چرا بینایی ماشین برای کسب و کارها ضروری است؟

ایده اینکه کامپیوترها چشم و مغزی شبیه به انسان داشته باشند، دیگر قدیمی شده است. و بینایی ماشین اولین کسی بود که این ایده علمی-تخیلی را به وجود آورد.

این رشته مهندسی از فناوری‌های در حال تکامل برای بازرسی و تجزیه و تحلیل خودکار اشیاء مورد مطالعه بهره می‌برد. بینایی ماشین مبتنی بر هوش مصنوعی موارد استفاده بی‌شماری دارد، از خواندن بارکد و تطبیق الگو گرفته تا تشخیص نقص و مرتب‌سازی.

اما این فناوری شگفت‌انگیز دقیقاً چگونه می‌تواند رشد کسب‌وکار شما را تسریع کند؟ و ماهیت بینایی ماشین چیست؟ بیایید در ادامه‌ی مقاله به این سؤالات بیشتر بپردازیم. 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.

بینایی ماشین در هوش مصنوعی چیست؟

از زمان ظهور فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، بینایی ماشین که به عنوان سیستم بازرسی نیز شناخته می‌شود، برای کشف پتانسیل کامل خود، شتاب بیشتری گرفته است.

این رشته به شاخه‌ای علمی در هوش مصنوعی، به ویژه رباتیک و فناوری‌های مرتبط، اشاره دارد. هدف آن به دست آوردن تصاویر از اشیاء دنیای واقعی، پردازش آنها و استفاده از داده‌های جمع‌آوری‌شده برای حل انواع مختلف وظایف کاربردی بدون مشارکت (کامل یا جزئی) انسان است.

به زبان ساده، می‌توان آن را توانایی دیدن ماشین‌ها توصیف کرد.

بینایی ماشین در مقابل بینایی کامپیوتر

سیستم بینایی کامپیوتر و سیستم بازرسی اغلب به جای یکدیگر استفاده می‌شوند تا مفهوم مشابهی را منعکس کنند. در واقع، هر دو به هوش مصنوعی متکی هستند، اما تفاوت بین این دو چیست؟ برای حل معضل بینایی ماشین در مقابل بینایی کامپیوتر، ابتدا بیایید به اصول اولیه بپردازیم.

بینایی کامپیوتر هم یک رشته علمی و هم مجموعه‌ای از فناوری‌های مرتبط است. این حوزه‌ای از هوش مصنوعی است که به چگونگی حس بصری واقعیت عینی توسط کامپیوترها و درک عمیق آنها از تصاویر یا ویدیوهای دیجیتال می‌پردازد.

محبوب‌ترین اپلیکیشن در بین تمام اپلیکیشن‌های بینایی کامپیوتر، سیستم‌های تشخیص چهره هستند. حتماً با آن اپلیکیشن‌های تبدیل تصویر برخورد کرده‌اید که به شما امکان می‌دهند جنسیت خود را تغییر دهید تا ببینید اگر مرد یا زن بودید چه شکلی می‌شدید. یا می‌توانید عکسی از یک مهمانی را در رسانه‌های اجتماعی منتشر کنید و این فناوری در کسری از ثانیه یک دوست را در آن تشخیص می‌دهد و به شما پیشنهاد می‌دهد که او را تگ کنید.

کاندیدای دوم ما از الگوی متفاوتی پیروی می‌کند، زیرا در مورد کاربرد دانش و فناوری است. این الگو با استفاده از همان اصول بینایی کامپیوتر، به کارآمدتر شدن تولید کالاها و خدمات کمک می‌کند.

برای ملموس‌تر شدن مقایسه بینایی ماشین در مقابل بینایی کامپیوتر، بیایید بینایی ماشین را به عنوان بدنه یک سیستم تصور کنیم. در این حالت، بینایی کامپیوتر به شکل شبکیه، عصب بینایی، مغز و سیستم عصبی مرکزی عمل می‌کند. بنابراین، یک سیستم بینایی ماشین از یک دوربین برای مشاهده تصویر استفاده می‌کند، در حالی که الگوریتم‌های بینایی کامپیوتر منبع رسانه را به کد قابل خواندن توسط ماشین تبدیل می‌کنند.

بنابراین، این دو پیشرفت فناوری متقابلاً منحصر به فرد نیستند. در عوض، آنها قابلیت‌های یکدیگر را تقویت می‌کنند و از هوش مصنوعی برای حل یک مشکل مشابه استفاده می‌کنند.

