أربع حقائق حول رؤية الآلة

من بين الأنواع المختلفة من المعلومات التي يكتسبها الأشخاص من الطبيعة ، يعد الاستحواذ البصري هو الأعلى ، حيث يمثل حوالي 80 ٪ من إجمالي المعلومات. مع تطوير تكنولوجيا المعلومات ، يتم إعطاء الوظيفة البصرية البشرية تدريجياً لأجهزة الكمبيوتر أو الروبوتات أو الآلات الذكية الأخرى. تعتبر Machine Vision ، التي تقع حاليًا في ورياد الصناعة ، إحدى هذه التقنيات ، التي تدرك تطبيقات الكشف والتحليل التلقائي من خلال معالجة الصور ، بما في ذلك الكشف التلقائي ، والتحكم في العمليات والملاحة الروبوت. حاليًا ، تم إنتاج تقنية رؤية الآلات (MV). أصبحت أجهزة استشعار الرؤية ، والعدسات ، والكاميرات عالية السرعة ، ومصادر الضوء ، وبرامج الرؤية ، وبطاقات الحصول على الصور ، ومعالجات الرؤية ، وما إلى ذلك أكثر تطوراً. في بيئات الأتمتة الصناعية ، تحظى رؤية الماكينة بمزيد من الاهتمام من الصناعة ويتم استخدامها في عدد كبير من التطبيقات مثل السيارات ذاتية القيادة وإنتاج الأغذية والتعبئة واللوجستيات والروبوتات والطائرات بدون طيار.

عندما يتعلق الأمر برؤية الآلة ، قد يفهم الفنيون الكثير ، يحاول هذه المقالة شرح الحقيقة التي ينبغي أن تعرف عن رؤية الماكينة من أربعة جوانب واحدة تلو الأخرى.

الحقيقة 1: رؤية الآلة ≠ رؤية الكمبيوتر

رؤية الماكينة هي جهاز يتلقى تلقائيًا ويعالج صورًا للكائنات الحقيقية عن طريق الأجهزة البصرية وأجهزة الاستشعار غير الملامسة من أجل الحصول على المعلومات المطلوبة أو التحكم في حركة الروبوت. في العمل منذ الخمسينيات من القرن الماضي ، انطلقت التكنولوجيا بالفعل ونمت شعبية من عام 1980 إلى عام 1990. على مر العقود ، تراكمت رؤية الآلة تعريفات مختلفة لما هي وكيف تعمل.

توفر جمعية التصوير الآلي (AIA) تعريفًا أوسع ، وهو أن رؤية الماكينة تشمل جميع التطبيقات الصناعية وغير الصناعية التي يوفر فيها مزيج من الأجهزة والبرامج إرشادات تشغيلية لجهاز لأداء وظائف بناءً على التقاط الصور ومعالجتها. من ناحية أخرى ، يوفر SearchEnterPriseai تعريفًا أضيق لرؤية الماكينة ، يطلق عليه "قدرة الرؤية للكمبيوتر" التي تستخدم كاميرات واحدة أو أكثر ، ومحولات تمثيلية إلى رقمية (ADCs) ، ومعالجة الإشارات الرقمية (DSPs) إلى نقل البيانات الناتجة إلى جهاز كمبيوتر أو وحدة تحكم روبوت.

في الممارسة العملية ، غالبًا ما تحتاج رؤية الآلة إلى العمل بالاقتران مع التقنيات المتقدمة الأخرى ، بما في ذلك معالجة اللغة الطبيعية ، وأتمتة العمليات الآلية (RPA) ، والذكاء الاصطناعي (AI) ، والتعلم الآلي (ML) ، لإدراك القدرات "الرؤية" المطلوبة ل الأتمتة. يمكنك التفكير في رؤية الماكينة كعيون الأتمتة ، AI و ML كأعلى ، و RPA كتوفير "مشغل لوحة المفاتيح" اللازمة لإنجاز المهمة. تسارع اعتماد الأتمتة في السنوات الأخيرة ، ومن الأهمية بمكان أن تظل المنظمات تنافسية في صناعاتها. إذا كنت تفكر في الأتمتة باعتبارها "قوة عاملة رقمية" في العمل ، فسيكون كل هؤلاء "الموظفين الرقميين" أعمى دون إضافة رؤية الماكينة.

