آشنایی بینایی ماشین — معرفی ۴ کاربرد آن در هوش مصنوعی

در این مقاله، به بررسی بینایی ماشین «Machine Vision» و اهمیت آن در پردازش تصویر «Image Processing» و هوش مصنوعی «Artificial Intelligence» خواهیم پرداخت. با تحلیل تکنیک‌ها و کاربردهای متنوع این حوزه، به درک عمیق‌تری از قابلیت‌ها و چالش‌های پیش روی بینایی ماشین دست خواهیم یافت. شناخت این فناوری و پتانسیل‌های آن برای پیشرفت در زمینه‌های مختلف، از اهمیت بالایی برخوردار است. مطالعه‌ی این مقاله، به خواننده این امکان را می‌دهد تا با اصول و کاربردهای بینایی ماشین آشنا شده و از این طریق، درک خود را از هوش مصنوعی و پردازش تصویر ارتقاء دهد.

مقدمه

بینایی ماشین «Machine Vision» به شاخه‌ای از هوش مصنوعی گفته می‌شود که با تحلیل و پردازش تصاویر و ویدیوها سروکار دارد. این حوزه شامل تکنیک‌ها و الگوریتم‌هایی است که برای تشخیص اشیاء، تحلیل حرکات، تشخیص الگوها و تفسیر تصاویر استفاده می‌شوند. هدف اصلی بینایی ماشین، استخراج اطلاعات مفید از داده‌های بصری است تا بتوان از آن‌ها در کاربردهای مختلف بهره برد. این تصاویر و داده های بصری از انواع مختلف دوربین ها جمع آوری می شود. در واقع، بینایی ماشین توانایی سیستم‌های کامپیوتری برای «دیدن» و «فهمیدن» جهان اطراف خود را با استفاده از تصاویر و ویدیوها ارائه می‌دهد.

اصول اصلی در بینایی ماشین

• یادگیری عمیق (Deep Learning): یادگیری عمیق یکی از مهم‌ترین روش‌های استفاده شده در بینایی ماشین است. در این روش، شبکه‌های عمیق عصبی برای آموزش الگوریتم‌های بینایی ماشین استفاده می‌شود.

• پردازش سیگنال (Signal Processing): پردازش سیگنال در بینایی ماشین نقش کلیدی در تبدیل تصاویر و ویدیوها به داده‌ای قابل فهم برای کامپیوترها ایفا می‌کند. این فرآیند شامل تغییر تصاویر خام به فرمتی است که برای تحلیل و استخراج اطلاعات مفید مناسب باشد. این شامل عملیات مختلفی مانند فیلتر کردن نویز، تغییر اندازه تصویر، افزایش کنتراست و تشخیص لبه‌ها است. با استفاده از الگوریتم‌های پردازش سیگنال، بینایی ماشین می‌تواند اطلاعات مهمی را از تصاویر استخراج کند که برای شناسایی اجسام، طبقه بندی آن‌ها، و تفسیر صحنه استفاده می‌شود. بنابراین، پردازش سیگنال نقش اساسی در بهبود عملکرد و دقت الگوریتم‌های بینایی ماشین دارد.

پاورپوینت پردازش تصویر در متلب — تجزیه و تحلیل تصویرها

کلیک کنید

• تشخیص الگو (Pattern Recognition): تشخیص الگو برای شناسایی و طبقه بندی اجسام در تصویر استفاده می‌شود. الگوریتم‌های تشخیص الگو می‌توانند برای شناسایی اجسام مانند چهره، خودرو، و علائم راهنمایی رانندگی استفاده شوند.

• بینایی سه بعدی (3D Vision): بینایی سه بعدی برای ایجاد مدل سه بعدی از دنیای پیرامون استفاده می‌شود. این فناوری برای ساخت خودروهای خودران، ربات‌های جراحی، و بازی‌های رایانه‌ای سه بعدی استفاده می‌شود.

