Mashinani koʻrish

Mashinani koʻrish (MV) – bu odatda sanoatda avtomatik tekshirish, jarayonni boshqarish va robotni boshqarish kabi ilovalar uchun tasvirga asoslangan avtomatik tekshirish va tahlilni taʼminlash uchun ishlatiladigan texnologiya va usullar. Mashinani koʻrish koʻplab texnologiyalar, dasturiy taʼminot va apparat mahsulotlari, integratsiyalashgan tizimlar, harakatlar, usullar va tajribalarni anglatadi. Mashinani koʻrishni tizim muhandisligi intizomi sifatida kompyuter fanining bir turi boʻlgan kompyuter koʻrishdan farqli deb hisoblash mumkin. U mavjud texnologiyalarni yangi usullar bilan birlashtirishga va ularni haqiqiy dunyo muammolarini hal qilish uchun qoʻllashga harakat qiladi. Bu atama sanoat avtomatizatsiyasi muhitida ushbu funktsiyalar uchun keng tarqalgan, ammo xavfsizlik va transport vositalarini boshqarish kabi boshqa muhitlarda ham ushbu funktsiyalar uchun ishlatiladi.

Mashinani koʻrishning umumiy jarayoni talablar va loyihaning tafsilotlarini rejalashtirishni va keyin yechimni yaratishni oʻz ichiga oladi. Ishlash vaqtida jarayon tasvirni olishdan boshlanadi, soʻngra tasvirni avtomatlashtirilgan tahlil qilish va kerakli maʼlumotlarni olish bilan boshlanadi.

 Taʼrif 

„Mashinani koʻrish“ atamasining taʼriflari turlicha boʻladi, lekin ularning barchasi tasvirni qayta ishlashdan farqli oʻlaroq, avtomatlashtirilgan asosda tasvirdan maʼlumot olish uchun ishlatiladigan texnologiya va usullarni oʻz ichiga oladi, bu yerda chiqish boshqa tasvirdir. Olingan maʼlumot oddiy yaxshi qism/yomon qism signali yoki tasvirdagi har bir obyektning identifikatori, joylashuvi va yoʻnalishi kabi murakkab maʼlumotlar toʻplami boʻlishi mumkin. Maʼlumotlardan sanoatda avtomatik tekshirish, robot va jarayonni boshqarish, xavfsizlik monitoringi va transport vositalarini boshqarish kabi ilovalar uchun foydalanish mumkin. Bu soha juda koʻp sonli texnologiyalar, dasturiy taʼminot va apparat mahsulotlari, integratsiyalashgan tizimlar, harakatlar, usullar va tajribalarni oʻz ichiga oladi. Mashinani koʻrish – bu sanoat avtomatizatsiyasi ilovalarida ushbu funktsiyalar uchun ishlatiladigan deyarli yagona atama; Bu atama xavfsizlik va transport vositalarini boshqarish kabi boshqa muhitlarda bu funksiyalar uchun kamroq universaldir. Mashinani koʻrishni tizim muhandisligi intizomi sifatida asosiy kompyuter fanining shakli boʻlgan kompyuter koʻrishdan farqli deb hisoblash mumkin; Mashinani koʻrish mavjud texnologiyalarni yangi usullar bilan birlashtirishga va ularni sanoat avtomatlashtirish va shunga oʻxshash qoʻllash sohalari talablariga javob beradigan tarzda real dunyo muammolarini hal qilish uchun qoʻllashga harakat qiladi. Bu atama kengroq maʼnoda ham qoʻllanadi. Avtomatlashtirilgan tasvirlash assotsiatsiyasi va Yevropa mashina koʻrish assotsiatsiyasi kabi savdo koʻrgazmalari va savdo guruhlari tomonidan. Ushbu kengroq taʼrif, shuningdek, tasvirni qayta ishlash bilan bogʻliq boʻlgan mahsulotlar va ilovalarni ham oʻz ichiga oladi. Mashinada koʻrish uchun asosiy maqsadlar avtomatik tekshirish va sanoat robot/jarayon yoʻriqnomasidir.  Mashina koʻrish lugʻatiga qarang.

