بینایی ماشین چیست و چگونه کار می‌کند؟

بینایی ماشین شاخه‌ای پیشرفته از هوش مصنوعی است که به کامپیوترها اجازه می‌دهد دنیا را مانند انسان‌ها ببینند، تفسیر کنند و تصمیمات هوشمندانه بگیرند. این فناوری با الهام از سیستم بینایی انسان طراحی شده و هدف آن تقلید از توانایی‌های ما در تشخیص اشیا، شناسایی الگوها و درک محیط پیرامون است. آموزش بینایی ماشین و پردازش تصویر اغلب با یکدیگر همراه هستند، اما بینایی ماشین گامی فراتر می‌رود و به دنبال استخراج اطلاعات معنادار از تصاویر است.

الگوریتم‌ها در بینایی ماشین، با استفاده از شبکه‌های عصبی و یادگیری ماشین آموزش می‌بینند تا بتوانند تصاویر را تحلیل کنند. این سیستم‌ها می‌توانند اشیا را شناسایی کنند، حرکات را ردیابی نمایند، فاصله‌ها را تخمین بزنند و حتی رفتارهای انسانی را تشخیص دهند. کاربردهای بینایی ماشین از خودروهای خودران تا سیستم‌های کنترل کیفیت در خطوط تولید و تشخیص بیماری‌ها در پزشکی گسترده شده است.

پردازش تصویر چیست و چگونه انجام می‌شود؟

پردازش تصویر به مجموعه‌ای از روش‌ها و تکنیک‌هایی گفته می‌شود که برای دستکاری و بهبود تصاویر دیجیتال استفاده می‌شوند. هدف اصلی این حوزه، تغییر و اصلاح تصاویر برای بهبود کیفیت یا استخراج اطلاعات خاص از آنهاست. پردازش تصویر معمولاً مرحله‌ای اولیه و پایه‌ای برای بینایی ماشین محسوب می‌شود و شامل عملیات‌های ریاضی و الگوریتمی روی پیکسل‌های تصویر است. این حوزه شامل تکنیک‌های متنوع زیر است:

·       فیلترینگ

·       حذف نویز

·       تقویت کنتراست

·       تغییر اندازه

·       تشخیص لبه‌ها

·       بخش‌بندی تصاویر

برخلاف آموزش بینایی ماشین و پردازش تصویر که هدفی پیچیده‌تر دارد، پردازش تصویر بیشتر روی تبدیلات سطح پایین متمرکز است. نتیجه پردازش تصویر معمولاً یک تصویر بهبودیافته یا مجموعه‌ای از داده‌های استخراج‌شده است که می‌تواند برای تحلیل‌های بعدی مورد استفاده قرار گیرد.

شباهت‌های بین بینایی ماشین و پردازش تصویر

وقتی درباره آموزش بینایی ماشین و پردازش تصویر صحبت می‌کنیم، با وجود تفاوت‌های اساسی، این دو حوزه شباهت‌های قابل توجهی نیز دارند. هر دو با تصاویر دیجیتال سروکار دارند و هدف نهایی آنها استخراج اطلاعات مفید از داده‌های بصری است. این شباهت‌ها باعث شده که گاهی مرز بین این دو حوزه کمرنگ شود و در بسیاری از پروژه‌ها، ترکیبی از هر دو فناوری مورد استفاده قرار گیرد.

• هر دو با داده‌های تصویری کار می‌کنند و اطلاعات بصری را پردازش می‌نمایند.
• هر دو به محاسبات پیچیده و الگوریتم‌های کامپیوتری وابسته هستند.
• هر دو در زمینه‌هایی مانند پزشکی، امنیت، خودروسازی و صنعت کاربرد دارند.
• هر دو از تکنیک‌های بخش‌بندی تصویر و شناسایی لبه‌ها استفاده می‌کنند.
• هر دو می‌توانند برای تشخیص و شناسایی اشیا در تصاویر به کار گرفته شوند.