کاربردهای بینایی ماشین

• بازرسی کیفیت: سیستم‌های بینایی ماشین می‌توانند به طور خودکار عیوب یا ناهنجاری‌های محصولات را در طول فرآیند تولید بازرسی و شناسایی کنند و از کنترل کیفیت ثابت اطمینان حاصل کنند.
• رباتیک و اتوماسیون: سیستم‌های بینایی ماشین نقشی حیاتی در هدایت و کنترل سیستم‌های روباتیک ایفا می‌کنند و به آن‌ها اجازه می‌دهند کارهایی را انجام دهند که نیاز به درک بصری دارند، مانند مونتاژ، چیدن و قرار دادن، یا بسته‌بندی.
• امنیت و نظارت: با تجزیه و تحلیل فیدهای ویدیویی در زمان واقعی، سیستم‌های بینایی ماشین می‌توانند فعالیت‌های مشکوک را شناسایی، و امنیت کلی را در فضاهای عمومی یا اماکن خصوصی افزایش دهند.
• اتوماسیون کشاورزی: ​​سیستم‌های بینایی ماشین به نظارت بر محصول، تشخیص بیماری‌های گیاهی، و مرتب‌سازی خودکار محصولات کشاورزی، بهینه‌سازی فرآیندهای کشاورزی و افزایش بهره‌وری کمک می‌کنند.

تشخیص و شمارش چهره در متلب از وب کم

کلیک کنید

ماشین بینایی در هوش مصنوعی 

بینایی ماشین، شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به کامپیوترها قدرت دیدن و درک جهان اطراف را می‌دهد. این تکنولوژی با الهام از سیستم بینایی انسان، به کامپیوترها اجازه می‌دهد تا تصاویر و ویدیوها را پردازش کنند و اطلاعات مفیدی را از آنها استخراج کنند. بینایی ماشین به کامپیوترها توانایی تشخیص اشیاء، افراد، مکان‌ها و حتی احساسات در تصاویر و ویدیوها را می‌دهد. از طریق پردازش تصویر و الگوریتم‌های پیچیده، بینایی ماشین می‌تواند اطلاعات مفیدی مانند نوع شیء، موقعیت آن، رنگ، شکل، اندازه و حتی حالات چهره را استخراج کند.

مهم‌ترین ویژگی‌های بینایی ماشین در هوش مصنوعی

• تبدیل تصاویر به داده‌های قابل فهم: بینایی ماشین تصاویر را به داده‌های قابل فهم برای کامپیوترها تبدیل می‌کند. به این ترتیب، کامپیوترها قادر به درک و تحلیل اطلاعات موجود در تصاویر می‌شوند.
• شناسایی و طبقه‌بندی اشیاء: بینایی ماشین می‌تواند اشیاء مختلف را در تصاویر و ویدیوها شناسایی و طبقه‌بندی کند.
• درک و تحلیل محتوا: بینایی ماشین می‌تواند محتوای تصاویر را درک کند و اطلاعات مفیدی از آن استخراج کند.
• تفسیر صحنه: این فناوری می‌تواند صحنه‌های مختلف را تجزیه و تحلیل کند و محتوای آنها را درک نماید.

مهم‌ترین کاربردهای بینایی ماشین در هوش مصنوعی

• خودروهای خودران: بینایی ماشین نقش مهمی در هدایت خودروهای خودران دارد. این فناوری برای شناسایی موانع، پیاده‌رو، و علائم راهنمایی رانندگی در خودروهای خودران استفاده می‌شود.
• پردازش تصاویر پزشکی: بینایی ماشین در مراقبت‌های سلامتی برای تشخیص بیماری‌ها با استفاده از عکس‌های رادیولوژی و MRI و همچنین برای تجزیه و تحلیل تصاویر پاتولوژیکی استفاده می‌شود.

• تشخیص چهره با هوش مصنوعی: از هوش مصنوعی در تشخیص چهره برای شناسایی افراد در تصاویر و ویدئوها در مجموعه‌های داده بزرگ و در اموری مانند تصاویر پروفایل شبکه‌های اجتماعی و کنترل دسترسی به مکان‌های حساس به امنیت استفاده می‌شود.

