بلاگ
بینایی ماشین یا Machine vision (MV) کامپیوترها و ماشینها قادر میسازد تا اطلاعات تصویری یا بصری را مانند انسانها درک و پردازش کنند. به معنای سادهتر اینکه سیستمها میتوانند با این روش، مانند یک انسان، اطراف خود را ببینند و به شکل معنا داری محیط را پردازش و تجزیه و تحلیل کنند. بینایی ماشین نه تنها در IT بلکه در صنایع متعددی کاربرد دارد. این صنایع شامل اتوماسیون فرآیند تولید، مهندسی بهداشت و درمان، مهندسی زنجیره تامین و امنیت و غیره می باشد. سیستمهای بینایی ماشین معمولاً از یک دوربین یا حسگر بینایی ماشین، یک پردازنده یا کامپیوتر برای تجزیه و تحلیل تصاویر تشکیل شدهاند.
وقتی شما به یک تصویر نگاه میکنید، بلافاصله اجسام، رنگها، چهرهها یا حرکات را تشخیص میدهید. اما کامپیوتر با چشم نگاه نمیکند، بلکه تصویر را بهعنوان ترکیبی از اعداد و پیکسلها میبیند. این یعنی برای اینکه سیستم بتواند بفهمد در تصویر چه میگذرد، باید به آن یاد داد چگونه الگوها را تشخیص دهد. Machine vision دقیقاً همین مسیر را طی میکند. از درک اولیه پیکسلها تا تحلیل پیچیده اشیاء، همه چیز مرحله به مرحله به کامپیوتر آموزش داده میشود.
عملکرد Machine visionچند مرحلهای است. ابتدا تصویر وارد سیستم میشود و با روشهایی مثل تشخیص لبهها یا بخشبندی رنگ تحلیل اولیه انجام میگیرد. در مرحله بعد، الگوریتمهایی مانند یادگیری عمیق یا شبکههای عصبی مصنوعی وارد عمل میشوند تا الگوهای مشخص را شناسایی کنند. به عنوان مثال، اگر یک سیستم امنیتی مجهز به بینایی ماشین باشد، میتواند یک چهره یا حتی حالت صورت مشکوک را در جمعیت شناسایی کند. این مراحل نیازمند آموزش با میلیونها تصویر هستند تا ماشین بتواند به درستی تصمیم بگیرد.
در دنیای فناوری اطلاعات، بینایی ماشین تنها در امنیت خلاصه نمیشود. خودروهای خودران از این فناوری برای تشخیص مسیر، مانع، تابلوهای رانندگی و حتی عابران پیاده استفاده میکنند. در خردهفروشی، این فناوری میتواند چهره مشتری را شناسایی و تجربه خرید را شخصیسازی کند. در بیمارستانها نیز برای تحلیل تصاویر پزشکی مانند MRI و سیتی اسکن بهکار گرفته میشود. تمام این مثالها نشان میدهند که با کمک بینایی ماشین، ماشینها به درک تصویری رسیدهاند که روزی فقط برای انسان ممکن بود.
در نگاه اول شاید فکر کنید Machine vision همان پردازش تصویر است، اما این دو تفاوت ظریفی دارند. پردازش تصویر بیشتر به بهبود کیفیت تصویر میپردازد، مثل حذف نویز یا افزایش وضوح. اما هدف بینایی ماشین، درک معنای تصویر است. یعنی از مرحله فنی فراتر میرود و وارد مرحله تصمیمسازی میشود. مثلاً اگر یک دوربین حرکتی را در تصویر تشخیص دهد، فقط پردازش تصویر رخ داده؛ اما اگر تصمیم بگیرد این حرکت مربوط به یک نفوذگر است و هشدار دهد، یعنی بینایی ماشین در کار است.
یکی از بزرگترین چالشها برای توسعه این فناوری، ناتوانی در درک شرایط غیرعادی است. مثلاً نوری که بیش از حد روشن باشد، زاویههای عجیب یا چهرههایی که ماسک دارند، میتوانند الگوریتمها را به خطا بیندازند. همچنین، نگرانیهای اخلاقی و حریم خصوصی نیز مطرح است. وقتی سیستمها بتوانند در لحظه چهره افراد را تشخیص دهند، باید قوانینی برای استفاده از آنها تدوین شود تا حقوق کاربران حفظ گردد. آینده این فناوری نیازمند همافزایی بین مهندسی و قانونگذاری است.
ما بهسوی دنیایی میرویم که در آن ماشینها نه تنها گوش میدهند و میخوانند، بلکه میبینند و درک میکنند. این ویژگی باعث شده تا مرز میان ماشین و انسان در درک تصاویر روز به روز نازکتر شود. بینایی ماشین ابزاری است که میتواند در آینده، تصمیمگیریهای حیاتی را به سیستمهای هوشمند بسپارد؛ از انتخاب درست مسیر در خودروی خودران گرفته تا جلوگیری از نفوذ امنیتی در یک سازمان دولتی. شاید روزی فرا برسد که حتی دستگاههای خانگی ما هم با استفاده از بینایی ماشین، نیازهایمان را قبل از بیان کردنمان بشناسند. این فناوری تنها یک ابزار نیست؛ دید تازهای است برای دنیایی هوشمندتر و البته مسئولانهتر.
بیشتر بخوانید :