Hintergrund der Erfindung

Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Identifikation eines Gegenstands. Die Erfindung betrifft weiterhin die Verwendung eines solchen Ver- fahrens bzw. die Verwendung einer solchen Vorrichtung in einer Industriefertigung.

Bei der Fertigung von Gegenständen, insbesondere bei der Fertigung von Blechteilen, wird oftmals ein Gegenstand, insbesondere ein gefertigtes Blechteil, auf- gefunden, das keinem bestimmten Auftrag zuordenbar ist. Das Entsorgen des Gegenstands stellt eine Ressourcenverschwendung dar und birgt darüber hinaus die Gefahr, dass der Gegenstand bei einem bestimmten Auftrag fehlt. Die vollständig manuelle Identifikation des Gegenstands ist jedoch aufwändig und kann oftmals nur von erfahrenen Mitarbeitern erfolgreich vorgenommen werden, die nicht immer präsent sind oder zur Identifikation des Gegenstands von anderen Aufgaben entbunden werden müssen. Eine vollständig maschinelle Identifikation eines Gegenstands scheitert demgegenüber oftmals an unzureichenden Aufnah- men des Gegenstands oder unzureichenden Identifikationsprogrammen.

Aufgabe der Erfindung

Es ist daher Aufgabe der Erfindung, ein Verfahren bzw. eine Vorrichtung bereit zu stellen, die eine effektive Zuordnung eines zufällig aufgefundenen Gegenstands ermöglicht. Weiterhin ist es Aufgabe der Erfindung, eine entsprechende Verwendung des Verfahrens bzw. der Vorrichtung bereitzustellen.

Beschreibung der Erfindung

Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß gelöst durch ein Verfahren gemäß Pa- tentanspruch 1, eine Vorrichtung gemäß Patentanspruch 12 bzw. eine Verwendung gemäß Patentanspruch 16. Die Unteransprüche stellen bevorzugte Weiterbildungen dar.

Die Erfindung betrifft somit ein Verfahren zur Identifikation eines Gegenstands. Der Gegenstand kann in Form eines im Wesentlichen zweidimensionalen Gegenstands, beispielsweise in Form eines ebenen Blechteils, oder in Form eines dreidimensionalen Gegenstands, beispielsweise in Form eines Blechteils mit Umformungen, ausgebildet sein. Die Identifikation erfolgt durch Zuordnung einer Aufnahme des Gegenstands zu hinterlegten Gegenstandsdaten. Diese Gegenstands- daten können in Form von CAD- Daten hinterlegt sein. Das Verfahren weist dabei folgende Verfahrensschritte auf:

A) Erstellen der Aufnahme bzw. Aufnehmen des Gegenstands mit einer Bilder fassungsvorrichtung, wobei die Bilderfassungsvorrichtung in Form einer Kamera ausgebildet sein kann;

B) Ableiten von Aufnahme-Merkmalen aus der Aufnahme anhand eines Aufnahme-Extraktionsalgorithmus;

C) Ableiten von Gegenstands-Merkmalen aus den hinterlegten Gegenstandsdaten anhand eines Gegenstands-Extraktionsalgorithmus; D) Vergleichen der Aufnahme-Merkmale mit den Gegenstands-Merkmalen anhand eines Vergleichsalgorithmus; und

E) Ausgeben einer Zuordnungsinformation der Aufnahme zu den hinterlegten Gegenstandsdaten.

