بینایی ماشین چیست و چه کاربردی دارد؟

ماشین‌ها در سال‌های اخیر، وارث ویژگی‌های متعددی از انسان‌ها بوده‌اند. حالا آن‌ها می‌توانند زبان ما را درک کنند، بخوانند، بنویسند، حرف بزنند و به صحبت‌های کاربران خود گوش دهند؛ هرچند تا زمانی که به قابلیت بینایی دست پیدا نکنند، نمی‌توانند درک عمیقی از محیط اطراف خود داشته باشند. بیشتر از نیم‌قرن است که کامپیوترها به دوربین و سنسور مجهز شده‌اند و تصاویر اطراف خود را ضبط می‌کنند؛ اما سؤال اصلی اینجاست؛ آیا آنها می‌دانند که در این تصاویر چه می‌گذرد؟

برای سال‌ها، تکنیک‌های مختلفی به کار می‌رفت تا به کامپیوترها کمک کند که حداقل برخی از عناصر تصویر را شناسایی کنند. برای مثال می‌توان به قابلیت تشخیص چهره در دوربین‌های دیجیتال اشاره کرد که می‌توانستند حضور و تعداد افراد را در قاب تصویر شناسایی کنند. سرانجام با ظهور «هوش مصنوعی» (AI)، تحول عظیمی که مدت‌ها انتظارش را می‌رفت به وقوع پیوست و ماشین‌ها توانستند به لطف فناوری بینایی ماشین، به درکی انسان‌گونه از محیط اطراف خود برسند. در این مطلب، به موشکافی این فناوری جذاب می‌پردازیم و کاربردها، ابزارها و چگونگی کارکرد آن را بررسی می‌کنیم.

بینایی ماشین چیست؟

بینایی ماشین (Machin vision) را می‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌توان به زبان ساده، «قابلیت دریافت، پردازش و تفسیر محتوای تصاویر دیجیتال توسط ماشین‌ها» تعریف کرد. این فرایند، بی‌شباهت به سیستم بینایی انسان‌ها نیست. هنگامی که ما در حال تماشای منظره‌های اطراف خود هستیم، چشم وظیفه دارد داده‌های تصویری محیط را دریافت و از طریق شبکه‌های عصبی به مغز منتقل کند. این اطلاعات بصری تا زمانی که توسط قشر بینایی مغز پردازش نشوند، هیچ معنا و مفهومی برای ما خلق نمی‌کنند. در واقع، این تفسیر اطلاعات است که باعث می‌شود ما نور منعکس شده از محیط را به شکل اشیا ببینیم و معنای آن را درک کنیم.

بیشتر بخوانید: تبدیل تصویر به متن OCR

سیستم‌های کامپیوتری هم سعی دارند با سخت‌افزارها و نرم‌افزارهای گوناگون، این فرایند بیولوژیک را شبیه‌سازی کنند. یک ماشین به‌واسطه دوربین‌ها و سنسورهای خود، تصویر محیط را ثبت و به حافظه منتقل می‌کند. حالا نوبت الگوریتم‌های هوش مصنوعی است تا کار خود را آغاز و این تصاویر را به داده‌هایی قابل‌درک برای سیستم‌های دیجیتال تبدیل کنند.

بینایی ماشین؛ شاخه‌ای قدرتمند از هوش مصنوعی

بینایی ماشین، زیرشاخه‌ای از فناوری‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Machin learning) است و قابلیت‌های متعددی را از دیگر فناوری‌ها قرض می‌گیرد. به همین خاطر، آموزش بینایی ماشین و تبدیل‌شدن به یک مهندس پردازش تصویر برای علاقه‌مندان به انگیزه و تلاش بالایی نیاز دارد؛ چرا که می‌بایست به طیف وسیعی از دانش کامپیوتری و مهندسی اشراف پیدا کنند و همیشه آماده استقبال از تکنولوژی‌های جدید باشند.

