Rückblick BVF93

93. Heidelberger Bildverarbeitungsforum

© Elisa Berdica
7. Juli 2026, Mannheim

Learning to Sense

Learning to Sense beinhaltet zwei Aspekte.

Zum Einen betreffen Methoden des maschinellen Lernens nicht nur die Bildverarbeitung selbst, sondern auch die Bildaufnahme von der Beleuchtung, über optische Elemente bis hin zur Auswahl und den Eigenschaften der Bildsensorik. Was können KI-Methoden heute und in absehbarer Zukunft hier beitragen?

Zum Zweiten können durch die Weiterentwicklung der Hardwarearchitekturen und Methoden immer mehr Teile des maschinellen Lernens direkt in intelligenten Kameras durchgeführt werden. Welche Fortschritte in diesem Bereich können heute in der industriellen Praxis schon erfolgreich eingesetzt werden?

Nach einer Einführung in die Grundlagen, die man für die praktische Anwendung wissen sollte, wurden die wichtigsten Innovationen bei Lichtquellen, Filtern, Optiken und weiteren optischen Komponenten vorgestellt. Ziel des Forums war es, dem Teilnehmer das Wissen zu vermitteln, aus der verwirrenden Fülle an Komponenten gezielt diejenigen auszusuchen, die optimale Ergebnisse für seine Aufgabenstellung liefern.

Vorträge

11:00 Vorstellung der lokalen Gastgeber - Universität Mannheim und Basler AG, Standort Mannheim
Prof. Dr. C. Hertling, Dekan der Fakultät für Wirtschaftsmathemamtik und Wirtschaftsinformatik, Universität Mannheim
Dr. H. Singpiel, Basler AG, Standort Mannheim
11:15 Hochleistungs-Computer-Vision: Architekturen der nächsten Generation
T. Möller, Basler AG
Abstract
12:00 Optimierung von Sensoren unter Berücksichtigung der Robustheit
Prof. Dr. M. Keuper, Universität Mannheim
Abstract
13:45 Simulation der Bildverarbeitung bis hin zur Generation von synthetischen Bilder fürs KI-Training
J. Basler, Basler AG
Abstract
14:20 Wenn Standardmodelle scheitern: Wie wir maßgeschneiderte Industrie-Modelle mit Generativer KI effizient und robust trainieren
Dr. S. Wanner, Artificial Pixels, Heidelberg
Abstract
15:45 Automatisierte Hygieneüberwachung: Eine Deep-Learning-Pipeline zur robusten und zuverlässigen Erkennung von Kolonien auf Agarplatten
Prof. Dr.-Ing. O. Wasenmüller, Technische Hochschule Mannheim.
Abstract
16:20 Embedded Light Field Imaging
M. Engel, Vision Components GmbH, Ettlingen
Abstract