همه چیز در مورد «بینایی ماشین»
در این مقاله می‌خوانید
بینایی ماشین چیست؟
بینایی ماشین، زیرشاخه‌ای از بینایی کامپیوتر، به فناوری و روش‌های مورد استفاده برای ارائه بازرسی خودکار مبتنی بر تصویربرداری، کنترل فرآیند و هدایت ربات در کاربردهای صنعتی اشاره دارد. این نرم‌افزار و سخت‌افزار را برای گرفتن و تجزیه و تحلیل تصاویر ترکیب می‌کند و این امکان را برای ماشین‌ها فراهم می‌کند که محیط را شبیه به سیستم بینایی انسان «دیدن» و تفسیر کنند.
سیستم‌های بینایی ماشین معمولاً از دوربین‌ها، نورپردازی، پردازنده‌ها، نرم‌افزارها و الگوریتم‌ها تشکیل می‌شوند. این اجزا در کنار هم برای به دست آوردن تصاویر، پردازش آنها و استخراج اطلاعات ارزشمند با هم کار می کنند. این فناوری در اتوماسیون فرآیندهای مختلف، بهبود دقت و افزایش کارایی در صنایع مختلف بسیار مهم است.
بینایی ماشین و هوش مصنوعی چه ارتباطی با هم دارند؟
بینایی ماشین به طور ذاتی با هوش مصنوعی به ویژه در حوزه پردازش و تجزیه و تحلیل تصویر مرتبط است. الگوریتم های هوش مصنوعی، به ویژه آنهایی که شامل یادگیری ماشینی (ML) و یادگیری عمیق (DL) هستند، در تفسیر داده های گرفته شده توسط سیستم‌های بینایی ماشین بسیار مهم هستند. در اینجا نحوه تعامل آنها آمده است:
ثبت و پردازش و پیش پردازش تصویر
سیستم‌های بینایی ماشین تصاویر را با استفاده از دوربین‌ها ثبت می‌کنند و آنها را برای افزایش کیفیت و حذف نویز از قبل پردازش می‌کنند. در اینجا می‌توان از هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی کیفیت تصویر و اطمینان از ورودی ثابت برای تجزیه و تحلیل بیشتر استفاده کرد.
استخراج ویژگی‌ها
الگوریتم‌های هوش مصنوعی تصاویر از پیش پردازش شده را برای شناسایی و استخراج ویژگی های مرتبط تجزیه و تحلیل می کنند. این مرحله شامل تشخیص لبه‌ها، بافت‌ها، اشکال و الگوهای ضروری برای پردازش بیشتر است.
تشخیص و طبقه‌بندی الگو
با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، سیستم‌های بینایی ماشین می‌توانند الگوها را تشخیص دهند و اشیاء درون تصاویر را طبقه‌بندی کنند. شبکه های عصبی کانولوشن (CNN) به ویژه برای کارهایی مانند تشخیص اشیا، تشخیص چهره و تشخیص ناهنجاری موثر هستند.
تصمیم گیری
هوش مصنوعی با توانمندسازی سیستم‌ها برای تصمیم گیری آگاهانه بر اساس تجزیه و تحلیل تصویر، بینایی ماشین را تقویت می‌کند. به عنوان مثال، در کنترل کیفیت، هوش مصنوعی می تواند تعیین کند که آیا یک محصول معیارهای خاصی را دارد یا نقص دارد.
ادغام هوش مصنوعی با بینایی ماشین منجر به پیشرفت‌های قابل توجهی در زمینه‌های مختلف شده است که تجزیه و تحلیل تصویر و فرآیندهای تصمیم‌گیری پیچیده‌تر و دقیق‌تر را ممکن می‌سازد.
تاریخچه بینایی ماشین
توسعه بینایی ماشین را می توان به دهه 1950 و 1960 ردیابی کرد. تاریخچه بینایی ماشین را می‌توان در چند دوره بررسی کرد.
تحقیق و توسعه اولیه
در دهه 1950، محققان شروع به بررسی پتانسیل کامپیوترها برای پردازش و تفسیر اطلاعات بصری کردند. تلاش‌های اولیه ابتدایی بودند و بر کارهای ساده پردازش تصویر مانند تشخیص لبه و تشخیص الگوی اولیه تمرکز داشتند.
