Ziel der Entwicklung
Eine große Herausforderung aktueller Augmented-Reality-Anwendungen ist die Bereitstellung der passenden digitalen Daten zum betrachteten Objekt. Soll zur Speicherung dieser Daten ein Schwarz-weiß-Code am Objekt verwendet werden, reicht die Informationsdichte oft nicht aus, um komplexe Informationen wie zum Beispiel 3D-Modelle abzuspeichern. Solche Informationen müssen gegebenenfalls in einer Datenbank hinterlegt werden, zum Abrufen wird dann eine Internetverbindung benötigt. Deswegen sollte ein Code mit höherer Informationsdichte entwickelt werden, der solche Anwendungen ermöglicht. Andererseits kann es je nach Anwendung erwünscht sein, Informationen bereitzustellen ohne dass ein Code am Objekt angebracht werden muss. In diesem Fall soll die passende Information durch ein Bild des Objekts mittels Bilderkennung aus einer Datenbank bereitgestellt werden. Eine Applikation, die beide Ansätze kombiniert, bietet gerade kleinen und mittleren Unternehmen die Möglichkeit, digitale Informationen flexibel und für verschiedenste Anwendungsfälle bereitzustellen.
Vorteile und Lösungen
Es wurde ein neuartiger 3D-Farbbarcode namens Megacode entwickelt. Dieser nutzt im Vergleich zu existierenden Schwarz-weiß-Codes alle drei Farbkanäle des RGB-Farbraums unabhängig voneinander und kann damit die Informationsdichte gegenüber diesen verdreifachen. Zusätzlich wurde der Code durch geschickte Platzierung zusätzlicher Lagemarker so angepasst, dass nicht nur quadratische Codes möglich sind, sondern die Form an die Umgebung angepasst werden kann. Um die Erkennung der einzelnen Farbkomponenten im zu dekodierenden Bild robust gegenüber wechselnden Belichtungsverhältnissen zu machen, wurde ein KI-Modell mittels entsprechender Referenzaufnahmen trainiert. Bei der Evaluierung zeigte sich, dass dieses KI-Modell erfolgreich Aufnahmen unterschiedlicher Belichtungsqualität dekodieren kann.
Zur Umsetzung der Komponente, die mittels Bilderkennung Informationen zum Objekt zur Verfügung stellt, wurde zunächst eine Datenbank mit Beispieldaten erstellt. Es wurde ein Datenbankmanagementsystem entwickelt, das sowohl die mittels Bilderkennung als auch die mittels Megacodes hinterlegten Daten beinhaltet. Außerdem wurde ein KI-Algorithmus implementiert der vom Objekt aufgenommene Bilder mittels Bilderkennung den in der Datenbank hinterlegten Objekten zuordnen kann. Schließlich wurde eine Augmented-Reality-Applikation entwickelt, die in der Lage ist, die zum Objekt hinterlegten Daten, mittels Megacode oder durch Bilderkennung, auszulesen und anzuzeigen.
Zielgruppe und Zielmarkt
Marketingagenturen und Unternehmen im B2C-Bereich erhalten durch die im Vorhaben realisierte Entwicklung eine Komplettlösung für Augmented-Reality-Anwendungen in der Werbung, die mehrere Anwendungsszenarien in einer Softwarelösung abdeckt. Die zweite große Anwendergruppe sind Industrie- und Technik-Unternehmen, die nach intuitiven Lösungen für das Training ihrer Mitarbeiter suchen. Hier hat Augmented Reality bereits Einzug gehalten und wird perspektivisch in den nächsten Jahren weite Verbreitung finden.
