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Die digitale Bildverarbeitung ist derzeit ein hochaktuelles Thema. Sie umfasst eine Vielzahl an computergestützten Lösungen in Bezug auf maschinelles Sehen: Von automatischen optischen Qualitätsanalysen über autonome Fahrzeuge bis hin zu Sicherheitstechnik können Beispiele aus unterschiedlichsten Bereichen aufgelistet werden. Der Bereich Computer Vision ist schwer einzugrenzen und einer rasanten Entwicklung unterworfen. Parallel zu der Evolution von professionellen Systemen breitete sich auch der Markt der kostengünstigen Einplatinenrechner aus. Die günstigen Geräte sind heute sehr populär und zahllose Anwendungsmöglichkeiten rechtfertigen ihre Beliebtheit sowohl unter HobbyentwicklerInnen wie auch Unternehmen. Da ihre Rechenleistung immer stärker wird und sich herkömmlichen Personal Computer annähert, sind sie auch für komplexere Problemlösungen immer besser geeignet und werden somit auch für die Durchführung von unterschiedlichen Bildverarbeitungsaufgaben verwendet. In dieser Masterarbeit mit dem Titel „Evaluierung von Anwendungsbereichen der maschinellen Bildverarbeitung im Kontext von Embedded Systems“ wurden von den weitreichenden Anwendungsgebieten drei voneinander komplett unterschiedliche Beispiele ausgewählt. Eine tiefgehende Analyse dieser Beispielanwendungen hat die technischen Grenzen dieser Einplatinenrechner untersucht, die wirtschaftlichen Vor- und Nachteile, und ihren Einsatz als alternative Lösung zu meist kostenintensiven professionellen Systemen. Die Arbeit hat gezeigt, dass der Raspberry Pi – als Vertreter der Einplatinenrechner – von Anwendung zu Anwendung unterschiedliche Leistungen erbringt und die Erwartungen unterschiedlich gut erfüllt. Anhand von drei Beispielen wurde eine Auflistung von Kriterien erstellt, welche eine Anwendung erfüllen muss, damit ein Einplatinenrechner effektiv angewendet werden kann. Diese Liste kann als Wegweiser fungieren für die Entscheidung, ob eine beliebige Bildverarbeitungsanwendung mit einem Einplatinenrechner wirtschaftlich und technisch realisierbar ist.