کامپیوترها در برابر انسان‌ها درک متفاوت از محیط دارند. یک تصویر مثلاً درکی که ما از تصویر دوربین مدار بسته یا وب‌کم، داریم کاملاً متفاوت از آنچه کامپیوتر از این تصاویر می‌فهمد است. از نظر ماشین‌ها این تصاویر تنها مجموعه‌ای از اطلاعات هستند. اما چطور می‌توانیم مفهوم دیدن و مشاهده را آنطور که انسان‌ها درک می‌کنند به ماشین آموزش دهیم؟
«بینایی ماشین» (Computer Vision) مفهومی است که فرایند «دیدن» را در سیستمهای هوشمند، امکان‌پذیر می‌نماید که به کمک آن می‌توان بسیاری از فعالیت‌ها که نیازمند شناخت بصری است را به طور خودکار انجام داد.
کامپیوترها چشم باز می‌کنند
با بالغ شدن اینترنت در دهه 1990 و در دسترس قرار گرفتن مجموعه‌های زیادی از تصاویر به صورت آنلاین؛ امکان جهت تجزیه و تحلیل تصاویر و توسعه مدل‌های بینایی ماشین رونق گرفت. همچنین، پیشرفت‌های سخت‌افزاری در کنار مجموعه داده‌های در حال رشد باعث شد ماشین‌ها بتوانند اجسام متنوعی را در عکس‌ها و فیلم‌ها شناسایی کنند.
در دهه‌های اخیر، تأثیرات این پیشرفت‌ها در زمینه بینایی ماشین، حیرت‌انگیز بوده بطوری‌که سیستمهای امروزی در تشخیص و واکنش سریع به ورودی‌های بصری دقیق‌تر از انسان عمل می‌نمایند. درواقع، دید ماشینی از کنترل کیفیت در تولید گرفته تا وسایل نقلیه خودران که در محیط‌های پیچیده حرکت می‌کنند، صنایع را با افزایش کارایی، دقت و ایمنی متحول می‌کند. همچنین، با پیشرفت در یادگیری عمیق و پردازش تصویر، کاربردهای بالقوه هوش مصنوعی تقریباً بی‌حد و حصر است و راه را برای سیستمهای هوشمندتر و پاسخگوتر هموار می‌کند که می‌توانند اطلاعات بصری را در زمان واقعی تجزیه و تحلیل کرده و عمل کنند. از این رو، در ادامه بیشتر به این موضوع می‌پردازیم.
تاریخچه بینایی ماشین
بینایی ماشین یکی از شاخه‌های مهم علم رایانه و هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها و برنامه‌ها امکان می‌دهد تا از طریق تصاویر و ویدئوها اطلاعات را استخراج کنند و آن‌ها را تحلیل کنند. تاریخچه این حوزه به چندین دهه قبل برمی‌گردد:
دهه 1950-1960: آغازهای اولیه
ریشه‌های بینایی کامپیوتری به دهه‌های 1950 و 1960 برمی‌گردد، زمانی که محققان برای اولین بار شروع به کشف ایده آموزش رایانه‌ها برای درک و تفسیر داده‌های بصری کردند.
«پرسپترون»، یک شبکه عصبی مصنوعی اولیه که توسط فرانک روزنبلات توسعه یافت، پایه و اساس سیستمهای بینایی رایانه‌ای مبتنی بر شبکه‌های عصبی بعدی را گذاشت.
نخستین اسکنر تصویر توسط کامپیوتر، یک اسکنر استوانه‌ای بود که در سال ۱۹۵۷ توسط تیمی به سرپرستی «راسل کیریش» ساخته شد. اولین تصویری که با این ماشین اسکن شد، عکس، فرزند ۳ماهه کیریش بود که رزولیشن برابر ۱۷۶ پیکسل داشت.
«لری رابرتز»، پدر بینایی کامپیوتر، فرآیند به دست آوردن اطلاعات سه‌بعدی در مورد اجسام چندوجهی را از عکس‌های دوبعدی توضیح داد.
«ماروین مینسکی» به کمک دانشجوی کارشناسی‌ارشد خود، یک دوربین را به کامپیوتر متصل کرده و تلاش کردند به گونه‌ای برنامه‌ریزی کنند که کامپیوتر آنچه را که مشاهده می‌کند را توضیح دهد.
دهه 1950-1960: آغازهای اولیه
دهه 1970 تا 1980: تشخیص لبه و استخراج ویژگی
در این دوره، محققان بر روی توسعه الگوریتم‌هایی برای تشخیص لبه و استخراج ویژگی از تصاویر متمرکز شدنده بودند. این تکنیک‌ها زمینه را برای کارهای پیشرفته‌تر بینایی کامپیوتری فراهم کردند.