بینایی ماشین چگونه کار می‌کند؟

اگر تصور می‌کنید درک محتوای تصاویر برای ماشین‌ها به‌اندازه انسان‌ها ساده است، سخت در اشتباهید! ادراک و بینش، دو قابلیتی است که به انسان کمک می‌کند پس از دیدن ظاهر اشیا، بلافاصله به ماهیت آن پی ببرد. اما از آنجا که ماشین‌ها از آن بی‌بهره‌اند، مجبورند فرایند پیچیده‌ای را پشت سر بگذارند. در ادامه، مراحل این فرایند را یک به یک بررسی می‌کنیم:

· دریافت تصاویر

اولین مرحله بینایی ماشین با دریافت تصاویر دیجیتال آغاز می‌شود. این تصاویر یا توسط کاربر تهیه شده و در اختیار کامپیوتر قرار می‌گیرد، یا به طور مستقیم توسط سیستم به ثبت می‌رسد. در حالت دوم، ماشین به یک یا چند دوربین و سنسور مجهز می‌شود و از این طریق، تصاویر مد نظر خود را ثبت می‌کند. به این منظور، طیف گسترده‌ای از ابزارها مانند دوربین‌های دیجیتال استاندارد، دوربین‌های مادون قرمز و دستگاه‌های تصویربرداری تخصصی مورد استفاده قرار می‌گیرند. انتخاب دوربین مناسب برای ثبت تصاویر به کاربرد و نوع داده‌های موردنیاز بستگی دارد و صنایع گوناگون متناسب با شیوه فعالیت خود، دوربین‌های متنوعی را مورد استفاده قرار می‌دهند.

· پردازش تصاویر

تکنیکی که امروزه در فناوری بینایی ماشین مورد استفاده قرار می‌گیرد، «تشخیص الگو» (Pattern recognition) نام دارد و بر روش «شبکه عصبی کانولوشنال» (convolutional neural network) استوار است. در این شیوه، حجم عظیمی از داده‌های تصویری در اختیار کامپیوتر قرار می‌گیرد تا سیستم بر پایه آن آموزش ببیند. این مرحله‌ای است که ماشین، تصاویر مختلف را پردازش می‌کند و به هر جزء آن، یک برچسب اختصاص می‌دهد. پس از برچسب‌گذاری، نوبت به شناسایی الگوهای تکرارشونده در تصاویر است.

برای مثال، وقتی که تصویر میلیون‌ها اسب در اختیار سیستم قرار می‌گیرد، ابتدا شروع به برچسب‌گذاری ویژگی‌های آن مانند چهارپا بودن، یال داشتن، اهلی بودن و… می‌کند. در گام بعدی، الگوهای مشترک میان تمامی تصاویر را بررسی کرده و در پایان فرایند پردازش، به یک مدل کلی از اسب دست پیدا می‌کند. حال زمانی که یک تصویر به کامپیوتر داده می‌شود، می‌تواند با دقت بالا تشخیص دهد که اجزای تصویر با مدل ساخته شده از اسب تطابق دارند یا خیر.

مراحل پردازش هوشمند تصویر در سیستم‌های بینایی ماشین

در سرویس‌های پیشرفته پردازش تصویر، به‌منظور دستیابی به دقت حداکثری، گام‌های زیر اجرایی می‌شوند:

· پیش‌پردازش

در مرحله پیش‌پردازش، سعی می‌شود تصویر با بالاترین کیفیت و وضوح ممکن به مرحله پردازش منتقل شود. پس به این منظور کنتراست، روشنایی و طیف رنگی اصلاح می‌شود و نویز تصویر به حداقل می‌رسد.

· تقسیم‌بندی

در اکثر مواقع، نیاز نیست یک تصویر به طور کامل پردازش شود و تنها بخشی از آن حاوی اطلاعاتی است که نیاز به تجزیه و تحلیل دارد. در مرحله تقسیم‌بندی، تصویر به بخش‌های کوچک‌تر تقسیم می‌شود و قسمت مد نظر به مرحله پردازش انتقال پیدا می‌کند. برای مثال، سرویس کنترل کیفیت یک کارگاه تولیدی که به فناوری بینایی ماشین مجهز است، قصد دارد با استفاده از دوربین‌های مخصوص، قیمت و تاریخ انقضای درج شده بر روی بسته‌بندی محصولات را بررسی کند. در نتیجه، عکس محصولات را ثبت و برای آنالیز به الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌سپارد. از آن جا که محل درج اطلاعات کالا همواره ثابت است، سیستم هوشمند پردازش می‌تواند این قسمت از تصویر بسته‌بندی محصول را طی فرایند تقسیم‌بندی (Segmentation) جدا و پردازش کند. این ویژگی باعث صرفه‌جویی در زمان و سخت‌افزار مورد نیاز می‌شود و بار پردازشی سیستم را تا حد چشمگیری کاهش می‌دهد.

