Що таке машинний зір (Machine Vision, MV)?

Що являє собою машинний зір?

В основі машинного зору лежить синергія між апаратним і програмним забезпеченням. Цифрові камери діють як очі, фіксуючи зображення та відео навколишнього середовища. Однак справжнє дійство відбувається завдяки програмному забезпеченню. Складні алгоритми, використовуючи можливості обробки зображень, комп’ютерного зору і навіть глибокого навчання, аналізують отримані дані. Цей аналіз витягує цінну інформацію, дозволяючи машині «бачити» об’єкти, форми, візерунки та рух у полі зору.

Ця здатність «бачити» відкриває широкий спектр застосувань у різних галузях. У сфері виробництва машинний зір автоматизує процеси контролю якості, гарантуючи, що продукція відповідає встановленим нормам якості з винятковою точністю. Робототехніка використовує машинний зір для безпечної та ефективної навігації і взаємодії з навколишнім середовищем. Застосування поширюється на сферу охорони здоров’я, де машинний зір допомагає лікарям аналізувати медичні зображення, що призводить до покращення діагностики та лікування. Машинний зір зачіпає навіть наше повсякденне життя, застосовуючись у системах безпеки для розпізнавання облич і в автономних транспортних засобах для виявлення перешкод.

Як розвивався машинний зір

Машинний зір бере свій початок у галузі комп’ютерного зору, яка сформувалася в 1960-х роках, коли дослідники шукали способи дати комп’ютерам змогу інтерпретувати візуальну інформацію так само, як це робить людина. Перші зусилля були зосереджені на базових завданнях, таких як аналіз та обробка зображень, розпізнавання образів і виявлення об’єктів.

На розвиток машинного зору значною мірою вплинув прогрес у комп’ютерних технологіях, зокрема збільшення обчислювальної потужності, обсягу пам’яті та складності алгоритмів. Коли комп’ютери стали більш потужними і здатними обробляти великі обсяги візуальних даних, дослідники почали вивчати більш складні застосування комп’ютерного зору.

Ось невеличкий огляд історичної хронології розвитку машинного зору:

Ранній період (1930-ті – 1960-ті)

Зерно натхнення: Концепція машин, що імітують людський зір, бере свій початок на початку 1930-х років з винайденням електронних сортувальних машин, що використовували фотоелектронні детектори для ідентифікації об’єктів за кольором і розміром.

Фундаментальні концепції: Галузь набрала обертів у 1960-х роках завдяки першим дослідженням у Массачусетському технологічному інституті та інших науково-дослідних установах. Дослідники вивчали фундаментальні концепції обробки зображень і розпізнавання образів, закладаючи основу для майбутніх розробок.

Розвиток алгоритмів (1970-ті – 1990-ті)

Алгоритмічний прогрес: 1970-ті роки стали часом значного прогресу в алгоритмах обробки зображень, таких як виявлення країв і сегментація, що дозволило пристроям виокремлювати основні ознаки на зображеннях.

Курс «Машинний зір»: 1972 рік ознаменувався створенням першого курсу «Машинний зір» у Лабораторії штучного інтелекту Массачусетського технологічного інституту. Цей курс готував дослідників і підживлював академічний інтерес до цієї галузі.

Ранні застосування: У 1980-х роках з’явилися перші комерційно доступні системи машинного зору, які використовувалися в таких галузях, як виробництво для автоматизованого контролю якості.

Оптичне розпізнавання символів (OCR): Системи оптичного розпізнавання символів, що змогли сприймати текст із зображень, стали однією з найважливіших подій 1990-х років, продемонструвавши потенціал машинного зору для різних застосувань.

Епоха глибокого навчання (2000-ні – сьогодення)

Ера глибокого навчання: 2000-ні роки відкрили еру глибокого навчання — потужної технології з багатошаровими штучними нейронними мережами. Це революціонізувало машинний зір, дозволивши комп’ютерам вивчати складні особливості та закономірності напряму з даних.

Прориви та досягнення: Алгоритми, засновані на глибокому навчанні, призвели до значних проривів у розпізнаванні об’єктів, класифікації зображень та інших завданнях. Ця епоха також стала свідком розробки складних програмних інструментів і доступного обладнання, що зробило машинний зір більш доступним і широко застосовуваним.

