![](https://sorinfarbod.ir/wp-content/uploads/2022/10/camera-1-min-1.png")
ساختارهای مبتنی بر بینایی ماشین، از اجزای یکپارچه ایی تشکیل شده‌اند تا بتوانند با استخراج داده های مفید از تصاویر دیجیتال، به فرآیند هایی مانند هدایت ماشین آلات دیگر به صورت اتوماتیک و یا برخی از فرآیندهای تولید مانند تست و کنترل کیفی محصولات کمک نمایند.
این سیستم ها کاربردهای گسترده ای در صنایع مختلف دارند و می‌توانند برای اتوماتیک سازی هر کار تکراری و پیش پا افتاده‌ای که برای بازرس انسانی یا اپراتور خسته‌کننده است استفاده شوند.
استفاده از فناوری بینایی ماشین امکان بازرسی ۱۰۰ درصد محصولات یا قطعات را در یک فرآیند یکنواخت فراهم میکند. در نتیجه باعث بهبود عملکرد ، کاهش نرخ ضایعات، افزایش کیفیت، هزینه‌های کمتر و سازگاری بیشتر در نتایج فرآیند می‌شوند.
سیستم های بینایی ماشین چگونه کار می کنند
برای درک چگونگی عملکرد یک سیستم بینایی ماشین می توان به عنوان مثال فرآیند بازرسی یک محصول را در نظر گرفت. ابتدا سنسور وجود یک محصول را در مسیر حرکت تولیدات تشخیص می دهد.
در این مسیر اگر محصولی از کنار سنسور عبور کند، سنسور، حضور آن محصول را در ابتدای خط بازرسی شناسایی کرده و ابتدا دوربین را برای گرفتن تصویر و سپس لایتینگ را برای افزایش کنتراست و برجسته شدن ویژگی های اصلی محصول تحریک می کند. در نتیجه این فرآیند ، تصویر دیجیتال به دست آمده و توسط یکی از اینترفیس های استاندارد مانند USB3 از سمت دوربین به حافظه کامپیوتر جهت پردازش های نرم افزاری ارسال می گردد.
پس از پردازش تصویر و استخراج اطلاعات مفید، با توجه به معیارهای از قبل تعریف شده، نرم افزار اقدام به تایید محصول و یا برچسب گذاری آن به عنوان محصول معیوب می نماید. در پایان این نتایج به سیستم کنترل ارسال شده تا واکنش مناسب نسبت به نتایج به دست آمده در طول خط تولید و بر روی محصول مورد نظر اعمال گردد.
کامپوننت های بینایی ماشین
سیستم های بینایی ماشین که به آنها سیستم‌های دید خودکار یا سیستم‌های بازرسی مبتنی بر بینایی نیز گفته می شود از اجزای مختلفی تشکیل شده است که در اکثر سیستم ها مشترک هستند و هر یک از این اجزا هنگام کار با یکدیگر نقش متمایزی را در سیستم بینایی ماشین برعهده دارند. این اجزا به طور معمول از پنج عنصر اصلی به شرح زیر تشکیل شده است :
سیستم نورپردازی
انتخاب لایتینگ مناسب برای استفاده در یک سیستم بینایی ماشین بر این اساس استوار است که همیشه باید کنتراست قسمت‌هایی از قطعه که می خواهیم اندازه‌گیری و بازرسی کنیم را ماکزیمم حالت ممکن کرده و بقیه قسمت‌های قطعه کمترین کنتراست ممکن را داشته باشد.
در واقع فقط قسمت‌هایی از قطعه در تصویر برجسته می‌شود که قرار است یکی از فرآیندهای پردازش تصویر بر روی آن اعمال گردد. برای رسیدن به این هدف مواردی مانند شدت نور، تکنیک نورپردازی یا استایل آن و محل قرار گیری آن نسبت به قطعه و دوربین از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است.
در نورپردازی معمولاً از لایت های LED و همچنین لایت هایی با قابلیت Strobe جهت عکسبرداری در سرعت های بالا استفاده می گردد.
سیستم اپتیک و لنز
لنز یکی از کامپوننت های مهم در سیستم بینایی ماشین بوده که در ترکیب با دوربین، تاثیر بسیاری در پارامترهایی مانند فاصله دوربین از قطعه، میدان دید دوربین و عمق دید در تصویر دارد. به کمک لنزهای توسعه یافته خاص می توان تصاویری را خلق کرد که در شرایط عادی رسیدن به این تصاویر غیر ممکن می باشد.
