Как работи машинното зрение и за какво се използва

Живеем заобиколени от системи, способни да виждат, разпознават и реагират почти толкова бързо, колкото човек, макар че често остават незабелязани. От мобилен телефон, който отключва екрана си с вашето лице, до индустриална машина, която открива дефектни части в движение, всички те разчитат на... технологии за машинно зрение, задвижвани от изкуствен интелект които са напуснали лабораторията, за да станат част от ежедневието.

Въпреки че може да изглежда като най-новата технологична прищявка, реалността е, че изкуственият интелект и компютърното зрение съществуват от известно време. десетилетия, развиващи се като научни дисциплиниРазликата е, че сега, благодарение на изчислителната мощ и възхода на дълбоко ученеПотенциалът му наистина се използва: възможно е да се обучават модели, без да е инженер, демократизирайте употребата му в компаниите от всякакъв мащаб и най-вече да автоматизира решения, които преди това зависеха от човешкото зрение.

Какво точно е компютърно зрение?

Технически погледнато, компютърното зрение (или компютърно зрение) е клонът на изкуствения интелект, който се занимава с да заснема, обработва, анализира и разбира изображения и видеоклипове от реалния свят, за да ги преобразува в числови или символни данни, които машина може да управлява. Тоест, тя преобразува пикселите в структурирана информация: обекти, категории, позиции, аномалии, модели и др.

Ако изкуственият интелект има за цел да създава изчислителни системи разсъждават и вземат решения самостоятелноИзкуственото зрение им дава очи: то им позволява да получават визуална информация от околната среда, да я интерпретират и действайте съответно без пряка човешка намесаПо този начин, системата може например да реши дали рентгенова снимка показва възможна пневмония или дали даден продукт на поточна линия не отговаря на спецификациите.

На практика, внедряването на машинно зрение включва автоматизиране на задачи за откриване, класифициране и проследяване на изображения или видеоклипове което, ако се извършва от един човек, би изисквало време, постоянно внимание и висока степен на специализация. Освен това, тъй като те се основават на математически и статистически правила, Това намалява субективността и пристрастията, присъщи на човешкото око.Това минимизира грешките и помага за стандартизиране на критериите за качество или безопасност.

Всичко това се превръща в много осезаеми предимства за организациите: По-ниски разходи, по-малко грешки и по-бързи решения въз основа на визуални данниИ като бонус, ви позволява да използвате огромни обеми от изображения, които биха били невъзможни за преглед ръчно, нещо ключово в настоящата ера на големи данни и хиперсвързаност.

Как работи машинното зрение стъпка по стъпка

Изкуственото зрение се опитва да имитира, по същество, процеса на човешкото зрение.Първо, той заснема сцената, след това я трансформира в сигнали, които системата може да обработи, след това разпознава модели и накрая генерира отговор. Ключовата разлика е, че вместо биологичен мозък, той разчита на алгоритми на изкуствен интелект и дълбоки невронни мрежи.

За да работи този процес, са необходими два основни блока: от една страна, физическите компоненти на колекцията (камери, сензори, осветление, конвертори) и, от друга страна, Модели с изкуствен интелект, които обработват и разбират изображениетоИ двете работят ръка за ръка, за да превърнат обикновена снимка или видео кадър в полезна информация.

Събиране на данни: камери, сензори и дигитализация

Първото звено във веригата е хардуерът. Съвременната система за машинно зрение включва цифрови фотоапарати, системи за контролирано осветление, сензори и устройства за заснемане на кадри които са отговорни за заснемането на изображения с адекватно качество за по-късен анализ.

Камерите генерират аналогово изображение на сцената, което след това преминава през аналогово-цифров преобразувателТози компонент трансформира събраната светлина в матрица от числови стойности, които представляват пикселите на изображението. Всеки пиксел може да кодира информация за интензитета (в черно и бяло) или информация за цвета (например във формат RGB).