دهه‌های 1960 و 1970
ظهور رایانه‌های قدرتمندتر در دهه 1960 امکان تکنیک‌های پیچیده‌تر پردازش تصویر را فراهم کرد. محققان الگوریتم‌هایی را برای تقسیم‌بندی تصویر، استخراج ویژگی‌ها و تشخیص اشیا ایجاد کردند. اولین کاربردهای تجاری بینایی ماشین در دهه 1970 ظاهر شد. اتوماسیون صنعتی میزبان بیشتر این کاربردها بود.
دهه‌های 1980 و 1990
در این دوره، فناوری‌های بینایی ماشین به بلوغ رسیدند و کاربردهای آنها گسترش یافت. پیشرفت‌ها در فناوری دوربین، حسگرهای تصویر و قدرت محاسباتی، پردازش تصویر دقیق‌تر و سریع‌تر را امکان‌پذیر کرد. صنایعی مانند تولید، الکترونیک و خودرو شروع به پذیرش ماشین بینایی برای کنترل کیفیت، بازرسی و اتوماسیون خط مونتاژ کردند.
دهه 2000 تا کنون
قرن بیست و یکم شاهد پیشرفت‌های سریع در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بوده است که به طور قابل توجهی قابلیت های بینایی ماشین را افزایش داده است. این پیشرفت‌ها، به ویژه یادگیری عمیق، این حوزه را متحول کرده است و امکان تجزیه و تحلیل تصویر پیچیده‌تر و دقیق‌تر را فراهم کرده است. امروزه بینایی ماشین بخش جدایی ناپذیر صنایع مختلف از جمله مراقبت های بهداشتی، کشاورزی، خودروسازی و خرده فروشی است.
کاربردهای بینایی ماشین
بینایی ماشین طیف وسیعی از کاربردها در صنایع مختلف دارد که هر کدام از این فناوری برای دستیابی به اهداف خاص استفاده می کنند. در ادامه برخی از معروف‌ترین کاربردهای بینایی ماشین را بررسی می‌کنیم.
اتوماسیون صنعتی
بینایی ماشین به طور گسترده ای در تولید برای کنترل کیفیت، بازرسی و اتوماسیون فرآیند استفاده می شود. این فناوری تضمین می‌کند که محصولات با شناسایی عیوب، اندازه گیری ابعاد و تأیید فرآیندهای مونتاژ، استانداردهای خاصی را رعایت می کنند. به عنوان مثال، در صنعت خودرو، سیستم‌های بینایی ماشین قطعات را از نظر عیوب بررسی می‌کنند و از ایمنی و قطعات اطمینان حاصل کند.
مراقبت های بهداشتی
در زمینه پزشکی، بینایی ماشین در تشخیص، جراحی و نظارت بر بیمار کمک می‌کند. این امکان تصویربرداری دقیق را برای کاربردهایی مانند رادیولوژی، آسیب شناسی و چشم پزشکی فراهم می کند. به عنوان مثال، سیستم‌های بینایی ماشین می‌توانند تصاویر پزشکی را برای تشخیص ناهنجاری‌هایی مانند تومورها یا بیماری‌های شبکیه با دقت بالا تجزیه و تحلیل کنند.
کشاورزی
بینایی ماشینی با ایجاد امکان کشاورزی دقیق، کشاورزی را متحول می کند. این به پایش محصول، تشخیص بیماری و تخمین عملکرد کمک می‌کند. پهپادهای مجهز به دوربین‌های بینایی ماشین، از مزارع و زمین‌های کشاورزی تصویربرداری می‌کنند و سپس برای بررسی سلامت محصول و شناسایی مناطقی که نیاز به توجه دارند، تجزیه و تحلیل می‌شوند.
خودرو
بینایی ماشین علاوه بر کنترل کیفیت، نقش مهمی در سیستم‌های پیشرفته کمک راننده (ADAS) و وسایل نقلیه خودران دارد. ویژگی هایی مانند هشدار خروج از خط، تشخیص علائم راهنمایی و رانندگی و تشخیص عابر پیاده را فعال می کند و ایمنی خودرو را افزایش می دهد.