در لنز ها جزئیات بسیاری وجود دارد که تنها متخصصان این حوزه می توانند مناسب ترین لنز را برای یک پروژه خاص انتخاب کنند. تفاوت قیمت در لنزهای مختلف آنقدر زیاد است که در مقایسه یک لنز ارزان قیمت و یک لنز گران قیمت، معمولاً باید ببینیم که چه چیزی را قرار است از دست بدهیم و چه چیزی را به دست آوریم.
به طور خاص در پروژه هایی که هدف، بازرسی جزئیات بسیار ریز در سطح یک قطعه است، انتخاب لنز مناسب در موفقیت پروژه بسیار تعیین کننده می باشد.
سنسور تصویر
سنسورهای تصویر مورد استفاده در سیستم های بینایی ماشین، فوتون های نوری که از طریق لنز برروی آنها تابیده می شود را جمع آوری کرده و به سیگنال های دیجیتالی تبدیل می کنند و در نتیجه آن، تصاویر دیجیتال شکل می گیرند.
دو نوع رایج از سنسورهای CCD گرفته تا CMOS به کمک مجموعه ای از پیکسل ها، حضور نور در مناطق مختلف از میدان دید دوربین را نمایش می دهند. در واقع در نقاطی نور از شدت کمتر و در نقاط دیگر از شدت بیشتری برخوردار است.
مفاهیمی مانند اشباع نور در تصویر و یا محدوده داینامیک، همچنین وجود انواع نویز در تصویر و یا کنترل کیفیت تصویر در شرایط کم نوری، همگی ارتباط مستقیمی با نوع سنسور تصویر مورد استفاده در پروژه دارد. انتخاب سنسور درست، به ایجاد تصاویری مناسب کمک کرده و با تسلط بر دانش آن می‌توان انتخاب درستی میان قیمت و کیفیت داشت.
کامپوننت های ویژن می‌توانند به صورت اجزای مستقل بوده که در کنار یکدیگر جمع شده باشند و یا ممکن است در یک واحد مانند SmartCamera که عملکرد عناصر جداگانه را در یک بسته واحد ترکیب میکند با هم ادغام شده باشند.
سیستم پردازش تصویر
این سیستم در واقع یک نرم افزار تجاری و یا سورس باز می باشد که به کمک ابزارها و توابعی که ارائه می دهد می توان الگوریتم کاملاً شخصی و منحصر به فردی را با کمی خلاقیت پیاده سازی نمود تا با استخراج داده از تصاویر دیجیتال، از آن جهت ارزیابی قسمتی خاص از تصویر استفاده نمود.
این ارزیابی‌ها شرایط از پیش برنامه‌ریزی شده هستند که معیارهای پذیرش و رد بخشی را که مشاهده می شود، تعریف می کند. به طور کلی فرآیند های انجام شده در این بخش را می‌توان به صورت زیر خلاصه کرد:
آنچه در اهمیت سیستم پردازش تصویر باید بیان کرد، فاکتورهایی مانند سرعت و دقت می باشد که در صنعت نقش تعیین کننده در استقبال از یک ماشین پردازشی دارد. اقبال پذیرش این دستگاه ها توسط کارخانه ها زمانی افزایش پیدا میکند که این دستگاه‌ها بتوانند عملکرد ای با دقت و سرعت بالا داشته باشند، تا توجیه اقتصادی استفاده از آنها به میزانی قابل توجه افزایش پیدا نماید.
سطوح پردازش سیستم بینایی ماشین
سیستم بینایی ماشین یک سیستم هوش مصنوعی است که با استفاده از داده های تصویری و ویدئویی، قادر به تشخیص اشیاء، شناسایی شکل ها، ردیابی حرکت، تشخیص چهره و موارد دیگر می‌باشد.
در سیستم بینایی ماشین، سه سطح پردازش اصلی وجود دارد که عبارتند از
سطح پیش پردازش
در این سطح، تصاویر ورودی از منابع مختلف مانند دوربین‌ها، لنزها و … جمع آوری شده و مراحل پیش پردازش اعمال می‌شود. در این سطح، تصاویر ورودی با استفاده از فیلترهای مختلف، چندین بار پردازش و فیلتر می‌شوند تا اطلاعات نامطلوب از آن حذف شود. به عنوان مثال، تصاویری که در روزگاری بارانی و یا در شرایط نور کم گرفته شده‌اند، به راحتی قابل شناسایی نیستند. در اینجا کلیدی بودن این مرحله جلوگیری از غلط خواندن تصاویر توسط سیستم بینایی ماشین است.