Erfindungsgemäß ist es somit vorgesehen, zumindest eine Information bezüglich der Zuordnung des zu identifizierenden Gegenstands zu hinterlegten Gegenstandsdaten auszugeben. Vorzugsweise wird die Information in Form einer Wahrscheinlichkeitsinformation angegeben, sodass ersichtlich ist, mit welcher Wahr- scheinlichkeit der Gegenstand mit den hinterlegten Gegenstandsdaten übereinstimmt. Die Ausgabe kann z.B. auf einem Bildschirm, einer Datenbrille, oder als Datenübergabe erfolgen. Vorteilhafterweise können mehrere Zuordnungsinformationen mit Angabe der Wahrscheinlichkeit ausgegeben. Es werden erfindungsgemäß sowohl Merkmale aus der Aufnahme als auch aus den hinterlegten Gegenstandsdaten extrahiert. Dies ermöglicht eine besonders zuverlässige Zuordnung der Aufnahme zu den hinterlegten Gegenstandsdaten und somit eine besonders hohe Wahrscheinlichkeit der Identifikation des Gegenstands.

Bevorzugt weist das Verfahren folgenden Verfahrensschritt auf:

F) Auslesen einer Nutzerbewertung der Zuordnungsinformation.

Dann sieht das Verfahren vor, eine Bewertung eines Nutzers bezüglich dieser Zuordnungsinformation auszuiesen. Die Bewertung durch den Nutzer kann z.B. durch Datenübermittlung oder durch eine Eingabevorrichtung, z.B. Taster, Touchscreen, Stimmenaufnahme, Spracherkennung oder ähnliche Eingabevorrichtungen erfolgen. Wenn dem Nutzer zum Beispiel zwei oder mehr Identifikati- onstreffer angezeigt werden, sortiert nach der Wahrscheinlichkeit, so kann der Nutzer diejenige auswählen, die seiner Meinung nach wirklich übereinstimmt. Damit hat er eine Nutzerbewertung abgegeben. Dies kann die Verbesserung zukünftig ausgegebener Zuordnungsinformationen ermöglichen. Ein Aufnahme-Extraktionsalgorithmus kann dabei Daten der Aufnahme einiesen, diese in Abhängigkeit von vorgegebenen Aufnahme-Parametern bearbeiten und Aufnahme-Merkmale in Form von den bearbeiteten Daten ausgeben. Die vorgegebenen Aufnahme-Parameter können sogenannte gewichtete Variablen aufwei- sen. Deren Funktion und Ermittlung wird weiter unten erläutert.

Das Verfahren kann weiter bevorzugt folgenden Verfahrensschritt aufweisen :

H) Verändern, insbesondere Verbessern, insbesondere Optimieren, von Parametern des Aufnahme-Extraktionsalgorithmus, des Gegenstands- Extraktionsalgorithmus und/oder des Vergleichsalgorithmus anhand der

Nutzerbewertung.

Die Parameter können sogenannte gewichtete Variablen aufweisen. Deren Ermittlung und Funktion wird weiter unten erläutert.

Vor, während und/oder nach dem Verfahrensschritt H) wird vorzugsweise folgen der Verfahrensschritt durchgeführt:

G) Speichern der Nutzerbewertung der Zuordnungsinformation in einem Nut- zerbewertungs-Ergebnisspeicher.

Das Speichern der Nutzerbewertung ermöglicht ein Sammeln vieler Nutzerbewertungen, wodurch der Aufnahme-Extraktionsalgorithmus, der Gegenstands- Extraktionsalgorithmus und/oder der Vergleichsalgorithmus signifikant verbesserbar ist/sind.

Der Nutzerbewertungs-Ergebnisspeicher kann Cloud-basierend ausgebildet sein. Mit Cloud-basierend ist hier eine, insbesondere örtlich entfernte, vorzugsweise anonymisierte, Speichervorrichtung gemeint, in der Nutzerbwertungen von mehr als einer, vorteilhafterweise von mehreren hundert oder mehreren tausend un- terschiedlichen Nutzern gespeichert werden. Hierdurch können verschiedene Nutzer unabhängig vom Fertigungsstandort zur Optimierung des Verfahrens beitragen. Es wurde erkannt, dass die beschriebenen Verfahren durchschlagende Erfolge, also Zuordnungsinformationen mit der richtigen Zuordnung mit der höchsten Wahrscheinlichkeit erst bekommen, wenn mehrere zehntausend, insbesondere mehrere hunderttausend Nutzerbewertungen ausgelesen wurden. Eine solche Datenmenge ist für eine einzelne Fertigungsstätte oftmals in einem Jahr nicht erreichbar. Demnach wäre das Verfahren vermutlich uninteressant geblie- ben.