كانت رؤية الكمبيوتر أيضًا نجاحًا كبيرًا في هذه الصناعة في السنوات الأخيرة ، فكيف يرتبط برؤية الماكينة؟ على مستوى الماكرو ، تعد Machine Vision تخصصًا هندسيًا للأنظمة يدمج ويطبق التقنيات الحالية بطرق جديدة لحل مشاكل العالم الحقيقي. رؤية الكمبيوتر ، من ناحية أخرى ، هي شكل من أشكال علوم الكمبيوتر التي لا تتحقق من خلال أجهزة ملموسة مثل أجهزة الرؤية مثل الكاميرات الثابتة على الروبوتات.

وبشكل أكثر تحديدًا ، فإن رؤية الآلة هي جسم النظام ، في حين أن رؤية الكمبيوتر هي ذكاء النظام ، الدماغ الذي يعالج المعلومات. بدون رؤية الكمبيوتر ، لن تعمل رؤية الآلة. التعلم الآلي ، والتعلم العميق ، والشبكات العصبية هي ثلاث تقنيات تستخدم لمعالجة العناصر بمعدل أسرع من خلال نظام رؤية الماكينة. يمكن استخدام هذه التقنيات الثلاثة لتوسيع فهم رؤية الماكينة لما يجب ترجميته ، مما يجعلها ميزة قيمة لرؤية الماكينة. مع تقدم تكنولوجيا رؤية الكمبيوتر ، تزيد إمكانيات تطبيقات رؤية الآلات المحتملة وفقًا لذلك.

تجدر الإشارة إلى أن رؤية الماكينة ومعالجة الصور هي بالمثل مفهومين مختلفين ؛ معالجة الصور هي عملية تخرج صورة ، في حين يمكن أن أنظمة رؤية الماكينة اكتشاف وتصنيف مجموعة واسعة من الأشياء والعناصر في مجموعة واسعة من الصناعات ، بما في ذلك السيارات والإلكترونيات وأشباه الموصل الأنظمة (ITS) ، والتصوير الطبي ، والتغليف ، ووضع العلامات والطباعة ، والمستحضرات الصيدلانية ، والبث التلفزيوني. أصبحت التقنيات القائمة على الرؤية الآلية أساسية لإنشاء الأتمتة.

الحقيقة 2: أدت تطورات الأجهزة والبرامج إلى تقدم في رؤية الآلة

رؤية الآلة هي عين الأتمتة الصناعية. سير عمله الرئيسي هو: يقوم النظام بتحويل الأهداف التي تم التقاطها إلى إشارات الصور بواسطة منتجات رؤية الماكينة (مثل الكاميرا أو CMOS أو CCD) ، ثم ينقل إشارات الصورة إلى نظام معالجة الصور المخصص. استنادًا إلى معلومات مثل توزيع البكسل والسطوع واللون ، يتم تحويل إشارات الصورة إلى إشارات رقمية تتيح في النهاية الآلات (الروبوتات أو الأدوات الصناعية الأخرى) لأداء المهام الصناعية مثل التصنيع والتحقق من الجودة.

تعد Machine Vision عنصرًا رئيسيًا في الصناعة 4. لتقليد التصور البشري بدقة ، تتطلب رؤية الآلة مساعدة مجموعة من الأجهزة والبرامج. إن التطوير المستمر لهذه التقنيات والأجهزة والبرامج يقود تطور تكنولوجيا رؤية الآلة.