 Tasvirga asoslangan avtomatik tekshirish va saralash 
Mashinada koʻrish uchun asosiy maqsadlar tasvirga asoslangan avtomatik tekshirish va saralash va robotni boshqarishdir.;  bu boʻlimda birinchisi „avtomatik tekshirish“ deb qisqartirilgan. Umumiy jarayon talablar va loyihaning tafsilotlarini rejalashtirishni va keyin yechimni yaratishni oʻz ichiga oladi. Ushbu boʻlimda eritmaning ishlashi paytida yuzaga keladigan texnik jarayon tasvirlangan.

 Ishlash usullari va ketma-ketligi 

Avtomatik tekshirish ketma-ketligidagi birinchi qadam, odatda, keyingi ishlov berish uchun zarur boʻlgan farqlashni taʼminlash uchun moʻljallangan kameralar, linzalar va yorugʻlikdan foydalangan holda tasvirni olishdir. MV dasturiy paketlari va ularda ishlab chiqilgan dasturlar kerakli maʼlumotlarni olish uchun turli xil raqamli tasvirni qayta ishlash usullarini qoʻllaydi va koʻpincha olingan maʼlumotlarga asoslanib qarorlar qabul qiladi (masalan, oʻtish / muvaffaqiyatsiz).

 Uskunalar 

Avtomatik tekshirish tizimining komponentlari odatda yoritish, kamera yoki boshqa tasvir qurilmasi, protsessor, dasturiy taʼminot va chiqish qurilmalarini oʻz ichiga oladi.

 Tasvirlash 

Tasvirga olish qurilmasi (masalan, kamera) asosiy tasvirni qayta ishlash blokidan alohida boʻlishi yoki u bilan birlashtirilishi mumkin, bu holda bu kombinatsiya odatda aqlli kamera yoki aqlli sensor deb ataladi. Toʻliq ishlov berish funksiyasini kamera bilan bir xil korpusga kiritish odatda oʻrnatilgan ishlov berish deb ataladi. Ajratilganda, ulanish analog yoki standartlashtirilgan raqamli interfeys (Camera Link, CoaXPress) yordamida ixtisoslashtirilgan oraliq apparat, moslashtirilgan ishlov berish moslamasi yoki kompyuter ichidagi ramka tutqichiga oʻrnatilishi mumkin. MV ilovalari, shuningdek, FireWire, USB yoki Gigabit Ethernetinterfeyslari orqali kompyuterga toʻgʻridan-toʻgʻri ulanishga qodir (framegrabbersiz) raqamli kameralardan foydalanadi.

Anʼanaviy (2D koʻrinadigan yorugʻlik) tasvirlash MVda eng koʻp qoʻllanilsa-da, muqobil variantlarga multispektral tasvirlash, giperspektral tasvirlash, turli infraqizil diapazonlarni tasvirlash,Wilson, Andrew (April 2011). „The Infrared Choice“. Vision Systems Design. 16 (4): 20–23. Retrieved 2013-03-05. chiziqli skanerlash, yuzalarni 3D tasvirlash va rentgen nurlari tasvirlash kiradi. MV 2D koʻrinadigan yorugʻlik tasviridagi asosiy farqlar monoxromatik va rang, kadr tezligi, piksellar soni va tasvirlash jarayoni butun tasvir boʻylab bir vaqtning oʻzida boʻladimi yoki yoʻqmi, bu uni harakatlanuvchi jarayonlar uchun mos qiladi.