توسعه روش‌هایی مثل «آشکارساز لبه Canny» یک اپراتور تشخیص لبه که از یک الگوریتم چند مرحله‌ای برای تشخیص طیف گسترده‌ای از لبه‌ها در تصاویر استفاده می‌کند و «تبدیل Hough» تکنیکی که برای تشخیص اشکال هندسی ساده در تصاویر استفاده می‌شود.
«کونیهیکو فوکوشیما» معماری «neocognitron» که پایه و اساس شبکه‌های عصبی پیچشی است، را مطرح کرد.
دهه 1970 تا 1980: تشخیص لبه و استخراج ویژگی
دهه 1980 تا 1990: تشخیص اشیا و یادگیری ماشین
محققان شروع به تحقیق در حوزه تشخیص اشیا و درک صحنه با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین کردند.
شبکه عصبی «Cascade-Correlation» یک معماری و الگوریتم یادگیری مولد، نظارت شده برای شبکه‌های عصبی مصنوعی و توسعه الگوریتم تغییر ویژگی متغیر مقیاس (SIFT) نقاط عطف مهمی بودند.
«مدل‌های مخلوط گاوسی» (GMM) همچنین برای خوشه‌بندی و مدل‌سازی داده‌های بصری محبوب شد.
دهه 1980 تا 1990: تشخیص اشیا و یادگیری ماشین
اواخر دهه 2000-2010: انقلاب یادگیری عمیق
• پیشرفت در یادگیری عمیق، به ویژه شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) بینایی کامپیوتر را متحول کرد. CNNها در کارهای طبقه‌بندی تصاویر بسیار مؤثر بودند.
• پروژه ImageNet چالش تشخیص تصویری در مقیاس بزرگ (ILSVRC) نقش مهمی در پیشبرد یادگیری عمیق در بینایی رایانه ایفا کرد. و معماری‌های برجسته‌ای مانند AlexNet، VGGNet و ResNet ظهور کردند.
• یادگیری عمیق راه را برای طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها، از جمله تشخیص اشیا، تقسیم‌بندی تصویر و تولید تصویر هموار کرد.
• گوگل یک برنامه تشخیص تصویر برای جستجو بر اساس تصاویر گرفته شده توسط تلفن‌های همراه تحت عنوان Goggles منتشر کرد.
• برای کمک به برچسب زدن عکس‌ها، فیس‌بوک از تشخیص چهره بهره گرفت.
اواخر دهه 2000-2010: انقلاب یادگیری عمیق
دهه 2010 تا کنون: پیشرفت در یادگیری عمیق و فراتر از آن
• تکنیک‌های یادگیری انتقالی، مانند تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش دیده، در بینایی کامپیوتر رایج شده‌اند.
• شبکه‌های متخاصم مولد (GAN) برای تولید تصاویر و ویدیوهای واقعی استفاده شده‌اند.
• مکانیسم‌های توجه، همان‌طور که در مدل‌های ترانسفورماتور دیده می‌شود، برای وظایف بینایی کامپیوتری به کار گرفته شده‌اند.
• توسعه سخت‌افزارهای تخصصی، مانند واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) و واحدهای پردازش تانسور (TPUs)، آموزش شبکه‌های عصبی عمیق برای بینایی کامپیوتر را تسریع کرده است.
• تشخیص چهره برای کمک به تأیید هویت اسامه بن لادن پس از کشته‌شدن وی در حمله آمریکا مورد استفاده قرار گرفت.
• شبکه عصبی Google Brain تصاویر گربه‌ها را با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق تشخیص داد.
• گوگل، سیستم یادگیری ماشین منبع باز TensorFlow را راه‌اندازی کرد.
• اپل، آیفون X را در سال 2017 عرضه کرد و قابلیت شناسایی چهره را به عنوان یکی از اصلی‌ترین ویژگی‌های جدید این تلفن همراه معرفی نمود.
• آمازون، سیستم تشخیص چهره در لحظه خود را با نام Rekognition به اداره‌های پلیس فروخت.
• اینتل کارت گرافیک Intel Xe را به بازار GPU عرضه کرد.