پیاده سازی تشخیص چهره و تخمین حالت زاویه صورت از تصویر در متلب

کلیک کنید

• ‌بازیابی تصاویر: بازیابی تصاویر، یکی از کاربردهای جذاب هوش مصنوعی است که به کاربران امکان می‌دهد تا تصاویر را بر اساس محتوا و ویژگی‌های بصری جستجو کنند. این تکنولوژی به جای تکیه بر کلمات کلیدی متنی، به طور مستقیم از اطلاعات موجود در خود تصویر برای یافتن تصاویر مشابه استفاده می‌کند. به عبارت دیگر، شما می‌توانید به جای جستجوی تصاویر با کلمه “گربه”، به طور مستقیم یک تصویر از گربه را به موتور جستجو بدهید و تصاویر مشابه آن را در نتایج جستجو مشاهده کنید.

بینایی ماشین در پردازش تصویر

مراحل اصلی پردازش تصویر در بینایی ماشین

پردازش تصویر در بینایی ماشین، فرآیندی چند مرحله‌ای است که هدف آن تبدیل تصاویر خام به اطلاعات قابل فهم برای کامپیوتر است. این فرآیند شامل آماده سازی تصویر برای تحلیل، استخراج ویژگی‌های مهم، و نهایتاً تفسیر و تصمیم گیری بر اساس آن ویژگی‌ها است. این مراحل می‌توانند به صورت ترتیبی یا موازی انجام شوند و انتخاب روش‌های خاص به نوع کاربرد و داده‌های مورد استفاده بستگی دارد. به طور کلی، هدف این است که با کاهش پیچیدگی تصویر و برجسته کردن اطلاعات مرتبط، مراحل تحلیل و تشخیص را ساده‌تر و دقیق‌تر کنیم در ادامه به هر یک از مراحل خواهیم پرداخت.

• دریافت تصویر: اولین مرحله، دریافت تصویر است که می‌تواند از طریق دوربین، فایل‌های تصویر یا حتی اسکنر انجام شود.
• پیش پردازش: در این مرحله، تصویر برای آماده سازی برای پردازش‌های بعدی، از جمله:

تبدیل رنگ: تبدیل تصاویر رنگی به تصاویر خاکستری یا RGB به HSV

نویز زدایی: حذف نویز و ارائه تصویری واضح‌تر

تنظیم نور و کنتراست: بهبود کیفیت و روشنایی

تغییر اندازه: تغییر اندازه تصویر به ابعاد دلخواه

• استخراج ویژگی: هدف از این مرحله شناسایی ویژگی‌های مهم و قابل تشخیص در تصویر است. از جمله روش‌های استخراج ویژگی می‌توان به:

ویژگی‌های هندسی: شناسایی شکل، اندازه، زاویه و محل قرارگیری اشیاء

ویژگی‌های رنگ: شناسایی رنگ ، طیف رنگی و رنگ غالب

ویژگی‌های بافت: شناسایی ساختار و الگوهای سطح

• تشخیص الگو: در این مرحله، کامپیوتر الگوهای تشخیص داده شده را با داده‌های موجود مقایسه می‌کند و بر اساس شباهت آن‌ها ، شیء یا شخصیت را شناسایی می‌کند.
• طبقه‌بندی: پس از شناسایی الگو، طبقه‌بندی اطلاعات صورت می‌گیرد. به عنوان مثال، اگر تصویر یک حیوان را نشان می‌دهد، طبقه‌بندی نوع حیوان را مشخص می‌کند.
• خروجی: نتایج پردازش تصویر به صورت متنی، تصویری یا اطلاعاتی در فرمت‌های مختلف به کاربر ارائه می‌شود.

چالش‌های بینایی ماشین

بینایی ماشین، علی رغم پیشرفت‌های چشمگیر اخیر، همچنان با چالش‌های متعددی روبروست. این چالش‌ها از کمبود داده‌های با کیفیت و برچسب‌گذاری دقیق تا پیچیدگی الگوریتم‌ها و محدودیت‌های سخت‌افزاری را شامل می‌شوند. غلبه بر این موانع برای رسیدن به سیستم‌های بینایی ماشین قدرتمند، دقیق، قابل اعتماد و اخلاقی ضروری است. در ادامه به برخی از مهم‌ترین چالش‌های بینایی ماشین اشاره می‌شود.

