موارد استفاده از بینایی کامپیوتر در رباتیک

بینایی کامپیوتری این امکان را برای ربات‌ها و ماشین‌ها فراهم می‌کند که محیط دنیای واقعی را ببینند، بخوانند و درک کنند. بینایی کامپیوتر در رباتیک، که اغلب به آن بینایی ماشین گفته می شود، در بسیاری از کارهای اتوماسیون مانند ناوبری، تشخیص اشیا، کنترل کیفیت و غیره استفاده می شود. بازوهای رباتیک، ادغام شده با بینایی کامپیوتر، معمولاً در عملیات خط مونتاژ برای افزایش کارایی استفاده می شوند.

ربات های دارای هوش مصنوعی Vision می توانند وظایف را با دقت بهتری نسبت به انسان ها انجام دهند. در واقع، ربات‌ها را می‌توان در محیط‌های چالش‌برانگیز که در آن‌ها برای افراد سخت یا حتی غیرممکن است، استفاده کرد. به عنوان مثال، ناسا از سیستم‌های بینایی کامپیوتری در مریخ‌نورد Perseverance برای حرکت در زمین‌های ناهموار استفاده کرد. در این مقاله، نحوه استفاده از بینایی کامپیوتر در رباتیک را بررسی خواهیم کرد. بدون مقدمه، بیایید شروع کنیم! 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.

کامپیوتر ویژن در رباتیک چیست؟

بینایی کامپیوتر شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که رایانه‌ها و ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا دنیای واقعی را از روی اطلاعات بصری درک کنند. داده های بصری، مانند تصاویر و فیلم ها، به طور مداوم توسط دوربین ها و سنسورهای با کیفیت بالا گرفته می شود. سپس داده های گرفته شده با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین پردازش و تجزیه و تحلیل می شوند. بر اساس نتایج حاصل از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، ربات‌ها می‌توانند به طور خودکار تصمیمات آگاهانه بگیرند.

با استفاده از بینایی کامپیوتری، ربات‌ها و ماشین‌ها می‌توانند داده‌های بصری را جمع‌آوری کنند و تصمیمات خودکار بگیرند. با جمع آوری داده ها شروع می شود، جایی که دوربین ها و حسگرهای روی ربات داده های بصری مانند رنگ، بافت، اطلاعات عمق و غیره را ضبط می کنند. محل قرارگیری این دوربین ها و حسگرها باید در موقعیت مناسبی قرار گیرد تا بتوانند داده های بصری را بدون هیچ مانعی ثبت کنند. سپس، داده های جمع آوری شده برای استخراج اطلاعات مرتبط مانند اشیا، لبه ها و غیره پردازش می شوند. سپس اطلاعات استخراج شده با استفاده از تکنیک های مختلف بینایی کامپیوتری مانند تشخیص اشیا، تقسیم بندی نمونه و طبقه بندی تصویر تجزیه و تحلیل می شود. بر اساس این بینش، ربات ها می توانند تصمیمات خودکار مربوط به کنترل کیفیت، ناوبری و گرفتن اشیا را بگیرند.

کاربردهای کلیدی بینایی کامپیوتر در رباتیک

تشخیص و تشخیص اشیاء

ربات‌های مجهز به تکنیک‌های بینایی کامپیوتری، مانند تشخیص اشیا ، در کارهایی مانند مدیریت موجودی، ناوبری، مدیریت خط مونتاژ و عملیات مرتب‌سازی استفاده می‌شوند. دوربین های قرار داده شده در ربات ها داده های دو بعدی و سه بعدی را از دنیای واقعی ضبط می کنند.

سپس، تصاویر گرفته شده با الگوریتم های ماشینی و یادگیری عمیق برای شناسایی اشیا پردازش می شوند. در برخی موارد، تصاویر گرفته شده ممکن است برای کاهش نویز و استخراج ویژگی پیش پردازش شوند. سیستم‌های بینایی همچنین می‌توانند یک شی را با استفاده از دوربین‌های سنجش عمق شناسایی کرده و فاصله آن را از آن محاسبه کنند. با استفاده از این اطلاعات، ربات ها می توانند یک نقشه با حداقل یا بدون مانع ایجاد کنند.

