Машинное зрение — это технология, которая позволяет компьютерам и другим устройствам интерпретировать визуальные данные из реального мира. Это область искусственного интеллекта и робототехники, которая включает в себя получение изображений, их обработку и использование полученных данных для решения прикладных задач без участия человека.

Машинное зрение используется в самых разных отраслях, начиная от промышленного производства и заканчивая медицинскими исследованиями. Его применение включает контроль качества, автоматическую идентификацию, робототехнику и множество других областей.

Машинное зрение впервые было представлено в середине 20 века и с тех пор значительно развилось. Самыми важными этапами в его истории являются:

• 1955 год: Оливер Селфридж опубликовал статью «Глаза и уши компьютера».

• 1958 год: Фрэнк Розенблатт разработал первую реализацию персептрона.

• 1960-е годы: Появились первые системы обработки изображений.

• 1970-е годы: Лавренс Робертс предложил концепцию машинного построения трехмерных образов объектов.

• 1979 год: Ганс-Хельмут Нагель ввел теорию анализа динамических сцен.

• 1990-е годы: Были разработаны первые беспилотные системы управления автотранспортом.

• 2003 год: Открылись первые корпоративные системы распознавания лиц.

Машинное зрение может быть использовано в самых разных областях. Вот некоторые из них:

• Промышленность. В промышленности машинное зрение часто используется для автоматического контроля качества. Камеры и другие оптические устройства могут быть использованы для обнаружения дефектов в производственной линии.

• Медицина. В медицине машинное зрение может быть использовано для обработки и анализа медицинских изображений, таких как рентгеновские снимки или снимки МРТ.

• Безопасность. Системы машинного зрения могут быть использованы для обнаружения и распознавания лиц, что может быть полезно для систем безопасности и контроля доступа.

• Автономные транспортные средства. Машинное зрение является ключевым компонентом автономных транспортных средств, таких как беспилотные автомобили или дроны.

Системы машинного зрения используют комбинацию оптических устройств, таких как камеры и сенсоры, процессоров и программного обеспечения для анализа изображений и принятия решений на основе полученных данных.

Сам процесс машинного зрения можно разделить на несколько этапов:

1. Получение изображения. Этот процесс включает в себя получение изображений с помощью камер или других оптических устройств.

2. Обработка изображения. Этот этап включает в себя преобразование изображений в числовые данные, которые затем можно анализировать.

3. Анализ изображения. На этом этапе система машинного зрения анализирует полученные данные и выявляет интересующие объекты или паттерны.

4. Принятие решения. На основе полученных данных система машинного зрения принимает решение, которое может включать в себя выполнение определенного действия или передачу информации другим система

Система машинного зрения включает в себя несколько ключевых компонентов:

• Камеры или другие оптические устройства. Они используются для получения изображений.

• Процессоры. Они обрабатывают полученные изображения и выполняют анализ.

• Программное обеспечение. Оно предоставляет инструменты для обработки изображений и принятия решений.

Хотя термины «машинное зрение» и «компьютерное зрение» часто используются как синонимы, они обозначают два разных понятия. Компьютерное зрение — это более широкое понятие, которое включает в себя любые методы обработки и анализа визуальных данных с помощью компьютера. Машинное зрение, с другой стороны, это подраздел компьютерного зрения, который фокусируется на применении этих методов в промышленности и производстве.

В промышленности машинное зрение играет ключевую роль в автоматизации производственных процессов. Оно позволяет системам промышленной автоматизации выполнять множество задач, таких как управление роботами-манипуляторами, контроль качества продукции и даже обнаружение бракованных изделий.

С помощью машинного зрения системы промышленной автоматизации могут «видеть» и «понимать» окружающий мир так же, как и люди. Это позволяет им выполнять сложные задачи, такие как навигация по заводу, обнаружение и устранение неисправностей оборудования и даже выполнение сложных операций, таких как сборка или обслуживание оборудования.

Существует множество различных технологий машинного зрения, каждая из которых предназначена для решения определенных задач. Некоторые из наиболее распространенных включают:

• Оптическое распознавание символов (OCR). Эта технология позволяет компьютерам «читать» текст, напечатанный или написанный от руки на изображениях.

• Распознавание образов. Это технология, которая позволяет компьютерам «понимать» содержание изображений, такого как объекты, лица или сцены.

• 3D-сканирование. Эта технология позволяет создавать трехмерные модели объектов или сцен с помощью камеры и других оптических устройств.

Как и любая технология, машинное зрение имеет свои преимущества и недостатки.

Среди преимуществ можно выделить:

• Повышение производительности. Машинное зрение позволяет автоматизировать многие процессы, что ведет к повышению производительности и эффективности.
• Повышение качества. С помощью машинного зрения можно более точно и быстро контролировать качество продукции.
• Снижение затрат. Автоматизация процессов с помощью машинного зрения может снизить затраты на труд и ресурсы

Среди недостатков можно выделить:

• Стоимость. Внедрение систем машинного зрения может быть дорогостоящим, если это еще не отработанное и апробированное решение.
• Сложность внедрения. Машинное зрение требует специального оборудования и программного обеспечения, а также специалистов, способных разрабатывать и поддерживать эти системы. Именно поэтому IT-службы даже больших предприятий к внедрению машинного зрения обычно привлекают компании, специализирующиеся в данном вопросе, такие как, например, CVC.

В будущем ожидается, что машинное зрение станет все более важным инструментом в различных отраслях. Искусственный интеллект и машинное обучение продолжают развиваться, что открывает новые возможности для машинного зрения.

Одним из потенциальных направлений развития является создание более интеллектуальных систем машинного зрения, которые могут «мыслить» и принимать решения самостоятельно. Это может привести к созданию полностью автономных систем, способных выполнять сложные задачи без человеческого вмешательства.

Машинное зрение — это мощный инструмент, который позволяет компьютерам и другим устройствам «видеть» и анализировать окружающий мир. С его помощью можно автоматизировать множество процессов, повысить эффективность работы и качество продукции. Если вы хотите узнать больше о возможностях машинного зрения, которые уже сегодня эффективно применяются, рекомендуем вам запросить бесплатную демонстрацию продуктов CVC.