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Uns fällt es leicht visuelle Informationen wie Orte, Objekte und Personen auf Bildern zu erkennen und zu unterscheiden. Computer haben es traditionell schwerer, diese Bilder zu verstehen. Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (KI), Deep Learning und Bilderkennungssoftware sind sie jedoch inzwischen in der Lage die visuellen Informationen zu entschlüsseln.
Eine wirksame KI-Bilderkennungssoftware dekodiert nicht nur Bilder, sondern hat auch eine Vorhersagefähigkeit. Software und Anwendungen, die für die Interpretation von Bildern trainiert sind, sind intelligent genug, um Orte, Personen, Handschriften, Objekte und Aktionen in Bildern oder Videos zu identifizieren. Das eröffnet viele Möglichkeiten für den Einsatz von KI im Unternehmen.
Erfahren Sie in diesem Artikel, wie Maschinen das Sehen lernen, wo sich KI-Bilderkennung im Unternehmen rechnet und wie Sie den Einstieg richtig angehen.
Wie funktioniert die automatische Bilderkennung?
Der Prozess der Bilderkennung beginnt mit dem Sammeln und Organisieren der Rohdaten. Das Organisieren von Daten bedeutet, jedes Bild zu kategorisieren und seine physischen Merkmale zu extrahieren. So wie wir Menschen lernen, neue Elemente zu identifizieren, indem wir sie anschauen und Besonderheiten erkennen, tun dies auch Computer, indem sie das Bild in einem Raster oder Vektor verarbeiten, um es zu analysieren.
Diese Daten werden in den maschinellen Lernalgorithmus eingespeist. Damit die künstliche Intelligenz anhand dieser Daten Muster erkennen kann, ist das korrekte Sammeln und Organisieren der Daten entscheidend. Oftmals sind dafür hunderte oder tausende von Bildern notwendig, um die Intelligenz zu trainieren. Diese Phase wird als Machine Learning bezeichnet.
Training mit Machine Learning und neuronalen Netzen
Das Machine Learning ist ein iterativer Prozess. Dabei trainiert sich das System über neuronale Netze selbst. Sie sind der Schlüssel zum Deep Learning und ahmen vereinfacht die Struktur unseres Gehirns nach. Dieses künstliche Gehirn versucht Muster in Daten zu erkennen, um zu entschlüsseln, was auf den Bildern zu sehen ist. Der Algorithmus geht diese Datensätze durch und lernt, wie ein Bild eines bestimmten Objektes aussieht.
Dabei werden Aufgaben wie Bildverarbeitung, Bildklassifizierung, Objekterkennung, Objektsegmentierung, Bildkolorierung, Bildrekonstruktion und Bildsynthese ausgeführt. Nach einer gewissen Trainingszeit wird auf Basis der Testdaten festgestellt, ob die gewünschten Zielergebnisse erreicht wurden.
Das trainierte Modell im Einsatz
Der letzte Schritt besteht darin, das passende Modell zu verwenden, um neue Bilder mit hoher Genauigkeit zu entschlüsseln. Die Algorithmen zur Bilderkennung müssen mit großer Sorgfalt geschrieben werden. Ungeeignete Trainingsdaten, fehlerhafte Kennzeichnungen oder veränderte Aufnahmebedingungen können die Erkennungsqualität deutlich beeinträchtigen.
Der einfache Einstieg in KI: Die 5-Schritte-Checkliste
Unsere kostenlose Checkliste führt Sie in fünf praxisnahen Schritten durch den Einstieg.
Wie wird KI zur Bilderkennung verwendet?
Vielleicht haben Sie selbst schon mal eine Online-Shopping App ausprobiert, mit der sie, Objekte scannen können, um ähnliche Artikel angezeigt zu bekommen. Dann sind Sie schon mit KI in Sachen Bilderkennung in Kontakt gewesen. Dennoch fragen Sie sich vielleicht, warum KI eine führende Rolle bei der Bilderkennung spielt. In diesem Abschnitt werden wir die Antwort auf diese Frage erörtern.
1. Gesichtserkennung
Uns fällt es leicht andere Menschen anhand ihrer charakteristischen Gesichtszüge zu erkennen. Doch auch KI wird darauf trainiert, aus Gesichtern Informationen abzulesen. Gesichtserkennungssysteme können inzwischen Gesichtern einzelnen Menschen zuordnen und so die Identität von Personen feststellen. Dabei wird das Bild mit Millionen von Bildern in der Deep-Learning-Datenbank verglichen, um die Person zu finden. Diese Technologie kommt beispielsweise für das Entsperren von Smartphones zum Einsatz.
