1. Beeldacquisitie:

* Sensoren: Dit is het ‘oog’ van het systeem. Het omvat de ontwikkeling van sensoren met een hoge resolutie, een hoog dynamisch bereik en potentieel multispectrale sensoren die beelden kunnen vastleggen die vergelijkbaar zijn met de menselijke capaciteiten of deze zelfs overtreffen. Dit omvat het verkennen van verschillende sensortechnologieën, zoals CMOS, CCD en op gebeurtenissen gebaseerde camera's (die efficiënter zijn in het verwerken van veranderingen in het gezichtsveld).

* Optica: Het lenssysteem is cruciaal voor het focussen van licht op de sensoren. Het ontwikkelen van robuuste, aanpasbare en mogelijk zelfs bio-geïnspireerde lenzen (zoals die in het menselijk oog worden aangetroffen) is essentieel voor effectieve beeldverwerving.

2. Beeldverwerking en functie-extractie:

* Voorverwerking: Dit omvat het opschonen van de onbewerkte beeldgegevens, het corrigeren van vervormingen (zoals lensafwijkingen) en het mogelijk verbeteren van specifieke interessante kenmerken. Er wordt gebruik gemaakt van technieken als ruisonderdrukking, onscherpte en contrastverbetering.

* Functie-extractie: Dit is waar het systeem opvallende kenmerken in de afbeelding identificeert. Algoritmen geïnspireerd op het biologische visuele systeem, zoals randdetectie, hoekdetectie en textuuranalyse, worden gebruikt om betekenisvolle informatie te extraheren. Deep learning-technieken, met name convolutionele neurale netwerken (CNN's), hebben een revolutie teweeggebracht op dit gebied, waardoor het automatisch leren van complexe kenmerken uit enorme hoeveelheden gegevens mogelijk is.

* Objectherkenning en begrip van scènes: Dit is het ‘brein’ van het systeem. Er zijn geavanceerde algoritmen nodig om objecten te identificeren, hun relaties (ruimtelijke context) te begrijpen en de algehele scène te interpreteren. Dit omvat objectdetectie, segmentatie, classificatie en scèneparsering. Ook hier speelt deep learning een cruciale rol.

3. Integratie en toepassing:

* Realtime verwerking: Voor veel toepassingen, zoals robotica en autonome voertuigen, is realtime verwerking cruciaal. Dit vereist sterk geoptimaliseerde algoritmen en hardware die in staat is om de rekenvereisten van het verwerken van visuele informatie met hoge snelheden aan te kunnen.

* Hardware- en software-integratie: Een efficiënte integratie van de verschillende componenten – sensoren, processors en software – is essentieel voor een functioneel systeem. Dit omvat het ontwikkelen van efficiënte communicatieprotocollen en interfaces.

* Toepassingen: Kunstmatige visuele systemen worden op een groot aantal gebieden toegepast, waaronder:

* Robotica: Robots in staat stellen te navigeren, objecten te manipuleren en met hun omgeving te communiceren.

* Autonome voertuigen: Het bieden van de ‘ogen’ voor zelfrijdende auto’s.

* Medische beeldvorming: Assisteren bij diagnose en behandeling.

* Toezicht en beveiliging: Gebieden controleren op verdachte activiteiten.

* Virtuele en augmented reality: Het creëren van meeslepende en interactieve ervaringen.

Uitdagingen:

* Computationele complexiteit: Het verwerken van visuele informatie is rekenintensief, vooral voor afbeeldingen met een hoge resolutie en complexe scènes.

* Robuustheid en betrouwbaarheid: Kunstmatige visuele systemen moeten bestand zijn tegen variaties in licht, weersomstandigheden en occlusies.

* Generalisatie: Het vermogen om te generaliseren naar onzichtbare situaties en objecten is een grote uitdaging.

* Energie-efficiëntie: Voor mobiele toepassingen is energie-efficiëntie van cruciaal belang.

* Ethische overwegingen: Het gebruik van kunstmatige visuele systemen roept belangrijke ethische overwegingen op, vooral met betrekking tot privacy en vooringenomenheid.

De ontwikkeling van een werkelijk ‘mensachtig’ kunstmatig visueel systeem blijft een belangrijk langetermijndoel. Er wordt echter aanzienlijke vooruitgang geboekt en de mogelijkheden van kunstmatige visuele systemen worden voortdurend verbeterd. De synergie tussen ontwikkelingen op het gebied van deep learning en hardware blijft dit snel evoluerende vakgebied stimuleren.