پردازش تصویر چیست؟

انسان ها موجوداتی بسیار بصری هستند. ما اکثریت قریب به اتفاق اطلاعاتی در مورد محیط، وظایف روزانه و یکدیگر را از طریق ادراک بصری جمع آوری می کنیم. در واقع، بینایی برای تجربه ما بسیار حیاتی است که تقریباً نیمی از مغز انسان به طور مستقیم یا غیرمستقیم در پردازش تصویر درگیر است.

در نتیجه، بسیاری از دنیایی که برای خود ساخته‌ایم – کاری که انجام می‌دهیم و موانعی که با آن روبرو هستیم – به نوعی از ورودی بصری بستگی دارد. از آنجایی که ما به طور فزاینده ای به هوش مصنوعی (AI) برای کمک به حل طیف وسیعی از چالش های دنیای واقعی نگاه می کنیم، این بدان معناست که بینایی کامپیوتر، بنا به ضرورت، نقش مهمی را ایفا خواهد کرد.

بینایی کامپیوتر چیست؟

در ساده ترین عبارت، Computer Vision (CV) به استفاده از یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل، درک و پاسخ به تصاویر یا فیلم های دیجیتال اشاره دارد.

استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای ورودی از دوربین‌ها اجازه می‌دهد تا اطلاعات بصری به داده‌هایی تبدیل شوند که می‌توانند برای الگوها پردازش و ارزیابی شوند. با تجزیه و تحلیل مجموعه‌ای از تصاویر، شبکه‌های عصبی می‌توانند برای تشخیص، طبقه‌بندی و واکنش به آنچه که «می‌بینند» آموزش ببینند.

اما کامپیوترها تشخیص اشیاء را مانند انسان ها یاد نمی گیرند. هوش گسترده ما به این معنی است که می‌توانیم از طیف وسیعی از ویژگی‌ها و همچنین حواس دیگر برای شناسایی، توصیف و استنتاج در مورد بسیاری از مشاهدات به طور همزمان استفاده کنیم. ما به راحتی درک خود را با تغییرات در اندازه، زاویه، شکل یا رنگ تطبیق می دهیم.

در حالی که بینایی کامپیوتر را می توان برای حل تقریباً هر مشکل بصری آموزش داد، هر مدل از نظر قابلیت های بسیار محدود است. فقط می تواند آنچه را که به آن آموزش داده شده تشخیص دهد.

یکی از پیچیده‌ترین نمونه‌های بینایی کامپیوتری مربوط به خودروهای خودران است. اگرچه ممکن است قابلیت‌های وسایل نقلیه خودران گسترده به نظر برسد، اما آنها به صدها یا هزاران مدل CV، مدل‌های غیر CV و مدل‌های یادگیری ماشینی سطح بالاتر که با هم کار می‌کنند متکی هستند. این سیستم به طور کلی قادر به شناسایی، مکان یابی و پاسخگویی به علائم خیابان، چراغ های راهنمایی، عابران پیاده و سایر وسایل نقلیه در جاده است – اما هر عملکرد به یک الگوریتم تخصصی نیاز دارد که برای آن کار تنظیم شده است.

این عملکرد باعث می شود بینایی کامپیوتر در مقابله با چالش های فردی بسیار موثر باشد. همچنین به این معنی است که مدل‌های CV باید با دقت توسعه، آموزش و پیاده‌سازی شوند و عملکردی تخصصی در ذهن داشته باشند.

برنامه های کاربردی بینایی کامپیوتر

همانطور که تاکتیک ها پیشرفته تر می شوند و فناوری ها از دوربین های پروتکل اینترنت (IP) تا دروازه های لبه هزینه کمتری دارند، دید کامپیوتر از قلمرو امکان به دسترسی برای سازمان های مدرن تغییر یافته است. تحقیقات گراند ویو گزارش می دهد که ارزش بازار جهانی بینایی کامپیوتر تا سال 2027 به 19 میلیارد دلار می رسد که از 11 میلیارد دلار در سال 2020 بیشتر است.

بینایی کامپیوتر پتانسیل بسیار زیادی برای مقابله با چالش‌های مختلف از عملیات و تدارکات گرفته تا ایمنی کارکنان دارد، به‌ویژه در محیط‌هایی که توانایی‌های انسانی پرهزینه، از نظر فیزیکی محدود یا پرخطر هستند.