Mashina koʻrish ilovalarining aksariyati ikki oʻlchovli tasvir yordamida hal qilingan boʻlsa-da, 3D tasvirlashdan foydalangan holda mashinani koʻrish ilovalari sanoatda oʻsib borayotgan joy hisoblanadi.Murray, Charles J (February 2012). „3D Machine Vison Comes into Focus“. Design News. Archived from the original on 2012-06-05. Retrieved 2012-05-12Davies, E. R. (2012). Computer and Machine Vision: Theory, Algorithms, Practicalities (4th ed.). Academic Press. pp. 410–411. ISBN 9780123869081. Retrieved 2012-05-13. 3D tasvirlash uchun eng koʻp qoʻllanadigan usul skanerlash asosidagi triangulyatsiya boʻlib, u tasvirlash jarayonida mahsulot yoki tasvirning harakatini ishlatadi. Lazer obyektning sirtiga proyeksiyalanadi. Mashinada koʻrishda bu ish qismini harakatlantirish yoki kamera va lazerli tasvir tizimini harakatlantirish orqali skanerlash harakati bilan amalga oshiriladi. Chiziq kamera tomonidan boshqa burchakdan koʻriladi; chiziqning ogʻishi shakldagi oʻzgarishlarni ifodalaydi. Bir nechta skanerdan olingan chiziqlar chuqurlik xaritasi yoki nuqta bulutida yigʻiladi.3-D Imaging: A practical Overview for Machine Vision By Fred Turek & Kim Jackson Quality Magazine, March 2014 issue, Volume 53/Number 3, Pages 6-8 Stereoskopik koʻrish bir juft kameraning ikkala koʻrinishida mavjud boʻlgan noyob xususiyatlarni oʻz ichiga olgan maxsus holatlarda qoʻllanadi. Mashinada koʻrish uchun ishlatiladigan boshqa 3D usullari parvoz vaqti va tarmoqqa asoslangan. Usullardan biri 2012-yilda Microsoft Kinect tizimi tomonidan qoʻllangan psevdor tasodifiy tuzilgan yorugʻlik tizimidan foydalanadigan tarmoq massivlariga asoslangan tizimlardir.R.Morano, C.Ozturk, R.Conn, S.Dubin, S.Zietz, J.Nissano, „Structured light using pseudorandom codes“, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 20 (3)(1998)322–327

 Tasvirga ishlov berish 

Tasvir olingandan keyin unga ishlov beriladi. Markaziy protsessor funksiyalari odatda protsessor, GPU, FPGA yoki ularning kombinatsiyasi tomonidan amalga oshiriladi. Chuqur oʻrganish va xulosalar qayta ishlashga yuqori talablarni qoʻyadi.Mike Fussell, "Finding the optimal hardware for deep learining inference in machine vision:, Vision Systems Design, September 2019 Qayta ishlashning bir necha bosqichlari odatda kerakli natija bilan tugaydigan ketma-ketlikda qoʻllanadi. Oddiy ketma-ketlik tasvirni oʻzgartiruvchi filtrlar, soʻngra obyektlarni ajratib olish, soʻngra ushbu obʼektlardan maʼlumotlarni ajratib olish (masalan, oʻlchovlar, kodlarni oʻqish), soʻngra ushbu maʼlumotlarni uzatish yoki ularni maqsadli qiymatlar bilan taqqoslash kabi vositalardan boshlanishi mumkin. „oʻtish / muvaffaqiyatsiz“ natijalarini yaratish va muloqot qilish. Mashina koʻrish tasvirini qayta ishlash usullari quyidagilarni oʻz ichiga oladi;

