هوش مصنوعی، یکی از فناوری‌های کلیدی قرن حاضر، در حال تحول بخشیدن به دنیای اطراف ما است. یکی از زیرشاخه‌های هوش مصنوعی که کاربردهای فراوانی در حوزه‌های مختلف دارد، پردازش ماشین است. پردازش ماشین، فرایندی است که با استفاده از الگوریتم‌های ریاضی، داده‌ها را پردازش و تحلیل می‌کند.
یکی از کاربردهای پردازش ماشین، بینایی ماشین است. بینایی ماشین، به کامپیوترها و ماشین‌ها توانایی دیدن می‌دهد. این فناوری، با استفاده از پردازش تصویر و هوش مصنوعی، به ماشین‌ها امکان می‌دهد تا اشیا و پدیده‌های اطراف خود را تشخیص دهند، موقعیت آن‌ها را تعیین کنند و با آن‌ها تعامل داشته باشند.
بینایی کامپیوتری و بینایی ماشین، دو فناوری مرتبط با یکدیگر هستند که هر دو به کامپیوترها و ماشین‌ها توانایی دیدن می‌دهند. اما تفاوت‌هایی نیز بین این دو فناوری وجود دارد.
تعریف بینایی ماشین
بینایی ماشین به عنوان یک فناوری پیشرفته و یکی از حوزه‌های رو به رشد هوش مصنوعی مطرح است. این تکنولوژی، که بر پایه پردازش تصاویر دو بعدی است، به کامپیوتر قابلیت مشاهده و تجزیه و تحلیل محیط اطراف را می‌بخشد. به طور ساده‌تر، بینایی ماشین یک قابلیت کامپیوتری است که از چندین دوربین پیشرفته و یک سیستم تحلیلگر قدرتمند برای پردازش داده‌های تصویری بهره می‌برد.
این زمینه به عنوان یکی از حوزه‌های میان‌رشته‌ای محسوب می‌شود و با علوم مختلفی از جمله صنایع، مکانیک، برق و الکترونیک و علوم رایانه، هم‌پوشانی دارد. به عبارت دیگر، Machine Vision یک شاخه از هوش مصنوعی است که از اصول علوم رایانه، تکنیک‌های پردازش تصویر، مهندسی اپتیک، و مهندسی مکانیک بهره می‌برد و ارتباط نزدیکی با اتوماسیون صنعتی دارد.
اکنون، سیستم‌های Machine Vision به وسیله بهینه‌سازی و اصلاح تکنیک‌های موجود در زمینه‌های مرتبط، در حال پیشرفت سریع هستند. این پیشرفت‌ها باعث ایجاد زیرشاخه‌های تحقیقاتی جدید در حوزه بینایی ماشین می‌شود که تحقیق‌کنندگان با مطالعه و توسعه در این زمینه‌ها می‌توانند به بهبود عملکرد بینایی ماشین در مقایسه با گذشته بپردازند.
در این مقاله، هدف این است که علاوه بر معرفی Machine Vision و تفاوت‌های آن با مفاهیم دیگر در حوزه هوش مصنوعی، به بررسی کاربردهای این تکنولوژی در زمینه‌های مختلف صنعتی و علمی بپردازیم.
عبارت “بینایی ماشین” یا “Machine Vision” به معنای قابلیت یک کامپیوتر برای مشاهده محیط اطراف است. این قابلیت اغلب از یک یا چند دوربین ویدئویی با قابلیت تبدیل تصاویر آنالوگ به دیجیتال و یک سیستم تحلیل سیگنال دیجیتال استفاده می‌کند. داده‌های تصویری یا Image Data در این حالت به کامپیوتر یا کنترلر سیستم ارسال می‌شود.
اصطلاح “بینایی کامپیوتر” به تکنولوژی دیجیتالیزه کردن تصویر توسط یک کامپیوتر، تحلیل داده‌های آن و انجام یک سری اعمال پردازشی در قبال آن اشاره دارد.
کاربردهای بینایی ماشین
بینایی ماشین یک فناوری رو به رشد با کاربردهای متنوع است. به دلیل مزایایی مانند پایین بودن میزان خطا، سرعت بالا، هزینه های نگهداری پایین و عدم نیاز به حضور مداوم نیروی انسانی، بسیاری از صنایع و کارخانه ها به سرعت به سمت Machine Vision روی آورده اند. امروزه ردپای بینایی ماشین را می توان در صنعت هواشناسی، شهرسازی، کشاورزی، نجوم و فضانوردی، پزشکی و غیره مشاهده کرد.
سیستم ماشین ویژن از حسگرها برای دیدن و شناسایی یک شیء با کمک رایانه استفاده می کند. Machine Vision در فرایندهای صنعتی متنوعی مانند معاینه مواد اولیه، تشخیص اشیاء، شناسایی الگوها، تحلیل اجزاء الکترونیکی، شناسایی علائم مشخص و شاخصه های نوری مورد استفاده قرار می گیرد.