دهه 2010 تا کنون: پیشرفت در یادگیری عمیق و فراتر از آن
بینایی ماشین چیست؟
بینایی ماشین طیفی از فناوری‌ها و روش‌ها را در بر می‌گیرد که ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا تصاویر را برای کاربردهای مختلف ضبط، پردازش و تجزیه و تحلیل کنند که در ادامه نگاهی عمیق‌تر به اجزا و کاربردهای آن داریم، یکی از اجزای کلیدی بینایی ماشین دوربین‌ها و حسگرها هستند که این دستگاه‌ها داده‌های بصری را ضبط می‌کنند. دوربین‌های با وضوح‌بالا، حسگرهای مادون‌قرمز و تجهیزات تخصصی معمولاً برای جمع‌آوری تصاویر و فیلم‌ها برای تجزیه و تحلیل استفاده می‌شوند. پس از ثبت تصاویر، الگوریتم‌ها داده‌ها را برای شناسایی الگوها، شناسایی‌اشیا و استخراج اطلاعات مفید تجزیه و تحلیل می‌کنند و تکنیک‌هایی مانند تشخیص لبه، تقسیم‌بندی تصویر و استخراج از ویژگی‌های اساسی هستند. در انتها، یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی در اینجا نقش حیاتی دارند. هنگامی که داده‌ها پردازش می‌شوند، مدل‌ها می‌توانند اطلاعات بصری را تفسیر کنند، اشیاء را تشخیص دهند، کیفیت را ارزیابی کرده، یا حتی نتایج را بر اساس ورودی بصری پیش‌بینی کنند.
تفاوت بینایی ماشین و بینایی کامپیوتر
بینایی ماشین و بینایی کامپیوتر حوزه مرتبط هستند، اما کاربردها و نقاط تمرکز متفاوتی دارند. بینایی ماشین، در درجه اول در صنعت برای اتوماسیون و کنترل کیفیت استفاده می‌شود و عملکرد آن شامل استفاده از دوربین‌ها و حسگرها برای گرفتن تصاویر است که سپس برای تصمیم‌گیری در فرآیندهای تولید، تجزیه و تحلیل می‌شوند و قسمت کاربرد نیز شامل بازرسی قطعات از نظر عیوب، ربات‌های هدایت‌کننده و اسکن بارکد است. اغلب سخت‌افزار و ادغام با ماشین‌آلات بوده در این بخش مورد توجه است.
در حالی که بینایی کامپیوتر، به حوزه وسیع‌تری که به چگونگی درک کامپیوترها از تصاویر یا ویدئوهای دیجیتال است، می‌پردازد که عملکرد آن شامل الگوریتم‌ها و تکنیک‌هایی برای تفسیر و تجزیه و تحلیل داده‌های بصری برای کارهای مختلف است، از برنامه‌های کاربردی آن می‌توان به تشخیص چهره، طبقه‌بندی تصویر و وسایل نقلیه خودران را نام برد که تمرکز بیشتر آن، در مورد الگوریتم‌ها و نرم‌افزارهایی که داده‌های بصری را پردازش می‌کنند، است. به طور خلاصه، بینایی ماشین اغلب زیرمجموعه‌ای از بینایی کامپیوتری است که بر کاربردهای صنعتی متمرکز شده است، در حالی که بینایی کامپیوتری کاربردهای مختلفی فراتر از صنعت را در بر می‌گیرد.
کاربردهای بینایی ماشین
در کارخانه‌ها، سیستمهای بینایی ماشینی محصولات را از نظر عیوب بازرسی کرده و از کیفیت و سازگاری اطمینان حاصل می‌کنند که این امر باعث کاهش ضایعات و افزایش راندمان تولید می‌شود. همچنین، خودروهای خودران برای حرکت در محیط اطراف خود، تشخیص اشیایی مانند عابران پیاده، علائم جاده و موانع در زمان واقعی، به شدت به هوش مصنوعی متکی هستند. به‌علاوه، در تصویربرداری پزشکی، بینایی ماشین به رادیولوژیست‌ها کمک می‌کند تا اسکن‌ها را برای شرایطی مانند تومور یا شکستگی تجزیه و تحلیل کنند و دقت تشخیصی را بهبود بخشد. همچنین در بخش کشاورزی، پهپادهای مجهز به بینایی ماشینی می‌توانند سلامت محصول را بررسی کنند، شرایط خاک را ارزیابی کرده و حتی فرآیندهای برداشت را به طور خودکار انجام دهند و در نتیجه شیوه‌های کشاورزی را بهینه کنند. در انتها، سیستمهای امنیتی از بینایی ماشین برای تشخیص چهره و نظارت بر فعالیت‌ها در محیط‌های مختلف استفاده می‌کنند و ایمنی و کارایی را افزایش می‌دهند. آینده بینایی ماشینی با پیشرفت‌های مداوم در فناوری‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین امیدوارکننده به نظر می‌رسد که انتظار می‌رود قابلیت‌های خود را افزایش دهد برای مثال، نوآوری‌هایی مانند پردازش بلادرنگ و ادغام با دستگاه‌های IoT منجر به سیستمهای بصری و سازگارتر می‌شود و فرصت‌های بیشتری را در زمینه‌های مختلف ایجاد می‌کند. به طور کلی، بینایی ماشین فقط دیدن نیست؛ بلکه در مورد درک و عمل بر روی داده‌های بصری برای هدایت تصمیمات و کارایی هوشمندانه در دنیای همیشه در حال تکامل ما است!