· تحلیل و تفسیر اطلاعات

پس از طی شدن مرحله پردازش، زمان آن است که این اطلاعات برای کاربردهای عملی مورد تفسیر قرار بگیرد. در این مرحله، تمامی داده‌های مورد نیاز مانند ابعاد، وزن، ناهنجاری‌ها و… در دسترسی سیستم است و پس از طبقه‌بندی، به بازوهای اجرایی سپرده می‌شود.

· تصمیم‌گیری و اقدام

اقدام بر پایه داده‌های به دست آمده‌ به اشکال مختلفی صورت می‌گیرد. در حالت اول، اطلاعات تصویری پردازش‌شده به منظور تصمیم‌گیری در اختیار کارشناسان قرار می‌گیرد و نیروی انسانی وظیفه اقدام را بر عهده خواهد داشت. در حالت دوم، سیستم هوشمند به صورت خودکار اقدامات لازم را انجام می‌دهد و کل فرایند تصویربرداری تا اجرا را خود بر عهده می‌گیرد. برای مثال، یک سیستم بینایی ماشین پس از تحلیل اطلاعات، قطعات معیوب یک خط تولید را شناسایی می‌کند و به بازوهای رباتیک دستور می‌دهد که این قطعات را از سایر محصولات جدا کنند.

بیشتر بخوانید: بایگانی دیجیتال چیست؟

تفاوت بینایی ماشین و بینایی کامپیوتر

زمانی که قصد آشنایی با فناوری بینایی ماشین را داشته باشید، احتمالاً با نام بینایی کامپیوتر (Computer vision) هم مواجه می‌شوید. سؤالی که پیش می‌آید، تفاوت میان این دو مفهوم است. بینایی ماشین را می‌توان فناوری دانست که تمرکز خود را به کاربردهای صنعتی و تولیدی مانند کنترل کیفیت صنایع اختصاص داده است. به این منظور از دوربین، سخت‌افزار و نرم‌افزار اختصاصی استفاده می‌شود تا تمام فعل و انفعالات اثرگذار در محیط کارگاهی به طور لحظه‌ای مورد بررسی قرار بگیرد.

از سوی دیگر، فناوری بینایی کامپیوتر است که به پژوهش‌های علمی و توسعه تئوری‌های بنیادی در زمینه درک و پردازش تصاویر دیجیتال تمرکز دارد. در بینایی کامپیوتر، پژوهشگران می‌کوشند با توسعه الگوریتم‌های پیشرفته‌تر برای درک و تفسیر تصاویر، عملکرد کلی سیستم‌های هوشمند را ارتقا دهند و بیش‌ازپیش به تجزیه و تحلیل انسان‌گونه نزدیک شوند.

به طور خلاصه، بینایی ماشین به کاربردهای عملی و صنعتی این فناوری می‌پردازد؛ در حالی که بینایی کامپیوتر، پژوهش و توسعه الگوریتم‌های پیشرفته مبتنی بر هوش مصنوعی را در دستور کار خود قرار داده است.

چرا از بینایی ماشین استفاده می‌کنیم؟

این روزها، فضای وب به تسخیر حجم زیادی از داده‌های تصویری درآمده است. از شبکه‌های اجتماعی گرفته تا وب‌سایت‌ها و فروشگاه‌های اینترنتی، مملو از تصاویر و ویدئوهایی است که توسط کاربران و یا کسب‌وکارها بارگذاری می‌شوند. حجم این داده‌ها در حال حاضر به رقم شگفت‌انگیز سه میلیارد تصویر در روز می‌رسد که اکثرا برای جلوگیری از انتشار محتوای نامناسب و یا نقص حق نشر‌ می‌بایست مورد بازبینی قرار بگیرند.