خرده فروشی
بینایی ماشین با فعال کردن سیستم های پرداخت خودکار، مدیریت موجودی و تجزیه و تحلیل رفتار مشتری، تجربه خرده فروشی را افزایش می‌دهد. به عنوان مثال، فروشگاه‌های آمازون گو از بینایی ماشین برای شناسایی خودکار اقلامی که مشتریان برداشت می‌کنند و بدون نیاز به فرآیندهای سنتی پرداخت، شارژ می‌کنند، استفاده می‌کنند.
امنیت و نظارت
سیستم‌های بینایی ماشین در امنیت و نظارت برای نظارت و تجزیه و تحلیل فیدهای ویدئویی در زمان واقعی استفاده می‌شوند. آنها می توانند فعالیت های مشکوک را شناسایی کنند، چهره‌ها را تشخیص دهند و افراد را ردیابی کنند و اقدامات امنیتی را در فضاهای عمومی و املاک خصوصی افزایش دهند.
رباتیک
بینایی ماشین جزئی جدایی ناپذیر از سیستم های رباتیک است و به آنها توانایی درک و تعامل با محیط خود را می‌دهد. این ربات‌ها را قادر می‌سازد تا وظایفی مانند تشخیص اشیا، دستکاری و ناوبری را با دقت بالا انجام دهند.
اجزای کلیدی سیستم های بینایی ماشین
یک سیستم بینایی ماشین معمولی از چندین جزء کلیدی تشکیل شده است که هر کدام نقش مهمی در عملکرد کلی دارند.
دوربین ها
دوربین ها ابزار اصلی برای ثبت تصاویر هستند. آنها در انواع مختلفی از جمله اسکن ناحیه ای، اسکن خطی و دوربین‌های سه بعدی وجود دارند که هر کدام برای کاربردهای خاصی مناسب هستند. انتخاب دوربین به عواملی مانند رزولوشن، نرخ فریم و نوع جسم مورد بازرسی بستگی دارد.
نورپردازی
هرچه کیفیت تصاویر بهتر باشد، نتبجه بهتر است. نورپردازی مناسب برای به دست آوردن تصاویر باکیفیت ضروری است. تکنیک‌های مختلف نورپردازی، مانند نور پس‌زمینه، نورپردازی جلو، و نورپردازی ساختاریافته، برای افزایش کنتراست و برجسته کردن ویژگی‌های مورد علاقه استفاده می‌شوند. انتخاب نور بر روی دید عیوب و دقت آنالیز تصویر تاثیر می گذارد.
حسگرهای تصویر
حسگرهای تصویر، مانند دستگاه‌های متصل به شارژ (CCD) و سنسورهای مکمل اکسید فلزی، نیمه‌رسانا (CMOS)، نور را به سیگنال‌های الکتریکی تبدیل می‌کنند. آنها وضوح و حساسیت دوربین را تعیین می‌کنند و کیفیت تصاویر گرفته شده را تحت تأثیر قرار می دهند.
پردازنده ها
پردازنده‌ها، از جمله واحدهای پردازش مرکزی (CPU)، واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) و آرایه های دروازه قابل برنامه ریزی میدانی (FPGA)، وظایف محاسباتی پردازش و تجزیه و تحلیل تصویر را انجام می دهند. انتخاب پردازنده به پیچیدگی و سرعت مورد نیاز برنامه بستگی دارد.
نرم افزار و الگوریتم‌ها
نرم افزارها و الگوریتم‌ها مغز سیستم‌های بینایی ماشین هستند. آنها برای استخراج اطلاعات ارزشمند، تصاویر را پردازش و تجزیه و تحلیل می کنند. این شامل پیش پردازش تصویر، استخراج ویژگی، تشخیص الگو و تصمیم گیری است. الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق به طور فزاینده‌ای برای تجزیه و تحلیل تصویر پیچیده‌تر و دقیق‌تر استفاده می‌شوند.
چالش های آینده در بینایی ماشین
علیرغم پیشرفت‌های بسیار، بینایی ماشین با چالش‌های متعددی مواجه است که برای پیشرفت آتی باید مورد توجه قرار گیرد:
محیط های پیچیده: سیستم‌های بینایی ماشین اغلب در محیط های پیچیده و پویا عمل می‌کنند و دستیابی به عملکرد ثابت را چالش برانگیز می‌کند. تغییرات در نور، شی‌گرایی و شرایط پس زمینه می‌تواند بر کیفیت تصویر و دقت تجزیه و تحلیل تأثیر بگذارد.
