新的“增强现实”方法将如何取代现有的测量技术

光学计量，图像处理，CQ和AR

全球电晕大流行的目前的发展和共存和经济体的扭曲都希望锐化我们的焦点。当您看到智能人士走过街道上立方米的卫生纸，意大利面和面粉的卡车，我们有很明显失去了焦点。

也许这一挑战使新的含义为“减少满足您的需求”一词。在光学计量和图像处理中，作为数据的图像解释导致了破坏性的方法。众所周知的技术，如深度学习，导致新的分类模式，并且在利基中，几年前生产了非常可靠的AI解决方案。
尽管如此，由于不幸的是取消的控制公平将再次出现，测量技术仍然远远落后于此药物开发和病理学中使用的方法。随着电晕的表明，可以通过聚焦和汇集资源来研究和生产在不可想象的时间内的疫苗。这主要是由于革命性的数据分析，它利用现有的大数据池来学习经验并得出新的结论。

也许是许多现有的标准，既定的分销渠道和增值链，以及对基本质量的关注 - 在质量控制中覆盖了我们的观点。与标准相比，这不仅仅是测量值的累积，而且在许多情况下，整体印象，其中几何和纯物理参数不是一切。

对质量确定中的人的方面进行数字化捕捉，以便对其进行评价和分类，仍然是质量控制的目标。由于我们使用传统的测量技术已经有一段时间了，所以我们对几乎所有材料和表面的特性都很熟悉。这些性能是由同样知名的制造工艺、重复出现的质量和相同的已知缺陷产生的。为什么不利用这些发现来重新定义质量的概念呢?现在是时候让我们人类重新回到前台，让整个产品适应我们的需求。一件产品总是由情感决定的，因此我们的个人印象至关重要。

Opto GmbH因此承担了数字化的任务“人类对表面的感知”与solino。结果是一个工具，不仅可以描述表面，但形式和位置，摩擦学，颜色和波浪在一个单一的数据集，只有一个图像采集解决方案。显然，这将消除许多测量仪器，使质量测定更快、更可靠。那么，为什么这个还没有实现呢?一个可能的解释是，担心导致制造商只出售一小部分设备。不符合标准是另一个问题。

由于质量描述是通过比较和从数据集中学习来完成的，因此接受仍然很难传达。但是谷歌也能识别狗和猫之间的区别，只有通过比图像分析方法更好更快地比较数据集。

使用Solino，Opto开发了一种解决方案，该解决方案在方面图像（例如，通过光度立体声记录）的帮助，从而产生数字产品描述。该信息可以直接用作质量标准，或者信息可以反馈到人造图像或对象（AR）的动画表示。还可以仅显示对象的地形和颜色差异，甚至可以创建低反射图像。在所有情况下，只使用一小部分可用信息，但是高估的表示更接近我们对对象的理解而不是抽象数据集。

也许将数据结合起来计算AR表示，再加上数据分析，就是解决方案。在所有情况下，就像任何“计算成像技术”一样，都需要一个合适的利基和合适的任务。与传统测量方法的另一个不同之处是一次性生成数据并相应连接它们所需的时间。使用现有的数据分析方法建立神经网络，只需少量的数据挖掘，就可以获得难以想象的精度。这可以与验收标准、制造数据和工艺预测相关联，从而迅速将AR转化为自动化检测解决方案。由于硬件只是解决方案的一部分，只需要通过反射分析来适应应用程序的大小，solino是组件制造商和系统集成商或机器制造商之间的完美链接。

Opto GmbH在这里定位在这里作为反射分析和创建数据集的技术合作伙伴，以及带有集成光学和照明的即插即用摄像机的硬件合作伙伴，众所周知的成像模块系列。

拥有40年生产特殊显微镜和筛选解决方案的经验，为领先的工业合作伙伴和医疗分析系统制造商提供系列产品，对于一个中型公司来说，永远不要忽视必需品并找到正确的细分市场是非常重要的。通过solino和成像模块，人工智能和传感器的解释已经成功实现。从它们可以很容易地获得AR解决方案。也许这只是巧合，在回归价值观的时代，本质的观点再次变得更加有趣，Opto GmbH的口号“光学解决方案，减少到您的需要”比以往任何时候都更热门。