Статья на тему: "Компьютерное зрение" ученика 7-4 класса Таганова Владимира

Задачи машинного зрения

Машинное зрение позволяет отказаться от ручного труда, ведь контролировать сборку изделий, считать и измерять объекты, читать текст, цифры и идентифицировать объекты может робот.

Машинное зрение используется в различных областях. В медицине — для того, чтобы более точно ставить диагноз, в промышленности — для снижения себестоимости товаров за счёт автоматизации. В автомобильной индустрии — для навигации беспилотников, а в ритейле — для считывания шрихкодов или подсчёта посетителей.

Зрение машин

Робот использует видеокамеру, точно такую же, как в вашем смартфоне, чтобы получать постоянный поток изображений. Сама по себе технология видеокамер для роботов является серьезным объектом исследований. Но пока просто представим себе стандартную видеокамеру. Мы передаем эти изображения в компьютер, а затем есть разные варианты действий.

Ориентация в окружающей среде

Программное обеспечение позволяет создать только базовую картину окружающей среды, в которой робот действует, или может попытаться сопоставить найденные характерные особенности с библиотекой примитивов из встроенного программного обеспечения.

В сущности, роботы запрограммированы человеком для того, чтобы увидеть вещи, которые, по мнению человека, роботу необходимо видеть. Есть много успешных примеров реализации подобных систем машинного зрения, но практически сегодня нет роботов, которые способны ориентироваться в окружающей обстановке лишь за счет машинного зрения.

Такие системы еще не достаточно надежны, чтобы гарантированно предотвратить для робота падения и столкновения в процессе перемещения. В беспилотных автомобилях, о которых в последнее время много говорят, в дополнение к системе машинного зрения используются лазеры или радары.

В последние пять-десять лет начались исследования и разработки нового поколения систем машинного зрения. Эти исследования позволили создать не запрограммированные системы, как ранее, а изучающие то, что они видят. Для роботов были разработаны системы зрения по аналогии с тем, как ученые представляют себе принципы зрения у животных. То есть они используют концепцию нейронных слоев, как в мозгу у животных. Разработчики создают структуру системы, но не закладывают алгоритм, на основе которого эта система работает. Иными словами оставляют на усмотрение робота его совершенствование.

Этот метод известен, как машинное обучение. Подобные технологии сегодня начинают внедряться благодаря тому, что стали доступны серьезные вычислительные мощности по разумной стоимости. Инвестиции в эти технологии идут в ускоренном темпе.