Mashinani ko'rish

Mashinani ko'rish (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 ko'rish ko'plab texnologiyalar, dasturiy taʼminot va apparat mahsulotlari, integratsiyalashgan tizimlar, harakatlar, usullar va tajribalarni anglatadi. Mashinani ko'rishni tizim muhandisligi intizomi sifatida kompyuter fanining bir turi bo'lgan kompyuter ko'rishdan farqli deb hisoblash mumkin. U mavjud texnologiyalarni yangi usullar bilan birlashtirishga va ularni haqiqiy dunyo muammolarini hal qilish uchun qo'llashga 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 ko'rishning umumiy jarayoni talablar va loyihaning tafsilotlarini rejalashtirishni va keyin yechimni yaratishni o'z ichiga oladi. Ishlash vaqtida jarayon tasvirni olishdan boshlanadi, so'ngra tasvirni avtomatlashtirilgan tahlil qilish va kerakli maʼlumotlarni olish bilan boshlanadi.

Ta'rif 

"Mashinani ko'rish" atamasining taʼriflari turlicha bo'ladi, lekin ularning barchasi tasvirni qayta ishlashdan farqli o'laroq, avtomatlashtirilgan asosda tasvirdan maʼlumot olish uchun ishlatiladigan texnologiya va usullarni o'z ichiga oladi, bu yerda chiqish boshqa tasvirdir. Olingan maʼlumot oddiy yaxshi qism/yomon qism signali yoki tasvirdagi har bir obʼektning identifikatori, joylashuvi va yo'nalishi kabi murakkab maʼlumotlar to'plami bo'lishi 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 ko'rish - 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 ko'rishni tizim muhandisligi intizomi sifatida asosiy kompyuter fanining shakli bo'lgan kompyuter ko'rishdan farqli deb hisoblash mumkin; Mashinani ko'rish mavjud texnologiyalarni yangi usullar bilan birlashtirishga va ularni sanoat avtomatlashtirish va shunga o'xshash qo'llash sohalari talablariga javob beradigan tarzda real dunyo muammolarini hal qilish uchun qo'llashga harakat qiladi. Bu atama kengroq maʼnoda ham qo'llaniladi. Avtomatlashtirilgan tasvirlash assotsiatsiyasi va Yevropa mashina ko'rish assotsiatsiyasi kabi savdo ko'rgazmalari va savdo guruhlari tomonidan. Ushbu kengroq taʼrif, shuningdek, tasvirni qayta ishlash bilan bog'liq bo'lgan mahsulotlar va ilovalarni ham o'z 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 ko'rish uchun asosiy maqsadlar tasvirga asoslangan avtomatik tekshirish va saralash va robotni boshqarishdir.;  bu bo'limda birinchisi "avtomatik tekshirish" deb qisqartirilgan. Umumiy jarayon talablar va loyihaning tafsilotlarini rejalashtirishni va keyin yechimni yaratishni o'z ichiga oladi. Ushbu bo'limda 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 bo'lgan farqlashni taʼminlash uchun mo'ljallangan kameralar, linzalar va yorug'likdan foydalangan holda tasvirni olishdir. MV dasturiy paketlari va ularda ishlab chiqilgan dasturlar kerakli maʼlumotlarni olish uchun turli xil raqamli tasvirni qayta ishlash usullarini qo'llaydi va ko'pincha olingan maʼlumotlarga asoslanib qarorlar qabul qiladi (masalan, o'tish / 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 o'rnatilishi mumkin. MV ilovalari, shuningdek, FireWire, USB yoki Gigabit Ethernetinterfeyslari orqali kompyuterga to'g'ridan-to'g'ri ulanishga qodir (framegrabbersiz) raqamli kameralardan foydalanadi.

Anʼanaviy (2D ko'rinadigan yorug'lik) tasvirlash MVda eng ko'p qo'llanilsa-da, muqobil variantlarga multispektral tasvirlash, giperspektral tasvirlash, turli infraqizil diapazonlarni tasvirlash, 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 ko'rish ilovalarining aksariyati ikki o'lchovli tasvir yordamida hal qilingan bo'lsa-da, 3D tasvirlashdan foydalangan holda mashinani ko'rish ilovalari sanoatda o'sib borayotgan joy hisoblanadi. 3D tasvirlash uchun eng ko'p qo'llaniladigan usul skanerlash asosidagi triangulyatsiya bo'lib, u tasvirlash jarayonida mahsulot yoki tasvirning harakatini ishlatadi. Lazer obʼektning sirtiga proyeksiyalanadi. Mashinada ko'rishda bu ish qismini harakatlantirish yoki kamera va lazerli tasvir tizimini harakatlantirish orqali skanerlash harakati bilan amalga oshiriladi. Chiziq kamera tomonidan boshqa burchakdan ko'riladi; chiziqning og'ishi shakldagi o'zgarishlarni ifodalaydi. Bir nechta skanerdan olingan chiziqlar chuqurlik xaritasi yoki nuqta bulutida yig'iladi. Stereoskopik ko'rish bir juft kameraning ikkala ko'rinishida mavjud bo'lgan noyob xususiyatlarni o'z ichiga olgan maxsus holatlarda qo'llaniladi. Mashinada ko'rish 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.