بینایی کامپیوتری می‌تواند یک کار را بارها و بارها بدون خطای انسانی ناشی از حواس‌پرتی یا خستگی انجام دهد. همچنین امکان مشاهده مکان های دورافتاده یا خطرناک را با دقت باورنکردنی در 24 ساعت شبانه روز فراهم می کند. حتی می‌توان مدل‌ها را برای پردازش اطلاعات با سرعت بالا یا در طیف‌های بصری مانند UV یا مادون قرمز که در غیر این صورت برای چشم انسان نامرئی هستند، آموزش داد.

بنابراین، چشم انداز فعلی برای بینایی کامپیوتر چگونه به نظر می رسد؟ کدام صنایع امروز و چند سال آینده برای سرمایه گذاری از این فناوری بهترین موقعیت را دارند؟

خرید دوربین پردازش تصویر

انرژی: از نیروگاه های هسته ای گرفته تا مزارع بادی، نیاز به ایمنی، کارایی و انطباق با مقررات منجر به طیف گسترده ای از موارد استفاده در صنعت انرژی شده است. سازمان‌های آینده‌نگر در حال حاضر از دید رایانه‌ای برای نظارت بر تجهیزات برای نشانه‌های فرسودگی و همچنین برای بازرسی ایمن و مؤثر وضعیت دارایی‌های خطی مانند خطوط برق یا خطوط لوله استفاده می‌کنند. ارتباط چندین مدل بینایی یا سنسورهای دیگر برای تشخیص ترک‌ها، نشتی‌ها یا چراغ‌های هشدار می‌تواند به شناسایی دقیق ناهنجاری‌ها و ارائه هشدارهای اولیه تعمیر و نگهداری کمک کند.

علاوه بر مزایای نظارت شبانه روزی تجهیزات قابل اعتماد، بینایی کامپیوتری ابزار بسیار موثری برای تنظیم “مناطق خطر” ارائه می دهد. می‌توان از آن برای شناسایی نشان‌های پرسنل مجاز در مناطق ممنوعه استفاده کرد یا حتی زمانی که فردی از آستانه ایمنی تعیین‌شده عبور کرد، هشدارهایی ارائه کرد.

تولید: خطوط تولید میزبان برخی از اولین کاربردهای بینایی کامپیوتر بوده اند، با مدل هایی که برای تنظیم ماشین آلات، شمارش محصولات یا ارزیابی کیفیت محصول آموزش دیده اند. فراتر از تشخیص ساده عیوب، ارجاع متقابل داده‌های سایر دوربین‌ها و سنسورها می‌تواند به شناسایی دقیق منبع مشکلات تولید، تسریع تعمیرات و جلوگیری از خرابی پرهزینه کمک کند. مدل‌های بینایی ماشین حتی برای مرتبط کردن بسته‌بندی با توضیحات محصول مورد استفاده قرار می‌گیرند تا از برچسب‌گذاری اشتباه یا خطاهای حمل و نقل جلوگیری شود.

همانند صنعت انرژی، بینایی کامپیوتر نیز فرصت هایی را برای بهبود ایمنی کارکنان در محیط های تولیدی فراهم می کند. مدل‌های طبقه‌بندی تصویر برای شناسایی اینکه آیا کارگران از تجهیزات مورد نیاز استفاده می‌کنند یا خیر، استفاده می‌شوند. اگر سیستمی کارمندی را بدون جلیقه ایمنی یا کلاه ایمنی تشخیص دهد، هشدارهای بصری یا اعلان‌ها می‌تواند برای انجام اقدامات اصلاحی فوری به طرف‌های مربوطه ارسال شود.

حمل و نقل: فراتر از وسایل نقلیه خودران، صنایع حمل و نقل و لجستیک نیز می توانند از کاربردهای گسسته تر بینایی ماشین بهره مند شوند. از شمارش پالت و مرتب‌سازی گرفته تا هشدارهای آسیب و نظارت بر انبار، این فناوری پتانسیل برای ساده‌سازی عملیات و کاهش اختلالات زنجیره تامین را دارد.

برای اطمینان از ایمنی و کارایی در میان ناوگان حمل‌ونقل، برخی از سازمان‌ها از مدل‌های بصری برای اطمینان از اتصال مناسب، بارگیری، سوخت‌گیری یا فشار باد تایر استفاده کرده‌اند. وسایل نقلیه هوایی مجهز به CV (پهپادها) توسط شرکت های راه آهن مدرن برای انجام بازرسی در طول هزاران مایل راه آهن مورد استفاده قرار می گیرند. این راه حل کار میدانی پرهزینه و گاه خطرناک را کاهش می دهد و به بازرسان انسانی اجازه می دهد تمرکز خود را از یافتن مشکلات به رفع آنها تغییر دهند.