Розширення сфер застосування: Сьогодні застосування машинного зору поширюється на численні сфери, включаючи робототехніку, охорону здоров’я, транспорт, безпеку і навіть розваги. Ця сфера продовжує розвиватися, а дослідження, що тривають, вивчають нові алгоритми, додатки та етичні міркування для відповідального та ефективного впровадження.

Загалом, історія машинного зору демонструє безперервну еволюцію, від ранньої концептуалізації до появи потужних алгоритмів і глибокого навчання. Оскільки ця галузь продовжує розвиватися, вона має потенціал для подальшої трансформації того, як ми взаємодіємо зі світом і вирішуємо складні проблеми.

Як працює машинний зір?

Машинний зір, як випливає з назви, має на меті надати машинам здатність «бачити» і розуміти візуальний світ, подібно до того, як це робить людина. Однак, на відміну від наших біологічних очей і мозку, машинний зір покладається на поєднання апаратного і програмного забезпечення:

Апаратне забезпечення

Камери та електронні датчики сприйняття візуальної інформації є основними «очима» системи, що фіксують зображення або відео навколишнього середовища. Залежно від застосування можуть використовуватися різні типи пристроїв, наприклад, стандартні RGB-камери або датчики глибини (LiDAR).

Програмне забезпечення

Обробка зображень, комп’ютерний зір і машинне навчання є невід’ємними компонентами сучасних систем аналізу зображень, кожен з яких відіграє важливу роль у вилученні цінної інформації з візуальних даних.

По-перше, методи обробки зображень застосовуються для покращення якості отриманих зображень. Ці методи вирішують такі проблеми, як розбіжності в освітленні, зменшення шуму та покращення характеристик, забезпечуючи оптимальну якість зображень для аналізу.

Після попередньої обробки починають діяти алгоритми комп’ютерного зору, які витягують значущу інформацію із зображень. Ці алгоритми виконують різні завдання, включаючи виявлення і розпізнавання об’єктів, виділення ознак і сегментацію зображень. Виявлення об’єктів дозволяє системам ідентифікувати і знаходити конкретні об’єкти на зображеннях, тоді як вилучення ознак аналізує такі атрибути, як форма, розмір, колір, текстура або поведінка. Сегментація зображень ділить зображення на різні області на основі спільних характеристик, що полегшує подальший аналіз та інтерпретацію.

У багатьох випадках машинне навчання, особливо глибоке навчання, інтегрується в системи аналізу зображень, щоб розширити їхні можливості. Алгоритми машинного навчання тренуються на маркованих даних, що дозволяє їм вивчати закономірності і зв’язки між візуальними даними і бажаними результатами. Цей процес навчання дозволяє системам розпізнавати складні закономірності і робити точні прогнози на основі нових, небачених даних.

Загальний процес роботи машинного зору

Захоплення зображення — це початковий етап процесу, на якому камера робить знімок або відео цільової сцени. Після захоплення зображення проходить попередню обробку, щоб підвищити його якість і підготувати для подальшого аналізу. Це може включати такі завдання, як зменшення шуму, корекція кольору та стабілізація зображення.

Далі відбувається виділення особливостей, коли система ідентифікує та витягує відповідні особливості із зображення. Ці елементи можуть включати краї, форми, кольори або текстури, залежно від конкретних вимог застосованого методу.

Після вилучення об’єктів система переходить до аналізу та інтерпретації вилучених об’єктів. Це передбачає виконання різних завдань залежно від конкретної програми. Наприклад, при виявленні об’єктів система визначає наявність і розташування конкретних об’єктів на зображенні. Розпізнавання об’єктів, з іншого боку, передбачає класифікацію об’єктів за попередньо визначеними категоріями на основі їхніх виокремлених ознак.

Крім того, витягнуті ознаки можуть бути використані для таких завдань, як вимірювання та інспекція, де вимірюються розміри об’єктів або виявляються дефекти в продуктах. У системах навігації та керування візуальна інформація, отримана в результаті вилучення ознак, використовується для керування роботами або автономними пристроями, дозволяючи їм ефективно орієнтуватися в навколишньому середовищі.

