Maschinelles Sehen ermöglicht es Computern und Maschinen, visuelle Informationen aus der physischen Welt zu interpretieren und zu verstehen, wodurch die automatische Identifizierung von Objekten, Personen, Mustern und Aktionen ermöglicht wird. Der Hauptzweck der Identifizierung mithilfe maschinellen Sehens besteht darin, die menschliche visuelle Wahrnehmung zu replizieren, jedoch mit höherer Geschwindigkeit, Genauigkeit und Konsistenz. Dabei werden Algorithmen, maschinelles Lernen und Deep-Learning-Techniken genutzt, um Bilder, Videos und Echtzeit-Datenströme zu analysieren und Entscheidungen auf Grundlage der visuellen Eingaben zu treffen.

In der Fertigung werden Bildverarbeitungssysteme eingesetzt, um bestimmte Defekte zu identifizieren, zwischen verschiedenen Elementen zu unterscheiden, Elemente zu zählen, falsch platzierte Komponenten zu erkennen und Teile zu identifizieren, die die erforderlichen Spezifikationen nicht erfüllen. Im Gegensatz zu Inspektionssystemen, die sich in erster Linie auf die Qualitätsbewertung konzentrieren, sind Identifikationssysteme darauf ausgerichtet, Elemente zu quantifizieren und ihre korrekte Platzierung und Menge sicherzustellen. Beispielsweise ist bei der Herstellung von Partikelfiltern die genaue Anzahl der inneren und äußeren Schleifen von entscheidender Bedeutung. Filter, die diese Spezifikationen nicht erfüllen, werden vor der Verpackung identifiziert und entfernt, um sicherzustellen, dass nur konforme Produkte weiterverarbeitet werden. In der Automobilindustrie prüfen Bildverarbeitungssysteme Teile, um sicherzustellen, dass sie vor der Montage genaue Spezifikationen erfüllen, was zu einer höheren Qualität und Zuverlässigkeit des Endfahrzeugs beiträgt. Bildverarbeitung spielt auch in der medizinischen Diagnostik eine entscheidende Rolle. Im Gesundheitswesen wird sie verwendet, um Anomalien in medizinischen Bildern wie Röntgenaufnahmen, MRTs und CT-Scans zu identifizieren. Diese Systeme helfen bei der Früherkennung von Krankheiten wie Krebs, indem sie Muster erkennen, die dem menschlichen Auge möglicherweise entgehen, und verbessern so die Diagnosegenauigkeit erheblich.