بینایی ماشین از زمانی که برای اولین بار در اوایل دهه ۱۹۷۰ برای کمک به کارخانهها و کشاورزان در دستهبندی مواد غذایی معرفی شد، راه درازی را پیموده است. مطمئناً، اکنون این یک کار ساده است، اما در آن زمان، این مفهوم انقلابی بود. اکنون بیش از ۵۰ سال گذشته است و بینایی ماشین به روشهایی استفاده میشود که اکثر افراد هرگز نمیتوانستند تصور کنند. در اینجا برخی از آخرین پیشرفتهای بینایی ماشین آورده شده است. اگر قصد خرید با بهترین قیمت دوربین پردازش تصویر ، قیمت دوربین صنعتی ، قیمت دوربین بینایی ماشین و سنسور پردازش تصویر را دارید کافیست به فروشگاه ایمیجین سورس مراجعه کنید.
چگونه بینایی ماشین به جایگاه امروزی خود رسید
با اضافه کردن دوربین و پردازش تصویر، تقریباً به هر سیستم خودکاری میتوان موهبت بینایی ماشین را بخشید. با توانایی جدید دیدن، سیستم میتواند بر اساس آنچه در محیط خود مشاهده میکند، تصمیمگیری کند. در طول قرن گذشته، مهندسان از بینایی ماشین برای ارائه راهحلهای خلاقانه برای چالشهای دیرینه استفاده کردهاند.
از بازرسی کیفیت گرفته تا مرتبسازی محصولات و هدایت رباتها، بینایی ماشین به فناوریهای اتوماسیون کمک کرده است تا کارگران انسانی را از مشاغل خطرناک، کسلکننده و کثیف نجات دهد. بینایی ماشین حتی تشخیص تهدید را برای سیستمهای نظارتی فراهم کرده، وسایل نقلیه خودران را هدایت کرده و بسیاری از زیرساختهای جهان را بازرسی کرده است.
اما جدیدترین پیشرفتها در بینایی ماشین، بهترین پیشرفتها تاکنون هستند. ترکیب بینایی ماشین با فناوریهای قدرتمندی مانند یادگیری ماشین و هوش مصنوعی منجر به سیستمی میشود که صرفاً تصمیمات از پیش برنامهریزیشده نمیگیرد. این سیستمهای جدید بینایی ماشین میتوانند هوش انسانی را تقلید کرده و بر اساس مجموعه دادههای عظیم، انتخابهای هوشمندانهای انجام دهند.
پیشرفتهای اخیر در بینایی ماشین
تصویربرداری سهبعدی: پروفیلسنج لیزری روبشی (پروفیلمتر سهبعدی) از مثلثبندی خطی لیزر برای به دست آوردن و ایجاد یک پروفیل با دقت بالا از سطح یک قطعه، اغلب با حسگر یا قطعه در حال حرکت، استفاده میکند.
بهبود دوربین: تقاضا برای تصویربرداری با وضوح بالاتر و افزایش توان پردازش، نرخ فریم بالاتر برای تصاویر با دادههای بزرگ و رابط کاربری پرسرعت بین دوربین و پردازنده را به دنبال داشته است.
سیستمهای تعبیهشده: دوربینهای هوشمند جدید دارای سیستمهای مبتنی بر GPU با پشتیبانی اضافی از FPGA برای انجام هوش مصنوعی لبهای هستند. سیستمهای محاسباتی مستقل در سطح سرور، هم آموزش و هم استنتاج را برای یادگیری عمیق در قالب دوربین هوشمند اجرا میکنند.
خردهفروشی: فروشگاهها در سال ۲۰۲۲ شاهد افزایش رواج فناوری بینایی کامپیوتر خواهند بود. فروشگاههای خردهفروشی بدون صندوقدار به دوربینهایی مجهز شدهاند که تشخیص میدهند مشتریان چه اقلامی را از قفسهها برمیدارند و به آنها اجازه میدهند از صف صندوق عبور کنند.
