Машиналык көрүү

Категория:Википедия:Статьи с шаблонами недостатков по алфавиту
ink>
Машиналык көрүү – бул компьютердик көрүүнүн өнөр жайга жана өндүрүшкө колдонулушу. Компьютердик көрүнүш компьютерлерге көрүүгө мүмкүндүк берүүчү ыкмалардын жалпы жыйындысы болуп саналат, ал эми инженердик дисциплина катары компьютердик көрүүнүн кызыгуу чөйрөсү санариптик киргизүү/чыгарма түзүлүштөрү жана роботтук куралдар же экстракция машиналары сыяктуу өндүрүш жабдууларын көзөмөлдөө үчүн арналган компьютердик тармактар болуп саналат. бузулган буюмдар. Машина менен көрүү - информатика, оптика, машина куруу жана өнөр жай автоматташтыруу менен байланышкан инженердик тармак. Машина менен көрүүнүн кеңири таралган колдонмолорунун бири жарым өткөргүч микросхемалар, унаалар, тамак-аш жана фармацевтика сыяктуу өнөр жай продукцияларын текшерүү. Конвейерде иштегендер буюмдун тетиктерин текшерип, иштин сапаты женунде жыйынтык чыгарышты. Бул максаттар үчүн машина көрүү системалары санариптик жана акылдуу камераларды, ошондой эле окшош текшерүүлөрдү жүргүзүү үчүн сүрөт иштетүүчү программаларды колдонушат.

 Киришүү 
Машина менен көрүү системалары конвейердеги объектилерди эсептөө, сериялык номурларды окуу же жер бетиндеги кемчиликтерди издөө сыяктуу жогорку адистештирилген милдеттерди аткаруу үчүн программаланган. Машинанын көрүнүшүнө негизделген визуалдык текшерүү тутумунун артыкчылыктары жүгүртүүнү жогорулатуу менен иштөөнүн жогорку ылдамдыгын, 24 сааттык иштөө мүмкүнчүлүгүн жана кайталануучу өлчөө тактыгын камтыйт. Ошондой эле, машиналардын адамдардан артыкчылыгы - чарчоонун, оорунун же көңүл буруунун жоктугу. Бирок, адамдар кыска мөөнөттүн ичинде жакшы кабылдоо жана классификациялоо жана жаңы кемчиликтерди издөөгө ыңгайлашуу боюнча көбүрөөк ийкемдүүлүккө ээ.

Компьютерлер адамдар көргөндөй "көрө албайт". Камералар адамдын көрүү системасына эквиваленттүү эмес жана адамдар божомолдорго жана божомолдорго таянса да, машиналык көрүү системалары сүрөттөгү айрым пикселдерди карап, аларды иштеп чыгып, билим базасын жана функциялардын жыйындысын колдонуу менен жыйынтык чыгарууга аракет кылып "көрүшү" керек. мисалы, түзмөк үлгүсүн таануу. Кээ бир компьютердик көрүү алгоритмдери адамдын визуалдык кабылдоосун тууроо үчүн иштелип чыкканы менен, сүрөттөрдү иштетүү жана сүрөттүн тиешелүү касиеттерин аныктоо үчүн көптөгөн уникалдуу методдор иштелип чыккан.

 Машиналык көрүү системасынын компоненттери 
Камерадан алынган сүрөт кадр грабберге же кадр граббер колдонулбаган системаларда компьютердин эсине түшөт. Фрейм граббер – бул камерадан чыгууну санариптик форматка (адатта жарыктын интенсивдүүлүгүнүн деңгээлине туура келген эки өлчөмдүү сандар массивине) айландыруучу санариптештирүүчү түзүлүш (акылдуу камеранын бөлүгү катары же компьютердин өзүнчө тактасы катары). пикселдер деп аталган көрүү талаасындагы белгилүү бир чекиттин ) жана сүрөттү компьютердин эс тутумуна жайгаштырат, аны компьютердик көрүү программасынын жардамы менен иштетүүгө болот.