سطح پردازش ویژگی
در این سطح، ویژگی های تصویری که به اشیاء مهم در تصویر ارتباط دارند، استخراج می‌شود. به عنوان مثال، اگر در تصویر یک چهره انسان وجود داشته باشد، ویژگی هایی مانند چشمان، بینی و دهان در تصویر پیدا می‌شوند و مکان آنها به سایر بخش‌های تصویر انتقال داده می‌شود. در این مرحله، بینایی ماشین با استفاده از الگوریتم های یادگیری عمیق ویژگی های تصاویر را استخراج میکند.
سطح پردازش تصمیم گیری
در این سطح، تصمیم گیری نهایی براساس ویژگی هایی که در مرحله قبل استخراج شده‌اند صورت می‌گیرد. در این مرحله، الگوریتم های مختلفی مانند شبکه ی عصبی و غیره استفاده می‌شوند. با توجه به ویژگی های استخراج شده، سیستم بینایی ماشین قادر به تشخیص اشیاء، شناسایی شکل ها، ردیابی حرکت، تشخیص چهره و موارد دیگر می‌باشد. برای مثال، در تشخیص چهره، از الگوریتم های تشخیص چهره و تطبیق الگو استفاده می‌شود. سپس با استفاده از الگوریتم های تصمیم گیری، تشخیص داده می‌شود که آیا این چهره مورد نظر در پایگاه داده وجود دارد یا خیر. در کل، سیستم بینایی ماشین با استفاده از الگوریتم های یادگیری عمیق و پردازش تصویر، قادر به تشخیص و شناسایی اشیاء و فعالیت های مختلف در تصاویر و ویدئوها است.
سیستم های بینایی ماشین چه وظایفی را برای شما انجام می دهند؟
بینایی ماشین با ابزارهای فراوانی که ارائه میدهد، وظایف مختلفی را در صنعت به انجام می‌رساند. در انجام این وظایف، سرعت و دقت فاکتورهای کلیدی جهت کاربرد این سیستم ها محسوب شده و در اتوماتیک سازی فرآیندهای کیفی و بازرسی هم نقش تعیین‌کننده‌ای دارند. همچنین با به کارگیری این ابزارها می‌توان آمار مختلف تولید را به روشی مطمئن و در فرآیندی یکنواخت، مستند سازی نمود. وظایف مختلفی که سیستم های بینایی ماشین درصنعت به انجام می‌رسانند را می‌توان در گروه های پایه زیر دسته بندی نمود:
برای ابعاد برداری قسمتی از تصویر و تبدیل مقدار اندازه گیری شده به مقادیر استاندارد مانند میلیمتر از توابع اندازه گیری استفاده می گردد. در این روش مقادیر بدست آمده با مقادیر از قبل تعریف شده مقایسه شده و تلرانس های قابل قبول برای تایید ابعاد یک قسمت بررسی می گردد. ابعاد برداری تماسی که معمولا به کمک کولیس انجام می پذیرد در قطعات دارای انعطاف، از دقت کافی برخوردار نمی باشد. سیستم های بینایی ماشین به عنوان روشی غیر تماسی از دقت بالایی در ابعاد برداری برخوردار هستند.
جهت بررسی تعداد قطعات یا تعداد اجزای موجود در یک محصول تولیدی از توابع شمارش استفاده می گردد به عنوان مثال جهت بسته بندی تعدادی مشخص پیچ، در بسته های پلاستیکی، می توان از این روش استفاده کرد. در بسیاری از پروژه های بسته بندی، شمارش بر اساس وزن بسته تخمین زده می‌شود و استفاده از بینایی ماشین جایگزین مناسبی برای این روش سنتی جهت شمارش قطعات می باشد.
توابع رمزگشایی در خواندن نمادهای یک بعدی و دوبعدی موسوم به بارکد کاربرد دارد. در صنعت برای برچسب گذاری منحصر به فرد محصولات، از بارکد های مختلفی مانند کد های خطی، کد های ماتریسی و کدهای QR استفاده می گردد که به کمک بینایی ماشین می توان این کدها را بازخوانی و جهت ثبت در پایگاه داده و یا رهگیری محصولات استفاده نمود. علاوه بر بارکد خوانی، می توان کاراکترهای اعداد و یا حروف را هم شناسایی و بازخوانی نمود که این روش موسوم به OCR می باشد.
