Paano gumagana ang machine vision at kung para saan ito ginagamit

Nabubuhay tayo na napapaligiran ng mga sistemang kayang makakita, makakilala, at makapag-react nang halos kasingbilis ng isang tao, bagama't madalas itong hindi napapansin. Mula sa isang mobile phone na nag-a-unlock ng screen nito gamit ang iyong mukha hanggang sa isang industrial machine na nakakakita ng mga depektibong bahagi nang mabilisan, lahat sila ay umaasa sa... mga teknolohiya ng machine vision na pinapagana ng artipisyal na katalinuhan na umalis sa laboratoryo upang maging bahagi ng pang-araw-araw na buhay.

Bagama't maaaring mukhang ito ang pinakabagong uso sa teknolohiya, ang totoo ay matagal nang umiiral ang artificial intelligence at computer vision. mga dekadang umuunlad bilang mga disiplinang siyentipikoAng pagkakaiba ay ngayon, salamat sa kapangyarihan ng pag-compute at sa pag-usbong ng malalim na pag-aaralTunay na nasasamantala ang potensyal nito: posibleng magsanay ng mga modelo nang hindi kinakailangang maging isang inhinyero, gawing demokrasya ang paggamit nito sa mga kumpanya ng anumang laki at, higit sa lahat, upang awtomatiko ang mga desisyong dating nakadepende sa paningin ng tao.

Ano nga ba ang computer vision?

Sa teknikal na pagsasalita, ang computer vision (o computer vision) ay ang sangay ng AI na tumatalakay sa upang makuha, maproseso, masuri at maunawaan ang mga imahe at video mula sa totoong mundo upang isalin ang mga ito sa numerikal o simbolikong datos na kayang pamahalaan ng isang makina. Ibig sabihin, kino-convert nito ang mga pixel sa nakabalangkas na impormasyon: mga bagay, kategorya, posisyon, anomalya, mga pattern, atbp.

Kung ang layunin ng artificial intelligence ay gumawa ng mga sistema ng computing mangatwiran at gumawa ng mga desisyon nang malayaAng artipisyal na paningin ay nagbibigay sa kanila ng mga mata: pinapayagan sila nitong makakuha ng biswal na impormasyon mula sa kapaligiran, bigyang-kahulugan ito, at kumilos nang naaayon nang walang direktang interbensyon ng taoSa ganitong paraan, maaaring magdesisyon ang isang sistema, halimbawa, kung ang isang X-ray ay nagpapakita ng posibleng pulmonya o kung ang isang produkto sa isang linya ng asembliya ay wala sa espesipikasyon.

Sa praktikal na termino, ang pagpapatupad ng machine vision ay kinabibilangan ng awtomatiko ang mga gawain ng pagtukoy, pag-uuri, at pagsubaybay sa mga imahe o video na, kung gagawin ng isang tao lamang, ay mangangailangan ng oras, patuloy na atensyon, at mataas na antas ng espesyalisasyon. Bukod pa rito, dahil ang mga ito ay batay sa mga tuntunin sa matematika at istatistika, Binabawasan nito ang subjektibidad at mga pagkiling na likas sa paningin ng tao.Binabawasan nito ang mga pagkakamali at nakakatulong upang maisaayos ang pamantayan sa kalidad o kaligtasan.

Ang lahat ng ito ay isinasalin sa mga nasasalat na bentahe para sa mga organisasyon: Mas mababang gastos, mas kaunting error, at mas mabilis na mga desisyon batay sa visual na dataAt, bilang dagdag na benepisyo, pinapayagan ka nitong gamitin ang napakaraming imahe na imposibleng manu-manong repasuhin, isang bagay na mahalaga sa kasalukuyang panahon ng malaking data at hyperconnectivity.

Paano gumagana ang machine vision nang paunti-unti

Tinatangka ng artipisyal na paningin na gayahin, sa esensya, ang proseso ng paningin ng tao.Una, kinukuha nito ang eksena, pagkatapos ay binabago ito sa mga senyales na maaaring iproseso ng isang sistema, pagkatapos ay kinikilala ang mga pattern, at sa huli ay bumubuo ng isang tugon. Ang pangunahing pagkakaiba ay, sa halip na isang biyolohikal na utak, umaasa ito sa mga algorithm ng AI at malalalim na neural network.