В индустриални или напреднали автоматизирани среди е много често срещано това заснемане на изображения да се комбинира с други системи за автоматизация и движение: роботи, които позиционират частите пред камерата, конвейерни ленти, синхронизирани със задействането на затвора на камерата, или механични системи, които регулират фокуса и осветлението, за да гарантират винаги оптимални условия.

Този първи етап може да изглежда тривиален, но е критичен: ако визуалните данни, постъпващи в системата, са лоши, шумни или непоследователниКолкото и сложни да са моделите с изкуствен интелект, резултатът ще бъде ненадежден. Ето защо сериозните проекти за машинно зрение инвестират значителни усилия в проектирането и калибрирането на оптичните компоненти и компонентите за събиране на данни. Много леки внедрявания дори използват устройства и ускорители, съвместими с изкуствен интелект. Raspberry Pi за създаване на прототипи и употреба в малък мащаб.

Ключови технологии: дълбоко обучение и конволюционни невронни мрежи

След като изображението бъде дигитализирано, влиза в действие „нематериалната“ част: алгоритмите. Днес съвременното компютърно зрение разчита предимно на дълбоко обучение и конволюционни невронни мрежи (CNN)които са изместили много класически техники, базирани на ръчни правила.

Дълбокото обучение е вид машинно обучение, базирано на многослойни невронни мрежиПо време на обучението моделът получава хиляди или милиони обозначени изображения (напр. „кола“, „пешеходец“, „дефектна част“, ​​„тумор“, „бял ​​дроб с пневмония“) и се учи да разпознава модели, които разграничават един клас от друг, без човек да се налага ръчно да програмира кои ръбове или форми да търси.

Конволюционните невронни мрежи са специално проектирани да работят с визуални данни. Вместо да третират изображението като плосък списък от числа, Те използват двуизмерната структура на пикселите и прилагайте локални филтри (ядра), които се плъзгат по изображението, за да открият визуални характеристики: ръбове, текстури, ъгли, повтарящи се шарки и др.

В типична CNN откриваме поне три вида слоеве: конволюционни слоеве, обединяващи слоеве и напълно свързани слоевеПървите извършват извличане на характеристики чрез прилагане на филтри; вторите намаляват размерността, като същевременно запазват най-подходящата информация; а последните интегрират всичко научено, за да получат резултат, като например вероятност за клас.

Как CNN „вижда“: конволюции, карти на характеристиките и обединяване

От математическа гледна точка, CNN разглежда изображението като матрица от пиксели и го прилага. друг по-малък масив, наречен филтър или ядроТози филтър се движи по изображението, като изчислява скаларно произведение между стойностите на филтъра и пикселите на площта, която покрива, във всяка позиция.

След завършване на това почистване, a карта на активиране или карта на характеристикитеТова показва колко силно реагира този специфичен филтър във всяка област на изображението. Всеки филтър се настройва по време на обучението, за да реагира интензивно на определен тип шарка (например хоризонтални линии, ъгли, зърнести текстури, плавни преходи на интензитета и др.).

Чрез натрупване на много конволюционни слоеве, мрежата става изграждане на йерархия от все по-сложни визуални характеристикиВ първите слоеве той открива прости ръбове, в междинните слоеве - форми и компоненти, а в дълбоките слоеве може да разпознава цели обекти или много специфични части (като око, колело или подозрителен контур на бял дроб на рентгенова снимка).

След тези конволюционни слоеве обикновено идват клъстерните слоеве или обединяване. Неговата функция е намаляване на размера на картите с характеристики Вземайки например максималната или средната стойност в малки блокове от пиксели. Това компресира информацията, прави модела по-ефективен и осигурява известна инвариантност към малки транслации или деформации в изображението.

Разпространение напред, функция на загуба и обратно разпространение

Целият процес от входното изображение до изхода на модела е известен като подаване напредВ тази фаза мрежата последователно прилага конволюции, нелинейни активации, операции за обединяване и накрая, напълно свързани слоеве, които извършват класификационната или регресионната част.