محاسبات لبهای: با استفاده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین از مجموعه دادههای عظیم، پردازش دادهها در نزدیکترین فاصله ممکن به منبع، بیش از هر زمان دیگری اهمیت پیدا کرده است. ترکیبی از تصمیمگیری در فضای ابری و روی دستگاه به این سیستمها اجازه میدهد تا فوراً “فکر” کنند.
۷ مورد از برترین کاربردهای بینایی ماشین در آینده
در اینجا هفت کاربرد بینایی ماشین آورده شده است که (طبق تحقیقات بازار ما) به لطف پیشرفتهای اخیر در دوربینها، هوش مصنوعی و چیپستها، شاهد افزایش محبوبیت هستند.
کاربرد شماره ۱ بینایی ماشین در آینده: تشخیص نقص
تشخیص نقص، یک مورد استفاده از بینایی ماشین است که عمدتاً در فرآیندهای بازرسی کیفیت عملیات تولید به کار گرفته میشود. در گذشته، بینایی ماشین غیر هوش مصنوعی برای تشخیص موفقیتآمیز یک نقص توسط سیستم، به یک پایگاه داده با تصاویر تمام نقصهای ممکن نیاز داشت. با این حال، فناوریهای بینایی ماشین امروزی میتوانند بدون نیاز به تصاویر خاص برای آن نقص، تشخیص دهند که چیزی “غیرعادی” است (یعنی تشخیص ناهنجاری).
کاربرد آینده بینایی ماشین شماره ۲: بهینهسازی فرآیند/عملیات
یکی دیگر از موارد استفاده (عمدتاً) بینایی ماشین مرتبط با تولید، بهینهسازی فرآیند/عملیات است. ترکیب دوربینهای بهتر و هوش مصنوعی، روشهای جدیدی را برای دستیابی به یک نتیجه خاص فراهم میکند. به عنوان مثال، رباتها اکنون میتوانند روی کارهای پیچیدهتری با دقت و کارایی بالاتر از انسان کار کنند. نتیجه این است که با فناوری بینایی ماشین، رباتها (یا سایر ماشینآلات) میتوانند کارهایی را انجام دهند که قبلاً به روشی متفاوت انجام میشدند.
کاربرد آینده بینایی ماشین شماره ۳: رانندگی خودکار
بینایی ماشین نقش حیاتی در تلاش برای توسعه خودروهای کاملاً خودران ایفا میکند. شش سطح رانندگی خودران وجود دارد که از 0 (کاملاً دستی) تا 5 (کاملاً خودکار) متغیر است. امروزه اکثر خودروهای (تجاری) در سطوح 1 یا 2 کمک رانندگی ارائه میدهند و تنها تعداد کمی از آنها گزینه سطح 3 را ارائه میدهند . برای رسیدن به سطح 4 یا 5، جهشی وجود دارد که باید در فناوریهای مورد استفاده در خودروها ایجاد شود. سیستمهای دوربین بینایی ماشین بسیار پیشرفته و محاسبات مبتنی بر هوش مصنوعی بخشی از این جهش فناوری هستند.
کاربرد بینایی ماشین شماره ۴: تعیین ابعاد پالت
یکی از موارد کلیدی استفاده از بینایی ماشین در آینده در حوزه لجستیک، تعیین ابعاد پالت است. فناوری جدید دوربین سهبعدی زمان پرواز، اندازهگیری ابعاد پالتهای بارگیریشده را امکانپذیر میکند و در نتیجه زمان صرفشده برای اندازهگیریهای دستی را از بین میبرد و هزینههای احتمالی ناشی از وزنهای ابعادی نادرست را از سوی حاملها به حداقل میرساند.