Para gumana ang prosesong ito, kailangan ang dalawang pangunahing bloke: sa isang banda, ang mga pisikal na bahagi ng koleksyon (mga kamera, sensor, ilaw, mga converter) at, sa kabilang banda, ang Mga modelo ng AI na nagpoproseso at umiintindi sa imahePareho silang nagtutulungan upang gawing praktikal na impormasyon ang isang simpleng litrato o video frame.

Pagkuha ng datos: mga kamera, sensor at digitization

Ang unang kawing sa kadena ay ang hardware. Ang isang modernong sistema ng paningin ng makina ay nagsasama ng mga digital camera, mga kontroladong sistema ng pag-iilaw, mga sensor at mga aparato sa pagkuha ng frame na responsable sa pagkuha ng mga larawang may sapat na kalidad para sa pagsusuri sa hinaharap.

Ang mga kamera ay bumubuo ng analog na imahe ng eksena, na pagkatapos ay dumadaan sa isang analog-to-digital na converterBinabago ng bahaging ito ang nakolektang liwanag tungo sa isang matrix ng mga numerical value na kumakatawan sa mga pixel ng imahe. Ang bawat pixel ay maaaring mag-encode ng impormasyon ng intensity (sa itim at puti) o impormasyon ng kulay (halimbawa, sa RGB format).

Sa mga industriyal o advanced na kapaligiran ng automation, karaniwan nang pagsamahin ang pagkuha ng imaheng ito sa iba pang mga sistema ng automation at motion: mga robot na nagpoposisyon ng mga piraso sa harap ng kamera, mga conveyor belt na naka-synchronize sa shutter release ng kamera, o mga mekanikal na sistema na nag-aayos ng focus at ilaw upang palaging garantiyahan ang pinakamainam na mga kondisyon.

Ang unang yugtong ito ay maaaring mukhang simple, ngunit ito ay kritikal: kung ang visual data na pumapasok sa sistema ay mahina, maingay, o hindi pare-parehoGaano man kasopistikado ang mga modelo ng AI, hindi maaasahan ang resulta. Kaya naman ang mga seryosong proyekto ng machine vision ay naglalaan ng malaking pagsisikap sa disenyo at pagkakalibrate ng mga optical at data acquisition component. Maraming magaan na deployment ang gumagamit pa nga ng mga device at accelerator na tugma sa AI. Prambuwesas Lara para sa paggawa ng prototype at maliliit na gamit.

Mga pangunahing teknolohiya: malalim na pagkatuto at mga convolutional neural network

Kapag na-digitize na ang imahe, ang "hindi mahahawakan" na bahagi ay papasok na sa takbo: ang mga algorithm. Sa kasalukuyan, ang modernong computer vision ay pangunahing umaasa sa malalim na pagkatuto at mga convolutional neural network (CNN)na pumalit sa maraming klasikong pamamaraan batay sa mga manu-manong tuntunin.

Ang malalim na pagkatuto ay isang uri ng machine learning na nakabatay sa maraming patong na neural networkSa panahon ng pagsasanay, ang modelo ay tumatanggap ng libu-libo o milyun-milyong mga imaheng may label (hal., "kotse", "pedestrian", "depektibong bahagi", "tumor", "baga na may pulmonya") at natututong kilalanin ang mga pattern na nagpapaiba sa isang klase mula sa isa pa, nang hindi kinakailangang manu-manong i-program ng isang tao kung aling mga gilid o hugis ang hahanapin.

Ang mga convolutional neural network ay partikular na idinisenyo upang gumana sa visual na datos. Sa halip na ituring ang imahe bilang isang patag na listahan ng mga numero, Ginagamit nila ang two-dimensional na istruktura ng mga pixel at maglapat ng mga lokal na filter (kernel) na dumudulas sa imahe upang matukoy ang mga biswal na katangian: mga gilid, tekstura, sulok, paulit-ulit na mga pattern, atbp.

Sa isang tipikal na CNN, makakakita tayo ng kahit tatlong uri ng mga layer: mga convolutional layer, pooling layer, at mga ganap na konektadong layerAng mga una ay nagsasagawa ng feature extraction sa pamamagitan ng paglalapat ng mga filter; ang mga pangalawa ay nagbabawas ng dimensionality habang pinapanatili ang pinakamahalagang impormasyon; at ang mga huli ay isinasama ang lahat ng natutunan upang makabuo ng isang output, tulad ng isang class probability.