В края на разпространението напред, моделът произвежда резултат: при класификацията на изображения, това обикновено е вектор от вероятности, свързани с всеки възможен клас (например „нормално“ или „пневмония“ на рентгенова снимка на гръдния кош). За да се оцени дали моделът е работил правилно, тази прогноза се сравнява с действителния етикет, използвайки функция на загуба който измерва грешката.

Процесът на обучение включва многократно повторение на този процес и настройване на параметрите на модела, така че функцията на загуба да намалява. Това се прави с помощта на добре познатата техника на... обратно разпространениеТова изчислява градиента на загубата спрямо всяко тегло в мрежата. С помощта на оптимизационен алгоритъм, като например градиентен спускащ метод, теглата се актуализират в посока, която намалява грешката.

При наличие на време и достатъчно добре обозначени данни за обучение, CNN се научава да разграничават много фини визуални моделиВ медицинската образна диагностика, например, тя може да открива асиметрични белодробни контури, по-ярки области, които разкриват възпаление или наличие на течност, мътни или непрозрачни области и неправилни текстури, които понякога остават незабелязани от човешкото око, което помага за ранното откриване на заболявания.

От основно разпознаване до усъвършенствани задачи с машинно зрение

Компютърното зрение не се ограничава само до това да казва „какво има на изображението“. То е разработено, изградено върху същите основи като CNN и дълбокото обучение. различни специализирани задачи, които решават специфични проблеми в много разнообразни сектори.

Най-простата задача е класификация на изображениетоНа цялото изображение се присвоява един етикет (котка, куче, правилен винт, дефектен винт и т.н.). Следваща стъпка е откриване на обекткъдето, освен идентифицирането на класа, всеки обект се локализира в изображението чрез рисуване на ограничаващи рамки.

Когато се изисква максимална прецизност на ниво пиксел, се използва следното: сегментиране на инстанциикойто генерира маска за всеки отделен обект, дори ако те принадлежат към един и същи клас. Тази възможност е жизненоважна, например, в анализ на медицински изображениякъдето е важно точното разделяне и количествено определяне на тумори, тъкани или органи.

Друга много разпространена задача е оценка на позатаТази технология открива ключови точки (стави, крайници и др.) в човешките тела или други съчленени обекти. Използва се в спорта, ергономията, добавената реалност и системите за безопасност, които следят позите на работниците, за да предотвратят наранявания или злополуки.

Компютърно зрение, машинно обучение и дълбоко обучение: как се различават

Много разговори смесват понятия като изкуствен интелект, машинно обучение и дълбоко обучение сякаш са синоними, което поражда значително объркване. Разбирането на тяхната връзка помага за правилното позициониране на компютърното зрение в тази екосистема.

Изкуственият интелект е най-общият термин: той обхваща всяка техника, която позволява на машина да... изпълняват задачи, които свързваме с човешкия интелект (разсъждение, учене, планиране, интерпретиране на език, виждане и др.). В тази област машинното обучение е набор от методи, които позволяват на системата да... Учете се от данни, без да бъдете изрично програмирани с фиксирани правила.

Машинното обучение включва много алгоритми (дървета на решенията, машини с опорни вектори, регресии и др.), които могат да се използват за голямо разнообразие от проблеми: прогнозиране на риска от неизпълнение, класифициране на имейли като спам или не, препоръчване на продукти и др. В компютърното зрение тези традиционни методи са използвани за прости задачи или когато обемът от данни не е много голям.

Дълбокото обучение е подмножество на машинното обучение, характеризиращо се с използването на големи, многослойни невронни мрежиТези мрежи са особено мощни, когато работят с големи количества данни, и по-специално изображения, тъй като те са способни да извличат съответните характеристики самостоятелно, без пряка човешка намеса.

В съвременното компютърно зрение, дълбокото обучение обикновено е предпочитаният вариант: Това позволява много по-високо ниво на детайлност, обобщение и устойчивост. в сравнение с класическите подходи, при условие че има достатъчно данни и изчислителна мощност. До голяма степен това е движещата сила зад качествения скок в компютърното зрение през последното десетилетие.