حال تصور کنید در نبود فناوری بینایی ماشین و بررسی خودکار این محتواها، چه حجمی از زمان، هزینه و نیروی انسانی صرف فرایند بررسی داده‌های تصویری می‌شد؟

این تنها یکی از مزایای مهم بینایی ماشین است که به‌صورت روزمره بر تجربه استفاده ما از فضای دیجیتال تأثیر می‌گذارد. هر کاربر و مجموعه تجاری هم می‌تواند به طور اختصاصی از پتانسیل‌های این فناوری بهره‌مند شود و بسته به نیاز خود، بخشی از وظایف را به الگوریتم‌های هوش مصنوعی بسپارد.

اگر شما هم صاحب یک کسب‌وکار هستید و قصد دارید با مزایایی که بینایی ماشین برای شما به ارمغان می‌آورد آشنا شوید، این بخش مختص به شماست.

· خودکارسازی وظایف تکرارشونده

یکی از بزرگ‌ترین مزایای بینایی ماشین، توانایی آن در خودکارسازی وظایف تکراری و زمان‌بر است. این قابلیت به مدیران کسب‌وکارها کمک می‌کند تا با اتوماسیون فرایندها، نیروی انسانی خود را به فعالیت‌هایی با ارزش افزوده بیشتر اختصاص دهند. این روند، نه‌تنها سرعت انجام کارها را افزایش می‌دهد؛ بلکه به بهبود رضایت‌مندی کارکنان هم منتهی می‌شود.

· افزایش دقت

خطا، جزو جدایی‌ناپذیر فعالیت انسانی است. خصوصاً زمانی که حجم و زمان فعالیت کاری بالا می‌رود، عملکرد و دقت افراد نیز به همان نسبت کاهش پیدا می‌کند. سیستم‌های بینایی ماشین می‌توانند در شناسایی الگوها و جزئیات کوچک که ممکن است از دید انسان پنهان بماند، دقت بیشتری داشته باشند. این قابلیت در حوزه‌هایی مانند پزشکی که کوچک‌ترین خطایی قابل پذیرش نیست، اهمیتی دوچندان پیدا می‌کند.

ترکیب سخت‌افزارهای جدید و الگوریتم‌های پیشرفته بینایی ماشین، المان‌هایی هستند که با همکاری یکدیگر، اطمینان پیدا می‌کنند که دقت سیستم هوشمند به حداکثر پتانسیل خود برسد. میزان دقت سرویس‌های مجهز به فناوری بینایی ماشین طی دهه اخیر پیشرفت خیره‌کننده‌ای داشته و از رقم 55% به 99% رسیده است. همین نکته سبب می‌شود تا دقت ابزارهای بینایی ماشین از انسان‌ها هم پیشی بگیرد.

· صرفه‌جویی در زمان و هزینه

در صنایع بزرگی که با خطوط تولید پیچیده و حجم بالای اطلاعات سر و کار دارند، حتی بهبود‌های کوچک در روند کاری هم می‌تواند نتایج چشمگیری به دنبال داشته باشد. زمانی که ابزارهای بینایی ماشین به اتوماسیون بخشی از فعالیت‌های کاری کمک کنند، تأثیر آن در کاهش هزینه‌ها و صرفه‌جویی زمان مصرفی به سادگی در کوتاه‌مدت قابل مشاهده است.

· افزایش امنیت و نظارت

در زمینه امنیت و نظارت بر رفتارهای مشکوک، بینایی ماشین حرف‌های زیادی برای گفتن دارد. یک فرودگاه را فرض کنید که وظیفه نظارت بر حجم بالای رفت و آمدها بر عهده تعداد محدودی از نیروهای حفاظتی است. طبیعی است که برخی از فعالیت‌های مشکوک از چشم ناظران دور بماند و همین غفلت‌های اجتناب‌ناپذیر می‌تواند به تهدیدهای جدی برای امنیت اماکن و افراد تبدیل شود.