Загалом, процес аналізу та інтерпретації зображень включає низку взаємопов’язаних етапів, кожен з яких має вирішальне значення для вилучення значущої інформації з візуальних даних і полегшення прийняття рішень у різноманітних галузях.

Де застосовують машинний зір?

Машинний зір увійшов у широкий спектр галузей і застосувань, поширившись далеко за межі роботів і заводських цехів. Ось кілька ключових галузей, де активно використовується машинний зір:

Виробництво

Контроль якості: Перевірка продукції на наявність дефектів, забезпечення стабільної якості на всіх виробничих лініях. Це може включати перевірку на наявність дефектів поверхні, відсутніх компонентів або невірних розмірів.

Керування роботами: Керування роботами при виконанні таких завдань, як збірка і розміщення, автоматизація виробничих ліній і зварювальних робіт. Системи машинного зору допомагають роботам орієнтуватися в навколишньому середовищі і точно взаємодіяти з об’єктами.

Сортування продукції: Сортування різних типів продуктів на основі їхніх характеристик, таких як розмір, колір або форма. Це має вирішальне значення для ефективної обробки та дистрибуції продукції.

Охорона здоров’я

Аналіз медичних зображень: Допомога лікарям в аналізі медичних зображень, таких як рентгенівські знімки, КТ і МРТ. Машинний зір може допомогти виявити аномалії, діагностувати захворювання і планувати підходи до лікування.

Хірургічна допомога: Керування хірургічними роботами під час мінімально інвазивних процедур. Це підвищує точність і мінімізує ризики, пов’язані з традиційною відкритою хірургією.

Моніторинг пацієнтів: Моніторинг здоров’я пацієнта шляхом відстеження життєво важливих показників, виявлення падінь або розпізнавання змін у поведінці. Це може бути особливо корисно в ситуаціях, коли постійний людський нагляд неможливий.

Роздрібна торгівля

Системи самообслуговування: Дозволяють клієнтам сканувати та оплачувати свої покупки без взаємодії з касиром. Це підвищує ефективність і скорочує черги на касах.

Управління запасами: Автоматичне відстеження рівня запасів та визначення товарів, які потребують поповнення. Це допомагає підтримувати оптимальний рівень запасів і запобігати дефіциту.

Аналіз поведінки покупців: Аналіз поведінки покупців у магазинах для розуміння особливостей здійснення покупок та оптимізації викладки товарів.

Безпека

Розпізнавання облич: Ідентифікація осіб на зображеннях або відео, що використовується в цілях безпеки, таких як контроль доступу та спостереження.

Виявлення аномалій: Виявлення незвичайних подій або підозрілих дій у відеопотоках, підвищення безпеки та запобігання потенційним загрозам.

Моніторинг дорожнього руху: Моніторинг транспортного потоку, виявлення порушень правил дорожнього руху та збір даних для управління дорожнім рухом.

Транспорт

Безпілотні автомобілі: Надання автономним транспортним засобам можливості «бачити» і орієнтуватися в навколишньому середовищі шляхом виявлення і розпізнавання об’єктів, таких як пішоходи, дорожні знаки та інші транспортні засоби.

Виявлення та розпізнавання світлофорів: Допомагає транспортним засобам автоматично зупинятися на червоне світло і дотримуватися сигналів світлофора, підвищуючи безпеку і зменшуючи затори на дорогах.

Виявлення перешкод: Виявлення перешкод на дорозі, таких як сміття або інші транспортні засоби, що дозволяє автономним транспортним засобам реагувати і уникати зіткнень.

Це лише кілька прикладів, а потенційні можливості застосування машинного зору продовжують розширюватися в різних сферах. В міру того, як технологія розвивається і стає доступнішою, ми можемо очікувати, що в майбутньому з’являться ще більш інноваційні та трансформаційні застосування.

Як натренувати власну модель машинного зору?

Навчання власної моделі машинного зору може бути захоплюючою подорожжю, сповненою відкриттів і досягнень.Однак, щоб розпочати цю справу, потрібно добре розуміти процес і мати доступ до необхідних ресурсів. Давайте заглибимося в ключові етапи розробки вашої моделі машинного зору:

Перш за все, важливо визначити проблему, яку ви прагнете вирішити, і встановити чіткі цілі для вашої моделі. Незалежно від того, чи це виявлення об’єктів, класифікація зображень або інше завдання, уточнення цілей забезпечує шлях для решти процесу. Крім того, визначення типу даних, з якими працюватиме ваша модель — зображення, відео чи специфічні формати — закладає основу для збору та обробки даних.