از توابع مکانی جهت تعیین موقعیت و جهت قطعات در فرآیند تولید استفاده می گردد. این قابلیت در عملیات مونتاژ خودکار ارزشمند بوده و از آن می‌توان برای بررسی اینکه قطعه مورد نظر در مکان صحیح قرار گرفته، استفاده نمود تا در صورت صحیح بودن مکان قطعه، مرحله بعدی در فرآیند مونتاژ اتفاق بیفتد. یکی از کاربردهای رایج دیگر آن جهت ارسال موقعیت قطعه برای برداشتن قطعه توسط ربات می باشد.
در شناسایی عیوبی مانند ترک، خط و خش، لکه، پارگی و هرگونه پدیده غیر عادی بر روی سطوح مختلف از توابع بازرسی استفاده می گردد. کاربرد هوش مصنوعی و یادگیری عمیق در این حوزه انجام پروژه های پیچیده متناسب با درک انسان را امکان‌پذیر نموده و میتواند عیوب سطح را به سرعت و با دقتی بالا بازرسی نماید.
3D Vision
بیشترین کاربرد توابع سه بعدی در بدست آوردن اطلاعاتی در مورد ارتفاع قطعات می باشد. به کمک این توابع می‌توان قطعات انباشته شده بر روی هم را بدون سورتینگ تعیین موقعیت نمود و اطلاعات آن را جهت هدایت تجهیزات دیگر مانند ربات استفاده نمود. از این تجهیزات به صورت گسترده در پروژه‌های پالتایزینگ توسط ربات استفاده می گردد.
تفاوت بینایی ماشین و بینایی کامپیوتری
بینایی ماشین و بینایی کامپیوتری هر دو می توانند وظایف را با سرعت بیشتری نسبت به بینایی انسان معمولی انجام دهند، اما تفاوت های اساسی بین این دو وجود دارد. اولین تفاوت بین بینایی کامپیوتر و بینایی ماشین این است که سیستم‌های بینایی ماشین قابلیت بینایی را به فناوری‌های موجود (دستگاه ها) می‌دهند. سیستم‌های بینایی ماشین شامل پردازش تصویر و کار بر روی مجموعه‌ای از قوانین و پارامترها برای پشتیبانی از برنامه‌های تولیدی مانند تضمین کیفیت هستند. از سوی دیگر، بینایی کامپیوتری به ضبط و اتوماسیون، تجزیه و تحلیل تصویر می پردازد. تجزیه و تحلیل تصویر توسط سیستم بینایی ماشین انجام می شود که می تواند در طیف گسترده ای از کاربردهای نظری و عملی اعمال شود.
در حالی که بینایی ماشین و بینایی کامپیوتری شامل مصرف و تجزیه و تحلیل ورودی های بصری می شوند، تفاوت هایی بین این دو وجود دارد. سیستم‌های بینایی ماشین تصاویر را با استفاده از دوربین‌های دیجیتال می‌گیرند و سپس آنها را پردازش می‌کنند تا تصمیم‌گیری شود. این تصمیمات می تواند شامل تصمیمات عبور یا خارج شدن از خط تولید باشد که براساس نقصی است که سیستم بینایی ماشین تشخیص داده است. سیستم‌های بینایی ماشین معمولاً شامل یک دوربین، لنز، پردازنده و نرم‌افزار هستند تا دستگاه را قادر به تصمیم‌گیری کند. به عبارت دیگر، بینایی ماشین باید بخشی از یک سیستم ماشینی بزرگتر باشد. اما سیستم های بینایی کامپیوتری را می توان به تنهایی مورد استفاده قرار داد.
علاوه بر این، در بینایی کامپیوتری لزوماً نیازی به گرفتن تصویر ندارد زیرا می تواند از تصاویر ذخیره شده استفاده کرد. سیستم‌های بینایی کامپیوتری می‌توانند داده‌های یک تصویر ذخیره‌شده را تفسیر کنند و یک نتیجه یا مجموعه‌ای از نتایج را تولید کنند. برخلاف سیستم‌های بینایی ماشین، سیستم‌های بینایی کامپیوتری نیازی به دوربین ندارند. بینایی کامپیوتر در این زمینه انعطاف بیشتری دارد زیرا می تواند با استفاده از تصاویر واقعی یا تصاویر مصنوعی کار کند. سیستم‌های بینایی کامپیوتری می‌توانند اطلاعات ارزشمندی را از تصاویر، فیلم‌ها و سایر تصاویر به دست آورند، در حالی که سیستم‌های بینایی ماشین به تصویر گرفته شده توسط دوربین سیستم متکی هستند.