خرده‌فروشی: به‌ویژه در محیط‌های خرده‌فروشی بزرگ، بینایی رایانه راه‌حل‌های مختلفی از مدیریت موجودی تا خدمات مشتری را ارائه می‌دهد. در حالی که قرار دادن دوربین ها برای نظارت بر هر قفسه در یک فروشگاه ممکن است واقع بینانه نباشد، یا در واقع مقرون به صرفه نباشد، مگر اینکه در مقیاس سازمانی اجرا شود، مدل های CV می توانند برای نظارت بر موجودی حیاتی در انبارها یا نمایشگرهای خاص مفید باشند.

همچنین می‌توان از دید رایانه برای نظارت بر محیط فروشگاه استفاده کرد و در صورت باز ماندن درب یخچال یا زمانی که صف‌های تسویه‌حساب خیلی طولانی شد، هشدار ارسال می‌کند. با افزایش محبوبیت خود پرداخت، بینایی کامپیوتر به طور فزاینده ای برای جلوگیری از انقباض و ضرر با مرتبط کردن داده های بصری با ماشین های نقطه فروش (POS) استفاده می شود تا اطمینان حاصل شود که موارد اسکن شده توسط مشتریان با توضیحات محصول مناسب مطابقت دارند.

مراقبت‌های بهداشتی: تشخیص‌های پزشکی اغلب یکی از بالاترین برنامه‌های کاربردی برای بینایی کامپیوتری هستند و محققان و غول‌های فناوری به طور یکسان در حال بررسی مزایای هوش مصنوعی برای ارزیابی خطر یا تشخیص زودهنگام بیماری هستند. اما در حالی که این ناحیه نشان دهنده پتانسیل عظیمی برای خیر است، آسیب احتمالی انسانی ناشی از تشخیص اشتباه پیامدهای بسیار بیشتری نسبت به سایر موارد استفاده از CV دارد. این بدان معناست که بسیاری از لایه‌های احتیاطی اضافی برای این مدل‌ها مورد نیاز است، از جمله آموزش شدیدتر، حاشیه‌های باریک‌تر برای خطا و مشارکت فعال‌تر انسان در فرآیند تصمیم‌گیری.

اما فراتر از تشخیص، بسیاری از برنامه‌های کاربردی دیگر در حوزه مراقبت‌های بهداشتی وجود دارد که بینایی کامپیوتر با خطر بسیار کمتری ارزش نشان داده است. از مدل‌های بینایی می‌توان برای ردیابی شستشوی دست‌ها در میان کارکنان پزشکی استفاده کرد و در صورتی که به نظر می‌رسد این مرحله از قلم افتاده است، یادآوری می‌کند. از سیستم های CV می توان برای ردیابی موجودی در داروخانه ها یا کمدهای عرضه برای جلوگیری از کم شدن موجودی استفاده کرد. تشخیص کاراکتر نوری (OCR) نیز به عنوان راهی برای خودکارسازی پردازش اسناد، کاهش بار اداری و در نهایت کاهش هزینه‌های مراقبت، در حال افزایش است.

خرید دوربین پردازش تصویر باسلر

شروع کار با بینایی کامپیوتر

مزایای قابل اندازه‌گیری هزینه‌های پایین‌تر، افزایش کارایی و کاهش زمان خرابی به این معناست که بازگشت سرمایه (ROI) قابل توجهی از طریق بینایی کامپیوتری بدست می‌آید. و به لطف دموکراتیزه شدن فزاینده هوش مصنوعی، لبه های هوشمند و راه حل های ابری، این مزایا به طور فزاینده ای در دسترس هستند.

اما در حالی که سخت افزار و حتی بسیاری از معماری های CV خارج از قفسه به راحتی در دسترس هستند، چند نکته کلیدی وجود دارد که قبل از شروع پروژه آزمایشی خود باید در نظر بگیرید.