Paano "nakakakita" ang isang CNN: mga paliku-likong pangyayari, mga mapa ng tampok, at pagsasama-sama

Mula sa isang matematikal na pananaw, itinuturing ng isang CNN ang imahe bilang isang matrix ng mga pixel at inilalapat ito. isa pang mas maliit na array na tinatawag na filter o kernelAng filter na ito ay gumagalaw sa imahe sa pamamagitan ng pagkalkula ng dot product sa pagitan ng mga halaga ng filter at ng mga pixel ng lugar na sakop nito sa bawat posisyon.

Pagkatapos makumpleto ang pagwawastong ito, isang mapa ng pag-activate o mapa ng tampokIpinapahiwatig nito kung gaano kalakas ang pagtugon ng partikular na filter na iyon sa bawat rehiyon ng imahe. Ang bawat filter ay inaayos, habang nagsasanay, upang tumugon nang matindi sa isang partikular na uri ng pattern (halimbawa, mga pahalang na linya, sulok, mga butil-butil na tekstura, makinis na mga transition ng intensidad, atbp.).

Sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng maraming convolutional layers, ang network ay nagiging pagbuo ng isang hirarkiya ng lalong kumplikadong mga visual na tampokSa mga unang patong, natutuklasan nito ang mga simpleng gilid, sa mga panggitnang patong, mga hugis at bahagi, at sa malalalim na patong, nakikilala nito ang mga kumpletong bagay o mga partikular na bahagi (tulad ng mata, gulong, o kahina-hinalang balangkas ng baga sa isang X-ray).

Kasunod ng mga convolutional layer na ito ay karaniwang sumusunod ang mga clustering layer o pooling. Ang pagpapaandar nito ay bawasan ang laki ng mga mapa ng tampok Halimbawa, ang pinakamataas o karaniwang halaga sa loob ng maliliit na bloke ng mga pixel. Pinipilit nito ang impormasyon, ginagawang mas mahusay ang modelo, at nagbibigay ng ilang invariance sa maliliit na pagsasalin o deformation sa imahe.

Pagpapalaganap nang pasulong, tungkulin ng pagkawala, at pagpapalaganap nang pabalik

Ang buong proseso mula sa input na imahe hanggang sa output ng modelo ay kilala bilang pasulong na pasaSa yugtong ito, sunud-sunod na inilalapat ng network ang mga convolution, nonlinear activation, pooling operation at, sa huli, mga ganap na konektadong layer na nagsasagawa ng bahagi ng klasipikasyon o regresyon.

Sa dulo ng forward propagation, ang modelo ay lumilikha ng isang output: sa klasipikasyon ng imahe, ito ay karaniwang isang vector ng mga probabilidad na nauugnay sa bawat posibleng klase (halimbawa, “normal” o “pneumonia” sa isang x-ray sa dibdib). Upang masuri kung tama ang naging resulta ng modelo, ang prediksyon na ito ay inihahambing sa aktwal na label gamit ang isang pagkawala ng function na sumusukat sa error.

Ang proseso ng pagsasanay ay kinabibilangan ng paulit-ulit na pag-uulit sa prosesong ito at pagsasaayos ng mga parameter ng modelo upang mabawasan ang loss function. Ginagawa ito gamit ang kilalang pamamaraan ng... backpropagationKinakalkula nito ang gradient ng pagkawala kaugnay ng bawat timbang sa network. Gamit ang isang algorithm ng pag-optimize, tulad ng gradient descent, ina-update ang mga timbang sa direksyon na nagbabawas sa error.

Dahil sa oras at sapat na mahusay na na-label na datos ng pagsasanay, natututo ang CNN na makilala ang mga napakabanayad na biswal na patternHalimbawa, sa medical imaging, matutukoy nito ang mga asymmetrical na contour ng baga, mas maliwanag na mga bahagi na nagpapakita ng pamamaga o pagkakaroon ng likido, maulap o malabong mga bahagi, at mga irregular na tekstura na kung minsan ay hindi napapansin ng mata ng tao, na nakakatulong sa maagang pagtuklas ng mga sakit.

Mula sa pangunahing pagkilala hanggang sa mga advanced na gawain sa paningin ng makina

Ang computer vision ay hindi limitado sa pagsasabi ng "kung ano ang nasa imahe." Nakabatay sa parehong pundasyon tulad ng mga CNN at deep learning, ito ay binuo. iba't ibang espesyalisadong gawain na lumulutas sa mga partikular na problema sa napaka-magkakaibang sektor.