Auch wenn es viele Vorteile beim Einsatz dieser Technologie gibt, ist die Erkennung und Analyse des Gesichts ein tiefer Eingriff in die Privatsphäre. Ihr Einsatz im Unternehmen erfordert deshalb eine besonders sorgfältige datenschutzrechtliche Prüfung.
2. Objekterkennung
Wir können zwei Deep-Learning-Techniken verwenden, um die Objekterkennung durchzuführen. Eine besteht darin, ein Modell von Grund auf neu zu trainieren, und die andere wird verwendet, um ein bereits trainiertes Deep-Learning-Modell anzupassen. Basierend auf diesen Modellen können wir viele nützliche Objekterkennungsanwendungen erstellen. Dafür ist ein tiefes Verständnis der mathematischen und maschinellen Lernframeworks erforderlich. Unternehmen nutzen Objekterkennung etwa, um Produkte im Herstellungsprozess zu erfassen, Personen zu zählen oder sicherheitskritische Gegenstände auf Bildern zu identifizieren.
3. Texterkennung
Mit KI lassen sich Bilderkennungssysteme trainieren, um Text auf Bildern zu identifizieren. Das spielt bei der Digitalisierung von historischen Papieren und Büchern eine große Rolle. Es gibt ein ganzes Forschungsgebiet in der künstlichen Intelligenz, das unter OCR (Optical Character Recognition) bekannt ist. Es befasst sich mit der Erstellung von Algorithmen, um den Text aus den Bildern zu extrahieren und ihn in eine bearbeitbare und durchsuchbare Form umzuwandeln.
Aufgaben der automatischen Bilderkennung
Der Einsatz von KI zur Bilderkennung revolutioniert alle Branchen von Einzelhandel und Sicherheit bis hin zu Logistik und Marketing. In diesem Abschnitt werden wir uns mit den Hauptanwendungen der automatischen Bilderkennung beschäftigen.
1. Automatische Bilderkennung bei der visuellen Suche
Die visuelle Suche ermöglicht Online-Suchen mit einem Foto statt mit Text. Google Lens ist das bekannteste Beispiel: Smartphone auf ein Objekt richten und Informationen, Händler oder Bewertungen erhalten. Im E-Commerce setzen Unternehmen dasselbe Prinzip ein, damit Kunden Produkte per Foto statt über das Suchfeld finden.
2. Automatische Bilderkennung zum Organisieren von Bildern
Bilderkennungs-KI analysiert Fotos und Videos nach Personen, Orten und Objekten und ordnet sie automatisch in Kategorien ein. Was privat die Fotosuche erleichtert, nutzen Unternehmen zur automatischen Verschlagwortung großer Bild- und Dokumentbestände, etwa in Dokumentenmanagement-Systemen.
3. Automatische Bilderkennung für die Moderation von Inhalten
User-Generated Content (USG) ist der Baustein vieler Social-Media-Plattformen und Content-Sharing-Communities. Diese milliardenschweren Branchen leben von den Inhalten, die von Millionen von Benutzern erstellt und geteilt werden. Die Überwachung dieser Inhalte, ob sie den Community-Richtlinien entsprechen, stellt eine große Herausforderung dar, die manuell nicht gelöst werden kann.
KI-Bilderkennung hilft bei der automatisierten Moderation von Inhalten. So wird durch Kontrolle, Bewertung und Kategorisierung der geteilten Inhalte sichergestellt, dass sie den Community-Richtlinien entsprechen und dem Hauptziel der Plattform dienen
KI-Bilderkennung im Unternehmen: Anwendungen mit messbarem Nutzen
Der eigentliche Geschäftswert der automatischen Bilderkennung entsteht nicht in Smartphone-Features, sondern in Kernprozessen. Vier Anwendungsfälle haben sich in der Praxis bewährt.
Visuelle Qualitätsprüfung in der Produktion
Kameras erfassen Bauteile direkt in der Fertigungslinie. Ein auf Ihren Produkten trainiertes Modell erkennt Kratzer, Lunker oder Montagefehler in Echtzeit und meldet die Ergebnisse an das Manufacturing Execution System (MES) zurück. Das senkt Ausschuss und Reklamationskosten und entlastet die Sichtprüfung. Anders als das menschliche Auge ermüdet das System nicht und prüft jedes Teil mit gleichbleibender Genauigkeit. Wie das funktioniert, beschreiben wir in unserer Referenz „Automatisierte Defekterkennung mit Computer Vision“.