Das Erstellen bzw. Aufnehmen der Aufnahme kann im für das menschliche Auge sichtbaren Wellenlängenbereich erfolgen. Alternativ oder zusätzlich dazu kann das Erstellen der Aufnahme im für das menschliche Auge nicht sichtbaren Wel- lenlängenbereich, beispielsweise im IR-Bereich, im UV-Bereich und/oder im Ultraschall-Bereich, erfolgen.

Im Verfahrensschritt A) können mehrere Aufnahmen des Gegenstands mit der Bilderfassungsvorrichtung aufgenommen werden. Im Verfahrensschritt B) kön- nen die Aufnahme-Merkmale aus mehreren Aufnahmen extrahiert werden. Im Verfahrensschritt E) kann eine Zuordnungsinformation aus mehreren Aufnahmen zu den hinterlegten Gegenständen ausgegeben werden. Es hat sich dabei gezeigt, dass das Erstellen und Verarbeiten mehrerer Aufnahmen die Qualität der Zuordnungsinformation für einen Nutzer erheblich verbessert, da insbesondere der Einfluss von durch die Aufnahmeposition hervorgerufene Artefakte vermindert wird.

Vorzugsweise weist/weisen der Aufnahme-Extraktionsalgorithmus, der Gegenstands-Extraktionsalgorithmus und/oder der Vergleichsalgorithmus einen Algo- rithmus mit mehreren Daten-Aggregations-Routinen auf. Eine Daten- Aggregations-Routine kann ausgelegt sein, mehrere , ermittelte Daten' zu einem neuen Datenpaket zu aggregieren. Das neue Datenpaket kann eine oder mehrere Zahlen oder Vektoren aufweisen. Das neue Datenpaket kann vollständig oder teilweise weiteren Daten-Aggregations-Routinen als„ermittelte Daten" zur Verfü- gung gestellt werden. , Ermittelte Daten' können z.B Aufnahmedaten, Gegenstandsdaten, oder von einer der Daten-Aggregations-Routinen zur Verfügung gestellte Datenpakete sein. Besonders bevorzugt ist/sind der Aufnahme- Extraktionsalgorithmus, der Gegenstands-Extraktionsalgorithmus und/oder der Vergleichsalgorithmus in Form eines Algorithmus mit mehreren verbundenen Da- ten-Aggregations-Routinen ausgebildet. Insbesondere können mehrere hundert, insbesondere mehrere tausend solcher Daten-Aggregations-Routinen miteinander verbunden werden. Die Qualität und Geschwindigkeit des Algorithmus/der Algo- rithmen wird/werden hierdurch deutlich verbessert. Der Aufnahme- Extraktionsalgorithmus, der Gegenstands-Extraktionsalgorithmus und/oder der Vergleichsalgorithmus kann/können eine Funktion mit gewichteten Variablen aufweisen. Eine, insbesondere mehrere, besonders bevorzugt alle Daten- Aggregations-Routinen können ausgelegt sein, mehrere , ermittelte Daten' jeweils mit einer gewichteten Variablen zu kombinieren, insbesondere zu multiplizieren, und so die , ermittelten Daten' zu kombinierten Daten' umzuwandeln dann die kombinierten Daten' zu einem neuen Datenpaket aggregieren, insbesondere zu addieren. Besonders bevorzugt erfolgt die Veränderung der Gewichtung, insbesondere die Veränderung der gewichteten Variablen, anhand der Nutzerbewer- tung. Zur Ermittlung geeigneter gewichteter Variablen kann der Aufnahme- Extraktionsalgorithmus, der Gegenstands-Extraktionsalgorithmus und/oder der Vergleichsalgorithmus durchlaufen werden mit Daten, insbesondere Aufnahme- daten und/oder Gegenstandsdaten, deren Zusammengehörigkeit jeweils bekannt ist. Die Bestimmung der gewichteten Variablen kann dabei, vorzugsweise in einer ersten Phase, getrennt für den Aufnahme-Extraktionsalgorithmus, den Gegenstands-Extraktionsalgorithmus und den Vergleichsalgorithmus erfolgen.