در مقابل، این مسئله‌ای نیست که بتواند کوچک‌ترین چالشی برای ابزارهای بینایی ماشین ایجاد کند. چرا که این سرویس‌ها قادرند در لحظه بر رفتار هزاران نفر نظارت کنند و اگر رفتار آنها با الگوهای تهدید‌آمیز مطابقت داشته باشد، به صورت خودکار و یا به واسطه اطلاع به نیروهای ناظر وارد عمل می‌شود و از وقوع حوادث احتمالی جلوگیری می‌کند.

· قابلیت تطبیق‌پذیری بالا

اگر یک فناوری علی‌رغم پتانسیل بالای خود، نتواند در محیط‌های مختلف مورد استفاده قرار بگیرد، عملاً بخش زیادی از مخاطبین خود را از دست می‌دهد و نمی‌تواند به عنوان یک تکنولوژی فراگیر شناخته شود. خوشبختانه بینایی ماشین از آن دسته از تکنولوژی‌هایی است که محدودیتی برای استفاده در صنایع و فضاهای گوناگون ندارد و می‌تواند با شرایط مختلف تطابق پیدا کند. از خرده‌فروشی‌ها و مراکز درمانی گرفته تا اماکن فرهنگی و کارخانه‌جات، از جمله کاربران بینایی ماشین هستند و می‌توانند به راحتی این ابزارها را با توجه به نیاز خود شخصی‌سازی کنند.

این موارد، تنها بخشی از مزیت‌های فناوری بینایی ماشین است. مزایای دیگری مانند بهبود تجربه کاربری، افزایش دسترسی به اطلاعات و تسهیل تعامل دستگاه‌ها مختلف، از جمله مواردی هستند که مجموعه‌ها را مجاب به استفاده از این فناوری در روند کاری خود می‌کنند.

بینایی ماشین چه کاربردهایی در صنایع مختلف دارد؟

فناوری بینایی ماشین، یکی از انعطاف‌پذیرترین تکنولوژی‌های منشعب شده از هوش مصنوعی است که متناسب با نوع فعالیت هر صنعت، کاربردهای مختلفی را از خود به نمایش می‌گذارد. از حفظ امنیت اماکن گرفته تا کنترل کیفیت خطوط تولید، بخش کوچکی از توانایی این فناوری قدرتمند است. در ادامه، نگاهی مفصل به کاربردهای بینایی ماشین در صنایع مختلف خواهیم انداخت.

پزشکی و درمان

صنعت پزشکی و درمان، یکی از حوزه‌هایی است که نیاز به دقت حداکثری دارد و کوچک‌ترین خطایی هم قابل چشم‌پوشی نیست. پس تنها فناوری‌هایی می‌توانند از فیلترهای سخت‌گیرانه نهادهای ناظر عبور کنند و به سطح اجرایی برسند که از مرحله آزمون و خطا عبور کرده باشند. بینایی ماشین، یکی از همین تکنولوژی‌هاست که توانسته نظر بسیاری از مراکز درمانی و پزشکان مجرب را به خود جلب کند و نقش دستیار آنها را بر عهده بگیرد.

· تشخیص بیماری

دقت فرا انسانی بینایی ماشین می‌تواند در نجات جان بسیاری از بیماران مؤثر باشد. الگوریتم‌های بینایی ماشین قادرند بیماری‌های مختلف را پیش از گسترش تشخیص دهند و از شیوع بیشتر آن جلوگیری کنند. برای مثال، در تصاویر ماموگرافی، الگوریتم‌های بینایی ماشین می‌توانند توده‌های مشکوک را با دقت بالا تشخیص دهند و سرطان‌های بدخیم را در نطفه از بین ببرند.

· جراحی رباتیک

یکی از فعالیت‌های پزشکی که پیش از روی کار آمدن بینایی ماشین و اینترنت‌ پرسرعت امکان‌پذیر نبود، انجام عمل جراحی از فاصله دور به کمک بازوهای رباتیک است. حال به لطف پیشرفت هوش مصنوعی در رباتیک، متخصصان می‌توانند از هر نقطه‌ای از دنیا به صورت دورادور عمل‌های جراحی بیماران را انجام دهند و با تکیه بر دقت بی‌نظیر ربات‌ها، امکان انجام ظریف‌ترین حرکات را هم داشته باشند.