روش‌های پردازش، بینایی ماشین
برای درک بهتر روش‌های پردازش، روش‌های بینایی ماشین؛ در ادامه مروری سریع بر روش‌های پردازش متداول در بینایی ماشین و بینایی کامپیوتر، همراه با روش‌های خاص مورد استفاده در بینایی ماشین را بیان می‌کنیم:
• پیش‌پردازش تصویر
• فیلتر کردن: برای کاهش نویز (به عنوان مثال، فیلترهای گاوسی، میانه).
• Normalization
• تنظیم کنتراست و روشنایی تصویر.
• استخراج ویژگی
• تشخیص لبه: الگوریتم‌هایی مانند Canny یا Sobel برای یافتن مرزها
• تشخیص گوشه: روش‌هایی مانند تشخیص گوشه هریس.
• تقسیم‌بندی تصویر
• آستانه: جداسازی اشیا بر اساس شدت پیکسل.
• خوشه‌بندی
• K-mean یا حوضه برای جداسازی مناطق مختلف.
• شناسایی شی
• آموزش ماشینی: استفاده از طبقه‌بندی‌کننده‌ها (SVM، درخت‌های تصمیم)
• یادگیری عمیق: CNN برای تشخیص الگوهای پیچیده.
• ردیابی
• جریان نوری: تجزیه و تحلیل حرکت بین فریم‌ها.
• فیلترهای کالمان: پیش‌بینی موقعیت بعدی اجسام متحرک.
• تصویر
• دوربین: دوربین‌های CCD یا CMOS برای گرفتن تصاویر.
• نورپردازی: تنظیمات نور مناسب برای افزایش کیفیت تصویر
• بازرسی تصویر
• بازرسی باینری: بررسی وجود یا عدم وجود ویژگی‌ها.
• اندازه‌گیری ابعادی: استفاده از ویژگی‌های هندسی برای اطمینان از مطابقت ابعاد با مشخصات.
• تشخیص الگو، تطبیق الگو، مقایسه ویژگی‌های تصویر با یک الگو.
• خواندن بارکد: اسکن و تفسیر بارکدها یا کدهای QR.
• کنترل کیفیت
• تشخیص عیب: شناسایی عیوب یا ناهماهنگی در محصولات (به عنوان مثال، خط‌وخش، ناهماهنگی).
• تأیید: اطمینان از مطابقت محصولات با استانداردهای از پیش تعریف شده.
• اتوماسیون
• سیستمهای راهنمایی: کمک به روبات‌ها در کارهای ناوبری و دست‌کاری.
• سیستمهای مرتب‌سازی: مرتب‌سازی خودکار موارد بر اساس ویژگی‌های بصری.
کاربردهای اصلی بینایی ماشین در صنعت چیست؟
بینایی ماشین نقش مهمی را در صنایع مختلف ایفا می‌کند و کارایی و دقت را افزایش می‌دهد که در ادامه برخی از کاربردهای کلیدی آن را بیان می‌کنیم:
• کنترل کیفیت: بازرسی خودکار محصولات از نظر نقص و بی‌نظمی در حین تولید.
• رباتیک: کمک به ربات‌ها در انجام وظایفی مانند مونتاژ، چیدن و قراردادن.
• تشخیص شی: تشخیص و شمارش اقلام در خطوط تولید.
• تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده: مراقبت از سلامت تجهیزات برای جلوگیری از خرابی.
• تصویربرداری پزشکی: پشتیبانی از تشخیص از طریق تجزیه و تحلیل تصویر.
• اتوماسیون کشاورزی: نظارت بر سلامت محصول و دسته‌بندی محصولات کشاورزی.
اجزای کلیدی یک سیستم بینایی ماشین چیست؟
بینایی ماشین یک سیستم پیچیده بوده که بر پنج جزء کلیدی متکی است که هر کدام نقشی حیاتی در عملکرد آن ایفا می‌کنند. برای مثال نورپردازی، نورپردازی مناسب برای روشن کردن شی مورد بازرسی یا تجزیه و تحلیل اساسی است. کیفیت، نوع و ترتیب نور می‌تواند به طور قابل‌توجهی بر روی دید ویژگی‌ها در تصویر تأثیر بگذارد و اطمینان حاصل کند که جزئیات واضح بوده و به راحتی قابل‌تشخیص هستند. تکنیک‌های مختلف نورپردازی، مانند نورپردازی پراکنده، نور پس‌زمینه یا ساختاریافته، می‌توانند بسته به کاربرد برای افزایش کنتراست و کاهش سایه‌ها استفاده شوند.