با وجود این شباهت‌ها، آنچه این دو حوزه را از هم متمایز می‌کند، عمق پردازش و هدف نهایی آنهاست. پردازش تصویر بیشتر با عملیات سطح پایین و بهبود کیفیت تصاویر سروکار دارد و بینایی ماشین به دنبال درک معنای تصاویر و تصمیم‌گیری بر اساس آنهاست.

ابزارها و فناوری‌های مورد استفاده در هر دو حوزه

آموزش بینایی ماشین و پردازش تصویر هر کدام از ابزارها و کتابخانه‌های خاصی بهره می‌برند که برای اهداف متفاوت طراحی شده‌اند. متخصصان این حوزه‌ها باید با این ابزارها آشنایی داشته باشند تا بتوانند پروژه‌های خود را با کارایی بالا پیاده‌سازی کنند. زبان‌های برنامه‌نویسی مانند پایتون، سی پلاس پلاس و متلب از محبوب‌ترین انتخاب‌ها برای توسعه دهندگان در این زمینه‌ها هستند و هر کدام کتابخانه‌های قدرتمند و تخصصی برای پردازش تصویر و بینایی ماشین دارند.

تفاوت‌های کلیدی بین بینایی ماشین و پردازش تصویر

با وجود برخی شباهت‌ها، آموزش بینایی ماشین و پردازش تصویر تفاوت‌های اساسی دارند که درک آنها برای متخصصان این حوزه ضروری است. این تفاوت‌ها نه تنها در هدف و کاربرد، بلکه در روش‌های پیاده‌سازی و پیچیدگی الگوریتم‌ها نیز مشهود است. پردازش تصویر اغلب پیش‌نیازی برای سیستم‌های بینایی ماشین محسوب می‌شود و داده‌های ورودی را برای تحلیل‌های پیچیده‌تر آماده می‌کند. از این رو مهم‌ترین تفاوت‌های این دو حوزه را که بر اساس تحقیقات تیم مجتمع فنی تهران بدست آمده برای شما شرح خواهیم داد:

1.    تفاوت در هدف و خروجی

بینایی ماشین به دنبال درک معنا و مفهوم تصاویر است که هدف آن پردازش تصویر بهبود کیفیت و ویژگی‌های ظاهری تصویر خواهد بود. خروجی پردازش تصویر معمولاً یک تصویر اصلاح‌شده است، اما خروجی بینایی ماشین می‌تواند تصمیم، طبقه‌بندی یا تشخیص باشد. به عنوان مثال، در یک سیستم نظارتی، پردازش تصویر ممکن است وضوح تصویر دوربین را افزایش دهد، اما بینایی ماشین می‌تواند اشخاص مشکوک را شناسایی کند و هشدار دهد.

2.    پیچیدگی الگوریتم‌ها

الگوریتم‌های پردازش تصویر اغلب بر اساس اصول ریاضی و تبدیلات تصویر طراحی می‌شوند و نسبتاً ساده‌تر هستند. در مقابل، الگوریتم‌های بینایی ماشین از یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی پیچیده استفاده می‌کنند که نیاز به داده‌های آموزشی زیاد دارند. برای مثال، تغییر روشنایی یک تصویر نیاز به محاسبات ساده دارد، اما شناسایی اینکه آیا در تصویر یک حیوان وجود دارد یا خیر، نیازمند الگوریتم‌های پیچیده‌تر یادگیری ماشین است.

3.    نیاز به داده‌های آموزشی

پردازش تصویر معمولاً بدون نیاز به داده‌های آموزشی انجام می‌شود و الگوریتم‌های آن ثابت هستند. اما بینایی ماشین برای عملکرد دقیق نیاز به مجموعه‌های بزرگ داده‌های آموزشی دارد. این تفاوت باعث می‌شود که راه‌اندازی سیستم‌های بینایی ماشین زمان‌بر‌تر و پرهزینه‌تر باشد. آموزش یک سیستم تشخیص چهره ممکن است به هزاران تصویر برچسب‌گذاری شده نیاز داشته باشد، با وجود اینکه یک الگوریتم حذف نویز در پردازش تصویر نیازی به داده آموزشی ندارد.