پردازش داده ها: حجم داده های تولید شده توسط دوربین های با وضوح بالا می‌تواند بسیار زیاد باشد. پردازش و مدیریت کارآمد داده‌ها برای اطمینان از عملکرد در زمان واقعی و تجزیه و تحلیل دقیق بسیار مهم است.
توسعه الگوریتم: توسعه الگوریتم‌های قوی و دقیق برای برنامه‌های خاص می تواند چالش برانگیز باشد. مدل‌های یادگیری ماشینی به مجموعه داده‌های بزرگی برای آموزش نیاز دارند و اطمینان از تعمیم آنها در سناریوهای مختلف بسیار مهم است.
ادغام با سیستم‌های دیگر: یکپارچه‌سازی سیستم‌های بینایی ماشین با زیرساخت‌های موجود و سایر فن‌آوری‌ها، مانند روباتیک و اینترنت اشیا، نیازمند ارتباطات و قابلیت همکاری یکپارچه است.
چه روندهایی آینده بینایی ماشین را تحت تاثیر قرار خواهند داد؟
پیشرفت‌های هوش مصنوعی
پیشرفت‌های مداوم در هوش مصنوعی، به‌ویژه یادگیری عمیق، قابلیت‌های بینایی ماشین را بیشتر می‌کند. الگوریتم‌ها و مدل‌های بهبود یافته، تجزیه و تحلیل تصویر دقیق‌تر و کارآمدتر را امکان‌پذیر می‌سازد.
محاسبات لبه
استفاده از محاسبات لبه در بینایی ماشین باعث کاهش تأخیر و بهبود عملکرد زمان واقعی می شود. پردازش داده‌ها نزدیک‌تر به منبع (یعنی در لبه) کارایی را افزایش داده و تصمیم‌گیری سریع‌تر را ممکن می‌سازد.
3D Vision
استفاده از فناوری دید سه بعدی در حال رشد است و اطلاعات دقیق تر و دقیق تری در مورد اشیا ارائه می دهد. برنامه های کاربردی در رباتیک، تولید، و مراقبت های بهداشتی از درک عمق و تجزیه و تحلیل فضایی پیشرفته بهره مند خواهند شد.
واقعیت افزوده (AR) و واقعیت مجازی (VR)
بینایی ماشین نقش کلیدی در برنامه‌های AR و VR ایفا می‌کند و تجربه‌های تعاملی و همهجانبه‌تری را ممکن می‌سازد. این امر تشخیص، ردیابی و تعامل در محیط های مجازی را افزایش می دهد.
پایداری
بینایی ماشین می‌تواند با بهینه‌سازی استفاده از منابع، کاهش اتلاف و افزایش بهره‌وری انرژی به تلاش‌های پایداری کمک کند. برنامه‌های کاربردی در کشاورزی، تولید و مدیریت انرژی از این پیشرفت ها بهره‌مند خواهند شد.
بینایی ماشین به صورت خلاصه
بینایی ماشین یک فناوری متحول کننده با طیف گسترده ای از کاربردها در صنایع مختلف است. ادغام آن با هوش مصنوعی به طور قابل توجهی قابلیت های آن را افزایش داده است و امکان تجزیه و تحلیل تصویر و تصمیم گیری دقیق تر و کارآمدتر را فراهم می کند. با ادامه پیشرفت فناوری، بینایی ماشین نقش فزاینده ای مهمی در خودکارسازی فرآیندها، بهبود کیفیت و افزایش بهره وری ایفا خواهد کرد.
آینده بینایی ماشین امیدوار کننده است، با پیشرفت های مداوم در هوش مصنوعی، محاسبات لبه، دید سه بعدی، و AR/VR که نوآوری های بیشتری را پیش می برد. پرداختن به چالش‌های فعلی و استفاده از روندهای نوظهور تضمین می‌کند که بینایی ماشین به تکامل خود ادامه می‌دهد و به پیشرفت تکنولوژی در حوزه‌های مختلف کمک می‌کند.