لنز وظیفه فوکوس کردن تصویر بر روی حسگر تصویر را بر عهده دارد. میدان دید و عمق میدان را تعیین می‌کند که برای گرفتن تصاویر واضح و دقیق بسیار مهم هستند. انواع لنزهای مختلف (به عنوان مثال تله فوتو، زاویه باز، ماکرو) ممکن است بر اساس نیازهای خاص برنامه مورد استفاده قرار گیرد که وضوح و دقت مطلوب را در فرآیند تجسم تضمین می‌کند.
حسگر تصویر یک جزء حیاتی است که نور ورودی را به سیگنال‌های دیجیتال تبدیل کرده و تصویری قابل تجزیه و تحلیل ایجاد می‌کند، معمولاً با استفاده از فناوری CCD یا CMOS کار انجام می‌شود که وضوح و حساسیت سنسور مستقیماً بر کیفیت تصاویر گرفته شده تأثیر می‌گذارد. حسگرهای با وضوح‌بالا می‌توانند جزئیات دقیق‌تری را ثبت کنند و برای کاربردهایی که نیاز به دقت دارند ضروری است.
این جزء شامل نرم‌افزار پیچیده‌ای است که تصاویر گرفته شده را برای استخراج اطلاعات معنی‌دار و تصمیم‌گیری آگاهانه تجزیه و تحلیل می‌کند. الگوریتم‌های پردازش تصویر ممکن است شامل تشخیص الگو، تجزیه و تحلیل رنگ و تشخیص عیب و سایر موارد باشد. واحد پردازش بینایی داده‌ها را تفسیر می‌کند و سیستم را قادر می‌سازد تا وظایفی مانند بازرسی کیفیت، مرتب‌سازی یا راهنمایی برای سیستمهای رباتیک را انجام دهد.
سیستم ارتباطات راه‌اندازی بینایی ماشین را با ماشین‌ها یا سیستمهای دیگر متصل می‌کند. این مؤلفه انتقال و ادغام یکپارچه داده‌ها را امکان‌پذیر کرده و اقدامات خودکار را بر اساس تجزیه و تحلیل انجام شده توسط واحد پردازش بینایی تسهیل می‌کند. این فعل‌وانفعالات می‌توانند آلارم‌ها را فعال کنند، بازوهای رباتیک را کنترل کرده یا داده‌های اضافی را از پایگاه‌داده دریافت کنند و سیستم بینایی ماشین را به بخشی جدایی‌ناپذیر از محیط‌های تولید خودکار تبدیل کنند.
این اجزا با هم یک سیستم بینایی ماشین منسجم را ایجاد می‌کنند که قادر به انجام وظایف پیچیده با دقت و قابلیت اطمینان بالا است. با اطمینان از همکاری مؤثر بین روشنایی، لنزها، حسگرها، پردازش و ارتباطات، سازمان‌ها می‌توانند از قدرت بینایی ماشین برای بهبود کارایی و کنترل کیفیت در کاربردهای مختلف استفاده کنند.
چگونه بینایی ماشین با هوش مصنوعی و Industry 4.0 ادغام می‌شود؟
بینایی ماشین نقشی حیاتی در هوش مصنوعی و صنعت ایفا می‌کند و به ماشین‌ها اجازه می‌دهد داده‌های بصری را درک و تفسیر کنند که اتوماسیون و تصمیم‌گیری را افزایش می‌دهد. این فناوری از الگوریتم‌های تصویربرداری پیشرفته و یادگیری ماشینی برای انجام وظایفی مانند کنترل کیفیت و تشخیص عیب استفاده می‌کند و کارایی را تا حد زیادی بهبود می‌بخشد و خطاها را در فرآیندهای تولید به حداقل می‌رساند. این امکان نظارت و ارتباط بی‌درنگ بین ماشین‌ها را فراهم کرده و به سیستمهای تولید هوشمندتر کمک می‌کند که می‌توانند با شرایط متغیر سازگار شوند و عملیات را بهینه کنند. در نتیجه، بینایی ماشین برای دستیابی به اهداف Industry 4. ۰، از جمله افزایش بهره‌وری، ضروری است.
چگونه بینایی ماشین در رباتیک کمک می‌کند؟
بینایی ماشین برای توانمندسازی ربات‌ها برای درک و تعامل با محیط اطراف ضروری است. برای مثال، افزایش انعطاف‌پذیری ربات‌های مجهز به بینایی ماشین می‌توانند با محیط خود سازگار شوند و به طور یکپارچه بین وظایف مختلف از پیش برنامه‌ریزی شده با حداقل زمان توقف جابه‌جا شوند. یک ربات با قابلیت بینایی می‌تواند وظایف چندین ربات نابینا را به نحو احسن انجام دهد. همچنین، ربات‌هایی که از بینایی ماشین استفاده می‌کنند به برنامه‌نویسی کمتری نسبت به همتایان نابینای خود نیاز دارند. به طور معمول، تنها یک برنامه اولیه برای راه‌اندازی مورد نیاز است، در حالی که ربات‌های نابینا باید تحت برنامه‌ریزی مجدد مستمر قرار گیرند تا مهارت‌ها و عملکرد خود را افزایش دهند.