Die Aufnahme-Merkmale und Gegenstands-Merkmale können hierbei selbst Datenpakete, insbesondere mehrere strukturierte Daten, insbesondere Datenvekto- ren oder Daten-Arrays, sein, die selbst wieder , ermittelte Daten' z.B. für den Vergleichsalgorithmus, insbesondere für die Daten-Aggregations-Routinen des Vergleichsalgorithmus, darstellen können. Die genaue Struktur dieser Aufnahme- Merkmale und Gegenstands-Merkmale kann sich durch die maschinelle Auswertung der Nutzerbewertung verändern, insbesondere verbessern, vorzugsweise optimieren.

Indem die durch die Nutzerbewertung eines ersten Nutzers oder einer ersten Gruppe von Nutzern veränderten, insbesondere verbesserten, vorzugsweise op- timierten, gewichteten Variablen cloudbasiert verwaltet werden, können auch weitere Nutzer diese in ihren Algorithmen verwenden und von dem Verfahren profitieren. Die genannten Algorithmen oder ein weiterer neben- oder übergeordneter Algorithmus kann ausgebildet sein, zu überwachen und zu erkennen, wann einer oder alle der Algorithmen mit einer vorgegebenen Häufung Zuordnungsinformationen ausgibt, die vom Nutzer als schlecht bewertet werden, und daraufhin eine Negativmeldung ausgeben. Die Ausgabe kann visuell, z.B. auf einem Bildschirm oder in anderer geeigneter Form, z.B. als Datenausgabe, erfolgen. Der überwachende Algorithmus kann ferner ausgebildet sein, auf die Ausgabe einer solchen Negativmeldung mit einer Verbesserungsroutine zu reagieren, die weitere Eigenschaften oder das Zusammenspiel einer oder mehrerer der genannten Algorithmen verändert.

In weiter bevorzugter Ausgestaltung des Verfahrens liegen die Gegenstands- Merkmale in Form von Konstruktionsdaten, Materialdaten, Oberflächenbeschaffenheitsdaten und/oder Wärmeleitfähigkeitsdaten vor. Der Vergleichsalgorithmus kann das Bilden eines Skalarprodukts und/oder das Bilden einer Differenz zwischen den Aufnahme-Merkmalen und den Gegenstands- Merkmalen umfassen. Die vorgenannten Maßnahmen haben sich als besonders effektiv bei der Zuordnung der Aufnahme-Merkmale zu den Gegenstands- Merkmalen erwiesen.

Weiter bevorzugt umfasst das Ausgeben der Zuordnungsinformation der Aufnahme das Ausgeben mehrerer Zuordnungswahrscheinlichkeiten zu verschiedenen hinterlegten Gegenständen. Ein Nutzer kann dadurch aus verschiedenen Zuordnungsmöglichkeiten wählen. Die Identifikation des Gegenstands ist dadurch mit sehr hoher Erfolgswahrscheinlichkeit durchführbar. Die erfindungsgemäße Aufgabe wird weiterhin gelöst durch eine Vorrichtung zur Identifikation eines Gegenstands durch Zuordnung des Gegenstands zu hinterlegten Gegenstandsdaten, wobei die Vorrichtung Folgendes aufweist:

a) Eine Bilderfassungsvorrichtung zum Erstellen einer Aufnahme des Gegenstands;

b) Eine Aufnahme-Extraktionseinheit mit einem Aufnahme- Extraktionsalgorithmus zum Extrahieren von Aufnahme-Merkmalen aus der Aufnahme;