01 كاميرا ذكية

الكاميرا هي الجهاز الرئيسي المستخدم لتفقد كائن أو عنصر في نظام رؤية الجهاز. في بعض الأحيان ، قد تحتاج إلى تثبيت كاميرات متعددة في نقطة تفتيش معينة لضمان فحص كل التفاصيل بشكل صحيح. عندما يحتاج نظام رؤية الماكينة إلى التقاط واستخراج المعلومات الخاصة بالتطبيق من صورة ، فهذا هو المكان الذي يلزم دعم الكاميرا الذكية. تحتوي الكاميرات الذكية عادةً على جميع واجهات الاتصالات اللازمة ويمكن توصيلها بـ Wi-Fi أو خادم من أجل نقل بيانات الصورة التي تم التقاطها. كأداة قوية ، يمكّن التعلم العميق مصممي النظام من أتمتة القرارات المعقدة والذاتية بسرعة مع تحسين جودة المنتج وسعةه بشكل فعال.

02 3 d الكاميرا

يمكن للكاميرا ثلاثية الأبعاد أن تظهر عمق الكائن المكتشف في صورة لإظهار زوايا مختلفة من الصورة. باستخدام كاميرا ثلاثية الأبعاد في نظام رؤية الماكينة ، سينتج عن منظور مختلف وتصور العمق. كاميرات وقت الطيران (TOF) عبارة عن كاميرات ثلاثية الأبعاد تستخدم مبدأ وقت الرحلة لقياس المسافة. تتيح تقنية التصوير التي تتيح لها أداء التصوير ثلاثي الأبعاد دون مسح الكائن. 40 مترًا بحد أقصى 100 صورة في الثانية ، بدقة مسافة تتراوح بين 5 إلى 10 ملليمترات ، ودقة جانبية تبلغ حوالي 200 × 200.

تاريخيا ، غالبًا ما يُنظر إلى TOF على أنها تقنية استشعار ثلاثية الأبعاد أقل دقة بسبب بعض الأسئلة حول دقتها. بطبيعة الحال ، في السنوات الأخيرة ، طورت العديد من الشركات العناوين منتجات عالية الدقة تصل إلى 1.3 ميجابكسل ، وكاميرات TOF عالية الدقة لأنظمة رؤية الآلات يمكن أن تحسن بشكل كبير من مرونة الإنتاج والأتمتة.

يجمع مستشعر Texas Instruments 'OPT8241 لوقت الرحلة (TOF) بين الاستشعار بين TOF مع محول تمثيلي إلى رقمي ومولد توقيت قابل للبرمجة (TG) ، والذي يوفر 320 × 240 صورًا عند معدلات الإطارات حتى 150 إطارًا في الثانية. يتم إعادة تعيين TG المضمّن ، وتعديل وقراءة التسلسل الرقمي. في الوقت نفسه ، يكون TG قابلًا للبرمجة ، مما يوفر المرونة لتحسين مقاييس أداء إدراك العمق المختلفة مثل الطاقة ، ومتانة الحركة ، ونسبة الإشارة إلى الضوضاء ، والإلغاء البيئي.

03 مستشعرات الرؤية

توجد مستشعرات الرؤية في قلب نظام رؤية الماكينة وهي مصدر لزيادة خصائص البيئة إلى الحد الأقصى ، حيث تكون الأجهزة الأساسية أجهزة استشعار الصور مثل CCD و CMOs. عادةً ما تكون مستشعرات الرؤية ذات الدقة العالية قادرة على إنتاج صور تحتوي على المزيد من وحدات البكسل ، وهي مفيدة للغاية في تحسين جودة الصورة وتسهيل التعرف على التفاصيل البصرية.

