Helaas is het analyseren van foto’s zeer tijdrovend en subjectief. Beeldmateriaal bevat echter een schat aan informatie. Door recente ontwikkelingen op het gebied van big data en data science zijn computers inmiddels in staat om foto’s beter te classificeren dan mensen. Bedrijven die deze technologie omarmen zijn in staat om:

• Monteurs beter voorbereid naar klanten toe te sturen
• Machines tijdig van onderhoud te voorzien om defecten te voorkomen
• Kwaliteitscontrole te automatiseren en standaardiseren

Hoe werkt beeldherkenning?

Bij het herkennen van zeer specifieke details op een afbeelding is het belangrijk dat de tool die dit gaat doen goed getraind is. De tool is als een baby: het heeft het vermogen te leren en beter te worden maar zonder training of informatie kan deze niks. Zoals een baby leert wat goed en fout is kan een machine dit ook leren bij bijvoorbeeld het beoordelen van kwaliteit.

Allereerst moet er voor elke categorie waarop geclassificeerd wordt foto’s ingeladen worden die vervolgens handmatig beoordeeld worden. Hierdoor kunnen er verbanden gelegd worden tussen wat bijvoorbeeld goed of fout is. Wanneer een nieuwe foto wordt getoond zoekt de machine dan naar de verbanden die hij eerder heeft gezien om zo tot een score te komen. Dit gaat steeds beter en nauwkeuriger als de machine op de juiste manier en momenten bijgestuurd wordt.

Kwaliteit

Bij het analyseren van foto’s is het niveau van detail dat het algoritme kan herkennen cruciaal. Veel bestaande algoritmes analyseren tot 5 lagen diep, dit betekent dat er zo’n 3000 concepten onderscheiden kunnen worden. Ons algoritme is in staat om 15 lagen diep te analyseren, dit betekent dat er zo’n 4^E17 (400 biljard) concepten onderscheiden kunnen worden. Hierdoor zijn wij in staat de kleinste details te herkennen en dus zeer nauwkeurig en accuraat foto’s te classificeren. Uw data wordt lokaal gehost zodat u alles in eigen beheer houdt. Dit is zeker voor bedrijfsgevoelige data ideaal. Wanneer dit minder van belang is, kan er ook gekozen worden om de data op te slaan in de cloud.

Eindproduct

Uiteindelijk leidt de inzet van beeldherkenning tot een oplossing die automatisch aangeeft welk onderdeel kapot is, een score geeft aan de kwaliteit van het schilderwerk of wanneer onderhoud vereist is. Deze categorieën kunt u zelf kiezen en één van onze data scientists schrijft er dan een geschikt algoritme bij zodat na training van de machine deze zelf nieuwe foto’s correct kan plaatsen.