Ang pinakasimpleng gawain ay ang pag-uuri ng imaheIsang label lang ang itinalaga sa buong imahe (pusa, aso, tamang turnilyo, depektibong turnilyo, atbp.). Isang hakbang pa ay ang pagtuklas ng bagaykung saan, bilang karagdagan sa pagtukoy sa klase, ang bawat bagay ay matatagpuan sa loob ng imahe sa pamamagitan ng pagguhit ng mga bounding box.

Kapag kinakailangan ang pinakamataas na katumpakan sa antas ng pixel, ginagamit ang mga sumusunod: instance segmentationna bumubuo ng maskara para sa bawat indibidwal na bagay, kahit na kabilang sila sa parehong klase. Ang kakayahang ito ay mahalaga, halimbawa, sa pagsusuri ng medikal na imahekung saan mahalagang paghiwalayin at matukoy nang wasto ang bilang ng mga tumor, tisyu o organo.

Isa pang napakalawak na gawain ay ang pagtatantya ng posturaNatutukoy ng teknolohiyang ito ang mga pangunahing punto (mga kasukasuan, mga paa't kamay, atbp.) sa mga katawan ng tao o iba pang mga bagay na nakaugnay sa katawan. Ginagamit ito sa palakasan, ergonomya, augmented reality, at mga sistema ng kaligtasan na nagmomonitor sa mga postura ng mga manggagawa upang maiwasan ang mga pinsala o aksidente.

Computer vision, machine learning at deep learning: paano sila nagkakaiba

Maraming pag-uusap ang naghahalo ng mga konsepto tulad ng artipisyal na katalinuhan, machine learning at malalim na pagkatuto na para bang mga kasingkahulugan ang mga ito, na lumilikha ng malaking kalituhan. Ang pag-unawa sa kanilang relasyon ay nakakatulong upang wastong mailagay ang computer vision sa loob ng ecosystem na ito.

Ang artipisyal na katalinuhan ang pinakamalawak na termino: sumasaklaw ito sa anumang pamamaraan na nagpapahintulot sa isang makina na... magsagawa ng mga gawaing iniuugnay natin sa katalinuhan ng tao (pangangatwiran, pagkatuto, pagpaplano, pagbibigay-kahulugan sa wika, pagtingin, atbp.). Sa loob ng larangang ito, ang machine learning ay ang hanay ng mga pamamaraan na nagpapahintulot sa isang sistema na... Matuto mula sa datos nang hindi tahasang napoprograma gamit ang mga takdang tuntunin.

Kasama sa machine learning ang maraming algorithm (mga decision tree, support vector machine, regression, atbp.) na maaaring gamitin para sa iba't ibang problema: paghula ng default na panganib, pag-uuri ng mga email bilang spam o hindi, pagrerekomenda ng mga produkto, atbp. Sa computer vision, ang mga tradisyunal na pamamaraang ito ay ginagamit para sa mga simpleng gawain o kapag ang dami ng data ay hindi masyadong malaki.

Ang deep learning ay isang subset ng machine learning na nailalarawan sa pamamagitan ng paggamit nito ng malalaki, maraming patong na neural networkAng mga network na ito ay lalong makapangyarihan kapag nakikipagtulungan sa malaking dami ng datos, at sa partikular, mga imahe, dahil kaya nilang kunin ang mga kaugnay na katangian nang mag-isa nang walang direktang interbensyon ng tao.

Sa modernong computer vision, ang deep learning ay karaniwang mas mainam na opsyon: Nagbibigay-daan ito para sa mas mataas na antas ng detalye, paglalahat, at katatagan. kumpara sa mga klasikal na pamamaraan, basta't mayroong sapat na datos at kapangyarihan sa pag-compute. Sa malaking bahagi, ito ang puwersang nagtutulak sa likod ng kwalitatibong paglukso sa computer vision sa nakalipas na dekada.

Pananaw ng makina vs. pagproseso ng imahe

Bagama't malapit ang kanilang kaugnayan, mahalagang makilala ang pagkakaiba sa pagitan ng pagproseso ng imahe at paningin sa kompyuterMinsan ay ginagamit ang mga ito nang palitan, ngunit hindi sila magkapareho. Madalas silang nagtutulungan, ngunit magkaiba ang kanilang mga layunin.

