هوش مصنوعی در بینایی ماشین
هوش مصنوعی به یک رشته رایج در بسیاری از زمینه های تحصیلی در دانشگاه های سراسر دنیا تبدیل شده است – از ریشه های آن در فلسفه گرفته تا علوم، ریاضیات و فراتر از آن. علیرغم وجود چندین دهه، ادغام هوش مصنوعی (AI) در بینایی ماشین نسبتاً جدید است. امروزه، تولیدکنندگان بیشتر و بیشتری از قدرت ترکیبی هوش مصنوعی و بینایی ماشین برای خودکارسازی بهتر، بهینه سازی کارایی و بهبود کنترل کیفیت استفاده می کنند.
استفاده از هوش مصنوعی در بینایی ماشین
هوش مصنوعی بینایی ماشین مبتنی بر قانون را با تجزیه و تحلیل مبتنی بر تصویر تقویت می کند. هنگامی که یک کامپیوتر (یا سیستم بینایی) تصویری را دریافت میکند، نرمافزار هوش مصنوعی آن تصویر را با پایگاهدادهای متشکل از تصاویر مرجع «خوب» و «بد» مقایسه میکند و نتیجه را بهدست میآورد. حداقل، نتیجه پاس/شکست یا OK/NG است، اما بسته به نیازها میتواند از نظر پیچیدگی مقیاسپذیر باشد. این فرآیند یادگیری تشخیص الگوها و استنتاج از تصاویر مرجع مشروح شده به رایانه ها اجازه می دهد تا بین ناهنجاری های قابل قبول و غیرقابل قبول در اشیاء تحت بازرسی تمایز قائل شوند.
علاوه بر این، راهحلهای بینایی ماشین تعبیهشده با فناوری هوش مصنوعی میتوانند از پردازش زبان طبیعی برای خواندن و تفسیر برچسبها روی تصاویر استفاده کنند، در مقایسه با رویکردهای مبتنی بر قانون که به برنامهنویسی گسترده و تخصص فنی قابل توجهی نیاز دارند. این امر پایگاه وسیع تری از کاربران را قادر می سازد تا از هوش مصنوعی برای اتوماسیون کارخانه بهره ببرند. دو فناوری پیشرو در هوش مصنوعی – یادگیری لبهای و یادگیری عمیق – به سادهتر کردن اتوماسیون وظایف بسیار متغیر و حل کارهایی که برای برنامهنویسی با الگوریتمهای مبتنی بر قانون بسیار پیچیده و زمانبر هستند، کمک میکنند.
Edge Learning زیرمجموعهای از هوش مصنوعی است که در آن پردازش روی دستگاه یا «در لبه» جایی که دادهها منشأ میگیرند، با استفاده از مجموعهای از الگوریتمهای از پیش آموزش دیده انجام میشود. راهاندازی این فناوری ساده است و به مجموعههای تصویر کوچکتر و دورههای آموزشی و اعتبارسنجی کوتاهتر نسبت به راهحلهای سنتی مبتنی بر یادگیری عمیق نیاز دارد.
یادگیری عمیق – قادر به پردازش مجموعه های تصویری بزرگ و دقیق است، یادگیری عمیق برای خودکارسازی برنامه های پیچیده یا بسیار سفارشی طراحی شده است. این فناوری کاربران را قادر میسازد تا مجموعههای تصویری وسیع را به سرعت و کارآمد تجزیه و تحلیل کنند، تا نقایص ظریف را شناسایی کرده و نتایج دقیق ارائه دهند.