تفاوت دیگر این است که سیستم‌های بینایی کامپیوتری معمولاً برای استخراج و استفاده از داده‌های تا حد ممکن در مورد یک شی استفاده می‌شوند. این در حالیست که بینایی ماشین معمولاً برای تصمیم گیری سریع در یک محیط کنترل شده استفاده می شود.
صرف نظر از تفاوت‌های بین بینایی کامپیوتر و بینایی ماشین ، کاربردهای این دو فناوری بسیار متنوع است.
نقش بینایی ماشین در رباتیک
بینایی ماشین، همراه با هوش مصنوعی و یادگیری عمیق، نقش ربات‌ها را در انجام وظایف خط تولید، مانند انتخاب، مرتب‌سازی، قرار دادن و انجام اسکن خط تولید، گسترش میدهد. بسته بندی و شناسایی مواد غذایی، آشامیدنی، دارویی و محصولات مصرفی نیازمند یک سیستم بازرسی قابل اعتماد و قوی است.زمانی که بینایی ماشین به کمک بازوی رباتیک می آید ربات را در جمع آوری و قرار دادن محصولات در جعبه ها هدایت می کند. علاوه بر ان سیستم بینایی ماشین تعداد محصولات موجود در هر جعبه را قبل از بسته بندی می شمارد.
برای مثال بینایی ماشین قوطی‌ها، بطری‌ها و درپوش‌ها از نظر عیوبی مانند ترک و فرورفتگی بررسی میکند. بطری ها و پاکت های محصولات مایع را پس از پر شدن در خطوط از لحاظ سطح مایع بازرسی می شوند. همچنین نودل های فوری را از نظر وجود یا عدم وجود بسته های چاشنی بررسی می کند. جهت برچسب ها در بسته بندی نیز بررسی می شود. تاریخ انقضا بر روی بسته بندی مواد غذایی و دارو بررسی می شود. در صورت مشاهده عیب در محصولات ربات محصول معیوب را از خط تولید جدا میکند
مزایای بینایی ماشین
استفاده از سیستم های بینایی ماشین مزایای بی شماری را به همراه دارد. استفاده از این ابزارها نه تنها مشکلات تولید را حل می کند، بلکه از طریق انجام دقیق موارد زیر به بهبود فرآیندهای تولید نیز کمک می کند:
- کیفیت محصولات را افزایش می دهد، زیرا آنها به طور دقیق توسط ماشین آلات بررسی می شوند.
- کنترل‌های کیفیت مؤثرتر و دقیق‌تری را به دست می‌آورد و هر نوع خطا را از بین می‌برد.
- با دستیابی به بررسی های موثرتر، به لطف بررسی مداوم تولید معیوب، بهره وری افزایش می یابد.
- کاهش هزینه های غیر ضروری، به حداقل رساندن تلفات.
- علاوه بر این، استفاده از دید مصنوعی فرآیندهای تولید و محصول نهایی را بهبود می بخشد، انتظارات مصرف کنندگان را به طور کامل برآورده می کند و درها را به روی فرصت های آینده باز می کند.
کاربرد بینایی ماشین در صنایع مختلف
در صنعت پزشکی، بینایی ماشین به عنوان یکی از ابزار های دقیق و کارآمد مورد استفاده قرار می‌گیرد. برخی کاربردهای بینایی ماشین در صنعت پزشکی شامل موارد زیر می‌شود:
- تصاویر پزشکی: با استفاده از بینایی ماشین، تصاویر پزشکی مانند رادیولوژی، سونوگرافی، اسکن MRI و CT ارزیابی و تحلیل می‌شوند.
- تشخیص بیماری‌ها: بینایی ماشین به عنوان یک ابزار پردازش تصویر، قادر به تشخیص بیماری‌های مختلف از جمله سرطان، بیماری‌های قلبی، مغزی، اختلالات اسکلتی-عضلانی و … می‌باشد.