Ang pagproseso ng imahe ay nakatuon sa para manipulahin ang imahe nang ganito: pagbutihin ang contrast, isaayos ang liwanag, bawasan ang ingay, maglagay ng mga filter, baguhin ang laki, atbp. Ang resulta ng ganitong uri ng operasyon ay karaniwang isa pang binagong imaheIto ang ginagawa ng maraming tool sa pag-edit ng larawan, ngunit ito rin ang batayan sa paghahanda ng mga imahe bago ipasa ang mga ito sa isang modelo ng AI.

Ang computer vision, sa kabilang banda, ay kumukuha ng isang imahe o video bilang input at lumilikha ng impormasyon tungkol sa nilalaman nitoAnong mga bagay ang lumilitaw, nasaan ang mga ito, anong uri ng eksena ito, kung may mga anomalya, ilang tao ang tumatawid sa isang pinto, atbp. Ang resulta ay hindi na lamang basta isang imahe, kundi nakabalangkas na datos o mga awtomatikong desisyon.

Sa pagsasagawa, ang mga modernong sistema ng machine vision ay karaniwang may kasamang yugto ng pagproseso ng imahe paunang gawain (upang gawing normal ang pag-iilaw, i-crop ang mga pinag-aaralang lugar, itama ang mga distortion, atbp.) na nagpapadali sa kasunod na gawain ng malalalim na neural network na responsable para sa interpretasyon.

Mga totoong aplikasyon ng machine vision sa iba't ibang sektor

Ang kagalingan sa paggamit ng machine vision ay nangangahulugan na ang mga aplikasyon nito ay umaabot sa halos anumang larangan kung saan may mga larawan o video na maaaring suriinMula sa industriyal na pagmamanupaktura hanggang sa medisina, kabilang ang tingian, pagbabangko, logistik, agrikultura, at sektor publiko, ang epekto nito ay lumalaki taon-taon.

Maraming kumpanya ang hindi na nagtatanong sa kanilang sarili kung gagamit ba ng machine vision, ngunit kung paano ito estratehikong isama upang mapabuti ang kanilang mga proseso, mabawasan ang mga gastos, mapataas ang seguridad, o mas maunawaan ang pag-uugali ng kanilang mga customer. Nasa ibaba ang ilan sa mga pinaka-representatibong kaso ng paggamit.

Paggawa, industriya at kontrol sa kalidad

Sa industriya ng pagmamanupaktura, ang machine vision ay naging isang pangunahing kagamitan para sa automation at quality controlPatuloy na minomonitor ng mga kamerang nakakabit sa mga linya ng produksyon ang mga piyesang dumadaan at nakikita ang mga depekto sa loob lamang ng ilang segundo.

Pinapayagan ng mga solusyong ito subaybayan ang mga awtomatikong workstation, magsagawa ng mga pisikal na bilang at imbentaryo, sukatin ang mga parametro ng kalidad (mga tapusin, sukat, kulay), tuklasin ang mga residue o kontaminante at beripikahin na ang bawat produkto ay eksaktong nakakatugon sa mga ispesipikasyon.

Kasama ng iba pang mga teknolohiya tulad ng 3D printing o mga makinang CNC, nakakatulong ang machine vision na upang gayahin at gumawa ng mga lubos na kumplikadong bahagi nang may matinding katumpakanBukod pa rito, sa pamamagitan ng pagsasama sa mga IoT sensor, nakakatulong ito na mahulaan ang mga problema sa pagpapanatili, matukoy ang mga anomalya sa operasyon ng makina, at maiwasan ang hindi inaasahang downtime.

Hindi lamang nito natutukoy ang mga depekto ng produkto: maaari rin itong subaybayan ang wastong paggamit ng mga kagamitang pangproteksyon, tumuklas ng mga sitwasyon ng panganib sa mga planta ng produksyon at bumuo ng mga maagang babala upang maiwasan ang mga aksidente sa lugar ng trabaho.

Karanasan sa tingian, marketing, at customer

Sa mga produktong tingian at pangkonsumo, ginagamit ang machine vision upang mahigpit na subaybayan ang aktibidad ng mga customer sa tindahankung paano sila gumagalaw, kung anong mga lugar ang kanilang binibisita, gaano katagal sila humihinto sa harap ng isang istante, o kung anong kombinasyon ng mga produktong tinitingnan nila bago gumawa ng desisyon.