آخرین پیشرفتهای بینایی ماشین
کاربرد بینایی ماشین شماره ۵: تحلیل وضعیت/حرکت بدن
بینایی ماشین همچنین کاربردهای جدیدی را در حوزه مراقبتهای بهداشتی فراهم میکند. پیشرفت در دقت و کیفیت دوربینها، تجزیه و تحلیل وضعیت بدن و حرکت را امکانپذیر کرده است. اکنون میتوان موقعیت و جهت استخوانها و مفاصل را تنها با استفاده از یک دوربین و بدون تجهیزات اضافی (مانند حسگرها/لوازم جانبی فرسوده) شناسایی کرد. ارگونومی فضای کاری، شیوههای مراقبتهای بهداشتی مانند ارتوپدی و تعامل کلی با حرکات میتوانند از این کاربرد بینایی ماشین بهرهمند شوند.
کاربرد بینایی ماشین شماره ۶: پرداخت خودکار
قرار است بینایی ماشین، تجربه پرداخت خودکار در فروشگاههای خردهفروشی را بهبود بخشد. با استفاده از راهکارهای مبتنی بر بینایی ماشین، زمان مورد نیاز برای پرداخت میتواند به طور قابل توجهی کاهش یابد.
کاربرد آینده بینایی ماشین شماره ۷: شناسایی آلایندهها
شناسایی آلایندهها در محصولات بخش مهمی از ارزیابی کیفیت در صنایع غذایی است، اما حل این فرآیند با رویکرد سنتی بینایی ماشین دشوار است زیرا بسیار کیفی است و به یک پایگاه داده از هر ترکیب آلاینده ممکن نیاز دارد. با این حال، با استفاده از هوش مصنوعی، تغییر رنگها، اشیاء خارجی و سایر ناهنجاریهای این چنینی در غذاهای فرآوری شده را میتوان به طور موثر شناسایی کرد.
ادغام یادگیری عمیق و هوش مصنوعی
ادغام یادگیری عمیق و هوش مصنوعی، بینایی ماشین را متحول کرده است. مدلهای یادگیری عمیق، به ویژه شبکههای عصبی کانولوشن (CNN)، در شناسایی الگوها و درک دادههای بصری پیچیده بسیار مؤثر هستند. این مدلها را میتوان روی مجموعه دادههای گسترده آموزش داد تا وظایفی مانند طبقهبندی تصویر، تشخیص اشیاء و تقسیمبندی معنایی را با دقت استثنایی انجام دهند.
سیستمهای بینایی ماشین مبتنی بر هوش مصنوعی میتوانند یاد بگیرند و با شرایط جدید سازگار شوند و این امر آنها را تطبیقپذیرتر و توانمندتر میکند. این امر منجر به پیشرفتهای چشمگیری در زمینههایی مانند تشخیص نقص شده است، جایی که سیستمها میتوانند نقصهای ظریفی را که قبلاً با روشهای سنتی قابل تشخیص نبودند، شناسایی کنند.
پیشرفتهای اخیر در یادگیری انتقالی و شبکههای مولد تخاصمی (GAN) فرصتهای جدید و هیجانانگیزی را برای بینایی ماشین ایجاد کرده است. یادگیری انتقالی امکان تطبیق مدلهای از پیش آموزشدیده را برای وظایف خاص با حداقل آموزش اضافی فراهم میکند، در حالی که GANها میتوانند تصاویر مصنوعی را هم برای آموزش و هم برای آزمایش ایجاد کنند. این پیشرفتها قابلیتها و کاربردهای بالقوه سیستمهای بینایی ماشین را تا حد زیادی گسترش دادهاند.
محاسبات لبهای و پردازش بلادرنگ
یکی از روندهای اخیر در بینایی ماشین، ادغام محاسبات لبهای است. این شامل پردازش دادهها در نزدیکی منبع، مانند دستگاههای محلی یا سرورهای لبهای، به جای تکیه صرف بر سرورهای ابری متمرکز است. این رویکرد مزایای متعددی از جمله کاهش تأخیر، افزایش حریم خصوصی و بهبود کارایی را ارائه میدهد.