- کمک در عملیات جراحی: بینایی ماشین به عنوان یک راهکار دقیق در شناسایی نقاط حساس بدن مانند عروق خونی، عصب ها و بافت های حساس، به جراحان کمک میکند تا در عملیات جراحی دقیق‌تر عمل کنند.
- پیش‌بینی بیماری: بینایی ماشین به کمک الگوریتم های یادگیری ماشین قادر به پیش‌بینی روند بیماری و پیش‌بینی عوارض بعدی بیماری است.
- پژوهش در زمینه پزشکی: بینایی ماشین به عنوان ابزاری دقیق برای تحلیل تصاویر پزشکی و داده‌های بالینی، در پژوهش‌های پزشکی و درمانی به کار گرفته می‌شود.
کیفیت همیشه دغدغه اصلی در تولید دارو بوده است. استانداردهای سختگیرانه FDA به معنای سطوح بالای مسئولیت در قبال اشتباهات در تولید است. بینایی ماشین نقش مهمی در ارائه محصولات با کیفیت بالا در صنعت داروسازی ایفا می کند، بینایی ماشین در صنعت دارو سازی می تواند دستاوردهای بهره وری را در محدوده خواسته های دقیق کیفیت ارائه دهد.
صنعت داروسازی یکی از اولین پذیرندگان بینایی ماشین بود، زیرا انگیزه های تضمین ایمنی و سلامتی محصول همیشه در این صنعت مهم بوده است. فناوری بینایی ماشین در طول سال‌ها از زمان ورود به بخش صنعتی پیشرفت چشمگیری داشته است و اکنون برای کاربردهای بسیار خاص در صنعت داروسازی مناسب است.
یکی از مهمترین کاربردهای بینایی ماشین در داروسازی در بخش کنترل کیفیت و بسته بندی است. این کاربرد ها شامل بازرسی بسته بندی ، چاپ دستور العمل ها و… می شود.
بینایی ماشین نقشی جدایی ناپذیر در فرآیند تولید شرکت های مواد غذایی و نوشیدنی ست.
فناوری بینایی ماشین سرعت برنامه ها را افزایش می دهد سلامتی و کیفیت را بهبود می بخشد وبه این دلیل که بخش قابل توجهی از عیوب در صنعت به صورت بصری قابل مشاهده است در صنعت بسیار کاربرد دارد.
صنعت غذا و نوشیدنی چالش‌های منحصربه‌فردی را برای سیستم‌های بینایی ماشین ایجاد میکند تا قابلیت اطمینان، تکرارپذیری و کارایی مورد نیاز برای برنامه را فراهم کند. یکی از چالش‌های اصلی بینایی ماشین در صنعت غذا و نوشیدنی این است که سیستم‌های بینایی ماشین باید مقرون به صرفه باشند، اما راه‌حل‌هایی باکیفیت مناسب ارائه کند.
چالش بعدی که صنعت با آن مواجه است، صفرکردن خطاهای موجود در فرایند تولید است، به‌ویژه وقتی صحبت از ایمنی و کیفیت باشد
عمده کاربردهای سیستم‌های بینایی ماشین در صنایع غذایی و نوشیدنی به سه دسته عمده تقسیم می‌شوند: تولید و فرآوری، بسته‌بندی و توزیع، و ایمنی و پیگیری و ردیابی.
کاربردهای تولید و پردازش شامل بازرسی بینایی ماشین از نظر رنگ، رسیده بودن، فساد یا آسیب دیدگی محصول و اینکه آیا یک آیتم پخته نشده است یا بیش از حد پخته شده است ،می شود.
کاربرد بسته بندی و توزیع در این صنعت شامل بازرسی یکپارچگی ظروف، اطمینان از برچسب زدن مناسب و بررسی پر شدن ظروف است. برای مثال اطمینان از اینکه یک محصول موجود به روش صحیح برچسب گذاری شده است، یکی از کاربرد های اصلی بینایی ماشین در صنعت غذایی و نوشیدنی ست. کاربردهای ایمنی و ردیابی تضمین می کند که محصولات آلوده نیستند.
صنعت غذا و نوشیدنی با چالش های منحصر به فردی مواجه است. بینایی ماشین نقش حیاتی در کارایی و ایمنی تولید در برنامه های غذایی و نوشیدنی ایفا می کند.