Ang impormasyong ito, na ginawang hindi nagpapakilala at pinoproseso sa pinagsama-samang anyo, ay nagbibigay-daan I-optimize ang pamamahagi ng produkto, muling idisenyo ang layout ng tindahan, at isaayos ang mga kampanya sa marketing na may antas ng detalyeng imposibleng makamit gamit lamang ang web analytics o mga survey.

Pinalalawak din ang mga sistema self-checkout na tinutulungan ng artipisyal na paninginKayang kilalanin ng mga sistemang ito ang mga item nang hindi na kailangang i-scan ang mga barcode isa-isa. Pinapabuti nito ang karanasan ng customer, binabawasan ang pila, at nagbubukas ng daan para sa mga modelo ng tindahan na walang cashier.

Higit pa sa pisikal na punto ng pagbebenta, ginagamit ng mga brand ang machine vision upang Suriin ang mga larawan sa social media, tumuklas ng mga biswal na trend, pag-aralan kung paano ginagamit ang kanilang mga produkto sa totoong mundo at sa gayon ay iakma ang kanilang produkto o estratehiya sa komunikasyon.

Seguridad, pagmamatyag at ang pampublikong sektor

Ang paningin ng makina ay isang pangunahing haligi sa mga sistema ng seguridad at proteksyon para sa mga pasilidadAng mga smart camera at distributed sensor ay nagmomonitor ng mga pampublikong espasyo, mahahalagang industrial zone o mga restricted area at naglalabas ng mga awtomatikong alerto kapag nakakita ang mga ito ng mga kakaibang kilos.

Maaaring matukoy ng mga sistemang ito ang Pagkakaroon ng mga taong hindi awtorisado, pagpasok sa labas ng oras ng pagbubukas, mga inabandunang bagay, o mga patern na nagmumungkahi ng isang posibleng insidenteSa ilang mga kaso, isinasama nila ang pagkilala sa mukha para sa pagpapatunay ng empleyado o kontrol sa pag-access na may mataas na seguridad.

Sa loob ng bansa, ang computer vision ay inilalapat sa mga konektadong kamera na Nakikilala nila ang mga tao, mga alagang hayop, mga ipinadalang pakete, o mga hindi pangkaraniwang galaw.pagpapadala ng mga abiso sa mobile phone ng gumagamit. Sa trabaho, nakakatulong itong beripikahin kung ginagamit ng mga empleyado ang kinakailangang kagamitang pangproteksyon o sumusunod sa mga kritikal na regulasyon sa kaligtasan.

Ginagamit ito ng mga pamahalaan at matatalinong lungsod upang subaybayan ang trapiko, pabago-bagong ayusin ang mga ilaw trapiko, tukuyin ang mga paglabag at pagbutihin ang kaligtasan ng publiko. Isinasama rin ito sa mga sistema ng customs upang awtomatiko ang ilang biswal na inspeksyon.

Pangangalagang pangkalusugan, pagsusuri at pagsusuri ng mga medikal na imahe

Ang medisina ay isa sa mga larangan kung saan ang artipisyal na paningin ay lumilikha ng mas malalim na pagbabago sa klinikal na kasanayanAng mga pamamaraan sa pagsusuri ng medikal na imahe ay nagbibigay-daan para sa biswalisasyon ng mga organo at tisyu nang may mahusay na katumpakan at nagbibigay ng obhetibong suporta sa mga propesyonal.

Kabilang sa mga pinakakaraniwang gamit ay ang pagtuklas ng tumor sa pamamagitan ng pagsusuri ng mga nunal at sugat sa balat, Ang Awtomatikong interpretasyon ng mga x-ray (halimbawa, upang matukoy ang pulmonya o mga bali) at ang pagtuklas ng mga banayad na padron sa magnetic resonance imaging o computed tomography scan.

Ang mga sistemang may matalinong paningin ay nakakatulong upang bawasan ang oras ng pagsusuri, pagbutihin ang katumpakan at unahin ang mga agarang kasoMaaari rin itong iugnay sa malalaking database ng mga medikal na rekord upang magmungkahi ng mga posibleng differential diagnosis o paggamot.

Bukod pa rito, ang machine vision ay inilalapat sa mga kagamitang pantulong para sa mga taong may kapansanan sa paninginmay kakayahang magbasa ng mga teksto at i-convert ang mga ito sa pagsasalita sa pamamagitan ng optical character recognition (OCR), o biswal na paglalarawan ng kapaligiran sa isang pinasimpleng paraan.