Далі, збір надійного набору даних має першорядне значення. Ваш набір даних повинен бути великим, різноманітним і відповідати вашому завданню, щоб охоплювати широкий спектр сценаріїв і варіацій. Належне маркування даних, включаючи рамки навколо об’єктів або позначення класів для зображень, має вирішальне значення для керованих навчальних завдань. Слід також брати до уваги якісні та кількісні міркування, оскільки вони безпосередньо впливають на продуктивність та узагальнюваність моделі.

Вибір відповідних інструментів і ресурсів — ще один важливий крок. Для машинного навчання існують різні бібліотеки та фреймворки, які мають специфічні опції, пристосовані до завдань комп’ютерного зору. TensorFlow, PyTorch, OpenCV і scikit-image — популярні варіанти, кожен з яких пропонує унікальні переваги та функціональні можливості. Вибираючи інструменти, слід враховувати ваші навички програмування та рівень досвіду, а для ефективного навчання, особливо для складних моделей, може знадобитися інвестиція в потужний графічний процесор.

Після того, як ви отримаєте дані, важливо попередньо обробити їх, щоб забезпечити відповідний формат для навчання. Це включає такі завдання, як зміна розміру зображень, нормалізація значень пікселів і поділ даних на навчальні, валідаційні та тестові набори. Крім того, вибір або розробка відповідної архітектури моделі має вирішальне значення. Хоча попередньо навчені моделі доступні для тонкого налаштування, розробка власної архітектури вимагає поглиблених знань концепцій глибокого навчання.

Навчання моделі передбачає введення даних в обрану архітектуру і надання їй можливості вивчити основні закономірності та взаємозв’язки. Моніторинг процесу навчання та коригування параметрів за необхідності має вирішальне значення для оптимізації продуктивності. Оцінка та тестування вашої моделі за допомогою окремого набору тестів допомагає оцінити її точність та узагальнюваність, а такі метрики, як акуратність, точність, відтворення та оцінка F1, забезпечать цінну інформацію.

Ітеративне покращення є ключовим у вдосконаленні вашої моделі. Аналіз результатів, визначення областей для вдосконалення та коригування архітектури моделі, навчальних даних або гіперпараметрів може призвести до значного підвищення продуктивності. Крім того, важливими аспектами процесу розробки є етичні міркування щодо збору даних і використання моделі, а також безперервне навчання і використання ресурсів.

Висновок

Сфера машинного зору, скоріш за все, стане більш спеціалізованою. Ми можемо очікувати на появу галузевих моделей, пристосованих до унікальних вимог і викликів.Наприклад, охорона здоров’я може використовувати спеціалізовані моделі для просунутої медичної діагностики на основі складних сканувань, а автономні транспортні засоби можуть використовувати створені на замовлення моделі для покращеного виявлення перешкод і навігації в реальному часі в різних середовищах.

Майбутнє машинного зору також вказує на посилення інтеграції з іншими технологіями. Об’єднання з даними датчиків, таких як LiDAR (система виявлення світла і визначення дальності) або радар, може забезпечити комплексне розуміння навколишнього середовища, розширюючи можливості застосування в робототехніці і автономних системах. Крім того, синергія зі штучним інтелектом, ймовірно, призведе до розробки когнітивних систем зору, здатних не лише бачити, але й міркувати і приймати обґрунтовані рішення на основі візуальних даних.

Однак, у зв’язку з цим прогресом, етичні міркування стають першорядними. Вирішення таких питань, як упередженість навчальних даних і забезпечення відповідального використання технології, матиме вирішальне значення. Крім того, важливе значення матиме захист приватності та безпеки.

На закінчення, майбутнє машинного зору сповнене можливостей. Від більш складного розпізнавання об’єктів до галузевих застосувань та інтеграції з іншими технологіями — потенціал для трансформаційних змін не викликає сумнівів. Оскільки ми орієнтуємося в цьому мінливому ландшафті, відповідальний розвиток і етичні міркування стануть ключем до використання можливостей машинного зору для кращого майбутнього.