با پیچیده تر شدن فرآیند ساخت خودروهای امروزی، امکان بروز خطا و عیب در قطعات تولیدی نیز افزایش پیدا کرده است و همین امر، سازندگان خودرو را بر آن داشته است تا بازرسی کیفیت محصولات خود را به کمک روشی اتوماتیک و با رویکردی موثرتر از بازرسی های انسانی، دنبال نمایند و با توجه به بازار رقابتی و تضمین بهترین کیفیت در این بازار، استفاده از مزایای هوش مصنوعی و بینایی ماشین به انتخابی بی همتا برای استفاده تبدیل شده است.
در صنعت خودروسازی، از فناوری بینایی ماشین در طیف وسیعی از کاربردها، از بازرسی عیوب چشمی محصولات گرفته تا هدایت ربات های صنعتی، به صورت گسترده استفاده می گردد. مثال های فراوانی مانند، تشخیص قطعات در فضای دو بعدی و سه بعدی ، ابعاد برداری، تشخیص رنگ، تشخیص نوع قطعه ، خوانش داده های حک شده بر روی قطعات و راستی آزمایی و ثبت این داده ها و انوع مختلف دیگر وجود دارد که می تواند به نقطه های اثر گذار این فناوری در صنعت خودرو سازی اشاره نماید.
به کمک فناوری بینایی ماشین به عنوان نمونه می توان انوع مختلف لاستیک در یک خط تولید را تشخیص داده و هر کدام را در مسیر درست به سمت خودروی تعیین شده برای آن لاستیک، هدایت نمود. در فرآیند مونتاژ قطعات موتور ، با توجه به آپشن های هر موتور ، می توان به صورت کاملا هوشمند هر موتور را شناسایی و صحت قطعات مونتاژ شده بر روی آن را راستی آزمایی نمود. همچنین در فرآیند ساخت قطعات ماشین کاری شده به بازرسی های ابعادی بسیار دقیق نیاز هست تا بتوان دقت ساخت قطعات ساخته شده را تایید نمود. تصور کنید که در یک خط، خودروهای متنوعی برای مونتاژ قطعات بر روی آن ها وارد می شود و باید در فرآیندی اتوماتیک هر خودرو را به درستی تشخیص و قطعات متناسب با آن را برای مونتاژ فراهم نمود و برای هر خودرو ، هدایت ربات ها را با متناسب با موقعیت یابی قطعات در آن خودرو هدایت نمود و این ها نمونه های واضحی از کاربرد بینایی ماشین در خطوط تولید خودرو می باشد و با توجه به تاثیر استفاده از بینایی ماشین در سرعت و دقت مونتاژ ، استفاده از آن به صورت چشمگیری در حال افزایش می باشد.
بینایی ماشین در صنایع کشاورزی
بینایی ماشین در دهه‌های گذشته در کشاورزی مورد استفاده قرار گرفته است، اما رشد نوآوری، ناشی از پتانسیل عظیم بازار اتوماسیون کشاورزی، منجر به کاربردهای جدید در سال های گذشته شده است.
ربات‌های مزرعه: نوعی ربات خدماتی است که فرآیندهایی مانند برداشت، کاشت و… را به صورت خودکار انجام میدهد و در سیستم‌های بینایی ماشین برای شناسایی و دسته‌بندی محصولات مورد استفاده قرار می‌گیرند.
بینایی ماشین میتواند محصولات را از با کیفیت تا بی کیفیت درجه بندی کند و تعیین کند که کدام محصول زود تر خراب می‌شود و باید به بازارهای محلی ارسال شود. و کدام محصول ماندگاری بیشتری دارد و امکان ارسال به مناطق دورتر را دارد.
در بینایی ماشین تشخیص علف های هرز، حشرات و بیماری ها مورد توجه قرار می گیرد و آنها را بدون آسیب به محصول اصلی از بین می برد. همچنین بینایی ماشین در برداشت محصولات میتواند محصول رسیده را از نارس شناسایی و بدون آسیب به درخت یا بوته آنها را برداشت کند.
بینایی ماشین در صنایع فولادی
سیستم بینایی ماشین در صنایع فولادی، به عنوان یک فناوری پیشرفته و کاربردی، به منظور بهبود فرآیند تولید و افزایش راندمان کاربرد دارد. برخی از کاربردهای این سیستم در صنعت فولاد عبارتند از:
- تشخیص عیوب سطحی ورق فولادی: سیستم بینایی ماشین قادر به تشخیص عیوب روی سطح ورق فولادی مانند خراش، سوراخ، زخم، حفره و سایر ناهنجاری‌های سطحی است. این سیستم میتواند با دقت و سرعت بالا، عیوب را در چندین نوع ورق با ابعاد و رنگ‌های متفاوت تشخیص دهد.