c) eine Gegenstands-Extraktionseinheit mit einem Gegenstands- Extraktionsalgorithmus zum Extrahieren von Gegenstands-Merkmalen aus den hinterlegten Gegenstandsdaten ;

d) eine Vergleichseinheit mit einem Vergleichsalgorithmus zum Vergleichen der Aufnahme-Merkmale mit den Gegenstands-Merkmalen;

wobei der Aufnahme-Extraktionsalgorithmus, der Gegenstands- Extraktionsalgorithmus und/oder der Vergleichsalgorithmus anhand der Nutzerbewertung optimierbar ausgebildet ist; und

e) eine Ausgabeeinheit zur Ausgabe einer Zuordnungsinformation der mit der Bilderfassungsvorrichtung erstellten Aufnahme zu den hinterlegten Gegenstandsdaten.

Die erfindungsgemäße Vorrichtung ist vorzugsweise zum Durchführen eines hier beschriebenen Verfahrens ausgebildet.

Die Bilderfassungsvorrichtung kann in Form einer Kamera, insbesondere für sichtbares Licht, ausgebildet sein.

Die Vorrichtung kann weiterhin Folgendes aufweisen :

f) eine Eingabeeinheit zum Auslesen einer Nutzerbewertung bezüglich der Zuordnungsinformation.

Weiterhin kann die Vorrichtung Folgendes aufweisen : g) Einen Nutzerbewertungs-Ergebnisspeicher zum Speichern der Nutzerbewertung der Zuordnungsinformation. Der Nutzerbewertungs-Ergebnisspeicher kann Cloud-basiert ausgebildet sein. Der Aufnahme-Extraktionsalgorithmus, der Gegenstands-Extra ktionsalgorithmus und/oder der Vergleichsalgorithmus kann/können in Form eines Algorithmus mit mehreren verbundenen Daten-Aggregations-Routinen ausgebildet sein.

Besonders vorteilhaft kann/können das Verfahren und/oder die Vorrichtung in einer Industriefertigung mit einer computerbasierten Fertigungssteuerung zur Bearbeitung von reflektierenden Gegenständen, insbesondere Blechteilen, Verwendung finden. Die Aufnahmen mit einer Bilderfassungsvorrichtung von Blechteilen sind in der Vergangenheit häufig für eine Identifikation nicht von ausreichender Qualität gewesen, weil sich Konturen nur sehr schwer vom Hintergrund unterscheiden lassen und Lichtreflektionen falsche Konturen Vortäuschen. Des wegen führten Verfahren und Vorrichtungen, die Aufnahmedaten mit Gegen standsdaten ohne die beschriebenen Algorithmen verglichen, bislang zu keinem Erfolg in der Industriefertigung. Mit reflektierenden Gegenständen sind Gegenstände gemeint mit einer glatten Oberfläche, die das Licht so reflektieren, dass bei dem Erstellen der Aufnahme neben den Konturen auch unerwünschte Lichtreflektionen anderer Objekte auftreten können. Beispiel für solche reflektierenden Gegenstände sind Metalle, Glas, Kunststoffe mit glatter Oberfläche, beschichtete Materialien, wie z.B. beschichtete Platten aus Kunststoff, Holz, Metall, Glas etc. Besonders vorteilhaft ist es, wenn die Fertigungssteuerung zumindest teilweise cloudbasiert ist. Dann können Parameter, insbesondere die gewichteten Variablen, zur Veränderung, insbesondere Verbesserung, insbesondere Optimierung, der Algorithmen von einer ersten Fertigungsstätte auch in anderen Fertigungsstätten genutzt werden und umgekehrt. Es ist so eine viel größere Datenbasis vorhanden und die Identifikation für jeden einzelnen Fertigungsbetrieb kann deutlich verbessert werden. Weitere Vorteile der Erfindung ergeben sich aus der Beschreibung und der Zeichnung. Ebenso können die vorstehend genannten und die noch weiter ausgeführten Merkmale erfindungsgemäß jeweils einzeln für sich oder zu mehreren in beliebigen Kombinationen Verwendung finden. Die gezeigte und beschriebene Aus- führungsform ist nicht als abschließend zu verstehen, sondern hat vielmehr beispielhaften Charakter für die Schilderung der Erfindung.