Mga sasakyang awtonomo at transportasyon

Sa sektor ng automotive, ang machine vision ay isang ganap na sentral na teknolohiya para sa mga sasakyang tinulungan sa pagmamaneho at mga sasakyang awtonomousMaraming kamerang nakakabit sa sasakyan ang kumukuha ng impormasyon tungkol sa kapaligiran sa totoong oras at nagbibigay ng impormasyon tungkol sa mga modelo ng AI na patuloy na nagbibigay-kahulugan dito.

Ang mga sistemang ito ay may kakayahang pagtuklas ng mga naglalakad, iba pang mga sasakyan, mga palatandaan ng trapiko, mga marka sa kalsada at mga balakidpagbuo ng mga 3D na representasyon ng kapaligiran sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng impormasyon mula sa mga kamera na may iba pang mga sensor tulad ng LiDAR o radar.

Sa mga semi-autonomous na sasakyan, ginagamit din ang machine vision para sa subaybayan ang kondisyon ng drayberPagsusuri sa posisyon ng ulo, galaw ng itaas na bahagi ng katawan, at direksyon ng tingin upang matukoy ang mga senyales ng pagkapagod, pagkagambala, o antok.

Kapag natukoy ang mga pattern ng panganib, magagawa ng sistema maglabas ng mga alerto na naririnig o nakikita, mag-activate ng mga vibration sa manibela, o kahit na kumuha ng bahagyang kontrol upang mabawasan ang bilis at mabawasan ang panganib. Napatunayan na itong napakaepektibo sa pagbabawas ng mga aksidenteng dulot ng pagkapagod.

Agrikultura at sektor ng agri-pagkain

Ang sektor ng agrikultura ay nakahanap ng mahalagang kakampi sa machine vision upang sumulong mga modelo ng katumpakan at matalinong agrikulturaAng mga imaheng nakukuha ng mga satellite o drone ay nagbibigay-daan para sa pagsusuri ng malalawak na bahagi ng lupain nang may antas ng detalyeng hindi maiisip ilang taon na ang nakalilipas.

Sa mga tool na ito posible subaybayan ang kondisyon ng mga pananim, maagang matukoy ang mga sakit, at kontrolin ang halumigmig ng lupa at tantyahin ang ani ng pananim nang maaga. Ang lahat ng ito ay nagpapadali sa mas mahusay na pamamahala ng mga mapagkukunan tulad ng tubig, pataba, at pestisidyo.

Isinama rin ang machine vision sa mga sistemang Binabantayan nila ang kilos ng mga alagang hayop.Tinutukoy nila ang mga may sakit na hayop, tinitiyak ang mga panganganak, at kinokontrol ang pagpasok sa mga partikular na lugar. Pinapabuti ng automation na ito ang kapakanan ng mga hayop at ino-optimize ang pangkalahatang produktibidad ng mga sakahan.

Sa industriya ng pagkain, ginagamit din ito sa loob ng mga dekada upang kontrol sa kalidad sa mga linya ng produksyonSuriin ang anyo ng mga prutas at gulay, suriin ang balot at tiyaking ligtas ang pagkain.

Pagbabangko, seguro at telekomunikasyon

Sa sektor ng pananalapi, ginagamit ang machine vision upang pagtuklas ng mga biswal na palatandaan ng pandaraya o maanomalyang pag-uugaliNalalapat ito kapwa sa mga pisikal na opisina at sa mga malayuang transaksyon. Halimbawa, ang real-time na imahe ng isang gumagamit ay maaaring ihambing sa larawang nakaimbak sa kanilang dokumentasyon.

Ito rin ay isinasama sa mga proseso ng underwriting ng segurokung saan ang inspeksyon ng pinsala sa mga sasakyan o gusali ay maaaring bahagyang awtomatiko mula sa mga litratong ipinadala ng kliyente, na binabawasan ang oras at gastos.

Sa telekomunikasyon, ginagamit ng mga kumpanya ang machine vision upang hulaan at tuklasin ang pag-alis ng customer sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng biswal na impormasyon (hal., paggamit ng ilang partikular na aparato o pasilidad) sa iba pang datos ng pag-uugali, na nagbibigay-daan sa amin na mahulaan ang mga pangangailangan sa pamamagitan ng mga alok at pagpapabuti ng serbisyo.