 Сүрөт тартуу үчүн ылайыктуу оптикасы бар бир же бир нече санариптик же аналогдук камералар (ак-кара же түстүү).
 иштетүү үчүн сүрөттөрдү өндүрүү үчүн программалык камсыздоо. Аналогдук камералар үчүн бул сүрөт цифралоочусу
 Процессор ( көп ядролуу процессору бар заманбап компьютер же орнотулган процессор, мисалы - DSP )
 Жеке программалык тиркемелерди иштеп чыгуу үчүн куралдар менен камсыз кылуучу компьютердик көрүү программасы.
 Киргизүү/чыгарма жабдуулары же жыйынтыктарды билдирүү үчүн байланыш каналдары
 Акылдуу камера: жогорудагы пункттардын баарын камтыган бир түзмөк.
 Өтө адистештирилген жарык булактары ( светодиоддор, флуоресценттүү жана галоген лампалары ж.б.)
 Сүрөттөрдү иштетүү жана тиешелүү касиеттерди аныктоо үчүн атайын программалык тиркемелер.
 Сүрөткө тартуу жана иштетүү үчүн аныктоочу бөлүктөрүн синхрондоштуруу үчүн сенсор (көбүнчө оптикалык же магниттик сенсор).
 Белгилүү формадагы дисктер, бузулган бөлүктөрүн сорттоо же жок кылуу үчүн колдонулат.

Убакыт сенсору конвейерде тез-тез кыймылдап турган бөлүк текшериле турган абалда экенин аныктайт. Сенсор камеранын астынан өтүп бара жаткан бөлүгүн сүрөткө тартуу үчүн камераны иштетет жана ачык сүрөт тартуу үчүн көбүнчө жарык импульсу менен синхрондолот. Функцияларды бөлүп көрсөтүү үчүн колдонулган жарык кызыктырган өзгөчөлүктөрдү бөлүп көрсөтүү жана кызыктырбаган функцияларды (мисалы, көлөкө же чагылуу) жашыруу же азайтуу үчүн иштелип чыккан. Бул максатта көп учурда ылайыктуу өлчөмдөгү жана жайгашкан LED панелдер колдонулат.

Камерадан алынган сүрөт кадр грабберге же кадр граббер колдонулбаган системаларда компьютердин эсине түшөт. Фрейм граббер – бул камерадан чыгууну санариптик форматка (адатта жарыктын интенсивдүүлүгүнүн деңгээлине туура келген эки өлчөмдүү сандар массивине) айландыруучу санариптештирүүчү түзүлүш (акылдуу камеранын бөлүгү катары же компьютердин өзүнчө тактасы катары). пикселдер деп аталган көрүү талаасындагы белгилүү бир чекиттин ) жана сүрөттү компьютердин эс тутумуна жайгаштырат, аны компьютердик көрүү программасынын жардамы менен иштетүүгө болот.

Программалык камсыздоо, адатта, сүрөттөрдү иштетүү үчүн бир нече кадамдарды талап кылат. Көбүнчө сүрөт адегенде ызы-чууну азайтуу же боздун көп түстөрүн ак менен каранын жөнөкөй айкалышына (бинаризация) айландыруу үчүн иштетилет. Алгачкы иштетүүдөн кийин программа объекттерди, өлчөмдөрдү, кемчиликтерди жана сүрөттүн башка мүнөздөмөлөрүн санайт, өлчөйт жана/же аныктайт. Акыркы кадам катары, программа белгиленген критерийлерге ылайык бөлүгүн өткөрүп же четке кагат. Эгерде бөлүк бузулган болсо, программалык камсыздоо бөлүктөн баш тартуу үчүн механикалык түзүлүшкө сигнал жөнөтөт; Дагы бир сценарий - бул система өндүрүш линиясын токтотуп, адам жумушчуга көйгөйдү чечүү үчүн эскертүү жана катага эмне себеп болгонун кабарлай алат.

Көпчүлүк машина көрүү системалары "кара жана ак" камераларга таянса да, түстүү камераларды колдонуу кеңири жайылууда. Мындан тышкары, көрүү системалары өзүнчө кадр граббери бар камераларга караганда түз туташтырылган санарип камераларды көбүрөөк колдонуп, чыгымдарды азайтат жана системаны жөнөкөйлөтөт.

Камтылган процессорлору бар акылдуу камералар машина көрүү рыногунун өсүп жаткан үлүшүн ээлеп жатышат. Камтылган (жана көбүнчө оптималдаштырылган) процессорлорду колдонуу кадр граббер картасына жана тышкы компьютерге болгон муктаждыкты жок кылат, системанын баасын жана татаалдыгын азайтат, ошол эле учурда ар бир камерага иштетүү күчүн берет. Акылдуу камералар жалпысынан камерадан, кубаттуулуктан жана/же тышкы компьютерден турган системаларга караганда арзаныраак, ошол эле учурда борттогу процессордун жана DSPтин күчүн көбөйтүү адаттагы компьютерлерге караганда салыштырмалуу же жакшыраак иштөөгө жана көбүрөөк мүмкүнчүлүктөргө жетише алат.

