Cierra entwickelt leistungsstarke Computer-Vision-Lösungen, die visuelle Daten in verwertbare Informationen übersetzen.
Ob industrielle Bildverarbeitung, medizinische Analyse, automatisierte Qualitätskontrolle oder visuelle Navigation – wir setzen Deep-Learning-Modelle und moderne Edge- und Cloud-Infrastrukturen so ein, dass deine Systeme sehen, verstehen und handeln können.
Einsatz mit Präzision und Skalierbarkeit
Computer Vision ist mehr als Objekterkennung – es geht um Kontext, Dynamik und Handlungskompetenz. Unsere Lösungen erkennen nicht nur Muster, sondern verstehen ihre Bedeutung im Prozess. Damit automatisieren wir visuelle Aufgaben, die bislang menschlicher Kontrolle vorbehalten waren – mit hoher Verlässlichkeit, Reaktionsgeschwindigkeit und Auditierbarkeit.
Unsere Leistungen im Bereich Computer Vision
Modellentwicklung & Training
Objekterkennung (YOLOv8, Detectron2, custom CNNs)
Segmentierung (semantic, instance, panoptic)
Klassifikation, OCR, Keypoint Detection
Transfer Learning & Fine-Tuning auf kundenspezifischen Datensätzen
Multimodale Architektur (z. B. Vision + Text)
Edge & Cloud Deployment
CV-Pipelines auf GPU/TPU/CPU (z. B. mit NVIDIA Jetson, Coral, AMD Radeon)
Echtzeit-Inferenz in der Cloud oder vor Ort
Optimierung via TensorRT, ONNX, quantisierte Modelle
Anbindung an Steuerungssysteme, SCADA, Maschinen & Sensorik
Integration in bestehende Prozesse
CV-as-a-Service per API oder lokal
Integration in bestehende MES-, ERP- oder DMS-Systeme
Outputsteuerung für robotische Systeme oder UI-Feedback
Kontextbasierte Trigger-Logik (z. B. automatisches Sortieren, Sperren, Dokumentieren)
Qualitätssicherung & Vision Monitoring
Automatisierte Fehlererkennung in Produktion (z. B. Kratzer, Brüche, Farbabweichung)
Live-Bildvergleiche mit Referenzdatenbanken
Model Confidence Reporting & Alarmierung bei Unsicherheiten
kontinuierliches Retraining & Performance Tracking
Typische Anwendungsfelder
Industrie 4.0 / Smart Manufacturing: Sichtprüfung, Sortierung, Automatisierung
Medizin & Life Sciences: Zell- oder Gewebebildanalyse, Pathologie, Diagnostik
Logistik & Retail: Barcode-/Text-Erkennung, Inventur-Automatisierung, Shelf Analytics
Agrar & Umwelt: Drohnenanalyse, Pflanzenklassifikation, Reifegrad-Erkennung
Sicherheit & Überwachung: Personen- und Objektverfolgung, Anomalie-Detektion, Zutrittsanalyse
Mobilität & Navigation: Fahrspur-/Objekterkennung, visuelle Sensorfusion, Indoor-Navigation
Warum Cierra?
End-to-End-Kapazität: Von Kamera bis Cloud – alles aus einer Hand
Explainable Vision: Modelle mit dokumentierter Performance & nachvollziehbaren Outputs
Echte Produktionsreife: Systeme, die nicht nur auf Benchmarks gut sind, sondern im Alltag zuverlässig funktionieren
Individuelle Skalierbarkeit: Von MVP über Edge-Pilot bis zur globalen Rollout-Infrastruktur
Fazit
Cierra entwickelt Computer-Vision-Systeme, die mehr leisten als nur zu „sehen“. Sie interpretieren, entscheiden und reagieren – in Echtzeit und auf deine Anforderungen abgestimmt.
Unsere Vision: Maschinen, die visuell verstehen. Nicht nur messen, sondern begreifen.
Idealerweise liefern wir mit echten, domänenspezifischen Bilddaten – etwa Kamerastreams, Fotos, Videos oder annotierte Datensätze. Falls noch keine Daten vorhanden sind, unterstützen wir bei der Datenerfassung und Annotation – inklusive Kamerakonfiguration und Edge-Aufbau.
Wir trainieren Modelle explizit mit domänenspezifischen Bildfehlern: Schatten, Unschärfe, Reflexionen oder Verdeckungen werden in der Trainingspipeline berücksichtigt. Zusätzlich bieten wir realitätsnahe Augmentierungen und Confidence-Scoring mit Fallbacks bei unsicherem Output.
Ja. Wir optimieren CV-Modelle für Edge-Deployment auf Geräten wie NVIDIA Jetson, Intel OpenVINO oder Raspberry Pi. Die Auswahl hängt vom Use Case, der Latenz-Anforderung und dem Energieverbrauch ab. Optional auch Hybridlösungen: inference on edge, training in cloud.
Wir nutzen Explainable Vision Techniques wie Grad-CAM, Bounding Box Scoring, Confidence Mapping sowie Vergleich mit Referenzklassen. Diese werden visualisiert oder auditierbar protokolliert – z. B. für medizinische oder industrielle Nachweispflichten.
Je nach Datenlage und Komplexität:
POC/MVP: 3–6 Wochen
Produktionsreife Lösung: 2–3 Monate
Regulatorisch relevante Systeme (z. B. MedTech): individuell je nach Dokumentationspflichten
Wir liefern Tools zur Nachkalibrierung und bieten kontinuierliches Monitoring mit automatisierter Retraining-Option. So bleibt das Modell stabil – auch wenn sich die Realität weiterentwickelt.
Ja – inklusive Multistream-Handling, Frame-Optimierung und Echtzeit-Inferenz (sub-100ms), abhängig von Zielhardware und Modellkomplexität. Wir optimieren die gesamte Pipeline für reaktionskritische Szenarien.