کارشناسان را درگیر کنید

اول از همه، باید مطمئن شوید که دانش و منابع لازم برای ساخت، پیاده سازی و عملیاتی کردن یک سیستم CV بسیار دقیق در مقیاس را دارید. بینایی کامپیوتر یک رشته منحصر به فرد است که به مجموعه مهارت های تخصصی نیاز دارد. اگر سازمان شما در حال حاضر تیمی از دانشمندان داده را استخدام کرده است، این یک نقطه شروع عالی است، اما مگر اینکه تیم شما یک مدل CV را در گذشته با موفقیت پیاده‌سازی کند، ارزش وقت گذاشتن را دارد تا با یک مشاور با تجربه همکاری کنید که می‌تواند پروژه شما را از ایده‌پردازی هدایت کند.
هنگامی که تیم خود را گردآوری کردید، باید مشکلی را که می‌خواهید حل کنید برای ارزیابی هرگونه ملاحظات اخلاقی، و همچنین ریسک نسبی و دقت مربوطه که مورد نیاز است، تجزیه و تحلیل کنید. در حالی که دقت بالا همیشه هدف است، ناهنجاری ها، تغییرات محیطی و سایر متغیرهای ناشناخته تا حدودی عدم قطعیت را اجتناب ناپذیر می کند. به همین دلیل، برخی چالش‌ها برای بینایی کامپیوتری مناسب‌تر از سایر چالش‌ها هستند، به‌ویژه آن‌هایی که سازمان شما را قادر می‌سازد به جای جایگزینی فرآیند تصمیم‌گیری انسانی، آن را تقویت کند.

سوییچ صنعتی موگزا

داده های آموزشی خود را بهینه کنید

همانطور که برای توسعه و آموزش یک مدل CV آماده می‌شوید، مهم است که نه تنها کمیت تصاویر مرتبط موجود، بلکه کیفیت را نیز در نظر بگیرید – از جمله نور، زاویه، اندازه، رنگ پس‌زمینه و موارد دیگر. با توجه به سختی نسبی بینایی رایانه، تشخیص اینکه چه نوع نقاط پرت منجر به شناسایی نادرست یا طبقه بندی نادرست می شود دشوار است. در نتیجه، آموزش برای بهبود نتایج باید شامل انواع مثال های مثبت و منفی باشد. یک مشاور با تجربه CV یا دانشمند تصمیم‌گیری می‌تواند به هدایت این تلاش‌ها کمک کند.

عامل انسانی را به حداکثر برسانید

صرف نظر از موارد استفاده، هر شکلی از هوش مصنوعی باید به گونه ای تولید شود که قابل تأیید باشد و توسط تصمیم گیری های انسانی پشتیبانی شود. این بدان معناست که علاوه بر آموزش مدل بینایی کامپیوتری خود، باید موثرترین راه را برای معرفی هوش حاصل به کاربران تعیین کنید.

متأسفانه، وقتی به طور مداوم هوش بسیار دقیقی به انسان ها ارائه می شود، ما به سرعت به آن وابسته می شویم و ممکن است متوجه اشتباهات آشکار نشویم. برای جلوگیری از این امر، سیستم‌های CV باید تاکتیک‌هایی را به کار گیرند که همچنان بر آنها تکیه می‌کنند و مسئولیت‌های فعال کارکنان انسانی را درگیر می‌کنند – به‌ویژه در محیط‌های مراقبت‌های بهداشتی یا نظامی که خطر عدم دقت بسیار مهم است.

مراقب باشید

هوش مصنوعی فقط به اندازه داده هایی که برای آموزش آن استفاده می شود دقیق است. متأسفانه، اما به ناچار، سوگیری های انسانی در داده های انسانی منعکس می شود، اغلب به روش هایی که درک آنها دشوار است. برای غلبه بر این چالش‌ها، توسعه‌دهندگان باید شیوه‌های هوش مصنوعی مسئول را درک کرده و به آن پایبند باشند، و اطمینان حاصل کنند که مدل‌های CV به طور آگاهانه ساختار یافته و تحت طیف وسیعی از شرایط آزمایش می‌شوند – به‌ویژه زمانی که تصاویر انسانی درگیر هستند. علاوه بر تکیه بر مشاوران مجرب در این زمینه، درگیر کردن طیف متنوعی از تصمیم‌گیرندگان می‌تواند به گسترش دیدگاه‌ها، کشف چالش‌های غیرمنتظره و محافظت در برابر تداوم تعصب در مدل شما کمک کند.

خرید دوربین صنعتی سنسوپارت

بلند مدت فکر کن

هوش مصنوعی، از جمله بینایی کامپیوتر، کل چرخه حیات کسب و کار را نشان می دهد. در نتیجه، باید مطمئن شوید که نه تنها روی مهارت‌های مورد نیاز برای توسعه یک مدل مؤثر سرمایه‌گذاری می‌کنید، بلکه زیرساخت، خط لوله و تخصص عملیاتی برای پیاده‌سازی آن مدل به گونه‌ای که واقعی و بلندمدت ایجاد می‌کند را نیز سرمایه‌گذاری می‌کنید.

جهت دریافت مشاوره در زمینه پروژه های صنعتی پردازش تصویر با شماره 02536125 در تماس باشید.