Kapitel Fazit

Praxisbericht.tex

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 	\chapter{Zusammenfassung} \label{chap: zusammenfassung}
 
-		\textcolor{red}{TODO}
+		\section{Funktionalität}
+			Die Herangehensweise funktioniert auf den ausgewählten Testbildern mit guten Verhältnissen sehr gut. Zwar werden bei bestimmten
+			Voraussetzungen einige zufällige, falsche Bildausschnitte detektiert, diese liefern aber einfach keinen Text zurück und werden verworfen.
+			Es können beliebige Rotationen erkannt werden und auch eine Spiegelung des Textes ist theoretisch kein Problem. Außerdem können beliebig
+			viele Codes im selben Bild detektiert werden.
+
+		\section{Probleme}
+			Unterschiedliche, suboptimale Bildverhältnisse können immer noch zu Fehlern führen. Zuerst einmal kann Schrift, die sich zu nah am Rand
+			befindet bei den morphologischen Operationen mit diesem Verschmelzen. Dadurch wird sich nicht mehr erkannt. Außerdem sind sehr schwache
+			Kontraste, z.B. durch ungünstige Beleuchtung, ein Problem. Diese werden evtl. nicht korrekt binarisiert.
+
+			Das größte Problem ist aber die Bildqualität. Sowohl Bildstörungen durch Staub, Beschädigungen und Ähnliches können den Text unlesbar
+			machen. Außerdem muss grundsätzlich genug Beleuchtung vorhanden sein, das ansonsten die Tiefenschärfe des Bildes nicht ausreicht. In sehr
+			seltenen Fällen ist ein Bild außerdem einfach zu verschwommen, um den Text zu erkennen.
+
+		\section{Verbesserungsmöglichkeiten}
+			Grundsätzlich ist es nötig, die genauen Bedingungen vor Ort zu kennen. Damit lassen sich die Parameter des Programms anpassen und das
+			Ergebnis weiter Verbessern.
+
+			Will man noch weiter gehen, wäre auch ein Ansatz mit einem Neuralen Netz denkbar. Dieser erfordert aber viel Rechenleistung, und da der
+			Panel-PC über keine Grafikkarte verfügt, ist dies nur bedingt umsetzbar.
 
 
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