علاوه بر معاینه مواد، سیستم های Machine Vision کاربردهای متنوع دیگری نیز دارند. به عنوان مثال، سیستم هایی که برای مدیریت و کنترل تصویری موجودی کالاها استفاده می شوند، اغلب از این سیستم استفاده می کنند. خطوط تولید صنعتی از آن برای سنجش محصولات در مراحل مختلف فرایند تولید استفاده می کنند. تولیدکنندگان مواد غذایی و نوشیدنی نیز برای نظارت بر کیفیت از این سیستم استفاده می کنند. در زمینه پزشکی و سلامت، از قابلیت های بینایی ماشین در عکسبرداری های پزشکی و روند معاینه استفاده می شود.
بینایی ماشین در زندگی روزمره ما نیز کاربردهای فراوانی دارد. به عنوان مثال، از دوربین های پلاک خوان راهنمایی و رانندگی، سیستم تشخیص چهره تلفن همراه و سیستم کینکت کنسول بازی ایکس باکس برای تشخیص و شناسایی اشیا استفاده می شود.
کاربرد در صنایع
بینایی ماشین کاربردهای گسترده‌ای در صنایع مختلف دارد. از جمله کاربردهای این فناوری می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
- کنترل کیفیت: Machine Vision می‌تواند برای بازرسی محصولات و قطعات تولیدی استفاده شود و از این طریق، کیفیت محصولات را بهبود بخشد. به عنوان مثال، بینایی ماشین می‌تواند برای تشخیص محصولات معیوب، اندازه‌گیری ابعاد محصولات و بررسی ترکیب رنگ محصولات استفاده شود.
- خودکارسازی: Machine Vision می‌تواند برای خودکارسازی فرآیندهای صنعتی استفاده شود و از این طریق، بهره‌وری را افزایش دهد. به عنوان مثال، بینایی ماشین می‌تواند برای کنترل خطوط تولید، حمل و نقل محصولات و بسته‌بندی محصولات استفاده شود.
- رباتیک: بینایی ماشین می‌تواند به ربات‌ها کمک کند تا محیط اطراف خود را درک کنند و کارهایی مانند حمل و نقل، مونتاژ و تعمیر را انجام دهند. به عنوان مثال، بینایی ماشین می‌تواند به ربات‌های مونتاژ کمک کند تا قطعات را در جای مناسب قرار دهند و به ربات‌های تعمیر کمک کند تا عیب محصولات را تشخیص دهند.
تفاوت‌های بینایی ماشین و بینایی کامپیوتر
هرچند که بینایی ماشین و بینایی کامپیوتر در زمینه مفاهیم ابتدایی شباهت‌های زیادی دارند، اما تفاوت‌های اساسی بین این دو حوزه وجود دارد. بینایی کامپیوتر بیشتر تمرکز خود را بر روی تحلیل تصاویر، تجزیه و تحلیل اشیا، و استخراج داده‌های جدید و مفید معطوف کرده است، در حالی که Machine Vision از تکنیک‌های ساده‌تر برای بینایی کامپیوتر در کاربردهای صنعتی استفاده می‌کند.
تفاوت‌های مهم بین بینایی کامپیوتر و Machine Vision شامل الگوریتمی بودن روش‌های بینایی کامپیوتر در مقایسه با روش‌های غیرالگوریتمی Machine Vision، پیچیدگی بیشتر سیگنال‌های خروجی بینایی کامپیوتر نسبت به سیگنال‌های خروجی Machine Vision، و در نهایت، اعتماد بیشتر بینایی ماشین به استفاده از سخت‌افزارهای متعدد، می‌باشد. به طور خلاصه، بطوری که مشاهده می‌شود، هرچند Machine Vision و بینایی کامپیوتر برخی از مفاهیم را به اشتراک دارند، اما محدوده فعالیت بینایی کامپیوتر گسترده‌تر از Machine Vision است و پردازش تصویر تمامی دستگاه‌ها و اپلیکیشن‌ها بر عهده آن است.
چالش‌های توسعه بینایی ماشین
این فناوری با الگوبرداری از عملکرد چشم و مغز انسان، به ماشین‌ها امکان می‌دهد تا اطلاعات بصری را تحلیل کرده و تصمیمات هوشمندانه بگیرند. با این حال، توسعه بینایی ماشین همواره با چالش‌های متعددی همراه بوده است که در ادامه به بررسی مهم‌ترین آن‌ها می‌پردازیم.
1. پیچیدگی داده‌های بصری
یکی از بزرگ‌ترین چالش‌های بینایی ماشین، پیچیدگی داده‌های بصری است. تصاویر و ویدئوها شامل حجم عظیمی از اطلاعات هستند که باید به‌صورت دقیق و سریع پردازش شوند. این داده‌ها می‌توانند شامل مواردی مانند نورپردازی متغیر، سایه‌ها، نویز، یا زوایای مختلف دید باشند که تحلیل و تفسیر صحیح آن‌ها را دشوار می‌کند. به‌عنوان مثال، تشخیص چهره در محیط‌هایی با نور کم یا شناسایی اشیا در تصاویر با پس‌زمینه‌های پیچیده، نیازمند الگوریتم‌های پیشرفته و بهینه‌سازی شده است.