تطبیق‌پذیری
با جهت‌گیری قسمت ماشین بینایی به ربات‌ها اجازه می‌دهد تا قطعات را بدون توجه به جهت آن‌ها مکان‌یابی و دست‌کاری کنند. این سازگاری به این معنی است که ربات‌ها می‌توانند بدون نیاز به موقعیت‌یابی دقیق قطعات، به طور مؤثر عمل کنند.
تشخیص و بازرسی اشیاء
با بینایی ماشین، ربات‌ها می‌توانند طیف وسیعی از موارد را شناسایی، طبقه‌بندی و بازرسی کنند که تولید سریع‌تر و بهبود فرآیندهایی مانند کنترل کیفیت را ممکن می‌سازد.
ناوبری و محلی‌سازی
بینایی ماشین به ربات‌ها در تفسیر داده‌های محیطی برای پیمایش و تعیین مراحل بعدی کمک می‌کند. آن‌ها می‌توانند اطلاعات بصری را برای مکان‌یابی اجزای حیاتی پردازش کنند و به طور ایمن در تنظیمات مختلف مانور دهند.
چگونه بینایی ماشین کیفیت محصول را بهبود می‌بخشد و هزینه‌ها را کاهش می‌دهد؟
بینایی ماشین به طور قابل‌توجهی کیفیت محصول را بهبود می‌بخشد و هزینه‌های عملیاتی را با خودکار کردن فرآیندهای بازرسی کاهش می‌دهد و کنترل کیفیت را سازگارتر و دقیق‌تر می‌کند. در ادامه نگاهی عمیق‌تر به مزایا و قابلیت‌های آن داریم:
بازرسی خودکار
با خودکار کردن فرآیند بازرسی، سیستمهای بینایی ماشین اطمینان حاصل می‌کنند که محصولات به طور مداوم و عینی بررسی می‌شوند. این فناوری تنوع مرتبط با بازرسی‌های انسانی را حذف می‌کند و منجر به استاندارد بالاتری از کنترل کیفیت می‌شود که تولیدکنندگان می‌توانند بر آن تکیه کنند.
تشخیص سریع عیب
یکی از ویژگی‌های برجسته بینایی ماشین، توانایی آن در شناسایی سریع عیوب در طول فرآیند تولید است. تشخیص زودهنگام به این معنی است که تولیدکنندگان می‌توانند مشکلات را قبل از ارسال محصولات به مشتریان برطرف کنند. این رویکرد پیشگیرانه به کاهش خطر فراخوان و بازگشت کمک می‌کند که می‌تواند هم از نظر مالی و هم از نظر شهرت برند پرهزینه باشد.
بازخورد بلادرنگ
سیستمهای بینایی ماشین تجزیه و تحلیل بلادرنگ را ارائه می‌دهند و بازخورد فوری در مورد فرآیند تولید ارائه می‌دهند. این قابلیت سازندگان را قادر می‌سازد تا تنظیمات آنی، بهینه‌سازی گردش کار و کاهش احتمال خطا یا نقص را انجام دهند. در نتیجه، فرآیندهای تولید کارآمدتر می‌شوند که منجر به کاهش نرخ ضایعات و بهبود استفاده از منابع می‌شود.
تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده
فراتر از کنترل کیفیت، سیستمهای بینایی ماشین نیز نقش مهمی در تعمیر و نگهداری پیش‌بینی دارند. با نظارت بر عملکرد تجهیزات و تجزیه و تحلیل داده‌های بصری، این سیستم‌ها می‌توانند خرابی‌های مکانیکی بالقوه را قبل از وقوع شناسایی کنند. این آینده‌نگری به جلوگیری از خرابی غیرمنتظره کمک می‌کند و در نهایت باعث افزایش طول عمر ماشین‌آلات و صرفه‌جویی در هزینه‌های تعمیر می‌شود.
عملیات ساده
ادغام بینایی ماشین در فرآیندهای تولید منجر به کارآمدتر شدن عملیات می‌شود. با بازرسی‌های خودکار و تجزیه و تحلیل داده‌ها در زمان واقعی، شرکت‌ها می‌توانند کارایی کلی گردش کار خود را افزایش دهند. این عملیات بدون درز نه تنها بهره‌وری را افزایش می‌دهد، بلکه به شرکت‌ها کمک می‌کند تا سریع‌تر به تغییرات تقاضا پاسخ دهند.
