualitätssicherung, der Maschinenzustandsüberwachung, der vorausschauenden Instandhaltung, der Produktanalyse als auch der Mensch-Computer-Interaktion oder der Medizin. Herausforderungen an bildverarbeitende Systeme entstehen insbesondere aus der Anwendung in Automatisierungssystemen. Informationen müssen trotz ressourcenbeschränkter Hardware stabil, sicher und in Prozessechtzeit verarbeitet werden. Die Anwendungsbereiche von industrieller Bildverarbeitung sind dabei vielfältig: Industrielle Mess- und Automatisierungstechnik, Maschinen- und Anlagenbau, Fahrzeuge und Robotik, Assistenzsysteme und Mensch-Maschine-Systeme, Sicherheitstechnik und Biometrie, Life Sciences oder Medizin- und Gesundheitstechnologie. Lohweg erläutert dazu: „Interdisziplinäre Ansätze aus Technik, Biologie und Psychologie ermöglichen neue zukunftsweisende Lösungen. Durch den vermehrten Einsatz von Bildverarbeitung ergeben sich neue Möglichkeiten, aber auch neue zu lösende Herausforderungen.“

Dr. Jens Döge vom Fraunhofer IIS (Institutsteil Entwicklung Adaptiver Systeme EAS) hielt auf der BVAu 2020 die Keynote zum Thema „Latenzarme Überwachung und Regelung von Prozessen mit Vision-Systems-on-Chip“. Darüber hinaus wurden auf dem Jahreskolloquium wieder Beiträge aus der Spitzenforschung sowie Umsetzungen zukunftsweisender Technologien aus der Industrie präsentiert. Die Vorträge behandelten in diesem Jahr die Themenbereiche Klassifikationskonzepte, Objekterkennung/-tracking und Qualitätskontrolle.

„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,“ resümiert Tagungsleiter Prof. Volker Lohweg und zieht aus der Webkonferenz auch eine positive Bilanz: „Die Herausforderung lag in diesem Jahr darin, Interaktivität herzustellen. Wir hatten so aber auch die Möglichkeit, einen größeren Teilnehmerkreis zu erreichen und freuen uns, dass wir die Veranstaltung stattfinden lassen konnten. Die Arbeit aller Beteiligten in der Organisation hat sich sehr gelohnt.“ Die nächste BVAu findet 2022 voraussichtlich wieder im Oktober in Lemgo statt.

Das Kolloquium ist ein Forum für Wissenschaft und Industrie im deutschsprachigen Raum für alle technisch-wissenschaftlichen Fragestellungen rund um die industrielle Bildverarbeitung und Mustererkennung. Unterstützt wird das Kolloquium durch die Initiative „Industrielle Bildverarbeitung OWL". Weitere Informationen: www.jk-bvau.de