Visi mesin

Visi mesin atau penglihatan mesin (, MV) ialah teknologi dan kaedah yang digunakan untuk menerapkan penglihatan komputer bagi penggunaan seperti pemeriksaan automatik, kawalan proses, dan panduan robot dalam industri. Ruang lingkup MV luas.

MV berkait dengan, namun berbeza daripada, penglihatan komputer. Penglihatan komputer lebih terfokus kepada pemprosesan imej berasaskan mesin manakala penglihatan mesin sering memerlukan peranti input/output digital dan rangkaian komputer untuk mengawal alat perlengkapan pembuatan seperti lengan robot. Penglihatan mesin (dan penglihatan komputer) boleh juga dianggap sebagai subbidang antara disiplin kejuruteraan dan sains komputer yang merangkumi kejuruteraan mekanik dan elektrik, optik dan automasi industri.

 Penggunaan 
Penggunaan utama visi mesin ialah pemeriksaan automatik dan panduan robot perindustrian. MV lazim digunakan dalam jaminan mutu, pengisihan, pengendalian bahan, panduan robot, dan tolokan optik. Sebagai contoh, dalam pembikinan peranti semikonduktor, sistem MV memeriksa wafer silikon, cip pemproses, dan subkomponen seperti perintang dan kapasitor.

Sama seperti pemeriksa manusia yang memeriksa kualiti buatan dengan melihat di barisan pemasangan, sistem visi mesin menggunakan kamera digital/kamera pintar dan perisian pemprosesan imej untuk membuat pemeriksaan yang sama. Pengilang menyukai sistem penglihatan mesin untuk pemeriksaan penglihatan yang memerlukan operasi berterusan 24-jam, kelajuan dan/atau kuasa pembesaran tinggi serta pengukuran yang berulang-ulang. Kerap kali tugas-tugas ini dipanjangkan ke peranan yang secara tradisionalnya dilakukan oleh manusia, yang darjah kegagalannya agak tinggi disebabkan gangguan, penyakit dan keadaan, walaupun manusia mungkin mempamerkan cerapan yang lebih baik dalam tempoh masa pendek, kefleksibilan yang lebih dalam pengelasan dan penyesuaian yang pantas terhadap kecacatan atau polisi jaminan kualiti baru.

 Kaedah 
Komputer tidak 'melihat' dengan cara yang sama dengan manusia. Kamera tidak setara dengan optik manusia. Sementara manusia boleh bergantung pada sistem inferens dan anggapan, peranti komputeran perlu 'melihat' dengan memeriksa dan memproses setiap piksel dalam imej, dan kemudian cuba membuat kesimpulan dengan bantuan pangkalan pengetahuan dan ciri-ciri pemprosesan imej.

Kaedah penglihatan mesin ditakrifkan sebagai kedua-dua proses mendefinisi dan mencipta penyelesaian MV, dan sebagai proses teknikal yang terjadi semasa perjalanan penyelesaian tersebut. Di sini fokus diberikan terhadap proses teknikal yang dilaksanakan. Setakat 2006, terdapat kekurangan pemiawaian dalam pengantaramukaan dan tatarajah yang digunakan dalam MV. Ini termasuklah antara muka pengguna, antara muka penyepaduan sistem multi-komponen dan pertukaran data berautomat. Walau bagaimanapun, langkah pertama dalam mana-mana urutan operasi MV ialah pemerolehan imej, biasanya menggunakan kamera, kanta, dan pencahayaan yang telah dirancang bagi menonjolkan perbezaan yang diperlukan oleh pemprosesan lanjut. Pakej perisian MV kemudian menggunakan berbagai-bagai teknik pemprosesan imej digital untuk menyari maklumat yang dikehendaki, dan kerap kali membuat keputusan (seperti lulus/gagal) berdasarkan maklumat yang diperolehi.

Walaupun sebahagian besar aplikasi visi mesin masih diselesaikan dengan menggunakan pengimejan dua dimensi, aplikasi penglihatan mesin yang menggunakan pengimejan 3D merupakan satu nic yang sedang berkembang dalam industri ini.

Pengimejan
Sementara pengimejan konvensional (cahaya nampak 2D) digunakan secara meluas dalam MV, terdapat pilihan lain seperti pengimejan pelbagai jalur inframerah, pengimejan imbas garisan, pengimejan permukaan 3D dan pengimejan sinar-X. Pembahagian utama dalam pengimejan cahaya nampak 2D MV ialah monokromatik lwn warna, resolusi, dan sama ada proses pengimejan itu serentak ke atas keseluruhan imej, menjadikannya sesuai untuk proses bergerak.West, Perry High Speed, Real-Time Machine Vision  CyberOptics, m/s. 1-38 Kaedah yang paling biasa digunakan bagi pengimejan 3D ialah penyegitigaan berasaskan imbasan. Kaedah 3D lain yang digunakan bagi visi mesin ialah masa terbang, berasaskan grid dan stereoskopik. Sebagai contoh, sistem Kinect Microsoft ialah sejenis sistem berdasarkan tatasusunan grid menggunakan cahaya berstruktur pseudorawak.Hybrid Structured Light for Scalable Depth Sensing Yueyi Zhang, Zhiwei Xiong, Feng Wu University of Science and Technology of China, Hefei, China Microsoft Research Asia, Beijing, China

Peralatan mengimej (e.g. kamera) boleh jadi terpisah dari unit pemprosesan imej utama ataupun tergabung sekali dalam satu peranti, dan dikenali sebagai kamera pintar atau pengesan pintar. Sekiranya berasingan, sambungan boleh dibuat melalui suatu perkakasan pengantaraan khusus, sebuah penangkap bingkai piawai (seperti Camera Link dan CoaXPress) atau antara muka tersuai. Pelaksanaan MV juga telah menggunakan kamera digital yang mampu membuat sambungan terus (tanpa penangkap bingkai) kepada sebuah komputer melalui antara muka FireWire, USB atau Gigabit Ethernet.