4.    سطح انتزاع

پردازش تصویر در سطح پیکسل‌ها کار می‌کند و معمولاً با ویژگی‌های سطح پایین تصویر مانند رنگ، روشنایی و لبه‌ها سروکار دارد. در مقابل، بینایی ماشین در سطوح بالاتر انتزاع کار می‌کند و می‌تواند روابط پیچیده بین اجزای تصویر را درک کند. یک سیستم پردازش تصویر می‌تواند لبه‌های یک شیء را تشخیص دهد، اما سیستم بینایی ماشین می‌تواند تشخیص دهد که آن شیء چیست و چه ارتباطی با محیط اطراف دارد.

5.    کاربردهای متفاوت

کاربردهای پردازش تصویر بیشتر شامل بهبود کیفیت تصاویر، حذف نویز، فشرده‌سازی و فیلترینگ است. در مقابل، بینایی ماشین در سیستم‌های پیچیده‌تر مانند خودروهای خودران، تشخیص چهره، تشخیص بیماری‌ها و ربات‌های هوشمند استفاده می‌شود. سیستم‌های پردازش تصویر معمولاً در نرم‌افزارهای ویرایش عکس، دوربین‌ها و اسکنرها کاربرد دارند اما بینایی ماشین در سیستم‌های امنیتی پیشرفته، خودروهای هوشمند و پزشکی دقیق استفاده می‌شود.

آینده بینایی ماشین و پردازش تصویر

جهان فناوری با سرعتی باورنکردنی در حال تغییر است و آموزش بینایی ماشین و پردازش تصویر از پیشتازان این تحول هستند. پیشرفت‌های اخیر در زمینه شبکه‌های عصبی و یادگیری ماشین، افق‌های جدیدی پیش روی این فناوری‌ها گشوده است. در آینده نزدیک، شاهد سیستم‌های بینایی ماشین خواهیم بود که با دقتی فراتر از توانایی انسان عمل می‌کنند و قادر به تشخیص جزئیاتی هستند که از چشم انسان پنهان می‌ماند. همچنین الگوریتم‌های پردازش تصویر با قدرت محاسباتی بی‌سابقه، امکان تحلیل و بهبود تصاویر را در کسری از ثانیه فراهم می‌کنند.

روند آینده این فناوری‌ها به سمت کوچک‌سازی و بهینه‌سازی پیش می‌رود، به طوری که حتی دستگاه‌های کم‌توان مانند گوشی‌های هوشمند بتوانند عملیات پیچیده بینایی ماشین را اجرا کنند. همچنین با گسترش اینترنت اشیا، دستگاه‌های متصل بیشتری از قابلیت‌های تشخیص تصویر بهره خواهند برد. این تحولات باعث می‌شود که آموزش بینایی ماشین و پردازش تصویر به بخش جدایی‌ناپذیر زندگی روزمره ما تبدیل شوند و در حوزه‌هایی مانند سلامت، امنیت، حمل و نقل و سرگرمی تأثیرات عمیقی بگذارند.

سخن پایانی

آموزش بینایی ماشین و پردازش تصویر هر دو از زمینه‌های مهم و رو به رشد در دنیای فناوری هستند که کاربردهای گسترده‌ای در صنایع مختلف پیدا کرده‌اند. اگرچه این دو حوزه با یکدیگر همپوشانی دارند و در بسیاری از پروژه‌ها با هم استفاده می‌شوند، اما درک تفاوت‌های آنها برای پیاده‌سازی موفق پروژه‌ها بسیار مهم است. پردازش تصویر پایه و اساسی برای بینایی ماشین فراهم می‌آورد و با کمک یکدیگر، آن‌ها می‌توانند به ماشین‌ها توانایی دیدن و درک کردن جهان را بدهند.