Tasvirga ishlov berish 

Tasvir olingandan keyin unga ishlov beriladi. Markaziy protsessor funksiyalari odatda protsessor, GPU, FPGA yoki ularning kombinatsiyasi tomonidan amalga oshiriladi. Chuqur o'rganish va xulosalar qayta ishlashga yuqori talablarni qo'yadi. Qayta ishlashning bir necha bosqichlari odatda kerakli natija bilan tugaydigan ketma-ketlikda qo'llaniladi. Oddiy ketma-ketlik tasvirni o'zgartiruvchi filtrlar, so'ngra obʼektlarni ajratib olish, so'ngra ushbu obʼektlardan maʼlumotlarni ajratib olish (masalan, o'lchovlar, kodlarni o'qish), so'ngra ushbu maʼlumotlarni uzatish yoki ularni maqsadli qiymatlar bilan taqqoslash kabi vositalardan boshlanishi mumkin. "o'tish / muvaffaqiyatsiz" natijalarini yaratish va muloqot qilish. Mashina ko'rish tasvirini qayta ishlash usullari quyidagilarni o'z ichiga oladi;

 Tikish/Roʻyxatga olish: qoʻshni 2D yoki 3D tasvirlarni birlashtirish.
 Filtrlash (masalan, morfologik filtrlash)
 Eshik chegarasi: chegaralash quyidagi bosqichlar uchun foydali bo'lgan 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.
 Chetni aniqlash: obʼekt 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 o'rganish / mashinani o'rganishni qayta ishlash: og'irlashtirilgan va o'z-o'zini o'rgatadigan ko'p o'zgaruvchan qarorlar qabul qilish 2019-yilga kelib buning kengayishi kuzatilmoqda, chuqur o'rganish va mashinani o'rganishdan foydalanib, mashinani ko'rish imkoniyatlarini sezilarli darajada kengaytirish.
 Shabloni aniqlash, shu jumladan shablonni moslashtirish. Muayyan naqshlarni topish, moslashtirish va/yoki hisoblash. Bunga aylantirilishi, boshqa obʼekt tomonidan qisman yashirilishi yoki o'lchamlari o'zgarishi mumkin bo'lgan obʼektning joylashuvi kiradi.
 Shtrix-kod, maʼlumotlar matritsasi va "2D shtrix-kod" o'qishi
 Optik belgilarni aniqlash: seriya raqamlari kabi matnni avtomatik o'qish
 Oʻlchash/metrologiya: obyekt oʻlchamlarini oʻlchash (masalan, piksel, dyuym yoki millimetrda)
 "O'tish yoki muvaffaqiyatsiz" yoki "o'tish / yo'q" natijasini aniqlash uchun maqsadli qiymatlar bilan taqqoslash. Misol uchun, kod yoki shtrix kodni tekshirish bilan o'qish qiymati saqlangan maqsadli qiymat bilan taqqoslanadi. O'lchash uchun o'lchov mos qiymat va toleranslar bilan taqqoslanadi. Alfa-raqamli kodlarni tekshirish uchun OCR qiymati tegishli yoki maqsadli qiymat bilan taqqoslanadi. Dog'larni tekshirish uchun dog'larning o'lchangan o'lchamini sifat standartlarida ruxsat etilgan maksimal qiymatlar bilan solishtirish mumkin.

Chiqishlar 

Avtomatik tekshirish tizimlarining umumiy natijasi o'tish / muvaffaqiyatsiz qarorlardir. Bu qarorlar, o'z navbatida, muvaffaqiyatsiz narsalarni rad etadigan yoki signal beruvchi mexanizmlarni ishga tushirishi mumkin. Boshqa keng tarqalgan natijalar robotni boshqarish tizimlari uchun obʼektning joylashuvi va orientatsiya maʼlumotlarini o'z ichiga oladi.[6] Bundan tashqari, chiqish turlariga 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, ko'p komponentli tizimlar integratsiyasi uchun interfeyslar va avtomatlashtirilgan maʼlumotlar almashinuvini o'z ichiga oladi.

Tasvirga asoslangan robot ko'rsatmalari 

Mashinani ko'rish odatda robotga mahsulotni to'g'ri ushlashiga imkon berish uchun robotga joylashuv va yo'nalish 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 o'z ichiga oladi. Ushbu bo'limda eritmaning ishlashi paytida yuzaga keladigan texnik jarayon tasvirlangan. Jarayonning ko'p bosqichlari avtomatik tekshirish bilan bir xil bo'ladi, 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. Biroq, MV savdo jurnalining bosh muharriri taʼkidlashicha, "mashinani ko'rish o'z-o'zidan sanoat emas", balki "avtomobilsozlik yoki iste'mol tovarlari ishlab chiqarish kabi haqiqiy sohalarga foyda keltiradigan xizmatlar yoki ilovalarni taqdim etadigan texnologiyalar va mahsulotlarning integratsiyasi", qishloq xoʻjaligi va mudofaa”.

Mashinani ko'rishning afzalliklari 
Murakkab, tuzilmagan sahnani sifatli talqin qilish uchun insonning ko'rish qobiliyati eng yaxshi bo'lsa, mashina ko'rish tezligi, aniqligi va takrorlanuvchanligi tufayli tuzilgan sahnani miqdoriy o'lchashda ustundir. Sinov tizimi va sinovdan o'tkazilayotgan qismlar o'rtasidagi jismoniy aloqani olib tashlashda, mashinani ko'rish qismning shikastlanishini oldini oladi va mexanik qismlarning aşınması va yirtilishiga bog'liq texnik xizmat ko'rsatish vaqtini va xarajatlarini yo'q qiladi. Mashinani ko'rish ishlab chiqarish jarayonida inson ishtirokini kamaytirish orqali qo'shimcha xavfsizlik va operatsion foyda keltiradi. Bundan tashqari, u toza xonalarni odamlarning ifloslanishini oldini oladi va odamlarni xavfli muhitdan himoya qiladi. Mashinani ko'rish aniq maqsadlarga erishishga yordam beradi.

Ma'lumotnomalar 

 
Kompyuter ko'rish
Mashina ko'rish