اصول اساسی بینایی ماشین در هوش مصنوعی

در دهه‌های ۱۹۸۰ و ۱۹۹۰، بازار سیستم‌های بینایی ماشین شروع به گسترش کرد. در روزهای اولیه، سیستم‌های بازرسی در مراحل ابتدایی خود بودند و تنها ۶۵ تا ۷۰ درصد از اقلام را با موفقیت تشخیص می‌دادند. امروزه، ترکیبی قدرتمند از نرم‌افزار و سخت‌افزار بینایی ماشین با هم کار می‌کنند تا سیستم‌های پیچیده را فعال کنند. بیایید نگاهی به اجزای معمول این روش بیندازیم:

• سنسورها یا دوربین‌ها
• لنز
• سیستم‌های روشنایی
• نرم‌افزار و کامپیوتر برای پردازش تصاویر
• الگوریتم‌هایی برای شناسایی الگوها
• ورودی‌ها/خروجی‌های فیزیکی به عنوان وسیله ارتباطی

به طور خلاصه، فرآیند بینایی ماشین مبتنی بر هوش مصنوعی مراحل زیر را طی می‌کند:

• لنز تصویر را ثبت می‌کند و آن را به صورت یک پرتو نور به حسگر منتقل می‌کند.
• این سیستم پردازش و تحلیل خودکار تصویر را انجام می‌دهد.
• سیستم تصمیم می‌گیرد که در مرحله بعد با تصویر چه کند.
• سپس، نتایج از طریق خروجی‌های فیزیکی منتقل می‌شوند.

حالا که مراحل اصلی این فرآیند را بررسی کردیم، بیایید با جزئیات بیشتری به نحوه عملکرد این سیستم‌ها بپردازیم.

سیستم‌های بینایی ماشین: گام به گام

در اینجا به تفصیل نحوه عملکرد هوش مصنوعی بینایی ماشین در حوزه جریان صنعتی ارائه شده است.

مرحله ۱. همه چیز با ثبت تصویر توسط لنز و انتقال آن به حسگر به صورت یک پرتو نور شروع می‌شود. برای بهینه‌سازی سیستم بینایی، دوربین فیلمبرداری باید دارای لنز زوم قدرتمندی باشد. اگرچه انواع مختلفی از لنزها وجود دارد، اما شرکت‌های بینایی ماشین معمولاً برای سهولت کنترل از لنزهایی با فاصله کانونی ثابت استفاده می‌کنند.

مرحله ۲. حسگر دوربین، نور را به یک تصویر دیجیتال تبدیل می‌کند که سپس برای تجزیه و تحلیل بیشتر به پردازنده منتقل می‌شود.

مرحله ۳. سپس، ابزارهای نرم‌افزاری وارد صحنه می‌شوند. ما از برخی از آنها قبل از تجزیه و تحلیل تصویر (پیش‌پردازش) استفاده می‌کنیم، برخی دیگر برای تعیین ویژگی‌های داده شده از شیء مورد مطالعه استفاده می‌شوند. در مرحله پیش‌پردازش، می‌توان جلوه‌هایی را برای تیز کردن لبه‌ها، افزایش کنتراست یا پر کردن شکاف‌ها به تصویر اعمال کرد. این کار برای بهبود قابلیت‌های سایر ابزارهای نرم‌افزاری که بعداً مورد استفاده قرار می‌گیرند، انجام می‌شود.

مرحله ۴. پس از آن، مدل‌های بینایی کامپیوتر تصاویر دیجیتال را در برابر مجموعه‌ای از معیارها تجزیه و تحلیل می‌کنند تا نقص‌ها را شناسایی کنند، محصولات را مرتب کنند یا کارهای متنوع دیگری را انجام دهند.

مرحله ۵. در نهایت، دایره با یک سیگنال ورودی/خروجی یا داده‌ای که به یک دستگاه ثبت‌شده ارسال می‌شود، گرد می‌شود.

همانطور که می‌بینید، این یک فرآیند کاملاً سرراست است، با این حال وظایف روزمره را سریع‌تر و کارآمدتر از آنچه انسان‌ها می‌توانند انجام دهند، انجام می‌دهد.