2. نیاز به داده‌های بزرگ و متنوع
برای توسعه مدل‌های بینایی ماشین، به مجموعه داده‌های بزرگ و متنوع نیاز است. این داده‌ها باید شامل تصاویر و ویدئوهایی باشند که تمام سناریوهای ممکن را پوشش دهند. با این حال، جمع‌آوری، برچسب‌گذاری و آماده‌سازی چنین داده‌هایی زمان‌بر و پرهزینه است. علاوه بر این، اطمینان از کیفیت و تنوع داده‌ها برای جلوگیری از سوگیری مدل‌ها، یک چالش اساسی محسوب می‌شود.
3. توسعه الگوریتم‌های پیچیده
الگوریتم‌های بینایی ماشین به شدت به ریاضیات پیشرفته و مفاهیمی مانند جبر خطی، هندسه محاسباتی و یادگیری عمیق وابسته هستند. توسعه این الگوریتم‌ها نیازمند دانش تخصصی و تجربه فراوان در زمینه‌های مختلف است. به‌عنوان مثال، الگوریتم‌های تشخیص اشیا (Object Detection) یا تقسیم‌بندی تصاویر (Image Segmentation) نیازمند معماری‌های پیچیده شبکه‌های عصبی مانند CNN (شبکه‌های عصبی کانولوشنی) هستند که طراحی و بهینه‌سازی آن‌ها به مهارت بالایی نیاز دارد.
4. چالش‌های محاسباتی و منابع سخت‌افزاری
پردازش تصاویر و ویدئوها نیازمند قدرت محاسباتی بالا و منابع سخت‌افزاری پیشرفته است. استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks) برای تحلیل داده‌های بصری، به پردازنده‌های گرافیکی (GPU) و حافظه‌های بزرگ نیاز دارد. این موضوع می‌تواند هزینه‌های توسعه را افزایش داده و دسترسی به فناوری را برای بسیاری از سازمان‌ها محدود کند.
5. تطبیق با شرایط واقعی
یکی دیگر از چالش‌های مهم، تطبیق مدل‌های بینایی ماشین با شرایط واقعی است. بسیاری از مدل‌هایی که در محیط‌های آزمایشگاهی عملکرد خوبی دارند، ممکن است در دنیای واقعی با مشکلاتی مانند تغییرات محیطی، نویز یا داده‌های غیرمنتظره مواجه شوند. به‌عنوان مثال، یک سیستم تشخیص پلاک خودرو ممکن است در شرایط بارانی یا برفی عملکرد مناسبی نداشته باشد.
6. مسائل اخلاقی و حریم خصوصی
استفاده از بینایی ماشین در کاربردهایی مانند نظارت تصویری یا تشخیص چهره، مسائل اخلاقی و حریم خصوصی را به همراه دارد. نگرانی‌ها در مورد نظارت بی‌رویه، سوگیری الگوریتم‌ها و استفاده نادرست از داده‌های بصری، چالش‌هایی هستند که توسعه‌دهندگان و سیاست‌گذاران باید به آن‌ها توجه کنند.
7. پیشرفت فناوری و ابزارها
خوشبختانه، با پیشرفت فناوری و ظهور ابزارهای قدرتمند، بسیاری از این چالش‌ها در حال کاهش هستند. کتابخانه‌هایی مانند OpenCV و فریم‌ورک‌هایی مانند TensorFlow و PyTorch به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهند تا با استفاده از ابزارهای آماده و بهینه‌سازی شده، الگوریتم‌های پیچیده را پیاده‌سازی کنند.
سخن پایانی
با پیشرفت مداوم در حوزه بینایی ماشین در صنایع و زمینه‌های علمی مختلف، انتظار می‌رود پیشرفت‌های قابل توجهی در فرآیند تولید محصولات و ارائه خدمات به وجود آید. برخی از الگوریتم‌های Machine Vision به نحوی که از بینایی انسان الهام گرفته‌اند، به نمونه‌های زیستی نزدیکتر شده‌اند، اما تا کنون، توسعه الگوریتم‌های کمی در زمینه تحلیل و شناسایی ویژگی‌های مرتبط با تصاویر اتفاق نیافته است. دانشمندان در حال حاضر به دنبال بهبود و بهینه‌سازی واحد پردازش گرافیکی برای اجرای فرآیندهای بینایی ماشین به صورت کارآمدتر هستند. این نشان می‌دهد که در آینده، احتمالاً از پیکسل‌های سه بعدی با دقت و جزییات بیشتر در این حوزه استفاده خواهد شد.
بازار بینایی ماشین آماده است که هر روز به رکورد جدیدی دست یابد و هر بار با گذشت زمان به میزان بیشتری پیشرفت کند. کاربردهای جدید غیرصنعتی در حال ظهور هستند و با توجه به سهولت استفاده از آن‌ها، آینده Machine Vision با هیجان انتظار می‌رود. در مقالات آینده، به این موضوعات بیشتر پرداخته خواهد شد.