Машинно зрение срещу обработка на изображения

Въпреки че са тясно свързани, е важно да се прави разлика между обработка на изображения и компютърно зрениеПонякога се използват взаимозаменяемо, но не са едно и също нещо. Често работят заедно, но преследват различни цели.

Обработката на изображения се фокусира върху да манипулира изображението като такова: подобряване на контраста, регулиране на яркостта, намаляване на шума, прилагане на филтри, промяна на размера и др. Резултатът от тези видове операции обикновено е още едно трансформирано изображениеТова правят много инструменти за редактиране на снимки, но е и основата за подготовката на изображенията, преди да бъдат предадени на AI модел.

Компютърното зрение, от друга страна, приема изображение или видео като вход и генерира информация за съдържанието муКакви обекти се появяват, къде се намират, какъв тип е сцената, дали има някакви аномалии, колко хора пресичат врата и т.н. Резултатът вече не е просто още едно изображение, а структурирани данни или автоматизирани решения.

На практика съвременните системи за машинно зрение обикновено включват етап на обработка на изображения предварителни (за нормализиране на осветлението, изрязване на интересуващи ни области, коригиране на изкривявания и др.), което улеснява последващата работа на дълбоките невронни мрежи, отговорни за интерпретацията.

Приложения на машинното зрение в реалния свят в различни сектори

Универсалността на машинното зрение означава, че приложенията му се простират до почти всяка област, в която има изображения или видеоклипове за анализОт промишленото производство до медицината, включително търговията на дребно, банковото дело, логистиката, селското стопанство и публичния сектор, въздействието му нараства година след година.

Много компании вече не се питат дали да използват машинно зрение, но как да го интегрираме стратегически да подобрят процесите си, да намалят разходите, да повишат сигурността или да разберат по-добре поведението на клиентите си. По-долу са някои от най-представителните случаи на употреба.

Производство, промишленост и контрол на качеството

В производствената индустрия машинното зрение се е превърнало в ключов инструмент за автоматизация и контрол на качествотоКамери, инсталирани на производствените линии, непрекъснато наблюдават преминаващите части и откриват дефекти за части от секундата.

Тези решения позволяват наблюдава автоматизирани работни станции, извършва физически преброявания и инвентаризации, измерват параметри на качеството (покрития, размери, цвят), откриват остатъци или замърсители и проверяват дали всеки продукт отговаря точно на спецификациите.

В комбинация с други технологии, като 3D печат или CNC машини, машинното зрение помага за... да възпроизвежда и произвежда високосложни части с изключителна прецизностОсвен това, чрез интегриране със сензори за интернет на нещата, това помага за предвиждане на проблеми с поддръжката, идентифициране на аномалии в работата на машините и предотвратяване на неочаквани прекъсвания.

Той не само открива дефекти на продукта, но може и следи за правилното използване на предпазни средства, откриват рискови ситуации в производствените предприятия и генерират ранни предупреждения за предотвратяване на трудови злополуки.

Търговия на дребно, маркетинг и клиентско преживяване

В търговията на дребно и потребителските стоки машинното зрение се използва за следете внимателно активността на клиентите в магазина: как се движат, кои зони посещават, колко време се спират пред даден рафт или каква комбинация от продукти разглеждат, преди да вземат решение.

Тази информация, анонимизирана и обработена в обобщен вид, позволява Оптимизирайте дистрибуцията на продукти, препроектирайте оформлението на магазина и коригирайте маркетинговите кампании с ниво на детайлност, невъзможно за постигане само с помощта на уеб анализи или анкети.

Системите също се разширяват самообслужване, подпомогнато от изкуствено зрениеТези системи могат да разпознават артикули, без да е необходимо да сканират баркодове един по един. Това подобрява клиентското изживяване, намалява опашките и проправя пътя за модели на магазини без каси.

Отвъд физическата точка на продажба, марките използват машинно зрение, за да Анализирайте изображения в социалните мрежи, откриват визуални тенденции, изучават как продуктите им се използват в реалния свят и по този начин коригират продуктовата или комуникационната си стратегия.