Schadensbild-Analyse in der Versicherung
Automatische Bilderkennung bewertet eingereichte Schadenfotos, klassifiziert Schadenart und Schwere und liefert eine Einschätzung zur Regulierung. Versicherer bearbeiten Schadenfälle dadurch in Stunden statt Tagen und setzen frei gewordene Kapazitäten für komplexe Fälle ein. Wie das im Produktivbetrieb funktioniert, zeigt unsere Referenz Claim Management mit künstlicher Intelligenz.
E-Commerce
Die automatische Bilderkennung bei der visuellen Suche werden von Unternehmen auch im E-Commerce eingesetzt, um beispielsweise Kunden die Suche nach bestimmten Produkten zu erleichtern. Onlineshops können Kunden damit einen besonderen Service bieten. Anstatt via Suchfeld eine aufwendige Recherche zu starten, kann ein Foto vom gewünschten Produkt hochgeladen werden. Der Kunde bekommt dann blitzschnell eine Vielzahl an Alternativen aus der Produktdatenbank präsentiert.
Medizinische Diagnostik
Medizinische Bilderkennung wird unter anderem in der Radiologie eingesetzt. KI kann Röntgen-, CT- oder MRT-Bilder analysieren und medizinisches Fachpersonal dabei unterstützen, Auffälligkeiten und krankhafte Veränderungen zu erkennen. Auch bei Erkrankungen wie Diabetes oder Alzheimer wird der Einsatz solcher Systeme erforscht. Die Genauigkeit hängt dabei vom Anwendungsfall, den Trainingsdaten und der klinischen Prüfung ab.
Bilderkennungssoftware kaufen oder individuell entwickeln?
Fertige Bilderkennungssoftware und Cloud-APIs liefern gute Ergebnisse bei Standardaufgaben wie allgemeiner Objekterkennung oder Texterkennung. Für den Unternehmenseinsatz stoßen sie jedoch schnell an Grenzen.
Eine individuelle Lösung ist meist dann der richtige Weg, wenn mindestens einer dieser Punkte zutrifft:
- Das Modell muss auf eigenen Bilddaten trainiert werden, etwa auf Ihren Bauteilen, Schadenmustern oder Dokumenttypen
- Die Lösung muss in bestehende Systeme wie MES, ERP oder DMS integriert werden
- Ihre Daten dürfen das Unternehmen nicht verlassen (Datensouveränität, DSGVO, Edge-Deployment in der Produktion)
- Die Erkennung muss in Echtzeit und im laufenden Betrieb funktionieren
Kurz gesagt: Standardsoftware beantwortet die Frage „Was ist auf dem Bild?“. Eine individuelle Lösung beantwortet Ihre Frage: „Ist dieses Bauteil in Ordnung?“ oder „Wie hoch ist dieser Schaden?“.
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In drei Schritten zur eigenen KI-Bilderkennung
Die meisten KI-Projekte scheitern nicht am Modell, sondern am Vorgehen. Deshalb starten wir bei Wilde-IT nicht mit der Technologie, sondern mit drei Fragen: Welcher Prozess soll besser werden? Welche Bilddaten liegen vor? Woran messen wir den Erfolg?
- Machbarkeit klären: Datenlage, Zielmetrik und Wirtschaftlichkeit prüfen, bevor Budget fließt.
- Proof of Concept: Ein Modell auf Ihren realen Daten trainieren und die Erkennungsqualität nachweisen.
- Produktivbetrieb: Integration, Monitoring und Nachtraining sicherstellen, damit aus dem Piloten eine dauerhafte Lösung wird.
KI-Bilderkennung ist der Kategorie Zukunftstechnologie längst entwachsen. Die Frage ist nicht mehr, ob sie funktioniert, sondern in welchem Ihrer Prozesse sie sich zuerst rechnet. Genau das finden wir gemeinsam heraus.
Sie wissen, was Sie erkennen wollen? Wir zeigen Ihnen, wie es geht.
Wir haben bereits erfolgreich KI-Lösungen für Unternehmen umgesetzt und unterstützen Sie gerne auch bei Ihrem Vorhaben.
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