Detaillierte Beschreibung der Erfindung und Zeichnung

Figur 1 zeigt eine schematische Darstellung einer Ausgestaltung des erfindungs- gemäßen Verfahrens bzw. der erfindungsgemäßen Vorrichtung.

Figur 1 zeigt eine Vorrichtung 10 zur Identifikation eines ohne Zuordnung aufgefundenen Gegenstands. Der Gegenstand kann in Form eines Blechteils ausgebildet sein. Zu dem Gegenstand sind Gegenstandsdaten 12 hinterlegt. Um den auf- gefundenen Gegenstand den Gegenstandsdaten 12 zuzuordnen und dadurch zu identifizieren, wird zumindest eine Aufnahme 14 erstellt.

Vorzugsweise sind die Gegenstandsdaten 12 in Form von CAD-Daten hinterlegt, insbesondere in einer Gegenstandsdatenbank 16 in Form einer CAD-Datenbank.

Die Aufnahme 14 wird mit einer Bilderfassungsvorrichtung 18 erstellt. Die Bilderfassungsvorrichtung 18 kann in Form einer Kamera ausgebildet sein.

Die in Figur 1 dargestellte Aufnahme 14 deutet an, dass die Zuordnung einer sol- chen Aufnahme 14 sehr schwierig sein kann. Dies insbesondere, wenn - wie dargestellt - die Aufnahme 14 nur einen Teil des Gegenstands zeigt, die Aufnah me 14 vor einem unruhigen Hintergrund gemacht wird und/oder die Oberflächenbeschaffenheit des Gegenstands das Erstellen der Aufnahme 14 erschwert. Auf die Aufnahme 14 wird ein Aufnahme-Extraktionsalgorithmus 20 angewendet, um Aufnahme-Merkmale 22 zu extrahieren. Dies ist in Figur 1 schematisch anhand des in der Aufnahme 14 strichpunktiert eingerahmten Bereichs angedeutet. Der Aufnahme-Extraktionsalgorithmus 20 ist in einer Aufnahme- Extraktionseinheit 24 hinterlegt. Der Aufnahme-Extraktionsalgorithmus 20 kann miteinander verbundene, insbesondere zueinander gewichtete, Daten- Aggregations-Routinen aufweisen. Auf die Gegenstandsdaten 12 wird ein Gegenstands-Extraktionsalgorithmus 26 angewendet, um Gegenstands-Merkmale 28 zu extrahieren. Dies ist in Figur 1 schematisch anhand des in den Gegenstandsdaten 12 strichpunktiert eingerahmten Bereichs angedeutet. Der Gegenstands-Extraktionsalgorithmus 26 ist in einer Gegenstands-Extraktionseinheit 30 hinterlegt. Der Gegenstands- Extraktionsalgorithmus 26 kann miteinander verbundene, insbesondere zueinander gewichtete, Daten-Aggregations-Routinen aufweisen.

Die Aufnahme-Merkmale 22 und die Gegenstands-Merkmale 28 werden einem Vergleichsalgorithmus 32 zugeführt. Der Vergleichsalgorithmus 32 ist in einer Vergleichseinheit 34 hinterlegt. Der Vergleichsalgorithmus 32 kann miteinander verbundene, insbesondere zueinander gewichtete, Daten-Aggregations-Routinen aufweisen. Vorzugsweise ist der Vergleichsalgorithmus 32 zum Bilden eines Ska- larprodukts bzw. einer Differenz zwischen den Aufnahme-Merkmalen 22 und den Gegenstands-Merkmalen28 ausgebildet.