 Tikish/Roʻyxatga olish: qoʻshni 2D yoki 3D tasvirlarni birlashtirish.
 Filtrlash (masalan, morfologik filtrlash)Demant C.; Streicher-Abel B. & Waszkewitz P. (1999). Industrial Image Processing: Visual Quality Control in Manufacturing. Springer-Verlag. p. 39. ISBN 3-540-66410-6.
 Eshik chegarasi: chegaralash quyidagi bosqichlar uchun foydali boʻlgan kulrang qiymatni belgilash yoki aniqlashdan boshlanadi. Qiymat keyinchalik tasvirning qismlarini ajratish uchun, baʼzan esa tasvirning har bir qismini kulrang rangdagi qiymatdan past yoki yuqori boʻlishiga qarab oddiygina oq-qora rangga aylantirish uchun ishlatiladi.
 Pikselni hisoblash: ochiq yoki quyuq piksellar sonini hisoblaydi
 Segmentatsiya: Raqamli tasvirni soddalashtirish va/yoki tasvirni yanada mazmunli va tahlil qilish osonroq boʻlgan narsaga oʻzgartirish uchun bir nechta segmentlarga boʻlish.^ Linda G. Shapiro and George C. Stockman (2001): „Computer Vision“, pp 279-325, New Jersey, Prentice-Hall, ISBN 0-13-030796-3
 Chetni aniqlash: obyekt qirralarini topish
 Rang tahlili: Rang yordamida qismlar, mahsulotlar va narsalarni aniqlang, rangdan sifatni baholang va rang yordamida xususiyatlarni ajratib oling.
 Blobni aniqlash va chiqarish: tasvirni tasvir belgilari sifatida ulangan piksellarning diskret bloblari (masalan, kulrang obʼektdagi qora tuynuk) mavjudligini tekshirish.
 Neyron tarmoq / chuqur oʻrganish / mashinani oʻrganishni qayta ishlash: ogʻirlashtirilgan va oʻz-oʻzini oʻrgatadigan koʻp oʻzgaruvchan qarorlar qabul qilishTurek, Fred D. (March 2007). „Introduction to Neural Net Machine Vision“. Vision Systems Design. 12 (3). Retrieved 2013-03-05. 2019-yilga kelib buning kengayishi kuzatilmoqda, chuqur oʻrganish va mashinani oʻrganishdan foydalanib, mashinani koʻrish imkoniyatlarini sezilarli darajada kengaytirish.
 Shabloni aniqlash, shu jumladan shablonni moslashtirish. Muayyan naqshlarni topish, moslashtirish va/yoki hisoblash. Bunga aylantirilishi, boshqa obyekt tomonidan qisman yashirilishi yoki oʻlchamlari oʻzgarishi mumkin boʻlgan obyektning joylashuvi kiradi.
 Shtrix-kod, maʼlumotlar matritsasi va „2D shtrix-kod“ oʻqishi
 Optik belgilarni aniqlash: seriya raqamlari kabi matnni avtomatik oʻqish
 Oʻlchash/metrologiya: obyekt oʻlchamlarini oʻlchash (masalan, piksel, dyuym yoki millimetrda)
 „Oʻtish yoki muvaffaqiyatsiz“ yoki „oʻtish / yoʻq“ natijasini aniqlash uchun maqsadli qiymatlar bilan taqqoslash. Misol uchun, kod yoki shtrix kodni tekshirish bilan oʻqish qiymati saqlangan maqsadli qiymat bilan taqqoslanadi. Oʻlchash uchun oʻlchov mos qiymat va toleranslar bilan taqqoslanadi. Alfa-raqamli kodlarni tekshirish uchun OCR qiymati tegishli yoki maqsadli qiymat bilan taqqoslanadi. Dogʻlarni tekshirish uchun dogʻlarning oʻlchangan oʻlchamini sifat standartlarida ruxsat etilgan maksimal qiymatlar bilan solishtirish mumkin.

 Chiqishlar 

Avtomatik tekshirish tizimlarining umumiy natijasi oʻtish / muvaffaqiyatsiz qarorlardir. Bu qarorlar, oʻz navbatida, muvaffaqiyatsiz narsalarni rad etadigan yoki signal beruvchi mexanizmlarni ishga tushirishi mumkin. Boshqa keng tarqalgan natijalar robotni boshqarish tizimlari uchun obyektning joylashuvi va orientatsiya maʼlumotlarini oʻz ichiga oladi.6 Bundan tashqari, chiqish ga raqamli oʻlchov maʼlumotlari, kodlar va belgilardan oʻqilgan maʼlumotlar, obyektlarni hisoblash va tasniflash, jarayon yoki natijalarni koʻrsatish, saqlangan tasvirlar, avtomatlashtirilgan fazo monitoringi MV tizimlaridan signallar va jarayonni boshqarish signallari kiradi. Bu, shuningdek, foydalanuvchi interfeyslari, koʻp komponentli tizimlar integratsiyasi uchun interfeyslar va avtomatlashtirilgan maʼlumotlar almashinuvini oʻz ichiga oladi.Hornberg, Alexander (2006). Handbook of Machine Vision. Wiley-VCH. p. 709. ISBN 978-3-527-40584-8. Retrieved 2010-11-05.

