Машинний зір - Інформатика, програмування

Тетяна Вадимівна Петрова, група 4241/3

Машинний зір - застосування комп'ютерного зору для промисловості та виробництва. Область інтересу машинного зору є цифрові пристрої вводу/виводу та комп'ютерні мережі, призначені для контролю виробничого обладнання. Машинний зір має деякі переваги перед зором людини. Відповідно, актуально розвивати цей напрямок науки. У цьому огляді розповідається про історію розвитку машинного зору, компоненти системи машинного зору, застосування машинного зору та майбутнє цієї галузі науки.

комп'ютерний машинний зір виробничий

Основну частину інформації про зовнішній світ людина отримує зоровим каналом і далі дуже ефективно обробляє отриману інформацію за допомогою апарату аналізу та інтерпретації візуальної інформації. Тому постає питання можливості машинної реалізації цього процесу.

За рахунок зростання складності розв'язуваних науково-технічних завдань, автоматична обробка та аналіз візуальної інформації стають дедалі актуальнішими питаннями. Дані технології використовуються в дуже затребуваних галузях науки і техніки, таких як автоматизація процесів, підвищення продуктивності, підвищення якості виробів, контроль виробничого обладнання, інтелектуальні робототехнічні комплекси, системи управління рухомими апаратами, біомедичні дослідження та багато інших. Крім того, можна сказати, що успіх сучасного бізнесу ґрунтується головним чином на якості пропонованої продукції. А для його забезпечення, якщо говорити про виробництво матеріальних речей, потрібний візуальний контроль.

Далі ми використовуватимемо термін «машинний зір» (Machinevision) як поняття, що найбільш повно охоплює коло інженерних технологій, методів та алгоритмів, пов'язаних із завданням інтерпретації візуальної інформації, а також як практичне використання результатів цієї інтерпретації.

1. Історія розвитку машинного зору

Комп'ютерний зір оформилося як самостійна дисципліна до кінця 60-х років. Цей напрямок виникло в рамках штучного інтелекту в той його період, коли ще були гарячі суперечки про можливість створення машини, що мислить. Воно виділилося з робіт із розпізнавання образів. [Зуєва, 2008]

Коротко історія розвитку машинного зору представлена малюнку 1.

Мал. 1. Історія машинного зору

У розвитку машинного зору можна назвати такі этапы:

1958 - психолог Френк Розенблатт з Корнеллського університету створив комп'ютерну реалізацію персептрона (від perception - сприйняття) - пристрої, що моделює схему розпізнавання образів людським мозком. Персептрон був уперше змодельований у 1958 році, причому його навчання вимагало близько півгодини машинного часу на ЕОМ IBM-704. Апаратний варіант - Mark I Perceptron - був збудований у 1960 р. і призначався для розпізнавання зорових образів [Комп'ютерний зір, 2010].

Проте розгляд завдань машинного зору мало швидше умоглядний характер, оскільки ні техніки, ні математичного забезпечення на вирішення таких складних завдань ще був.

1960-ті рр.- поява перших програмних систем обробки зображень (в основному для видалення перешкод з фотознімків, зроблених з літаків та супутників), стали розвиватися прикладні дослідження в галузі розпізнавання друкованих символів. Однак все ще існували обмеження у розвитку даної галузі науки, такі яквідсутність дешевих оптичних систем введення даних, обмеженість та досить вузька спеціалізація обчислювальних систем. Бурхливий розвиток систем комп'ютерного зору протягом 60-х років можна пояснити розширенням використання обчислювальних машин і очевидною потребою у швидшому та ефективнішому зв'язку людини з ЕОМ. На початку 1960-х завдань комп'ютерного зору переважно охоплювали область космічних досліджень, які вимагали обробки великої кількості цифрової інформації.
1970-ті роки. – Лавренсе Робертс, аспірант МТІ, висунув концепцію машинної побудови тривимірних образів об'єктів на основі аналізу їх двовимірних зображень. На цьому етапі став проводитися глибший аналіз даних. Почали розвиватися різні підходи до розпізнавання об'єктів на зображенні, наприклад, структурні, ознакові та текстурні.
Наприкінці 1980-х років були створені роботи, здатні більш-менш задовільно оцінювати навколишній світ та самостійно виконувати дії у природному середовищі.
80-ті та 90-ті роки ознаменувалися появою нового покоління датчиків двовимірних цифрових інформаційних полів різної фізичної природи. Розвиток нових вимірювальних систем та методів реєстрації двомірних цифрових інформаційних полів у реальному масштабі часу дозволило отримувати для аналізу стійкі у часі зображення, що генеруються цими датчиками. Удосконалення технологій виробництва цих датчиків дозволило істотно знизити їх вартість, а значить, значно розширити область їх застосування
З початку 90-х в алгоритмічному аспекті послідовність дій з обробки зображення прийнято розглядати у згоді з так званою модульною парадигмою. Ця парадигма, запропонована Д. Марром на основі тривалоговивчення механізмів зорового сприйняття людини, стверджує, що обробка зображень має спиратися на кілька послідовних рівнів висхідної інформаційної лінії: від «іконічного» представлення об'єктів (растрове зображення, неструктурована інформація) – до їхнього символічного подання (векторні та атрибутивні дані в структурованій формі, реляційні структури і т.п.). [Візільтер та ін., 2007]
У середині 90-х з'явилися перші комерційні системи автоматичної навігації автомобілів. Ефективні засоби комп'ютерного аналізу рухів вдалося розробити наприкінці XX ст.
2003 - на ринок були випущені перші досить надійні корпоративні системи розпізнавання осіб.