در زمینه بینایی ماشین، محاسبات لبه امکان پردازش و تجزیه و تحلیل تصویر در زمان واقعی را فراهم میکند. این امر به ویژه برای برنامههایی مانند وسایل نقلیه خودران، اتوماسیون صنعتی و نظارت، که در آنها تصمیمگیری فوری ضروری است، بسیار مهم است. سیستمهای بینایی ماشین مبتنی بر لبه میتوانند زمان پردازش را به میزان قابل توجهی کاهش داده و عملکرد کلی برنامههای بلادرنگ را افزایش دهند. 1،6
محاسبات درون حسگری
محاسبات درون حسگری، یکی دیگر از پیشرفتهای پیشرفته در حوزه بینایی ماشین است. این رویکرد، قابلیتهای محاسباتی را مستقیماً در حسگرهای تصویر ادغام میکند و به آنها اجازه میدهد دادهها را قبل از انتقال به پردازنده مرکزی، پیشپردازش و تجزیه و تحلیل کنند.
این امر به طور قابل توجهی سرعت خط لوله پردازش را افزایش داده و میزان دادههایی را که باید توسط سیستمهای پاییندستی پردازش شوند، کاهش میدهد. این امر در کاربردهایی که مصرف کم برق و پردازش سریع بسیار مهم است، بسیار مفید است.
چشماندازهای آینده
آیندهی بینایی ماشین امیدوارکننده است و روندها نشان دهندهی رشد و نوآوری مداوم است. پیشرفتها در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، قابلیتهای سیستمهای بینایی ماشین را بیش از پیش افزایش میدهد و آنها را هوشمندتر و سازگارتر میکند. توسعهی مداوم دوربینهای با وضوح بالاتر و سریعتر، اپتیک بهبود یافته و راهحلهای نوآورانهی نورپردازی، همچنان مرزهای توانایی این سیستمها را جابجا خواهد کرد.
افزایش استفاده از بینایی ماشین در زمینههای نوظهور مانند شهرهای هوشمند، کشاورزی و نظارت بر محیط زیست، فرصتهای جدیدی را ایجاد کرده و نوآوریهای بیشتری را به دنبال خواهد داشت. ادغام بینایی ماشین با سایر فناوریها، مانند اینترنت اشیا (IoT) و 5G، سیستمهای متصلتر و کارآمدتری را نیز ممکن خواهد ساخت.
در نتیجه، فناوری بینایی ماشین از مراحل اولیه آزمایشی خود تا تبدیل شدن به بخش جداییناپذیر صنایع مختلف، پیشرفت چشمگیری داشته است. تکامل آن با پیشرفتهای قابل توجه در فناوری تصویربرداری، ادغام با هوش مصنوعی و گسترش کاربردها مشخص میشود.
با ادامه تکامل بینایی ماشین، نویدبخش نقشی حیاتی در پیشبرد اتوماسیون، بهبود کارایی و فعالسازی کاربردهای جدید در زمینههای متنوع است. آینده بینایی ماشین روشن است و تحقیقات و توسعههای مداوم، پتانسیل بیشتری را برای این فناوری متحولکننده ایجاد خواهد کرد.
هوش مصنوعی و بینایی ماشین صنعتی
محاسبات لبهایِ قدرتمند و رو به رشد ، به علاوهی جهانی رو به رشد از مدلهای هوش مصنوعی یادگیری عمیق – که به عنوان شبکههای عصبی نیز شناخته میشوند – به طور اساسی تواناییهای بینایی ماشین را گسترش میدهند. به عنوان مثال، مدلهایی برای تشخیص پیکسلهای مرده و بیرنگ در نمایشگرهای روی صفحه، دیدن حفرهها در جوشها و تعیین دقیق نخهای کشیده شده در پارچه وجود دارد.
توانایی پردازش دادهها مستقیماً در محل تولید یا نزدیک به آن، نزدیکتر به دوربین، امکان کاهش تأخیر و پهنای باند مورد نیاز برای سیستمهای صنعتی را فراهم میکند و آنها را قابل اعتمادتر، پاسخگوتر و مقرون به صرفهتر میسازد.