Сигурност, наблюдение и публичен сектор

Машинното зрение е основен стълб в системи за сигурност и защита на съоръженияИнтелигентни камери и разпределени сензори наблюдават обществени пространства, критични индустриални зони или зони с ограничен достъп и издават автоматични предупреждения, когато засекат аномално поведение.

Тези системи могат да идентифицират Присъствие на неупълномощени лица, достъп извън работно време, изоставени предмети или модели, които предполагат евентуален инцидентВ някои случаи те интегрират лицево разпознаване за удостоверяване на служителите или контрол на достъпа с висока степен на сигурност.

В битовата сфера компютърното зрение се прилага в свързани камери, които Те разпознават хора, домашни любимци, доставени пакети или необичайни движения.изпращане на известия до мобилния телефон на потребителя. На работното място това помага да се провери дали служителите използват необходимите предпазни средства или спазват критичните правила за безопасност.

Правителствата и умните градове го използват, за да наблюдение на трафика, динамично регулиране на светофарите, откриване на нарушения и подобряване на обществената безопасност. Той се включва и в митническите системи за автоматизиране на някои визуални проверки.

Здравеопазване, диагностика и анализ на медицински изображения

Медицината е една от областите, в които изкуственото зрение създава... по-дълбока промяна в клиничната практикаТехниките за анализ на медицински изображения позволяват визуализация на органи и тъкани с голяма прецизност и предоставят обективна подкрепа на специалистите.

Сред най-често срещаните употреби са откриване на тумори чрез анализ на бенки и кожни лезии, The Автоматична интерпретация на рентгенови снимки (например за идентифициране на пневмония или фрактури) и откриването на фини модели при магнитно-резонансна томография или компютърна томография.

Системите, оборудвани с интелигентно зрение, помагат за намаляване на времето за диагностициране, подобряване на точността и приоритизиране на спешните случаиТе могат да бъдат свързани и с големи бази данни с медицински досиета, за да се предложат възможни диференциални диагнози или лечения.

Освен това, машинното зрение се прилага в помощни устройства за хора със зрителни уврежданияспособен да чете текстове и да ги преобразува в реч чрез оптично разпознаване на символи (OCR) или да описва визуално средата по опростен начин.

Автономни превозни средства и транспорт

В автомобилния сектор машинното зрение е абсолютно централна технология за... асистирано шофиране и автономни превозни средстваМножество камери, монтирани на превозното средство, заснемат околната среда в реално време и подават данни към модели с изкуствен интелект, които непрекъснато я интерпретират.

Тези системи са способни откриване на пешеходци, други превозни средства, пътни знаци, пътна маркировка и препятствиягенериране на 3D изображения на околната среда чрез комбиниране на информация от камери с други сензори, като LiDAR или радар.

В полуавтономните превозни средства машинното зрение се използва и за следете състоянието на водачаАнализиране на позицията на главата, движението на горната част на тялото и посоката на погледа за откриване на признаци на умора, разсеяност или сънливост.

Когато бъдат идентифицирани модели на риск, системата може да издават звукови или визуални сигнали, да активират вибрациите на волана или дори да поемат частичен контрол за намаляване на скоростта и смекчаване на опасността. Това се е доказало като много ефективно за намаляване на инцидентите, причинени от умора.

Селско стопанство и хранително-вкусовият сектор

Селскостопанският сектор откри в машинното зрение ключов съюзник за напредък. модели на прецизно и интелигентно земеделиеИзображенията, заснети от сателити или дронове, позволяват анализ на големи площи земя с ниво на детайлност, немислимо преди няколко години.

С тези инструменти е възможно следи състоянието на посевите, открива рано болести и контролира почвената влажност и предварително да се оценят добивите от културите. Всичко това улеснява по-ефективното управление на ресурси като вода, торове и пестициди.

Машинното зрение е включено и в системи, които Те наблюдават поведението на добитъка.Те идентифицират болни животни, откриват раждания и контролират достъпа до определени зони. Тази автоматизация подобрява хуманното отношение към животните и оптимизира цялостната производителност на фермите.

