Глазами робота: что такое "машинное зрение"
Иногда мы слышим словосочетание "машинное зрение". Многие думают, что это что-то вроде предвестника грядущего восстания машин или технология, позволяющая Терминатору смотреть сквозь стены. На деле же это огромный технологический сегмент, несущий в себе огромный потенциал для встраиваемых решений. Проще говоря, это раздел современной робототехники, который позволяет роботам эффективнее работать на человека.
Машинное зрение по своей сути предполагает анализ визуальной информации для дальнейшего принятия решения, какое действие совершить по отношению к объекту, который находится в фокусе. Простейший пример использования технологии: проверка состояния изделия на конвейере или перед отправкой посылки почтой. Также нередко машинное зрение используется для оценки качества печатных плат, моментально сравнивая каждый новый продукт с эталонной платой перед автоматическим переносом на следующий этап сборки. Эти технологии представляют собой бесценный ресурс для оценки качества и снижения уровня брака там, где человеческий глаз и мозг просто не в состоянии дать объективную оценку из-за необходимости просматривать одинаковые предметы сотни или тысячи раз в день.
Вычислительная потребность «машинного зрения»
По мере роста разрешения оптических систем потенциал машинного зрения также увеличивается, так как вместе с разрешением множится и количество деталей для оценки. Все более и более мелкие объекты могут быть обработаны по шаблонному принципу, что ведет к увеличению нагрузки на процессор, который должен проанализировать значительный массив данных и быстро принять решение о следующем шаге (соответствует/не соответствует, задержать, вернуть в начало и т. д.).
Например, при сортировке овощей простые решения о соответствии и размере оказываются уже неподходящими, потому что стандарты разных стран отличаются, а качество продукции варьируется в зависимости от сезона. Чтобы минимизировать количество брака для производителя и одновременно обеспечить нужное качество для потребителя необходимы более детальные алгоритмы и категории — а это практически невыполнимая задача для человеческих глаз и мозга.