Als Ergebnis des Vergleichsalgorithmus 32 wird eine Zuordnungsinformation 36 ausgegeben. Die Ausgabe der Zuordnungsinformation erfolgt in einer Ausgabeeinheit 38. Wie in Figur 1 dargestellt, können mehrere Gegenstandsdaten (hier drei; in Figur 1 nicht mit einem Bezugszeichen bezeichnet) angezeigt werden, wobei jeweils die Zuordnungswahrscheinlichkeit (hier 60%, 35% und 5%) zu den jeweiligen Gegenstandsdaten ausgegeben wird. Hierdurch wird einem Nutzer die Zuordnung des aufgefundenen Gegenstands zu Gegenstandsdaten erheblich er leichtert. Um künftige Zuordnungen zu verbessern, d.h. die Qualität zukünftiger Zuordnungsinformationen zu erhöhen, weist die Vorrichtung 10 eine Eingabeeinheit 40 auf. Die Eingabeeinheit 40 ist dazu ausgebildet, eine Nutzerbewertung 42 auszulesen. Die Nutzerbewertung 42 wird dann dazu eingesetzt, den Aufnahme- Extraktionsalgorithmus 20, den Gegenstands-Extraktionsalgorithmus 26 und/oder den Vergleichsalgorithmus 32 bzw. dessen/deren Parameter zu opti mieren. Die Nutzerbewertung 42 kann in einem Nutzerbewertungs-Ergebnisspeicher 44 gespeichert werden, sodass das Verfahren bzw. die Vorrichtung 10 mit einer Vielzahl von Nutzerbewertungen 42 optimierbar ist. Besonders bevorzugt ist da bei der Nutzerbewertungs-Ergebnisspeicher 44 Cloud-basierend ausgebildet. Hierdurch können vorrichtungsübergreifend Nutzerbewertungen 42 in die Opti- mierung des Verfahrens bzw. der Vorrichtung 10 einfließen.

Die Erfindung betrifft mit anderen Worten ein Verfahren und eine Vorrichtung 10 zur Erkennung eines Gegenstands. Dabei wird zumindest eine Aufnahme 14, ins- besondere in Form einer Fotografie, von dem Gegenstand erstellt. Anhand der Aufnahme 14 werden mittels eines Aufnahme-Extraktionsalgorithmus 20 Aufnahme-Merkmale 22 ermittelt. Anhand hinterlegter Gegenstandsdaten 12 werden Gegenstands-Merkmale 28 ermittelt und mit den Aufnahme-Merkmalen 22 verglichen, um eine Zuordnungsinformation 36 auszugeben. Erfindungsgemäß ist es dabei insbesondere vorgesehen, eine Nutzerbewertung 42 sowohl zur Verbesse- rung des Aufnahme-Extraktionsalgorithmus 20 als auch des Gegenstands- Extraktionsalgorithmus 26 vorzusehen. Alternativ oder zusätzlich dazu ist es er findungsgemäß insbesondere vorgesehen, sowohl den Aufnahme- Extraktionsalgorithmus 20 als auch den Gegenstands-Extraktionsalgorithmus 26 auf miteinander verbundenen, vorzugsweise gewichteten, Daten-Aggregations- Routinen basierend auszubilden.

Bezuqszeichenliste

10 Vorrichtung

12 Gegenstandsdaten

14 Aufnahme

16 Gegenstandsdatenbank

18 Bilderfassungsvorrichtung

20 Aufnahme-Extraktionsalgorithmus

22 Aufnahme-Merkmale

24 Aufnahme-Extraktionseinheit

26 Gegenstands-Extraktionsalgorithmus

28 Gegenstands-Merkmale

30 Gegenstands-Extraktionseinheit

32 Vergleichsalgorithmus

34 Vergleichseinheit

36 Zuordnungsinformation

38 Ausgabeeinheit

40 Eingabeeinheit

42 Nutzerbewertung

44 Nutzerbewertungsergebnisspeicher