ناوبری خودمختار

تقریباً همه وسایل نقلیه خودران از LiDAR (تشخیص نور و محدوده) برای اهداف ناوبری استفاده می کنند. دستگاه های رباتیک مانند ربات ها و پهپادها می توانند با استفاده از حسگرها و دوربین های LiDAR داده ها را از محیط جمع آوری کنند. سپس، الگوریتم‌های بینایی کامپیوتری داده‌ها را پردازش می‌کنند تا یک نقشه سه‌بعدی دیجیتالی از ساختمان‌ها، جاده‌ها، عابران پیاده، سیگنال‌های جاده‌ای و سایر اشیاء ایجاد کنند. در بیشتر موارد، نقشه سه بعدی برای هر حرکت ربات به طور مداوم به روز می شود. با شناسایی اشیاء روی نقشه، سیستم یک مسیر کارآمد و ایمن را ترسیم می کند. همانطور که نقشه به طور مداوم به روز می شود، ربات ها و پهپادهای خود ناوبری می توانند از موانع یا هرگونه حرکت ناگهانی عابر پیاده جلوگیری کنند.

کنترل کیفیت در تولید

در تولید، کامپیوتر بینایی را می توان برای کارهایی مانند کنترل کیفیت و عملیات خط مونتاژ استفاده کرد. ربات‌های صنعتی از بینایی کامپیوتری برای اسکن محصولات موجود در خط مونتاژ برای عیوب مانند ترک‌ها، تغییر شکل‌ها یا ناهمسانی‌ها استفاده می‌کنند. این ربات ها می توانند محصولات را اسکن کنند.

برخی از ربات های پیشرفته حتی از اسکنرهای لیزری برای اسکن فضای داخلی محصولات استفاده می کنند. سپس، این محصولات اسکن شده را می توان تجزیه و تحلیل کرد تا هر گونه نقصی را جستجو کند. در صورت وجود، سیستم کارگران را با زنگ هشدار یا اقدامات از پیش تعریف شده مطلع می کند. جالب اینجاست که سیستم‌های رباتیک با حسگرهای اسکن لیزری می‌توانند نقص‌هایی به کوچکی یک هزارم میلی‌متر را شناسایی کنند و از دست دادن هر نقصی غیرممکن باشد.

موارد استفاده از بینایی کامپیوتر در رباتیک

فن آوری های مورد استفاده با بینایی کامپیوتر در رباتیک

بینایی کامپیوتر در رباتیک ترکیبی از سخت افزار پیشرفته و فناوری های نرم افزاری قدرتمند است. بیایید چند مورد از فن آوری های کلیدی بینایی مورد استفاده در رباتیک را درک کنیم.

دوربین ها و سنسورها

یک ضرب‌المثل رایج در علوم رایانه می‌گوید: «آشغال داخل، زباله بیرون»، که در مدل‌های بینایی کامپیوتری نیز صدق می‌کند: کیفیت ورودی، کیفیت خروجی را تعیین می‌کند. برای این مدل‌ها، دوربین‌ها و حسگرها به عنوان منابع ورودی اولیه عمل می‌کنند.

برای دریافت ورودی های لازم از انواع دوربین ها و سنسورها استفاده می شود. به طور کلی دوربین های باکیفیت بهترین دوربین ها برای بینایی کامپیوتری هستند . دوربین ها و حسگرهایی که قرار است استفاده شوند بر اساس نیازهای صنعت و محدودیت های رباتیک تصمیم گیری می شوند. دوربین هایی مانند دوربین های دو بعدی، سه بعدی و عمقی به طور گسترده در برنامه های بینایی کامپیوتری استفاده می شوند.

دوربین های دوبعدی تصاویری دو بعدی از دنیای واقعی می گیرند و اطلاعاتی در مورد رنگ و شدت آن ارائه می دهند. از طرف دیگر یک دوربین سه بعدی اطلاعات عمق را ثبت می کند و یک نمایش سه بعدی ایجاد می کند. دوربین های عمقی اطلاعات عمق را می گیرند و فاصله منبع تا جسم را محاسبه می کنند .