Bukod pa rito, ang pagpapatunay sa pamamagitan ng facial recognition Ito ay nagiging laganap bilang isang paraan ng ligtas na pag-access sa mga serbisyo ng pagbabangko at korporasyon, na palaging kasama ng iba pang mga hakbang sa seguridad.

Logistika, transportasyon ng kargamento at real estate

Sa logistik, ang machine vision ay nakakatulong upang subaybayan at subaybayan ang mga kalakal sa totoong oras Hindi na kailangan ng masinsinang manu-manong scanner. Ang mga kamerang nasa estratehikong pagkakalagay ang tanging kailangan para mabasa ang mga label, matukoy ang mga pakete, o mapatunayan na ang lahat ay nasa tamang posisyon.

Sa pamamagitan ng pagsasama sa mga teknolohiyang tulad ng RFID, pinapayagan ng mga sistemang ito subaybayan ang mga imbentaryo, pamahalaan ang mga bodega, at i-optimize ang mga ruta ng paghahatid mas episyente. Kapaki-pakinabang din ang mga ito para sa pagtukoy ng pinsala sa mga pakete habang dinadala.

Sa sektor ng real estate, ang machine vision ay inilalapat sa bumuo ng mga virtual at interactive na paglilibot sa mga tahanan, kumikilala at naglalagay ng label sa mga silid, sumusukat ng mga espasyo, at nag-aalok sa gumagamit ng detalyadong impormasyon tungkol sa mga katangian ng ari-arian nang hindi na kailangang bumisita nang maraming beses.

Ang kombinasyong ito ng mga de-kalidad na imahe at matalinong pagsusuri ay nakakatipid ng oras para sa mga ahensya at mga potensyal na mamimili o nangungupahan, at nakakatulong upang mas mabilis na maisara ang mga deal.

Edukasyon, mga trade show, at mga personal na aplikasyon

Sa edukasyon, ang computer vision ay ginagamit upang gayahin ang mga praktikal na kapaligiran, mga birtwal na laboratoryo at mga kaso sa totoong mundo na nagbibigay-daan sa mga mag-aaral na maranasan ang mga sitwasyon na malapit sa propesyonal na mundo nang hindi umaalis sa silid-aralan.

Sa mga trade fair at kumperensya, pinapayagan ng mga kamerang may artipisyal na paningin Suriin ang kilos ng mga dadalo: daloy ng mga tao, mga lugar na madaling puntahan, interaksyon sa mga stand at, sa ilang mga kaso, tantyahin pa nga ang pangkalahatang emosyonal na reaksyon sa ilang partikular na karanasan.

Sa personal na antas, bilang karagdagan sa mga nabanggit na sistema para sa pagtulong sa mga bulag at agarang biswal na pagsasalin (tulad ng kapag itinuro mo ang iyong mobile phone sa isang karatula sa ibang wika), ang mga artipisyal na vision drive ay mga aplikasyon ng augmented reality, mga filter ng social media, at mga interactive na laro na nakadepende sa pag-unawa sa totoong oras kung ano ang nasa harap ng kamera.

Ipinapakita ng lahat ng ito na ang computer vision ay hindi isang kuryusidad sa laboratoryo, kundi isang teknolohiyang sumasaklaw sa iba't ibang aspeto na may direktang epekto sa ekonomiya, seguridad, at pang-araw-araw na buhayna ang potensyal ay nagsisimula pa lamang nating gamitin.

Sa pangkalahatan, pinagsasama ng computer vision ang mga sensor, camera, at converter na may mga deep learning algorithm at convolutional neural network upang gawing kapaki-pakinabang na kaalaman ang mga larawan at videoPag-automate ng mga desisyon at pagpapataas ng katumpakan at bilis ng mga proseso sa magkakaibang sektor. Ang kakayahan nitong matuto mula sa malalaking volume ng visual data, bawasan ang subjektibidad ng tao, at tuklasin ang mga pattern na hindi nakikita ng mata ay ginagawa itong isang mahalagang bahagi ng ekosistema ng artipisyal na katalinuhan moderno at bilang isang mapagpasyang pingga para sa mga kumpanya at organisasyon upang makamit ang kakayahang makipagkumpitensya, mapabuti ang seguridad at makapagbigay ng mas mahusay at personalized na mga serbisyo.