لطالما كانت مستشعرات CCD هي التكنولوجيا المهيمنة لالتقاط صور عالية الجودة منخفضة الضوضاء. ومع ذلك ، فإن أجهزة استشعار CCD مكلفة للتصنيع ، وبالتالي تكون أكثر تكلفة بشكل عام وتستهلك قوة أكثر بكثير من أجهزة استشعار CMOS. اليوم ، تطورت تقنية مستشعرات CMOS إلى النقطة التي يمكن أن تتعامل فيها بسرعة مع جودة ووظائف تقنية CCD ، بسعر أقل ، بحجم أصغر ، ومع انخفاض استهلاك الطاقة. عادةً ما يكون لكاميرات CMOS معدل إطار أعلى من كاميرات CCD ، وهي ميزة مهمة لأنظمة رؤية الماكينة التي تعتمد على معالجة الصور في الوقت الفعلي للأتمتة أو تحليل بيانات الصور. بالإضافة إلى ذلك ، تعد أجهزة استشعار CMOS أكثر حساسية لأطوال الموجات بالأشعة تحت الحمراء من مستشعرات CCD ، ويستفيد صانعي رقائق CMOS وصناع الكاميرا من هذا لالتقاط ضوء الأشعة تحت الحمراء ، مما يوفر قدرة تصوير إضافية للتعرف على الصور. على التوالي ، قد تكون أجهزة استشعار CMOS أكثر ملاءمة لتطبيقات رؤية الماكينة.

04 مصدر الضوء

كجهاز تصوير إضافي ، غالبًا ما يلعب مصدر الضوء دورًا مهمًا في جودة التصوير. توفر منتجات إضاءة LED ، على سبيل المثال ، مرونة أكبر مع زوايا قابلة للتعديل وأطوال موجية إضافية لاستجابة طيفية أكثر اتساقًا. مع مجموعة واسعة من الأطوال الموجية وأشكال مصادر الضوء المتوفرة في السوق ، فإن اختيار المنتج ليس صعبًا.

05 بطاقة التقاط الصور

عادةً ما تأتي بطاقة الحصول على الصور في شكل بطاقة مكون من أجهزة الكمبيوتر التي تتمثل وظيفتها الرئيسية في نقل إخراج الصورة إلى الكمبيوتر المضيف. مطلوب بطاقات الحصول على الصور لتحويل الإشارات التناظرية أو الرقمية من الكاميرا إلى دفق من بيانات الصورة بتنسيق محدد ، ويمكن أيضًا التحكم في بعض معلمات الكاميرا ، مثل إشارات الزناد ، وأوقات التعرض/التكامل ، وسرعات الغالق ، وهكذا على. عادةً ما تحتوي بطاقات الحصول على الصور على هياكل أجهزة مختلفة لأنواع مختلفة من الكاميرات ، وكذلك نماذج الحافلات المختلفة ، مثل PCI و PCI64 و PCI المضغوط و PC104 و ISA وما إلى ذلك.

06 برنامج معالجة الرؤية

يتم استخدام برنامج رؤية الآلة لإكمال معالجة بيانات صورة الإدخال ، ثم من خلال بعض الحسابات يمكن أن تحصل على النتائج المطلوبة. يأتي برنامج Vision Machine للأغراض العامة في شكل مكتبات صور C/C ++ ، وعناصر تحكم ActiveX ، وبيئات البرمجة القائمة على الرسوم ، وما إلى ذلك. يمكن أن تكون متخصصة ، على سبيل المثال ، لفحص LCD ، تفتيش BGA ، القالب المحاذاة ، وما إلى ذلك ، أو الأغراض العامة ، بما في ذلك التوطين والقياس والباركود/التعرف على الأحرف والكشف عن بقع ، إلخ.

الحقيقة 3: سوق رؤية الآلات ينمو بسرعة ، مع الحصول على صناعة السيارات

تكمن قيمة رؤية الماكينة في الأتمتة في قدرتها على التقاط وأعداد كبيرة من المستندات والصور ومقاطع الفيديو ، بكميات وسرعات تتجاوز بكثير القدرات البشرية.

