Machine Vision, czyli „widzenie maszynowe” – jest to jeden z najciekawszych obszarów sztucznej inteligencji, który zasługuje na szczególną uwagę. Swoją nazwę zawdzięcza zdolności maszyn do „widzenia” i interpretowania obrazów, co jest kluczowe w wielu dziedzinach, takich jak przemysł, medycyna, nauka i technologia.  

„Machine Vision” to technologia, która umożliwia komputerom i maszynom „rozumienie” obrazów i scen z rzeczywistego świata. W przeciwieństwie do zwykłych kamer, które tylko przechwytują i przekazują obrazy, systemy machine vision są zaprojektowane do analizy tych obrazów i podejmowania na ich podstawie decyzji. 

Systemy Machine Vision zazwyczaj składają się z kilku kluczowych elementów: sensorów (często kamery), procesorów obrazów, algorytmów AI i często mechanicznych lub innych systemów, które wykonują fizyczne działania w oparciu o analizę obrazów. 

Na początku, sensory (na przykład kamery) przechwytują obrazy lub sekwencje obrazów. Następnie, te obrazy są przetwarzane przez specjalistyczne oprogramowanie, które używa zaawansowanych algorytmów, aby analizować obrazy i wydobywać z nich informacje. Na koniec, te informacje są używane do podejmowania decyzji  

Machine Vision ma wiele zastosowań w różnych dziedzinach: 

Przemysł: Może to być kontrola jakości, gdzie systemy Machine Vision są używane do automatycznego sprawdzania produktów na linii produkcyjnej. Na przykład, system może skanować każdy element, aby sprawdzić, czy nie ma żadnych wad, takich jak pęknięcia czy deformacje. Systemy te mogą również pomagać w automatycznym sortowaniu przedmiotów na podstawie kształtu, koloru lub rozmiaru. W przemyśle samochodowym, systemy te są używane do precyzyjnego montażu części. 

Medycyna: Wzrok maszynowy ma wiele zastosowań w medycynie, w tym w diagnostyce obrazowej. Na przykład, systemy te mogą być używane do analizy obrazów rentgenowskich, skanów MRI lub zdjęć z mikroskopu, aby zidentyfikować oznaki choroby. Wzrok maszynowy jest również używany w robotyce medycznej, na przykład do prowadzenia precyzyjnych operacji. 

Bezpieczeństwo: Systemy Machine Vision mogą być używane do monitorowania miejsc publicznych, takich jak lotniska czy stacje kolejowe, w celu wykrywania podejrzanej aktywności. Mogą również być używane do rozpoznawania twarzy, co ma zastosowanie w systemach bezpieczeństwa i monitoringu. 

Samochody autonomiczne: Samochody autonomiczne polegają na technologii Machine Vision do „widzenia” i interpretowania ich otoczenia. Systemy te muszą być w stanie zidentyfikować inne pojazdy, pieszych, znaki drogowe i inne elementy na drodze, a następnie podejmować decyzje na podstawie tych informacji. 

Rolnictwo: Wzrok maszynowy jest również używany w rolnictwie precyzyjnym, gdzie systemy te mogą być używane do monitorowania zdrowia roślin i identyfikowania problemów, takich jak choroby czy szkodniki. Mogą również pomagać w automatycznym zbiorze plonów. 

To tylko niektóre z wielu zastosowań Machine Vision. Dziedzina ta jest wciąż w rozwoju, a nowe zastosowania są odkrywane na bieżąco. 

Z pomocą aplikacji Dature wykorzystasz sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe oparte o sieci neuronowe do prognozowania popytu i optymalizacji zapasów. Dzięki czemu znacznie usprawnisz swój łańcuch dostaw. Połączenie prognozowania popytu z modułem optymalizacji zapasów Dature pozwala określić właściwe poziomy zapasów oraz generuje optymalne rekomendacje zatowarowania. Wypróbuj już teraz!

Niniejszy artykuł powstał dzięki środkom pochodzącym ze współfinansowania przez Unię Europejską Programu Operacyjnego Inteligentny Rozwój 2014-2020, projektu realizowanego w ramach konkursu Narodowego Centrum Badań i Rozwoju: w ramach konkursu „Szybka Ścieżka” dla mikro-, małych i średnich przedsiębiorców – konkurs dla projektów z regionów słabiej rozwiniętych w ramach Działania 1.1: Projekty B+R przedsiębiorstw Poddziałanie 1.1.1 Badania przemysłowe i prace rozwojowe realizowane przez przedsiębiorstwa. Tytuł projektu: „Stworzenie oprogramowania do poprawy trafności prognoz i optymalizacji zapasów z perspektywy odbiorcy i dostawcy współpracujących w ramach łańcucha dostaw przy zastosowaniu rozmytych, głębokich sieci neuronowych.