صنعت خودروسازی

بینایی ماشین در صنعت خودروسازی نقش کلیدی در بهبود ایمنی، کارایی، و کیفیت خودروها ایفا می‌کند. استفاده از ابزارهای بینایی ماشین روزبه‌روز چه در خودروها و چه در کارخانه‌جات خودروسازی افزایش پیدا می‌کند و حال کمتر خودروی مدرنی را می‌توان یافت که حداقل از چند دوربین و سنسور بینایی ماشین استفاده نکند. در ادامه، برخی از این ویژگی‌ها را بررسی می‌کنیم.

· سیستم کمک راننده (ADAS)

 سیستم‌های هوشمند کمک راننده مانند سیستم ترمز اضطراری خودکار (AEB)، سیستم هشدار خروج از خط (LDW) و سیستم تشخیص علائم ترافیکی، بخشی از کاربردهای فناوری بینایی ماشین هستند که با هدف فراهم‌کردن ایمنی و راحتی بیشتر، به خودروهای جدید افزوده شده‌اند.

· خودروهای خودران

یکی از جذاب‌ترین کاربردهای پردازش تصویر را می‌توان در خودروهای بدون راننده مشاهده کرد. به عقیده کارشناسان، این خودروها که هنوز در مرحله آزمایش و توسعه قرار دارند، آینده صنعت خودروسازی را شکل می‌دهند و در سال‌های آتی، تعداد ماشین‌هایی که خود وظیفه رانندگی را بر عهده دارند بیشتر و بیشتر می‌‍شود. این خودروها در وهله اول، اشیا مختلف مانند خودروها، عابران پیاده، دوچرخه‌سواران و موانع را به کمک دوربین‌های خود شناسایی و طبقه‌بندی می‌کنند و در ادامه، نقشه دقیقی از محیط اطراف خود، تهیه کرده و بهینه‌ترین مسیر را برای رسیدن به مقصد انتخاب می‌کنند.

تولید، مونتاژ و کنترل کیفیت:

سیستم‌های بینایی ماشین برای بازرسی دقیق قطعات مختلف خودرو از جمله بدنه، موتور و اجزای داخلی مورد استفاده قرار می‌گیرند. این سیستم‌ها می‌توانند نقص‌ها و عیوب را با دقت بالا تشخیص دهند و بر سنجه‌هایی مانند کیفیت جوش‌ها و ابعاد و فواصل قطعات نظارت کنند.

کشاورزی

رشد روزافزون جمعیت و در مقابل، کاهش منابع کشاورزی از جمله آب و خاک حاصلخیز، بسیاری از تصمیم‌گیران را بر آن داشته تا به کمک فناوری‌های جدیدی مانند بینایی ماشین، بهینه‌ترین راهبرد برای کاهش هدر رفت منابع و تولید محصول حداکثری را پیاده‌سازی کنند. چگونگی دستیابی به این راهبرد را در ادامه مورد بررسی قرار می‌دهیم.

· مانیتورینگ محصولات و تحلیل وضعیت گیاهان:

 نظارت و پایش مستمر وضعیت گیاهان، عاملی است که اگر دقیق و به‌موقع انجام نگیرد، می‌تواند به نابودی بخش زیادی از محصولات بینجامد. سیستم‌های بینایی ماشین در سال‌های اخیر، راه خود را به زمین‌های کشاورزی، مزارع و گلخانه‌ها باز کرده‌اند تا با نظارت دائمی و 24 ساعته، بر وضعیت رشد و سلامت گیاهان نظارت کنند. این پایش شامل شناسایی بیماری و آفات، دما و رطوبت محیط، وضعیت آب، نیتروژن و سایر عناصر غذایی گیاهان است.

· ربات‌های کشاورزی:

پس از قرن‌ها کشاورزی به‌صورت سنتی، ظهور ماشین‌آلات کشاورزی توانست تحولی جدی در این حوزه رغم بزند و میزان تولید محصولات کشاورزی را چندین برابر افزایش دهد. حال به نظر می‌رسد با پیشرفت هوش مصنوعی و بینایی ماشین، یک بار دیگر صنعت کشاورزی در آستانه تحول است و به زودی بخش زیادی از فرایند کاشت، برداشت، وجین و سم‌پاشی گیاهان به کمک ربات‌های هوشمند انجام خواهد شد.