با ترکیب این گزینه ها، LiDAR (تشخیص نور و محدوده) داده های دو بعدی و سه بعدی را از دنیای واقعی می گیرد و همچنین اطلاعات عمق را محاسبه می کند. مشخصاتی مانند وضوح، نرخ فریم، اندازه سنسور، سازگاری با لنز و نوع شاتر نیز هنگام انتخاب دوربین برای یک برنامه در نظر گرفته می شود.

مدل های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

هنگامی که ورودی ها از دوربین ها و حسگرها جمع آوری می شوند، با استفاده از شبکه های عصبی و مدل های یادگیری ماشینی و عمیق پردازش می شوند.

شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) و سایر تکنیک‌های یادگیری عمیق مانند نقشه‌های خودسازماندهی (SOM) و یادگیری تقویتی عمیق (DRL) برای یادگیری و استخراج اطلاعات از تصاویر و ویدیوها استفاده می‌شوند. این شبکه‌های عصبی و مدل‌های یادگیری، ورودی‌ها را برای عملیات‌های مختلف، مانند تشخیص اشیا، تشخیص تصویر، و ناوبری پردازش می‌کنند.

به عنوان مثال، CNN ها در شناسایی و طبقه بندی اشیاء در تصاویر عالی هستند، که برای کنترل کیفیت در تولید مفید است، در حالی که GAN ها می توانند تغییرات تصویر واقعی را برای بهبود آموزش مدل ایجاد کنند.

SLAM

الگوریتم های SLAM (محلی سازی و نقشه برداری همزمان) در رباتیک برای ایجاد نقشه های مجازی از محیط های دنیای واقعی و تعیین موقعیت ربات در این نقشه ها ضروری هستند. در بینایی کامپیوتر، الگوریتم‌های SLAM برای تولید نقشه‌های مجازی جدید، بر اساس نقشه‌های ذخیره‌شده قبلی استفاده می‌شوند. حسگرهای SLAM داده‌های بی‌درنگ درباره محیط و موقعیت ربات را جمع‌آوری می‌کنند تا نقشه‌های مجازی ایجاد کنند. سپس سیستم بینایی کامپیوتر این نقشه ها و مکان های جدید را با نسخه های ذخیره شده مقایسه می کند. اگر نقشه یا مکان جدیدی را شناسایی کند، داده های ذخیره شده را بر این اساس به روز می کند. حسگرهای SLAM برای اینکه ربات ها بتوانند در محیط های پیچیده با استقلال بیشتر حرکت کنند، حیاتی هستند.

مزایای بینایی کامپیوتر در رباتیک

بینایی کامپیوتر در رباتیک در حال باز کردن امکانات جدید و ارائه مزایای متعدد است. در اینجا برخی از مزایای کلیدی ذکر شده است:

• کارایی و دقت بهبود یافته : سیستم‌های بینایی ماشین خودکار می‌توانند کارهای تکراری مانند کیفیت محصول را با دقت بهبود یافته و بدون خطا انجام دهند.
• ایمنی پیشرفته : با استفاده از ربات‌های خودکار در محیط‌های خطرناک محیط کار مانند معدن و صنایع نیروگاهی، می‌توان از حوادث انسانی جلوگیری کرد.
• صرفه جویی در هزینه : ربات های بینایی ماشین می توانند به طور مداوم با دقت بالا کار کنند و در نهایت هزینه ها و نیروی انسانی مورد نیاز برای کارهای تکراری را کاهش دهند.

مطالعات موردی و کاربردهای دنیای واقعی

ربات های Vision AI تاثیر زیادی در بسیاری از صنایع دارند. با دید کامپیوتری، آنها اکنون در زمینه هایی مانند خودروسازی، مراقبت های بهداشتی، کشاورزی، مدیریت انبار، موجودی و غیره ضروری هستند. در مطالعات موردی بعدی، به چگونگی تغییر این برنامه‌ها در نحوه عملکرد هر صنعت خواهیم پرداخت.

وسایل نقلیه خودمختار

خودروهای خودران مجهز به سیستم‌های کمک راننده پیشرفته هستند که برای بهبود تجربه رانندگی طراحی شده‌اند. این سیستم ها از بینایی کامپیوتری برای جمع آوری داده های دنیای واقعی و تصمیم گیری های حیاتی در جاده ها استفاده می کنند. یک مثال خوب در زمان واقعی ، خودروهای کاملاً خودران تسلا است .