بینایی ماشین برای کسب و کارها

چرا از نرم‌افزار بینایی ماشین برای کسب و کار استفاده کنیم؟

از دهه ۱۹۷۰، به انواع کاربردهای صنعتی امروزی، بازار سیستم‌های بینایی ماشین از دیدگاه نظری به نیروی حیاتی تولید تبدیل شده است. فناوری بینایی ماشین به رایانه‌ها اجازه می‌دهد تا افراد، مکان‌ها و اشیاء را در تصاویر با دقتی قابل مقایسه یا حتی بیشتر از توانایی انسان شناسایی کنند.

از دیدگاه تجاری، سیستم‌های بازرسی، که اغلب مبتنی بر مدل‌های یادگیری عمیق هستند ، استخراج، تجزیه و تحلیل و طبقه‌بندی داده‌های مفید موجود در یک تصویر دیجیتال یا مجموعه‌ای از تصاویر را خودکار می‌کنند.

امروزه، هر کسب‌وکاری که اقلامی را مطابق با استاندارد خاصی تولید می‌کند، از قابلیت‌های بینایی به عنوان بخشی از فرآیند تولید خود بهره می‌برد.

به طور خاص، تفاوت‌های نرم‌افزارهای بینایی ماشین شامل موارد زیر است:

• کیفیت بهینه از طریق بازرسی کامل محصولات
• با شناسایی خطاها در مراحل اولیه فرآیند، ضایعات تولید به حداقل می‌رسد
• به لطف شناسایی ناکارآمدی‌ها در فرآیند، حداکثر بهره‌وری حاصل می‌شود. همچنین سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا به پتانسیل کامل عملکرد خود دست یابند.
• به حداقل رساندن آسیب به قطعات که با حذف تماس فیزیکی بین سیستم تست و قطعات مورد آزمایش تضمین می‌شود.
• ایمنی عالی با حذف عامل انسانی در طول فرآیند تولید حاصل می‌شود.

حالا بیایید از لفاظی صرف فراتر برویم و به چگونگی پیاده‌سازی هوش مصنوعی بینایی ماشین در صنایع مختلف بپردازیم.

هوش مصنوعی بینایی ماشین: موارد استفاده رایج

اگرچه فرآیند بینایی ماشین اغلب با تولید مرتبط است، اما دامنه این رویکرد از کاربردهای صنعتی فراتر رفته است. امروزه، این فناوری طیف وسیعی از زمینه‌ها را تا زندگی روزمره ما در بر می‌گیرد. در زیر، برخی از رایج‌ترین روندهای بینایی در صنایع مختلف را به اشتراک می‌گذاریم.

تولید

همانطور که اشاره کردیم، تولید، تولیدکننده اصلی وظایف برای سیستم‌های بازرسی است. از این رو، این حوزه بیشترین تعداد کاربردها را در بر می‌گیرد و بیشترین سهم را در سیستم‌های بازرسی دارد.

پیچیدگی هوش مصنوعی بینایی ماشین از صنعت ۴.۰ تا یک کارخانه چوب‌بری کوچک با کنترل حجم چوب ورودی متفاوت است.

در زیر، محبوب‌ترین کاربردهای دوربین‌های سیستم بینایی را مشاهده خواهید کرد:

• خطوط تولید (اسکن بارکد، بازرسی کیفیت)
• رباتیک (ربات‌های هدایت‌شده با بینایی)
• اسکن سه بعدی (بازرسی و اندازه‌گیری سه بعدی سطوح پیچیده سه بعدی بدون شکل‌دهی)
• لجستیک (شامل ردیابی مسیر)
• بازرسی عملکرد محصول (کنترل کیفیت خودکار)
• اسکن بارکد (مرتب‌سازی، اندازه‌گیری، شناسایی و تحویل اقلام).

مدیریت ترافیک

در حال حاضر، مهندسان ترافیک می‌توانند از نوآوری‌ها برای بهینه‌سازی و ارتقای مدیریت ترافیک بهره‌مند شوند. به طور خاص، این نوآوری‌ها در زمینه‌های زیر کاربرد دارند:

• نظارت بر ترافیک،
• پروژه‌های ITS،
• پایش وضعیت زیرساخت‌ها (اسکن آسفالت، راه‌آهن، خطوط هوایی)

به لطف قابلیت اطمینان سخت‌افزار، مهندسان می‌توانند این وظایف را با موفقیت و به صورت شبانه‌روزی انجام دهند.