Memandangkan aplikasi visi mesin bersifat automatik dan boleh dipantau dari jauh, persekitaran MV boleh direka supaya menyerlahkan ciri-ciri yang dikehendaki dan mengelamkan ciri-ciri yang mengganggu. Kanta tambahan dan sumber cahaya terkawal boleh membantu memfokus medan penglihatan yang sesuai.

Pemprosesan imej

Selepas sesuatu imej diperolehi ia akan diproses. Kaedah pemprosesan imej visi mesin termasuklah:

 Mengira piksel: mengira jumlah piksel cerah dan gelap.
 Pengambangan: menukar imej skala kelabu kepada cuma hitam putih atau memisahkan objek daripada latar berdasarkan suatu nilai skala kelabu.
 Pensegmenan: memetakan suatu imej digital kepada berbilang segmen bagi meringkaskan dan/atau menukar perwakilan imej tersebut kepada sesuatu yang lebih bermakna dan lebih mudah dianalisis.Linda G. Shapiro dan George C. Stockman (2001):  “Computer Vision”, m/s. 279-325, New Jersey, Prentice-Hall, ISBN 0-13-030796-3
 Penemuan & manipulasi tompok: memeriksa imej bagi tompok diskrit piksel bersambung (e.g. lubang hitam pada objek kelabu) sebagai tanda penting imej. Tompok-tompok ini kerap kali merupakan sasaran optik untuk pemesinan, tangkapan robot, atau kegagalan perkilangan. 
 Pengecaman pola termasuk pemadanan templat. Mengesan, memadan, dan/atau mengira pola tertentu. Ini mungkin termasuk lokasi objek yang mungkin terputar, sedikit tersorok oleh objek lain, atau berbeza saiz.
 Pembacaan kod bar, Matriks Data dan "kod bar 2D". 
 Pengecaman aksara optik: membaca teks secara automatik seperti nombor siri. 
 Penolokan/Metrologi: mengukur dimensi objek (e.g. dalam piksel, inci atau milimeter). 
 Pengesanan pinggir: mencari pinggir objek. 
 Pemprosesan rangkaian neural: membuat keputusan multi-pem bolehubah berpemberat dan latihan mandiri.
 Penapisan (e.g. penapisan morfologi).
 Jahitan/Pendaftaran: menggabungkan imej 2D atau 3D bersebelahan.
 Analisis warna: mengecam bahagian, produk dan item menggunakan warna, menaksir kualiti daripada warna, dan mengasirkan sifat menggunakan warna.

Output
Output biasa bagi sistem visi mesin ialah keputusan lulus/gagal. Keputusan ini mungkin pula memicu mekanisme yang menolak item gagal atau membunyikan penggera. Output biasa lain termasuklah kedudukan objek dan maklumat orientasi daripada sistem panduan robot. Di samping itu, jenis output turut termasuk data pengukuran berangka, data dibaca daripada kod dan aksara, paparan proses atau keputusan, imej tersimpan, penggera daripada sistem pemantau ruang MV berautomat, dan isyarat kawalan proses.West, Perry  A Roadmap For Building A Machine Vision System  Muka surat 1-35

 Pasaran 
Pada 2006, seorang perunding industri melaporkan bahawa MV mewakili pasaran $1.5 bilion di Amerika Utara. Akan tetapi, ketua sidang pengarang sebuah majalah perniagaan MV menekankan bahawa "visi mesin bukan sebuah industri per se" namun lebih kepada "penyepaduan teknologi dan produk yang menyediakan perkhidmatan atau aplikasi yang mendatangkan faedah kepada sebenar seperti perkilangan automotif atau barangan pengguna, pertanian, dan pertahanan."

Setakat 2006, pakar menganggarkan bahawa MV telah digunakan dalam tidak sampai 20% aplikasi di mana ia berpotensi berguna.

Pada 2012, MV berasaskan PC merupakan majoriti produk yang dijual, manakala MV berasaskan kamera pintar merupakan segmen pasaran visi mesin yang paling pantas berkembang. Jualan industri bertanggungjawab terhadap 75% kadar pusing ganti sistem dan kompenen MV di seluruh dunia, dan mendatangkan hasil $2,394.35 juta.

Pada 2013 pula, syarikat penyelidik pasaran Yole Développement menerbitkan laporan yang, antara lain, menyebut bahawa jumlah jualan MV kepada industri pada 2012 ialah 1.2 juta kamera, dan akan bernilai $2 bilion pada 2018.

 Lihat juga 
 Glosari visi mesin
 Pemprosesan imej
 Robot perindustrian
 Visi komputer

 Rujukan 

 Bacaan lanjut 

  Versi PDF dalam talian 





 Pautan luar 

Kategori:Penggunaan penglihatan komputer
Kategori:Penglihatan komputer