 Кайра иштетүү ыкмалары 
Коммерциялык жана ачык булактуу компьютердик көрүү программалык пакеттери, адатта, сүрөттөрдү иштетүүнүн бир катар ыкмаларын камтыйт, мисалы:

 Pixel Counter: Ачык же караңгы пикселдердин санын эсептейт
 Бинаризация: Боз түстөгү сүрөттү экиликке (ак жана кара пикселдерге) айлантат
 Сегменттөө: Бөлүктөрдү табуу жана/же эсептөө үчүн колдонулат
 Блобду табуу жана талдоо: Сүрөттүн шилтеме чекиттери катары туташкан пикселдердин (мисалы, боз объекттеги кара тешик) айрым блоблору үчүн сүрөттү текшерет. Бул бүдүрчөлөр көбүнчө кемчиликтерди иштетүү, басып алуу же өндүрүү максаттарын билдирет.
 Күчтүү үлгү таануу: бурулушу мүмкүн болгон, башка объект тарабынан жарым-жартылай жашырылган же өлчөмү боюнча башка объекттин үлгүсүн издөө.
 Штрих-кодду окуу: 1D жана 2D коддорун окуу же машиналар аркылуу сканерлөө үчүн иштелип чыккан чечмелөө
 Оптикалык белгилерди таануу: сериялык номерлер сыяктуу текстти автоматташтырылган окуу
 Өлчөө: объекттердин өлчөмүн дюйм же миллиметр менен өлчөө
 Edge Detection: Объекттердин четтерин табуу
 Үлгү дал келүү: издөө, дал келүү жана/же белгилүү үлгүлөрдү эсептөө

Көпчүлүк учурларда, машина көрүү системалары толук текшерүү жүргүзүү үчүн бул иштетүү ыкмаларынын ырааттуу айкалышын колдонушат. Мисалы, штрих-кодду окуган система бетинде чийилген же бузулган жерлерди текшерип, иштетилип жаткан компоненттердин узундугун жана туурасын өлчөй алат.

 Машиналык көрүү колдонмолору 
Машина менен көрүүнүн колдонмолору ар түрдүү жана ар кандай аймактарды камтыйт, анын ичинде, бирок алар менен чектелбестен:

 Ири өнөр жай өндүрүшү
 Уникалдуу буюмдарды чыгаруу тездетилген
 Медициналык диагностика
 Өнөр жай чөйрөлөрүндө коопсуздук системалары
 Даярдалган объекттерди көзөмөлдөө (мисалы, сапатты көзөмөлдөө, каталарды иликтөө)
 Визуалдык башкаруу жана башкаруу системалары (бухгалтердик эсеп, штрих-кодду окуу)
 Автоматташтырылган транспорт каражаттарын башкаруу
 Сапатты көзөмөлдөө жана тамак-аш текшерүү

Автоунаа өнөр жайында машина көрүү системалары өнөр жай роботторуна жетекчилик кылуу үчүн, ошондой эле унаанын боёк беттерин, ширетүүчү жерлерди, кыймылдаткыч блокторун жана башка көптөгөн тетиктерди кемчиликтерди текшерүү үчүн колдонулат.

 Тектеш аймактар 
Машина менен көрүү өнөр жайдагы жана өндүрүштөгү инженердик автоматташтырылган визуализация тутумдарына тиешелүү, ошондуктан машиналык көрүү информатиканын ар түрдүү тармактары менен байланышкан: компьютердик көрүнүш, башкаруу жабдуулары, маалымат базалары, тармак системалары жана машинаны үйрөнүү.

Машина көрүү менен компьютердик көрүнүштү чаташтырбаңыз. Компьютердик көрүү - бул изилдөөнүн жалпы тармагы, ал эми машина менен көрүү өндүрүш көйгөйлөрүнө байланыштуу инженердик дисциплина.

 Жана башка дагы 

 Компьютердик көрүнүш
 Vision Processor
 Санариптик сүрөт иштетүү
 Машина үйрөнүү
 Жасалма интеллект