В хранително-вкусовата промишленост се използва и от десетилетия за контрол на качеството в производствените линииПроверете външния вид на плодовете и зеленчуците, прегледайте опаковката и се уверете в безопасността на храните.

Банково дело, застраховане и телекомуникации

Във финансовия сектор машинното зрение се използва за откриване на визуални признаци на измама или аномално поведениеТова важи както във физическите офиси, така и при отдалечени транзакции. Например, изображението на потребителя в реално време може да бъде сравнено със снимката, съхранена в неговата документация.

Той също така се интегрира в процеси за застрахователно поемане на отговорносткъдето проверката на щетите по превозни средства или сгради може да бъде частично автоматизирана от снимки, изпратени от клиента, намалявайки времето и разходите.

В телекомуникациите компаниите използват машинно зрение, за да прогнозиране и откриване на отлив на клиенти чрез комбиниране на визуална информация (напр. използване на определени устройства или съоръжения) с други поведенчески данни, което ни позволява да предвиждаме нуждите с оферти и подобрения на услугите.

Освен това, удостоверяването чрез разпознаване на лицето Той става широко разпространен като метод за сигурен достъп до банкови и корпоративни услуги, винаги в комбинация с други мерки за сигурност.

Логистика, товарен транспорт и недвижими имоти

В логистиката машинното зрение помага за наблюдение и проследяване на стоки в реално време Няма нужда от интензивни ръчни скенери. Стратегически разположени камери са всичко, от което се нуждаете, за да четете етикети, да идентифицирате пакети или да проверите дали всичко е правилно позиционирано.

Чрез интегриране с технологии като RFID, тези системи позволяват следете запасите, управлявайте складовете и оптимизирайте маршрутите за доставка много по-ефективно. Те са полезни и за откриване на повреди по опаковките по време на транспортиране.

В сектора на недвижимите имоти машинното зрение се прилага за генериране на виртуални и интерактивни обиколки на домовете, разпознават и етикетират стаи, измерват пространства и предлагат на потребителя подробна информация за характеристиките на имота, без да са необходими многократни физически посещения.

Тази комбинация от висококачествени изображения и интелигентен анализ спестява време както на агенциите, така и на потенциалните купувачи или наематели и помага за по-бързото сключване на сделки.

Образование, търговски изложения и лични приложения

В образованието компютърното зрение се използва за симулирайте практически среди, виртуални лаборатории и реални случаи които позволяват на студентите да преживеят ситуации, близки до професионалния свят, без да напускат класната стая.

На търговски панаири и конференции камерите с изкуствено зрение позволяват Анализирайте поведението на участниците: потоци от хора, горещи точки, взаимодействие с щандове и в някои случаи дори оценяват общите емоционални реакции към определени преживявания.

На лично ниво, освен гореспоменатите системи за подпомагане на слепите и незабавен визуален превод (например, когато насочите мобилния си телефон към знак на друг език), изкуственото зрение задвижва... приложения за добавена реалност, филтри за социални медии и интерактивни игри които зависят от разбирането в реално време на това, което се случва пред камерата.

Всичко това показва, че компютърното зрение не е лабораторна любопитност, а междусекторна технология с пряко въздействие върху икономиката, сигурността и ежедневиеточийто потенциал едва сега започваме да разкриваме.

Като цяло, компютърното зрение комбинира сензори, камери и преобразуватели с алгоритми за дълбоко обучение и конволюционни невронни мрежи, за да... трансформирайте изображения и видеоклипове в полезни знанияАвтоматизиране на решенията и повишаване на точността и скоростта на процесите в много разнообразни сектори. Способността му да се учи от големи обеми визуални данни, да намалява човешката субективност и да открива модели, невидими за окото, го прави ключов компонент на екосистема от изкуствен интелект модерен и като решаващ лост за компаниите и организациите да постигнат конкурентоспособност, да подобрят сигурността и да предоставят по-ефективни и персонализирани услуги.