افزایش رضایت مشتری
شاید یکی از مهم‌ترین مزایای بینایی ماشین تأثیر آن بر رضایت مشتری باشد. تولیدکنندگان با اطمینان از کیفیت بالای محصولات و کاهش شانس رسیدن عیوب به مصرف‌کنندگان، می‌توانند اعتماد و وفاداری ایجاد کنند و احتمال بازگشت مشتریان راضی بیشتر شود که باعث موفقیت بلندمدت تجاری می‌شود.
به طور خلاصه، فناوری بینایی ماشین با افزایش کیفیت محصول و در عین حال کاهش مؤثر هزینه‌ها، تولید را متحول می‌کند. این فناوری با اطمینان از بازرسی‌های دقیق، امکان تشخیص سریع عیب، ارائه بازخورد در زمان واقعی، پشتیبانی از تعمیر و نگهداری پیش‌بینی و ساده‌سازی عملیات، در نهایت منجر به بهبود کارایی و رضایت مشتری بالاتر از طریق تضمین کیفیت دقیق می‌شود.
چه صنایعی بیشترین سود را از بینایی ماشین دارند؟
همان‌طور که گفتیم، بینایی ماشین، شاخه‌ای حیاتی از بینایی کامپیوتر، کاربردهای گسترده‌ای در طیف وسیعی از صنایع پیدا کرده است و چند بخش وجود دارد که به طور قابل‌توجهی از این فناوری نوآورانه سود می‌برند مثل تولید، بینایی ماشین جزء فرآیندهای تولید مدرن است و چندین مزیت را ارائه می‌دهد، بینایی ماشین با نظارت مستمر تجهیزات برای علائم فرسودگی و پارگی، به پیش‌بینی خرابی‌ها قبل از وقوع کمک کرده و امکان تعمیر و نگهداری به‌موقع و کاهش زمان خرابی را فراهم می‌کند. همچنین، سیستمهای بینایی ماشین با توانایی شناسایی عیوب به کوچکی ۰. ۱ میلی‌متر با دقت بیش از ۹۵٪، اطمینان حاصل می‌کنند که محصولات با استانداردهای دقیق کیفیت مطابقت دارند، ضایعات را به حداقل می‌رساند و قابلیت اطمینان را افزایش می‌دهد.
خرده‌فروشی
در خرده‌فروشی، بینایی ماشین جنبه‌های مختلف عملیاتی را افزایش می‌دهد، از جمله سیستمهای پرداخت خودکار، فناوری بینایی کامپیوتری تشخیص سریع و دقیق اقلام، ساده‌سازی فرآیند پرداخت و بهبود تجربه مشتری را امکان‌پذیر می‌کند و همچنین یا نظارت قفسه، سیستمهای بینایی ماشین اقلام موجود را شناسایی کرده و سازماندهی قفسه را ارزیابی می‌کنند، مدیریت موجودی را بهینه کرده و اطمینان می‌دهند مشتریان آنچه را که نیاز دارند پیدا می‌کنند.
بهداشت و درمان
بینایی ماشین در حال متحول کردن بخش مراقبت‌های بهداشتی به روش‌های مختلف است برای مثال بهبود تشخیص پزشکی، تشخیص زودهنگام بیماری‌هایی مانند سرطان و بیماری‌های قلبی از طریق فناوری‌های تصویربرداری پیشرفته امکان‌پذیر می‌شود و مداخلات به موقع را تسهیل می‌کند. مورد دیگر فعال‌کردن درمان شخصی شده است، با تجزیه و تحلیل داده‌های بی‌درنگ از حسگرهای زیستی و سابقه بیمار، بینایی ماشین امکان برنامه‌های درمانی متناسب با نیازهای فردی را فراهم می‌کند.
حمل‌ونقل
در حمل‌ونقل، بینایی ماشین نقش مهمی در افزایش ایمنی و کارایی دارد، سیستمهای بینایی ماشین به ماشین‌های خودران این امکان را می‌دهند که محیط اطراف خود را درک کنند، موانع را شناسایی کنند و در حین ناوبری تصمیمات آگاهانه بگیرند. به‌علاوه، با پیش‌بینی تقاضای مسافر و تجزیه و تحلیل الگوهای ترافیک، بینایی ماشین به تنظیم مسیرها و برنامه‌ها برای بهبود خدمات کمک می‌کند.
کشاورزی
کشاورزان به کمک فناوری بینایی ماشین بر سلامت محصول نظارت می‌کنند، تشخیص زودهنگام بیماری‌ها و آفات از طریق تصاویر هوایی امکان اقدام سریع را فراهم می‌کند و ازدست‌دادن محصول را به حداقل می‌رساند.
سیستمهای بینایی ماشین می‌توانند محصولات رسیده را شناسایی کنند و برداشت خودکار را قادر می‌سازند که کارایی را افزایش داده و هزینه‌های نیروی کار را کاهش می‌دهد.
