W obecnych czasach człowiek stara się, aby maszyny robiły wszystko to, do czego zostały stworzone. Wykonywanie przez maszyny prostych zadań mechanicznych nie jest bardzo trudne, ale gdy przychodzi do bardziej złożonych zadań, maszyny otrzymują zmysł wzroku – ten, który dostarcza najwięcej danych, jakie otrzymuje, spośród wszystkich pięciu zmysłów. Ten pomysł nie jest nowy; w rzeczywistości od lat był fascynującym materiałem science fiction, ale teraz jest rzeczywistością.
Widzenie komputerowe
Widzenie komputerowe (CV) to nauka o replikacji części złożoności ludzkiego systemu wizyjnego w celu wydobycia użytecznych informacji z cyfrowych obrazów lub filmów. CV jest dziedziną informatyki, która zajmuje się technologiami i narzędziami, aby komputery widziały to, co widzisz i interpretowały świat wokół nich. Dzięki postępowi technologicznemu w dziedzinie AI i Machine Learning, wizja komputerowa wykonała ogromny skok w kierunku przyszłości. Ideą jest tworzenie systemów cyfrowych poprzez replikację ludzkiego systemu wizyjnego w celu przetwarzania, analizowania i rozumienia obrazów cyfrowych oraz wydobywania znaczących spostrzeżeń ze świata rzeczywistego. Wizja komputerowa ma na celu automatyzację zadań, które może wykonać ludzki system wizualny. Mówiąc najprościej, zapewnia to, że maszyny rozumieją obraz tak samo jak my, a czasem lepiej.
Widzenie maszynowe
Machine Vision to wykorzystanie istniejących technologii i narzędzi, aby pomóc maszynom dokładnie przekazać określone dane lub informacje w nowy sposób i zastosować je do rozwiązywania problemów w świecie rzeczywistym. Obszar zastosowań widzenia maszynowego jest mniej lub bardziej specyficzny dla środowisk przemysłowych, gdzie zadania są bardzo określone, a sytuacje uproszczone i dobrze znane. Obecnie obejmuje ona wszystkie zastosowania przemysłowe i nieprzemysłowe. Jednym z najczęstszych zastosowań systemu wizyjnego w praktyce jest kontrola produktów w procesie produkcyjnym. Przed zaprojektowaniem systemu wizyjnego należy ocenić zadania i warunki. Jest on również wykorzystywany w różnych obszarach zastosowań biznesowych, takich jak inspekcja, prowadzenie, identyfikacja, śledzenie i inne. Przetwarzanie obrazów dostarczanych do komputera przez czujniki jest naprawdę istotą wizji maszynowej.
Różnica między widzeniem komputerowym a maszynowym
Definicja
– Wizja komputerowa to dziedzina AI, która skupia się na replikowaniu części złożoności ludzkiego systemu wizyjnego w celu wyodrębnienia użytecznych informacji z cyfrowych obrazów lub filmów. Umożliwia to komputerom przetwarzanie, interpretowanie i rozumienie świata wizualnego. Widzenie maszynowe to podzbiór wizji komputerowej, który wykorzystuje dane cyfrowe przechwycone przez kamerę lub wiele kamer w celu określenia działań, takich jak automatyzacja zadań, zwykle w środowisku przemysłowym lub produkcyjnym.
Goal
– Celem wizji komputerowej jest tworzenie systemów cyfrowych poprzez replikację ludzkiego systemu wizyjnego w celu przetwarzania, analizowania i rozumienia obrazów cyfrowych oraz wydobywania znaczących spostrzeżeń z cyfrowych danych wejściowych. Chodzi o to, aby wydobyć użyteczne informacje z cyfrowych obrazów lub filmów. Widzenie maszynowe natomiast ma na celu zastąpienie możliwości ludzkiego systemu wizualnego kamerą i komputerem w celu zebrania jak największej ilości użytecznych informacji ze świata wizualnego i zaniedbania informacji zbędnych.
Aplikacje
– System wizji komputerowej jest używany w kilku ważnych aplikacjach, takich jak klasyfikacja obrazów, wykrywanie twarzy, wykrywanie obiektów, wyszukiwanie obrazów, śledzenie obiektów, podpisywanie obrazów i tak dalej. Wraz z pojawieniem się metod głębokiego uczenia, najnowsze zastosowania wizji komputerowej są w samochodach samojezdnych, robotyce, automatyce przemysłowej, wirtualnej rzeczywistości i rozszerzonej rzeczywistości. Systemy widzenia maszynowego są najczęściej stosowane w środowisku przemysłowym i produkcyjnym do opartej na obrazowaniu automatycznej kontroli i wykrywania wad, klasyfikacji obiektów, identyfikacji, prowadzenia robotów, inspekcji opakowań, odczytu kodów kreskowych, weryfikacji kolorów, dopasowywania wzorów i tak dalej.
Podsumowanie
Systemy widzenia komputerowego dążą do wydobycia użytecznych informacji z cyfrowych obrazów lub filmów, a Machine Vision rozszerza zastosowania widzenia komputerowego w środowisku przemysłowym lub produkcyjnym. Pierwszy z nich skupia się na pełnym zrozumieniu cyfrowych danych wejściowych po pozyskaniu, przetworzeniu i analizie obrazów. Jednak nie wszystkie zastosowania przemysłowe wymagają zaawansowanych możliwości komputerowych systemów wizyjnych i tu właśnie pojawia się widzenie maszynowe. W przeciwieństwie do systemów widzenia maszynowego, które wymagają kamery i komputera, systemy widzenia komputerowego mogą być używane samodzielnie.
Co jest lepsze wizja komputerowa czy uczenie maszynowe?
Widzenie komputerowe służy do szkolenia komputerów w celu wygenerowania zrozumienia informacji wizualnych przechwyconych z obrazów cyfrowych lub filmów. Machine Learning to wykorzystanie systemów wizji komputerowej w interfejsach świata rzeczywistego. Obie technologie wzajemnie się uzupełniają.
Czy wizja komputerowa jest trudniejsza od uczenia maszynowego?
Stworzenie systemu wizji komputerowej jest wyzwaniem samym w sobie; częścią problemu jest złożoność danych wizualnych. A jeszcze trudniejsze jest sprawienie, by maszyny wykonywały złożone zadania wizualne.
Czy widzenie komputerowe to ML?
Widzenie komputerowe wykorzystuje techniki uczenia maszynowego do przetwarzania informacji wizualnych zebranych z wizualnych danych wejściowych, takich jak obrazy, grafiki lub filmy. Wizja komputerowa jest jednak zjednoczona przez zestaw zadań, które wymagają nieco technik uczenia maszynowego. Uczenie maszynowe to nauka o upodabnianiu maszyn do człowieka.