· مدیریت منابع:

هرچند سیستم‌های آبیاری مدرن توانسته در بهینه‌سازی مصرف آب موفق ظاهر شود؛ اما همین سیستم هم فرصت تکامل زیادی دارند و می‌توانند تا حد زیادی بهبود پیدا کنند. زمین کشاورزی را تصور کنید سیستم آبیاری آن با تحلیل تصاویر هوایی و داده سنسورها، نیاز گیاهان را به‌دقت تشخیص دهد و به همان میزان اقدام به آبیاری محصولات کند. این کار نه‌تنها به صرفه‌‌جویی منابع کمک می‌کند، بلکه در ارتقا کیفیت محصولات هم مؤثر است.

امنیت

اگر بگوییم بینایی ماشین، حوزه امنیت را به سطح جدیدی ارتقا داده، پر بیراه نگفته‌ایم. پیش از این، اپراتورهای انسانی وظیفه نظارت بر دوربین‌ها حفاظتی را بر عهده داشتند و به محض مشاهده رفتارهای مشکوک، آن را به دیگر همکاران خود گزارش می‌کردند. برخی از اپراتورها می‌بایست بر چند دوربین به طور هم‌زمان نظارت کنند که در هر یک، ده‌ها و صدها نفر در حال رفت و آمد هستند. پس می‌توان تصور کرد که فعالیت آنها تا چه حد دشوار و مستعد خطاست. ابزارهای حفاظتی بینایی ماشین با این هدف توسعه پیدا کرده‌اند که به‌عنوان دستیاری برای نیروهای انسانی، سطح ایمنی و نظارت را تا حد چشمگیری افزایش دهند.

· تشخیص چهره:

سیستم‌های تشخیص چهره می‌توانند برای کنترل دسترسی به ساختمان‌ها و مناطق حساس استفاده شوند. این سیستم‌ها چهره افراد را با پایگاه داده مقایسه کرده و به افراد مجاز اجازه ورود می‌دهند. علاوه بر این، شناسایی مجرمان و افراد مشکوک در مکان‌های عمومی مانند فرودگاه‌ها، ایستگاه‌های قطار و خیابان‌ها از همیشه ساده‌تر می‌شود و هیچ‌گونه فرصتی برای اقدامات خلاف قانون در اختیار آنها قرار نمی‌گیرد.

· کنترل ترافیک و نظارت جاده‌ای:

 نظارت دوربین‌های مجهز به بینایی ماشین تنها مختص به ساختمان‌ها و اماکن عمومی نیست و جاده‌ها هم از مزایای این فناوری بی‌نصیب نمی‌مانند. سیستم بینایی ماشین با تشخیص پلاک خودروها، بروز تخلفات را با دقت شناسایی می‌کند و به یافتن خودروهای سرقتی کمک می‌کند. همچنین این ابزارها، جریان ترافیک را پایش می‌کنند و اطلاعات لازم را برای کنترل ترافیک در اختیار مسئولین قرار می‌دهند.

موارد فوق، بخش کوچکی از کاربردهای بینایی ماشین در صنایع مختلف است. خرده‌فروشی‌ها، صنعت ساختمان و ساخت‌وساز، حمل‌ونقل و… از دیگر صنایعی هستند که با آغوش باز به استقبال فناوری بینایی ماشین رفته‌اند و از مزایای این فناوری بهره‌مند می‌شوند.

آینده بینایی ماشین چگونه به نظر می‌رسد؟

زمانی که یک تکنولوژی نوظهور راه خود را به خانه کاربران و محیط‌های کاری باز می‌کند، پیش‌بینی‌ها پیرامون آینده این فناوری هم آغاز می‌شود. بسیاری از مجموعه‌های آینده‌نگر سعی می‌کنند با ارزیابی چشم‌اندازهای یک فناوری، بر روی آن سرمایه‌گذاری کنند و اگر آینده روشنی برای آن متصور نباشند، ترجیح می‌دهند فرایند کاری خود را به آن گره نزنند. پس بیایید نگاهی به آینده محتمل بینایی ماشین بیندازیم و ارزیابی کنیم که در مسیر پیش روی این فناوری، می‌بایست انتظار چه مواردی را داشته باشیم.