سایر صنایع سودمند
فراتر از این زمینه‌ها، بینایی ماشین نیز در حال افزایش در صنایع مختلف است برای مثال ارائه نظارت قابل‌اعتماد و تشخیص تهدید در زمان واقعی. ساده‌سازی فرآیندهای تأیید اسناد و کشف تقلب. نظارت بر تجهیزات و زیرساخت‌ها برای بهینه‌سازی عملکرد و ایمنی. همان‌طور که فناوری به پیشرفت خود ادامه می‌دهد، کاربردهای بینایی ماشین بیشتر گسترش می‌یابد و حتی بر صنایع بیشتری تأثیر می‌گذارد و نوآوری را پیش می‌برد.
آخرین روندها در فناوری بینایی ماشین چیست؟
ادغام فزاینده هوش مصنوعی و یادگیری عمیق روند قابل‌توجهی در بینایی ماشین است. این فناوری‌ها به ماشین‌ها اجازه می‌دهند از داده‌ها بیاموزند و عملکرد خود را به طور مستقل افزایش دهند. در نتیجه، سیستمهای بینایی ماشین پیشرفته‌تر می‌توانند عیوب را شناسایی کنند، موجودی انبار را مدیریت کرده و بر فرآیندهای تولید با دقت و سرعت بهبودیافته نظارت کنند. همچنین، استفاده از ماشین بینایی سه‌بعدی 3D Vision در اتوماسیون صنعتی رواج بیشتری می‌یابد. با گرفتن تصاویر سه‌بعدی از اشیاء، دید سه‌بعدی تجزیه و تحلیل دقیق‌تری را در مقایسه با روش‌های دوبعدی سنتی ارائه می‌دهد که این امر به طور گسترده در تضمین کیفیت، اعتبار سنجی مونتاژ و شناسایی شی در صنایعی مانند خودرو و الکترونیک استفاده می‌شود.
دوربین‌های پیشرفته
دوربین‌های بینایی ماشین به سرعت در حال پیشرفت هستند و بسیاری از آن‌ها در حال حاضر دارای وضوح بیش از ۴۵ مگاپیکسل هستند. این دوربین‌های با وضوح‌بالا تصاویر را با سرعت فوق‌العاده بالا ثبت می‌کنند. علاوه بر این، ظهور حسگرهای بینایی مبتنی بر رویداد که تغییرات در روشنایی پیکسل را تشخیص می‌دهند، به بینایی ماشین اجازه می‌دهد تا در محیط‌های کم‌نور به طور مؤثر عمل کند.
ادغام با 5G
ادغام فناوری 5G یکی دیگر از روندهای نوظهور در بینایی ماشین است. 5G سرعت انتقال داده سریع‌تر، تأخیر کمتر و ظرفیت افزایش‌یافته را تسهیل می‌کند. هنگامی که 5G با سیستمهای بینایی ماشین ترکیب می‌شود، انتقال فوری حجم زیادی از داده‌ها را امکان‌پذیر می‌کند که منجر به تصمیم‌گیری سریع‌تر و زمان‌های پاسخگویی برای اتوماسیون صنعتی کارآمد می‌شود.
هوش مصنوعی و آموزش خودکار:
انقلابی در آموزش سیستمهای بینایی ماشین ایجاد می‌کند و به طور قابل‌توجهی مدت‌زمان تمرین را از هفته‌ها به ساعت‌ها کاهش می‌دهد. نرم‌افزار مجهز به هوش مصنوعی می‌تواند به طور مستقل جنبه‌های کلیدی را شناسایی کرده و قوانینی را برای ارزیابی کیفیت محصول تدوین کند و نیاز به توسعه دستی مدل‌های بینایی ماشین را برای هر سناریو تولید به حداقل برساند.
سخن پایانی
در پایان، ادغام هوش مصنوعی و بینایی ماشین، صنایع را متحول می‌کند و ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا دنیای اطراف خود را دیده و تفسیر کنند، درست مانند انسان‌ها. این ترکیب قدرتمند کارایی، دقت و تصمیم‌گیری را افزایش می‌دهد و راه را برای نوآوری‌ها در زمینه‌هایی مانند مراقبت‌های بهداشتی، تولید و سیستمهای مستقل هموار می‌کند. با ادامه پیشرفت فناوری، برنامه‌های کاربردی بالقوه گسترش خواهند یافت و نویدبخش بهبودهای بیشتر در بهره‌وری و ایمنی هستند. استقبال مسئولانه از این نوآوری‌ها برای تضمین آینده‌ای که در آن هوش مصنوعی و بینایی ماشین به طور هماهنگ به نفع جامعه به عنوان یک کل کار کنند، بسیار مهم است.
