راهنمای عمیق فناوریها و کاربردهای سیستم بینایی ماشین
مقدمهای بر معماری سیستم بینایی ماشین
سیستمهای بینایی ماشین در هسته خود، تقلیدی از توانایی بینایی انسان هستند اما با دقتی بالاتر، سرعتی غیرقابل مقایسه و ثباتی بینظیر. این سیستمها از چهار جزء اصلی تشکیل شدهاند: نورپردازی، سختافزار تصویربرداری (دوربین و لنز)، سختافزار پردازشگر (کامپیوتر صنعتی یا کنترلر) و نرمافزار پردازش تصویر. نورپردازی مناسب، پایه و اساس موفقیت در هر کاربرد بینایی ماشین است، زیرا کیفیت تصویر ورودی را به شدت تحت تأثیر قرار میدهد. انتخاب دوربینها از نوع CCD یا CMOS با رزولوشن و سرعت شاتر مناسب، همراه با لنزهایی با فاصله کانونی دقیق، تصاویر با کیفیت را برای تحلیل فراهم میآورد.
انواع فناوریهای نورپردازی در بینایی ماشین
انتخاب روش نورپردازی برای هر کاربرد بینایی ماشین حیاتی است و میتواند تفاوت بین موفقیت و شکست را رقم بزند. از جمله رایجترین روشها میتوان به نورپردازی پشتسر (Backlight) برای برجسته کردن کانتور اشیاء، نورپردازی پخششده (Diffuse Light) برای کاهش سایهها و بازتابهای مزاحم، و نورپردازی از زاویههای خاص (Dark-Field یا Bright-Field) برای نمایش جزئیات سطحی یا عیوب بسیار ریز اشاره کرد. علاوه بر این، استفاده از فیلترهای نوری خاص میتواند به افزایش کنتراست یا حذف بخشهای نامطلوب طیف نوری کمک کند.
پردازش تصویر و الگوریتمهای هوش مصنوعی
هنگامی که تصویر توسط دوربین دریافت شد، نوبت به مرحله پردازش میرسد. نرمافزارهای بینایی ماشین از مجموعهای گسترده از الگوریتمها برای تجزیه و تحلیل تصاویر استفاده میکنند. این الگوریتمها شامل تشخیص لبه (Edge Detection)، تشخیص گوشه (Corner Detection)، شناسایی الگو (Pattern Recognition)، OCR/OCV (خواندن و تایید کاراکتر نوری)، اندازهگیری دقیق (Metrology) و تشخیص عیوب (Defect Detection) میشوند. با پیشرفت هوش مصنوعی و یادگیری عمیق، شبکههای عصبی کانولوشنی (CNNs) تواناییهای بیسابقهای در شناسایی اشیاء پیچیده، طبقهبندی محصولات و پیشبینی عیوب با دقت و سرعت بالا فراهم آوردهاند. این فناوریها به سیستم اجازه میدهند تا از دادهها یاد بگیرد و بدون برنامهریزی صریح، تصمیمگیری کند.
کاربردهای صنعتی و چالشها
سیستمهای بینایی ماشین در صنایع متعددی تحول ایجاد کردهاند. در صنعت خودروسازی، برای بازرسی قطعات موتور، رنگ و مونتاژ نهایی استفاده میشوند. در صنایع غذایی، برای کنترل کیفیت محصولات، تشخیص ناخالصیها و بستهبندی کاربرد دارند. در داروسازی، صحت لیبلگذاری و وجود داروی صحیح در بستهبندیها را تضمین میکنند. چالشهای اصلی شامل تغییرات نوری غیرقابل کنترل، تنوع زیاد در ظاهر محصولات (واریانس)، سرعت بالای خطوط تولید و نیاز به پردازش حجم عظیمی از دادهها در زمان واقعی است. ادغام این سیستمها با رباتهای صنعتی و پلتفرمهای ابری برای تحلیل دادههای بزرگ نیز از دیگر جنبههای مهم به شمار میرود. آینده بینایی ماشین به سمت سیستمهای سهبعدی، تصویربرداری چندطیفی و هوش مصنوعی پیشرفتهتر برای رسیدن به سطوح بالاتری از اتوماسیون و دقت در حرکت است.