04.12.2018

MoonVision: Wiener AI-Startup bringt intelligente Oberflächenerkennung

MoonVision bringt Maschinen nicht nur das Sehen bei, sondern auch, das Gesehene zu verarbeiten. Nach und nach weitet das Wiener AI-Startup die Anwendungsbereiche seiner Plattform aus, über die jetzt Qualitätskontrollen und Oberflächenerkennung möglich sind. Für die Industrie könnte das sehr spannend sein.
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MoonVision hat eine Oberflächenerkennung mit vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten in der Industrie entwickelt.
(c) MoonVision / Screenshot.

Das Wiener AI-Startup MoonVision, das Maschinen das Sehen beibringt, weitet seine Anwendungsfelder immer weiter aus. Beginnend mit der Erkennung von Speisen und Getränken in der Gastronomie – derbrutkasten berichtete – folgten bald auch Lösungen für Logistik und Handel. Das junge Unternehmen gab nun bekannt, dass es nun auch im Bereich der Oberflächenerkennung und Qualitätssicherung aktiv ist. Das besondere ist, dass MoonVisions Plattform nicht nur sehen, sondern das Gesehene auch verarbeiten kann. Nach eigenen Angaben ist MoonVision zudem knapp 100 Prozent präziser als das menschliche Auge.

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MoonVision: “Kleinste Schwachstellen an Oberflächen erkennen.”

Besonders dort, wo ein präzises Auge und Ausdauer gefordert sei, könne die Plattform hilfreich sein. Der Clou: Durch die erfassten Daten lassen sich weitere Prozesse anschließen z.B. Kassen oder andere Maschinen steuern, und weitere Informationen erheben. „Ausgehend von der Schnitzelerkennung für die Gastronomie haben wir unsere Plattform derart weiterentwickelt, dass wir heute bereits kleinste Schwachstellen an Oberflächen über Computer Vision erkennen. Unsere kostengünstige Lösung ist gleichermaßen präzise und einfach in der Handhabung“, so Kamil Kula, Co-Geschäftsführer von MoonVision.

Anwendungsgebiete in der Industrie

Für die neue Lösung von MoonVision sind vielfältige Anwendungsmöglichkeiten denkbar. Etwa könnten damit Industriemaschinen überwacht werden. MoonVision würde in diesem Fall beispielsweise Verschleiß und sogar den Grad des Verschleißes sofort erkennen und signalisieren, wenn einige Teile gewartet oder ausgetauscht werden müssen. Infolgedessen könnten Ausfälle in der industriellen Produktion besser vorgebeugt werden.

Auch bei der Herstellung von Produkten kann MoonVision Fehler erkennen und so die Qualitätskontrolle erheblich verbessern.  „Wir wollen unseren Kunden die Qualitätskontrolle so einfach wie möglich machen. Darum bietet unsere Plattform eine verlässliche, serviceorientierte und ausbaufähige Lösung, um beispielsweise Kratzer zu erkennen und zu typisieren. Damit können selbst Laien augenblicklich erforderliche Aktionen ableiten, ohne extra einen Experten zu Rate ziehen zu müssen“, ergänzt Kula.

Kein teures Equipment benötigt

Bislang waren derartige komplexe Analysen nicht oder nur mit kostspieligem Equipment möglich. MoonVision hat jedoch einen Weg gefunden, Maschinen das Sehen effizient und kostenschonend beizubringen. Oftmals reichen dafür einfache Handykameras. Die Software filtert die Bilder vollautomatisch aus dem Videomaterial und trainiert das System im Hintergrund über Artifical Intelligence. Dafür sind auf Anwenderseite keine spezielle Programmierkenntnisse mehr notwendig.


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Das OroraTech-Führungsteam mit dem Kärntner Co-Founder Thomas Grübler (3.v.l.) | (c) OroraTech
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„Daten zur Landoberflächentemperatur sind ein wichtiges Instrument, um zu verstehen, wie sich Umweltveränderungen auf Ökosysteme und städtische Gebiete auswirken. Wir sind stolz darauf, dass unsere Daten Wissenschaftlern in ganz Deutschland ermöglichen, innovative Lösungen für die Herausforderungen des Klimawandels zu entwickeln“, sagt Lisa-Katharina Habich, Leiterin der Geschäftsentwicklung bei OroraTech.

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Diese Daten leisten einen wertvollen Beitrag für Forschung und Wissenschaft. Sie eröffnen vielfältige Anwendungsmöglichkeiten: von der Überwachung städtischer Wärmemuster zur Förderung einer nachhaltigen Stadtplanung, über Waldbrandprävention bis hin zur Beobachtung der Bewässerung von Nutzpflanzen zur Steigerung der landwirtschaftlichen Produktivität.

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