· انقلابی در دقت و دسترسی: وعده‌‎‌های آینده بینایی ماشین

یکی از گزینه‌هایی که به طور قطع می‌توانیم انتظار آن را داشته باشیم، بهبود دقت و عملکرد سرویس‌های بینایی ماشین است. از آنجا که زیربنای این فناوری بر پایه هوش مصنوعی بنا شده، توسعه مدل‌های یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی پیچیده‌تر می‌تواند تأثیر مستقیمی بر ارتقا عملکرد ابزارهای بینایی ماشین داشته باشد. پیش از این ذکر شد که در حال حاضر، دقت سرویس‌های بینایی ماشین می‌تواند به 99 درصد هم برسد و همین حالا هم دقت این فناوری مثال‌زدنی است؛ اما نکته مهم اینجاست که دستیابی به چنین دقتی، نیازمند سخت‌افزارها و نرم‌افزارهای پیچیده و گران‌قیمتی است که شاید دستیابی به آنها برای بسیاری از کسب‌وکارها ساده نباشد. در سال‌های آتی انتظار می‌رود زیرساخت‌های بینایی ماشین بیش از پیش در دسترس قرار بگیرند و مجموعه‌های تجاری بتوانند با هزینه‌ای به مراتب کمتر، به دقت مد نظر خود دست بیابند و حتی همین خطای یک درصدی را هم برطرف کنند.

· شکستن سد زبان‌ها: بینایی ماشین در عصر جهانی‌شدن

افزایش قابلیت‌های بین‌المللی و چندزبانه، انتظار دیگری است که از سرویس‌های بینایی ماشین آینده می‌رود. در حال حاضر، اکثر ابزارهای بینایی ماشین بر اساس زبان‌های محلی آموزش می‌بینند و قادر به درک محتوای متنی بسیاری از زبان‌ها نیستند. پیش‌بینی می‌شود با ادغام ابزارهای بینایی ماشین و مدل‌های بزرگ زبانی پیشرفته در آینده، سیستم‌های بینایی ماشین بتوانند تصاویر حاوی محتوای متنی را فارغ از زبان به کار رفته درک و تفسیر کنند.

بسیاری از کارشناسان اینترنت اشیا (IOT) نیز برای ادغام این فناوری با بینایی ماشین هیجان‌زده‌اند؛ چرا که مجهز شدن دستگاه‌های IOT به سیستم پیشرفته بینایی ماشین، آینده هر دو تکنولوژی را دستخوش تغییر می‌کند.

جمع‌بندی

در مجموع، فناوری بینایی ماشین به عنوان یکی از پیشرفته‌ترین شاخه‌های هوش مصنوعی، توانسته با شبیه‌سازی فرایندهای بینایی انسان، قابلیت درک و تفسیر تصاویر دیجیتال را به ماشین‌ها بیاموزد. این فناوری با استفاده از دوربین‌ها و سنسورهای پیشرفته، تصاویر محیط را ثبت کرده و سپس با بهره‌گیری از الگوریتم‌های پیچیده، این تصاویر را پردازش و تحلیل می‌کند. در صنایع مختلف، از پزشکی و خودروسازی گرفته تا نظارت و امنیت، بینایی ماشین با دقت و سرعت بالا، توانسته تحولات چشمگیری ایجاد کند و بسیاری از فرایندهای تکراری و زمان‌بر را خودکارسازی نماید. همچنین، با کاهش خطاهای انسانی، افزایش دقت و کارایی و صرفه‌جویی در زمان و هزینه‌ها، به کسب‌وکارها و صنایع کمک کرده است تا بهره‌وری و کیفیت خدمات خود را بهبود بخشند. با توجه به تطبیق‌پذیری بالای این فناوری، انتظار می‌رود در آینده‌ای نزدیک، بینایی ماشین به یکی از ارکان اصلی در فرایندهای صنعتی و خدماتی تبدیل شود و نقشی حیاتی در توسعه و پیشرفت جوامع ایفا کند.