أدى الاعتماد السريع لتقنية الرؤية في الأنظمة المضمنة إلى تطوير حلول التصوير فائقة السرعة-عالية-لسلامة السيارات، ورؤية الآلة، وتحليل الحركة. وبناءً على ذلك، يمكن لمستشعرات الصور الأكثر قوة وبنيات البكسل الأصغر حجمًا أن تعزز بشكل كبير أداء هذه المنتجات وقدرات التصوير الخاصة بها.
تستخدم تقنية الرؤية الآلية خوارزميات التعرف على الصور لتحديد الكائنات في الصور وتوفر صورًا أكثر تفصيلاً ودقة لتلك الكائنات دون تشويه، دون المساس بمجموعة واسعة من التطبيقات مثل الأتمتة الصناعية والروبوتات والطائرات بدون طيار والنمذجة ثلاثية الأبعاد.
أولاً، تعمل منصات المعالجات المدمجة والقوية على تقليل تكلفة أنظمة الرؤية الآلية التقليدية. ثانيًا، بمساعدة تقنيات المعالجة القوية-والتكلفة المنخفضة والموفرة للطاقة-، تتطور مستشعرات الصور الجديدة بسرعة لتلبية متطلبات تطبيقات التصوير الصناعية-مثل الفحص البصري والأتمتة الصناعية.
تعد مستشعرات الصور عنصرًا أساسيًا في أي تصميم لرؤية الآلة وتشهد تحولًا سريعًا من حيث السرعة والدقة. تتيح مستشعرات الصور الجديدة معدلات إطارات أعلى دون المساس بجودة الصورة. علاوة على ذلك، من حيث الدقة، تتميز مستشعرات الصور هذه بخصائص بصرية قوية تضمن تفاصيل التصوير والأداء المطلوب لعمليات فحص الرؤية الآلية الحديثة.
يمكن لهذه الأنظمة المدمجة منخفضة الطاقة-أيضًا أن تدعم مجموعة متنوعة من درجات دقة المنتج بينما تستوعب نطاقًا واسعًا من إمكانيات البكسل. في أنظمة الرؤية المضمنة هذه-والتي تتطور بسرعة جنبًا إلى جنب مع بنيات البكسل الجديدة-يمكن لوحدات البكسل الأكبر استبدال الدقة بتكوين بصري معين لتحقيق حساسية تصوير أعلى.
تقع رؤية الآلة في قلب ثورة الأتمتة الصناعية. ومع ذلك، فإن الرؤية الآلية لا تقتصر على الثورة في مجال الروبوتات الصناعية. وتشمل تطبيقاته جميع الآلات تقريبًا وكل جانب من جوانب دورة التصنيع.
في الواقع، يتم استخدام الرؤية الآلية في العديد من التطبيقات خارج أرض المصنع. وتتراوح تطبيقاتها من التعرف على لوحة الترخيص في أنظمة النقل الذكية إلى تتبع حركة العملاء والعناصر في المتاجر التي لا يتوفر بها أمين الصندوق-، فضلاً عن العمل كنظام توجيه أساسي للمركبات ذاتية القيادة.
اليوم، أصبح التعلم الآلي تقنية تمكينية رئيسية في المركبات ذاتية القيادة. كما أنها تلعب دورًا حاسمًا في أنظمة مساعدة السائق المتقدمة (ADAS)، حيث توفر خوارزميات الرؤية الآلية المختلفة دقة إدراك لا تشوبها شائبة.
تُجري Machine Vision أيضًا تحليلًا ذكيًا لمحتوى الفيديو للعديد من التطبيقات-التي تركز على الكاميرا، بما في ذلك سماعات المراقبة والواقع المعزز (AR) والواقع الافتراضي (VR) وملحقاتها.
تستخدم بعض مستشعرات الصور تقنية الغالق العالمية للتخلص من تشويش الحركة والتشويش. لقد وضعت الغالقات العالمية معايير جديدة في تصميم الكاميرا، مما يتيح أداء تصوير متميزًا وتوحيدًا عاليًا للصورة وتشويشًا منخفضًا. على عكس تقنية الغالق الدوار، تسمح تقنية الغالق العالمية للمستشعر بمسح منطقة الصورة بأكملها في وقت واحد، وهو أمر بالغ الأهمية في تطبيقات الرؤية الآلية.
هناك تحول كبير آخر في مجال رؤية الآلة وهو الانتقال من مستشعرات الصور -الجهاز المزدوج (CCD) إلى أنظمة الكاميرات المستندة إلى -CMOS-الفعالة من حيث التكلفة، والتي تستهلك أيضًا طاقة أقل وتوفر معدلات إطارات أعلى.
لقد قطعت مستشعرات الصور CMOS خطوات كبيرة في مجالين رئيسيين: معدل الإطارات ومستويات الضوضاء. بالنسبة لأنظمة الرؤية المضمنة، أصبحت مستشعرات CMOS تدريجيًا خيارًا أكثر فعالية من حيث التكلفة-نظرًا لخصائص الضوضاء المحسنة. علاوة على ذلك، توفر مستشعرات الصور CMOS عرضًا أكثر تفصيلاً على مساحة سطح أكبر، وهو مطلب بالغ الأهمية في بيئات التشغيل الآلي للمصانع.
تعد الرؤية الآلية مظهرًا رئيسيًا لثورة الذكاء الاصطناعي، وقد تحولت من البحث الأكاديمي إلى القطاع التجاري. على سبيل المثال، تُستخدم الآن أنظمة رؤية الماكينة على نطاق واسع في صناعة اللحام لفحص اللحام التلقائي، أو للتحكم في دقة مسارات معدات اللحام أثناء عملية اللحام، أو لفحص جودة اللحامات بعد اللحام.
تساعد تصميمات الكاميرات التي تركز على CMOS- المطورين على تلبية متطلبات المعالجة وقيود الطاقة المنخفضة- لتطبيقات الرؤية الآلية. تهدف التحولات الرئيسية في رؤية الآلة وتصميم تكنولوجيا مستشعر الصورة إلى خدمة مجالات التطبيق مثل تحليل الحركة والروبوتات والتتبع والتفتيش الصناعي والمقاييس.