صنعت سرگرمی و فیلم

این فناوری مبتنی بر هوش مصنوعی، رسانه‌های بصری و بخش‌های سرگرمی را نیز متحول کرده است. ضبط حجمی محتوای VR/AR، بینایی واقعیت افزوده و بسیاری موارد دیگر، آغاز خود را مدیون دوربین‌های بینایی ماشین هستند.

دومی می‌تواند با یکدیگر هماهنگ شود و نه تنها در رنگ، بلکه در محدوده مادون قرمز نیز ببیند.

علم

تعداد فزاینده‌ای از مراکز علمی، دانشگاه‌ها، SCBها و مدارس از مفهوم بصری برای اهداف علمی و آموزشی استفاده می‌کنند . بازار مملو از دوربین‌هایی با ویژگی‌ها و وضوح‌های مختلف است.

بنابراین، چنین دوربین‌هایی دانشمندان را قادر می‌سازند تا مشکلات زیر را هدف قرار دهند:

• دوربین‌های پرسرعت
• دوربین‌های با وضوح بالا
• دوربین‌های مقاوم در برابر آب و دما
• دوربین‌های تک‌رنگ با عمق رنگ ۱۲ بیت (معمولاً ۸ بیت تا ۲۵۶ درجه‌بندی رنگ)
• حساسیت طیفی بالا و غیره

ورزش

در میان سایر شرکت‌ها، شرکت‌های بینایی ماشین تجهیزات هوش مصنوعی را نیز برای تجزیه و تحلیل عملکرد ورزشی ارائه می‌دهند . سیستم‌های فتوفینیش، سیستم‌های ردیابی و ردیابی، پیاده‌سازی گسترده‌ای در حوزه ورزش پیدا کرده‌اند.

چرا بینایی ماشین برای اتوماسیون کسب و کارهای مدرن ضروری است؟

ادغام بینایی کامپیوتر در اتوماسیون کسب و کار برای افزایش کارایی و دقت بسیار مهم است. این فناوری ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا داده‌های بصری را تفسیر کنند و منجر به پیشرفت‌های چشمگیری در زمینه‌های مختلف عملیاتی شود.

مزایای کلیدی عبارتند از:

• کنترل کیفیت پیشرفته : بازرسی‌های بصری خودکار، عیوب را تشخیص داده و ثبات محصول را تضمین می‌کنند و خطاهای دستی را کاهش می‌دهند.
• مدیریت بهینه موجودی : ردیابی لحظه‌ای سطح موجودی و انبارداری خودکار، زنجیره‌های تأمین را ساده می‌کند.
• اقدامات ایمنی بهبود یافته : نظارت بر محیط‌های کاری برای شناسایی خطرات و اطمینان از رعایت پروتکل‌های ایمنی.
• تجربیات شخصی‌سازی‌شده مشتری : تجزیه و تحلیل رفتار مشتری برای تطبیق خدمات و محصولات با ترجیحات فردی.
• پردازش سریع داده‌ها : تجزیه و تحلیل سریع اطلاعات بصری، فرآیندهای تصمیم‌گیری را سرعت می‌بخشد.

پیش‌بینی می‌شود بازار جهانی تشخیص چهره  تا سال ۲۰۳۲ به ۱۹.۳ میلیارد دلار برسد که نشان‌دهنده‌ی پذیرش سریع اتوماسیون مبتنی بر بینایی کامپیوتر است. پیاده‌سازی این فناوری در عملیات تجاری، مزیت رقابتی ایجاد می‌کند و نوآوری را به دنبال دارد.

نتیجه گیری

ما به دوران شگفت‌انگیزی از پیشرفت‌های فناوری قدم گذاشته‌ایم. دورانی که رایانه‌ها می‌توانند زبان انسان را تقلید کنند و ماشین‌ها توانایی شناسایی و تشخیص انواع اشیاء را به دست آورده‌اند. به ویژه فناوری‌های بینایی، انقلاب هوش مصنوعی را تسریع کرده و فرآیندهای تجاری روزانه را از نو تعریف کرده‌اند.

امروزه، فناوری بینایی، صنایع و زمینه‌های زیادی از جمله تولید، علوم، لجستیک و سایر موارد را در بر می‌گیرد. کسب‌وکارهای جهانی می‌توانند از پیشرفت فناوری برای کاهش نقص‌ها، کاهش هزینه‌ها و بهبود ایمنی در محل استفاده کنند.