- اندازه‌گیری عرض ورق و شناسایی اعوجاج یا کج شدن صفحه فولادی در حین حرکت: سیستم بینایی ماشین میتواند عرض ورق فولادی، اعوجاج یا کج شدن صفحه فولادی در حین حرکت و وجود قطرات روغن یا آب روی سطح ورق فولادی را اندازه گیری و شناسایی کند.
- کاهش وقفه‌های تولید: با استفاده از سیستم بینایی ماشین، می‌توان بهبود کیفیت ورق فولادی را در مراحل تولید از جمله برش، خم و شکل دهی و همچنین کنترل کیفیت پس از تولید، بهبود بخشید و وقفه‌های تولید را کاهش داد.
- افزایش ایمنی: با استفاده از سیستم بینایی ماشین در محیط‌های خطرناک و با دمای بالا، مانند نظارت بر جریان فولاد در مبدل و بازرسی ایمنی پیستون در کابینت گاز، می‌توان ایمنی کارکنان را افزایش داد و خطرات احتمالی را به حداقل رساند.
- اتوماسیون فرآیند تولید: با استفاده از سیستم بینایی ماشین، می‌توان فرآیند تولید را به صورت کامل اتوماسیون کرده و بهبود راندمان تولید را بهبود بخشید. مخصوصاً در مشاغلی که عملیات تکراری زیادی انجام می‌دهند، استفاده از سیستم بینایی ماشین میتواند به کاهش هزینه‌ها، افزایش کیفیت تولید و بهبود راندمان کمک کند.
آینده بینایی ماشین چگونه است؟
بینایی ماشین یک حوزه فعال در علم کامپیوتر و هوش مصنوعی است که به دنبال توسعه الگوریتم‌هایی است که امکان تشخیص الگوهای تصویری را در داده‌ها فراهم کند. با پیشرفت تکنولوژی‌های مرتبط با بینایی ماشین، می‌توان انتظار داشت که در آینده، قابلیت شناسایی و تشخیص الگو، شکل، رنگ، حرکت و وضعیت اشیاء و صحنه‌های مختلف برای سیستم‌های بینایی ماشینی بهبود یابد.
علاوه بر این، در آینده می‌توان انتظار داشت که سیستم‌های بینایی ماشین، توانایی پردازش تصاویر در زمان واقعی و با سرعت بالاتری را داشته باشند. همچنین، با استفاده از تکنولوژی‌های پیشرفته‌تری مانند یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی ، سیستم‌های بینایی ماشین می‌توانند به مشخصات و ویژگی‌های پیچیده‌تری از تصاویر دست پیدا کنند و در نتیجه، برای کاربردهای متنوعی مانند خودروهای خودران، شناسایی چهره، رباتیک و … قابل استفاده باشند.
دپارتمان بینایی ماشین شرکت سورین فربد
در دپارتمان بینایی ماشین، کارشناسان ما سعی خواهند کرد تا ابتدا اطلاعات به روز و مناسبی را جهت علاقه‌مندان این حوزه فراهم آورند. سپس توجه فعالان حوزه های مختلف صنعت را به تاثیر آن بر روی پارامترهای بهره‌وری از جمله منابع انسانی و مواد و متریال را جلب نماید.
با نگاهی به صنایع پیشرو در جهان متوجه خواهیم شد که استفاده از فناوری بینایی ماشین در حوزه های مختلف صنعت افزایش چشمگیری پیدا کرده است. ما بر این باوریم که می‌توانیم با جهت‌دهی مناسب ، نیازهای اساسی مرتبط با این مفاهیم صنعت را برطرف نماییم. تا علاوه بر فراهم آوردن تجهیزات با فناوری و کارایی بالا، وابستگی و گاه عدم امکان دسترسی به دستگاه های خارجی را کاهش دهیم.
امروز باید به جوانان کشورمان افتخار کنیم که در حوزه‌های علمی با فناوری بالا به موفقیت‌های چشمگیری دست پیدا کرده اند و باید از توان علمی این سرمایه های ملی در جهت بهبود شرایط تولید و رقابت پذیری محصولات ایرانی قدم های ارزشمندی را برداریم.