 Tasvirga asoslangan robot koʻrsatmalari 

Mashinani koʻrish odatda robotga mahsulotni toʻgʻri ushlashiga imkon berish uchun robotga joylashuv va yoʻnalish haqida maʼlumot beradi. Bu qobiliyat, shuningdek, 1 yoki 2 eksa harakat boshqaruvchisi kabi robotlarga qaraganda oddiyroq harakatni boshqarish uchun ham ishlatiladi. Umumiy jarayon talablar va loyihaning tafsilotlarini rejalashtirishni va keyin yechimni yaratishni oʻz ichiga oladi. Ushbu boʻlimda eritmaning ishlashi paytida yuzaga keladigan texnik jarayon tasvirlangan. Jarayonning koʻp bosqichlari avtomatik tekshirish bilan bir xil boʻladi, bundan mustasno, natijada pozitsiya va orientatsiya maʼlumotlarini taqdim etishga qaratilgan.

 Bozor 

2006-yilda bir soha maslahatchisi MV Shimoliy Amerikadagi 1,5 milliard dollarlik bozorni ifodalagani haqida xabar berdi.Hapgood, Fred (15-dekabr 2006-yil – 1-yanvar 2007-yil). „Factories of the Future“. CIO. 20 (6): 46. ISSN 0894-9301. Retrieved 2010-10-28. Biroq, MV savdo jurnalining bosh muharriri taʼkidlashicha, „mashinani koʻrish oʻz-oʻzidan sanoat emas“, balki „avtomobilsozlik yoki isteʼmol tovarlari ishlab chiqarish kabi haqiqiy sohalarga foyda keltiradigan xizmatlar yoki ilovalarni taqdim etadigan texnologiyalar va mahsulotlarning integratsiyasi“, qishloq xoʻjaligi va mudofaa".

 Mashinani koʻrishning afzalliklari 
Murakkab, tuzilmagan sahnani sifatli talqin qilish uchun insonning koʻrish qobiliyati eng yaxshi boʻlsa, mashina koʻrish tezligi, aniqligi va takrorlanuvchanligi tufayli tuzilgan sahnani miqdoriy oʻlchashda ustundir. Sinov tizimi va sinovdan oʻtkazilayotgan qismlar oʻrtasidagi jismoniy aloqani olib tashlashda, mashinani koʻrish qismning shikastlanishini oldini oladi va mexanik qismlarning aşınması va yirtilishiga bogʻliq texnik xizmat koʻrsatish vaqtini va xarajatlarini yoʻq qiladi. Mashinani koʻrish ishlab chiqarish jarayonida inson ishtirokini kamaytirish orqali qoʻshimcha xavfsizlik va operatsion foyda keltiradi.„Robotic Automation Is the Future of Manufacturing“ . (15-noyabr 2021-yil) Bundan tashqari, u toza xonalarni odamlarning ifloslanishini oldini oladi va odamlarni xavfli muhitdan himoya qiladi. Mashinani koʻrish aniq maqsadlarga erishishga yordam beradi.
+Strategik maqsadMachine Vision ilovalariYuqori sifatTekshirish, oʻlchash, oʻlchash va montajni tekshirishHosildorlikning oshishiIlgari qoʻlda bajarilgan takrorlanuvchi vazifalar endi Machine Vision System„Machine Vision Design & Development“ tomonidan amalga oshiriladiIshlab chiqarish moslashuvchanligiOʻlchash va oʻlchash / Robotga koʻrsatma / Oldindan ishlashni tekshirishMashinaning ishlamay qolishi va sozlash vaqtining qisqarishiOʻzgartirishlar oldindan dasturlashtirilganToʻliqroq maʼlumot va qattiqroq jarayon nazoratiQoʻlda bajariladigan vazifalar endi kompyuter maʼlumotlari haqida fikr-mulohazalarni taqdim etishi mumkinUskunaning kapital xarajatlarini kamaytirishMashinaga koʻrishni qoʻshish uning ish faoliyatini yaxshilaydi, eskirishdan saqlaydiIshlab chiqarish xarajatlarini kamaytirishBir koʻrish tizimi koʻp odamlarga qarshi / Jarayonning boshida kamchiliklarni aniqlashChiqib ketish tezligini kamaytirishTekshirish, oʻlchash va oʻlchashInventarizatsiya nazoratiOptik belgilarni aniqlash va identifikatsiya qilishKichraytirilgan qavat maydoniVizyon tizimi operatorga qarshi

 Maʼlumotnomalar 

 
Turkum:Kompyuter ko'rish
Turkum:Mashina ko'rish