تحدد آفاق التطبيق الواسعة وإمكانات السوق الضخمة أن رؤية الماكينة لا بد أن تكون بيانات السوق المتنامية ، وتشير بيانات الأسواق والأسواق إلى أن حجم السوق لرؤية الماكينة من المتوقع أن ينمو من 10.7 مليار دولار في 2020 إلى 14.7 مليار دولار في عام 2025 ، في مركب سنوي معدل النمو 6.5 ٪.

وفقًا لـ Grand View Research ، كان حجم سوق Global Machine Vision 13.23 مليار في 2 0 21 ومن المتوقع أن ينمو بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) من 7.7 ٪ من 2022 إلى 2030. الطلب على الرؤية- تعد الأنظمة الآلية المصحوبة بمرشدين في قطاعات السيارات والأغذية والمشروبات والمستحضرات الصيدلانية والكيميائية والتعبئة المحرك الرئيسي لنمو السوق. من بين هؤلاء ، تظل صناعة السيارات أكبر تبني لأنظمة رؤية الآلات على مستوى العالم ، مع حصة إيرادات تزيد عن 15.0 ٪ من صناعة السيارات في عام 2021 ، ومن المتوقع أن تستمر في النمو بشكل مطرد في السنوات القادمة.
 

اتجاهات سوق الرؤية في الولايات المتحدة بواسطة الصناعة ، 2020 - 2030

الحقيقة 4: رؤية الآلة ستحدث فرقًا كبيرًا في تطبيقات الروبوتات

هناك العديد من الفرص لتوسيع رؤية الآلة من حيث نطاق السوق والتطبيقات. تتطلب هذه الفرص بعض الخيال ، مما يعني أن رؤية الآلة لا تتعلق فقط باستبدال عيون الفني ، ولكن حول الاستفادة من الروبوتات لإنجاز المهام التي لا يستطيع الفنيون. تمنح Machine Vision القدرة على "الرؤية" في الوقت الفعلي وتفصيلها ، مما يسمح لهم باتخاذ القرارات بناءً على رؤية شاملة لكائن أو بيئة. اليوم ، يتم استخدام الروبوتات أكثر وأكثر في العالم. عندما يتم تجهيز الروبوتات برؤية الماكينة ، فإنه يمنحهم دقة واتجاه وفهم أكبر ، والقدرة على فهم الكائنات بشكل أكثر دقة ، ووضع الكائنات بدقة أكبر ، وأداء مهام أكثر تعقيدًا بشكل أسرع.

أصبحت رؤية الماكينة ذات أهمية متزايدة في تطبيقات الروبوتات ، ووفقًا لتقرير صدر مؤخراً عن جمعية تقدم الأتمتة (A3) ، حقق سوق الروبوتات ورؤية الآلات نمواً كبيراً في الربع الثاني من عام 2021 بالمقارنة مع عام 2020. الصناعي. يتم استخدام الروبوتات بالفعل على نطاق واسع ، ومع ظهور الروبوتات التعاونية والتطوير السريع لرؤية الآلة ثلاثية الأبعاد ، سيتم استخدامها في كثير من الأحيان.

تجسد Machine Vision القدرة التكنولوجية ، وكذلك القدرات الأخرى مثل الأتمتة والتعلم الآلي والتعلم العميق والشبكات العصبية. إنها قدرة يمكن دمجها في التقنيات والعمليات الأخرى لصالح الصناعة وتحسين كفاءة العمل. تحتوي الروبوتات اليوم على رؤية آلة مدمجة بشكل متزايد ، والتي تمكنهم من أداء مهام أكثر تعقيدًا. لن تكون هذه المهام ممكنة بدون رؤية الجهاز لإخبار الروبوت بالضبط أين يوجد عنصر. تعد رؤية الآلة هي المفتاح لإلغاء تأمين الإمكانات الكاملة للأتمتة ، مع إضافة المزيد من الذكاء إلى الأتمتة الذكية.