کانال آمار و علم داده

مفاهیم اولیه #بینایی_ماشین #علم_داده #پردازش_تصویر #پردازش_ویدیو #data_science #computer_vision #machine_vision #image_processing #video_processing

بهبود عملکرد بینایی ماشین از طریق یادگیری عمیق:

دیجیتال‌سازی، کنترل تولیدات صنعتی را کاملاً در اختیار گرفته است و فرآیندهای مختلف به‌عنوان بخشی از اینترنت صنعتی اشیا (IIoT) بیشتر و بیشتر خودکار می‌شوند. در اینترنت صنعتی اشیا که با عنوان اینداستری 4.0 نیز شناخته می‌شود، ماشین‌ها و ربات‌های مختلف کارهای تولید روزمره بیشتری را به عهده می‌گیرند. به‌عنوان‌مثال در مونتاژ، ربات‌های جمع‌وجور و متحرک جدید مانند ربات‌های مشارکتی (cobots) ، اغلب شانه‌به‌شانه همکاران انسانی خود مشغول کار و فعالیت هستند.

فناوری‌های یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) می‌توانند نقص‌ها را یاد بگیرند و از یکدیگر تشخیص دهند.

جریان‌های تولید کاملاً خودکار و شبکه‌ای جهانی اینترنت صنعتی اشیا که با تعامل ماشین-با-ماشین شناخته می‌شوند، برای شناسایی طیف وسیعی از اشیا موجود در جریان کالاها در کارخانه‌ها و بقیه زنجیره فرآیند، به بینایی ماشین متکی هستند. بینایی ماشین، بهره‌وری و ایمنی این جریان‌های کاری را افزایش داده و به ابزاری ضروری برای مهندسانی که به دنبال اتوماسیون و سرعت بخشیدن به تولید هستند تبدیل گردیده است.

امروزه فرآیندهای یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق می‌توانند از نرخ شناخت قوی‌تر اطمینان حاصل کنند.

نرم‌افزار بینایی ماشین به‌عنوان «چشم تولید»، به عنصری اساسی در این فناوری تبدیل شده، پردازش داده‌های غیر ساختاری مانند تصاویر دیجیتال و فیلم تولید شده توسط دوربین‌ها شناسایی اشیا استفاده می‌شود، این نوع نرم‌افزار بسیار سریع کار کرده و به نرخ شناسایی بسیار بالا و قابل‌اطمینان دست می‌یابد و درنتیجه در صنایع مختلف در مورد طیف وسیعی از کارها مانند بازرسی عیب، تعیین موقعیت قطعه کار و مدیریت خودکار اشیا در رباتیک استفاده می‌شود.

آنالیز و ارزیابی مجموعه داده‌های بزرگ

در تلاش برای مقاوم‌سازی و سازگاری فرایند شناسایی، به اندازه حتی مقاوم‌تر و سازگارتر از الزامات فرایندهای انعطاف‌پذیر و شبکه اینترنت صنعتی اشیا، توسعه‌دهندگان نرم‌افزار بینایی ماشین، اعتماد بیشتر و بیشتری به روش‌های حوزه هوش مصنوعی (AI) می‌کنند. یادگیری عمیق، زمینه‌ای از یادگیری ماشین است که کامپیوترها را قادر می‌سازد تا از طریق معماری‌هایی مانند شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) آموزش دیده و یاد بگیرند.

ویژگی خاص هوش مصنوعی، فناوری یادگیری ماشین و یادگیری عمیق این است که به‌منظور آموزش بسیاری از طبقات مختلف و درنتیجه تمایز بیشتر بین اشیا، مقادیر زیادی از داده‌ها (داده‌های بزرگ) را به‌طور جامع، آنالیز و ارزیابی می‌کنند. این داده‌ها به‌طور فزاینده‌ای در اینترنت صنعتی اشیا (IIoT) تولید می‌شوند که می‌تواند شامل اطلاعات تصویر دیجیتال و همچنین داده‌های حسگرها، اسکنرها و سایر اجزای فرآیندها باشد.

روش‌هایی مانند فناوری‌های یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) از حوزه هوش مصنوعی (AI) در حال ورود به بینایی ماشین هستند تا به سیستم‌های پردازش تصویر کمک کنند تا بین نقص‌ها تمایز قائل شده و فرایندهای شناسایی را دقیق‌تر کنند.

برای استفاده از یادگیری عمیق، ابتدا باید CNN ها آموزش ببینند. این فرایند آموزش به برخی از ویژگی‌های خارجی که معمولاً مخصوص شی‌ء هستند مانند رنگ، شکل، بافت و ساختار سطح ارتباط پیدا می‌کنند. اشیا بر اساس این خصوصیات به دسته‌های مختلف تقسیم می‌شوند تا بعداً بهتر بتوان آن‌ها را تخصیص داد.

در روش‌های مرسوم بینایی ماشین، یک توسعه‌دهنده بایستی با زحمت فراوان، تمام ویژگی‌های فردی را به‌صورت دستی تعریف و تأیید کند. در مقابل، با به‌کارگیری یادگیری عمیق، از الگوریتم‌های یادگیری خودکار به‌منظور یافتن و استخراج خودکار الگوهای منحصربه‌فرد در جهت ایجاد تمایز بین دسته‌های خاص استفاده می‌شود.

آموزش اشیا از طریق دسته‌بندی

روند آموزش دقیقاً چگونه کار می‌کند؟ کاربر ابتدا داده‌های تصویری را که قبلاً با برچسب ارائه شده‌اند، تهیه می‌کند. هر برچسب متناظر با علامتی است که هویت آن شی‌ء خاص را نشان می‌دهد. سیستم مربوطه، این داده‌ها را تجزیه‌وتحلیل می‌کند و بر این اساس مدل‌های متناظر با اشیایی که قرار است شناسایی شوند را ایجاد کرده یا «آموزش می‌دهد».

با توجه به این مدل‌های شی‌ء خودآموز، شبکه یادگیری عمیق اکنون قادر است داده‌های تصویری تازه اضافه شده را به دسته‌های مناسب اختصاص دهد، به‌طوری‌که محتوای داده‌ها یا اشیای آن‌ها نیز طبقه‌بندی شود. به لطف این اختصاص دهی به دسته‌های خاص، موارد مختلف می‌توانند به‌طور خودکار شناسایی شوند.

328 viewsAmirhossein Gh, 11:09