سیستم خلبان خودکار تسلا از هشت دوربین بینایی تشکیل شده است که دید 360 درجه تا 250 متر را پردازش می کند. بر اساس داده‌های جمع‌آوری‌شده از این هشت دوربین، سخت‌افزار می‌تواند اطلاعات دنیای واقعی را تجزیه و تحلیل کند و عابران پیاده، خطوط و علائم جاده را شناسایی کند. اگر دوربین یک علامت توقف یا یک سیگنال توقف تشخیص دهد، سیستم بینایی کامپیوتری می تواند به واحد موتور هشدار دهد که خودرو را متوقف کند و سیگنال توقف را نقض نکند .

مزایای بینایی کامپیوتر در رباتیک

• دقت و صحت بهبود یافته : ربات‌های یکپارچه با بینایی کامپیوتر می‌توانند وظایف با دقت بالا را انجام دهند، خطاها را کاهش دهند و نتایج ثابتی را در کارهایی مانند مونتاژ، مرتب‌سازی و بازرسی ارائه دهند.
• کاهش هزینه‌های عملیاتی : خودکارسازی وظایف تکراری یا پرزحمت، هزینه‌های نیروی کار را به حداقل می‌رساند و در عین حال ظرفیت تولید را افزایش می‌دهد و منجر به مزایای مالی بلندمدت می‌شود.
• افزایش ایمنی در شرایط خطرناک : ربات‌ها با استفاده از داده‌های بصری می‌توانند با خیال راحت در شرایطی که برای کارگران انسانی مناسب نیست، مانند دماهای بسیار بالا، مناطق سمی یا وظایف در ارتفاع بالا، کار کنند.
• افزایش سازگاری با شرایط متغیر : سیستم‌های بینایی رایانه‌ای، ربات‌ها را قادر می‌سازند تا شرایط متغیر، مانند تشخیص و کار با اشیاء با اندازه‌ها، شکل‌ها یا جهت‌های مختلف را در زمان واقعی مدیریت کنند.
• جمع‌آوری داده‌ها و بینش‌های پیشرفته : اطلاعات بصری جمع‌آوری‌شده توسط ربات‌ها را می‌توان برای بهینه‌سازی گردش‌های کاری فعلی، شناسایی ناکارآمدی‌ها و پیش‌بینی نیازهای نگهداری تجزیه و تحلیل کرد.
• مقیاس‌پذیری ساده : کسب‌وکارها می‌توانند عملیات خود را به طور یکپارچه با سیستم‌های رباتیک که قادر به مدیریت حجم کار رو به رشد هستند، بدون افزایش متناسب هزینه‌های سربار، گسترش دهند.
• به حداقل رساندن زمان از کارافتادگی : فناوری نظارت تصویری، مشکلات را در مراحل اولیه شناسایی کرده و راه‌حل‌های سریع را تسهیل می‌کند و از وقفه‌های عملیاتی پرهزینه جلوگیری می‌کند.

اندازه‌گیری بازگشت سرمایه (ROI) بینایی کامپیوتر در رباتیک

نتیجه گیری

بینایی کامپیوتری در حال تغییر دنیای رباتیک است و به بهبود بخش‌هایی مانند مراقبت‌های بهداشتی، تولید، کشاورزی، و غیره کمک می‌کند. Vision AI به ربات‌ها کمک می‌کند تا آنچه را که به آن نگاه می‌کنند ببینند و بفهمند، و انجام کارهای سخت، کار ایمن و بهره‌وری را برای آنها آسان‌تر می‌کند.

همانطور که هوش مصنوعی و بینایی کامپیوتری بهتر می شوند، ربات ها حتی نزدیک تر با مردم کار خواهند کرد و کارها را به روش هایی که قبلا تصورش را نمی کردیم سریعتر و آسان تر می کنند. با محاسبات لبه‌ای و ارتباطات سریع‌تر مانند 5G، این ربات‌ها قادر خواهند بود اطلاعات را به سرعت پردازش کنند و در زمان واقعی تصمیمات بهتری بگیرند. چشم انداز رایانه به ایجاد آینده ای کمک می کند که در آن ربات ها می توانند شرکای مهمی در برنامه های صنعتی و زندگی روزمره باشند.