• روشنایی و سایه: تغییر در روشنایی و سایه می‌تواند به‌طور قابل توجهی بر ظاهر اشیاء تأثیر گذاشته و شناسایی آنها را برای سیستم های بینایی ماشین دشوار کند.

• زاویه دید: تغییر زاویه دید نسبت به شیء مورد نظر می‌تواند شکل و ظاهر آن را تغییر دهد و شناسایی آن را پیچیده تر کند.

• مقیاس: تشخیص اشیاء با اندازه‌های مختلف و در فواصل دور و نزدیک یک چالش اساسی برای سیستم‌های بینایی ماشین است.

• محیط پویا: در دنیای واقعی، محیط اطراف در حال تغییر است. اشیاء جدید وارد صحنه می‌شوند، اشیاء موجود حرکت می‌کنند و شرایط نور تغییر می‌کنند، که همه این‌ها تشخیص و ردیابی اشیاء را دشوارتر می‌کنند.

• صدای محتوای بصری: تصاویر و ویدیوها ممکن است حاوی نویز یا سایر تداخلات باشند که می‌توانند بر دقت سیستم های بینایی ماشین تأثیر بگذارند.

پاورپوینت بینایی ماشین (Machine Vision) — چالش ها و کاربردها

کلیک کنید

آینده بینایی ماشین

بینایی ماشین به عنوان شاخه‌ای از هوش مصنوعی با پیشرفت‌های شگفت‌انگیز، روز به روز در حال قدرتمندتر شدن است. با نگاهی به آینده، می‌توانیم به دنیایی هیجان‌انگیز با کاربردهای جدید و گسترده‌تر از این تکنولوژی امیدوار باشیم. برخی از پیشرفت‌های آینده بینایی ماشین عبارتند از:

• واقعیت افزوده و واقعیت مجازی: بینایی ماشین نقش اساسی در توسعه AR و VR ایفا می‌کند و با شناسایی محیط واقعی، تجاربی غنی و واقعی تر را برای کاربران فراهم می‌کند.

• خودکارسازی فرایندها: بینایی ماشین به طور فزاینده‌ای در خودکارسازی فرایندهای صنعتی ، حمل و نقل و خدمات استفاده خواهد شد و به بهبود کارایی ، ایمنی و کاهش هزینه منجر خواهد شد.
• مقابله با چالش‌های اخلاقی: با گسترش کاربردهای بینایی ماشین، چالش‌های اخلاقی جدیدی نیز مطرح خواهند شد و نیاز به توسعه چارچوب‌های اخلاقی و قوانین برای استفاده مناسب از این تکنولوژی وجود دارد.
• ارتباط انسان-ماشین: بینایی ماشین به عنوان واسطه‌ای قدرتمند برای ارتباط انسان و ماشین عمل خواهد کرد. از رابط‌های بینایی ماشین، می‌توان برای کنترل دستگاه‌ها، جستجو در اطلاعات و انجام بسیاری از وظایف استفاده کرد.

نتیجه گیری

بینایی ماشین به سرعت در حال توسعه و پیشرفت است و به طور فزاینده‌ای در حال تغییر دنیای اطراف ماست. این تکنولوژی به ما امکان می دهد تا دنیا را به طور جدیدی درک و با آن تعامل کنیم. از خودران ها و ربات ها تا سیستم های نظارت و تشخیص بیماری، بینایی ماشین در حال انقلاب در صنایع مختلف است. با این حال، چالش های متعددی در راه توسعه و بهبود این تکنولوژی وجود دارد. در نهایت، بینایی ماشین با توانایی بی‌سابقه‌ای که دارد، می‌تواند جهان را تغییر دهد. با توسعه مسئولانه و توجه به مسائل اخلاقی، می‌توانیم از این فناوری برای بهبود زندگی خود و ایجاد یک آینده بهتر برای همه استفاده کنیم.