Information

Jämförelse mellan maskinseende och mänsklig syn

Jämförelse mellan maskinseende och mänsklig syn



We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Jag hoppas att detta är rätt Stackexchange för att ställa den här frågan.

Jag försöker veta: Vad är den nuvarande kunskapsstatusen angående mänsklig syn och mönsterigenkänning.

Mer specifikt,

  1. Hur läser det mänskliga ögat signaler från koncellerna? Är det rad för rad, kolumn för kolumn som en dator? eller eller händer andra saker?
  2. När man upptäcker, säg, en kant eller en ansluten komponent – ​​fortsätter det mänskliga ögat att söka rad för rad? eller hoppar den direkt till nästa granne? Är mänskliga konceller arrangerade i en rektangulär gren med 8 grannar per kon förutom kanterna? (min gissning är nej). Hur tilltalas då grannarna? Förekommer något tillstånd?

Som ni ser är jag ingen biolog, jag är en fysiker som arbetar med datorseende. Jag har måttliga kunskaper i anatomi, men jag är villig att lära mig.

Tack


Det här är en potentiellt väldigt bred fråga, men jag ska försöka ge ett enkelt svar som tar upp de största missuppfattningarna.

Först och främst är djursyn (och hjärnor mer allmänt). massivt parallellt. Det kan finnas några seriella bearbetningssteg, men dessa är också mycket parallella. Datorer måste smälta information till stereotypa operationer som kan utföras på en CPU. Hjärnan har separata dedikerade maskiner till varje punkt i rymden för tidig syn, så det finns inget behov av att bearbeta individuella "linjer" eller punkter i sekvens: allt händer på en gång.

Fotoreceptorinsignaler omvandlas till center-surround-receptiva fält i retinala ganglieceller, där ljus i mitten exciterar och ljus i surround undertrycker (ON-center-celler), eller vice versa (OFF-center-celler). Dessa mottagliga fält överförs sedan till thalamus (den laterala geniculate nucleus) och därifrån till V1, primär synbark.

Du kan sedan kombinera många av dessa cirkulära mottagliga fält för att upptäcka raka kanter, så här:

Från https://grey.colorado.edu/CompCogNeuro/index.php/CCNBook/Perception

Cellerna i V1 som svarar på dessa "kanter" kallas "enkla celler"; det finns också "komplexa celler" som har mer komplicerade mottagliga fält, och annan känslighet som rörelse och färg. Vissa datorseendestrategier producerar mottagliga fält som ser mycket ut som de som finns i tidiga visuella områden, de tidigaste byggda av Gauss-filtrerade syndvågor.

Från V1 finns det visuella områden av högre ordning som svarar på saker som former, rörelse, optiskt flöde, etc.

Grundläggande neurovetenskapliga läroböcker tenderar att innehålla mycket information om det tidiga visuella systemet, Purves Neuroscience är ett bra exempel, vilken utgåva som helst är bra:

Purves, D., Augustine, G. J., Fitzpatrick, D., Hall, W. C., LaMantia, A. S., McNamara, J. O., & White, L. E. (2014). Neurovetenskap, 2008. De Boeck, Sinauer, Sunderland, Mass.


Abstrakt

I den föreliggande studien utvecklades ett maskinvisionsbaserat, online-sorteringssystem, vars syfte var att sortera dadelfrukter (Berhee CV.) baserat på olika mognadsstadier, nämligen Khalal, Rotab och Tamar för att möta konsumenternas krav. Systemet består av en transportenhet, belysnings- och infångningsenhet samt sorteringsenhet. Fysiska och mekaniska egenskaper extraherades från de tillhandahållna proverna och detektionsalgoritmen utformades därefter. Ett index baserat på färgegenskaper definierades för att detektera datumprover. Dadelfrukter matades på ett löpande band i rad. När de var i mitten av kamerans synfält togs en ögonblicksbild, bilden bearbetades omedelbart och datumets mognadsstadium bestämdes. När datumet passerade sensorn, placerad vid änden av transportbandet, sändes en signal till gränssnittskretsen och ett lämpligt ställdon, som drivs av en stegmotor, aktiverades, vilket ledde datumet mot en lämplig port. För validering av föreslagna systemprestanda sorterades hela prover återigen visuellt av experter. Detektionshastigheten för systemet för Tamar och Khalal var tillfredsställande. Även om detektionshastigheten var otillräcklig för Rotab-steget fanns det ingen signifikant skillnad mellan systemnoggrannheten och den som experterna fick. Bildbehandlingssystemets hastighet var 0,34 s. Systemkapaciteten var 15,45 kg/h.


Skillnaden mellan datorseende och mänsklig syn

Skillnaden mellan datorseende och mänsklig syn. Vad är skillnaden mellan maskininlärning och datorseende? Sådana system kan hjälpa datorer att lära sig och vidta åtgärder baserat datorseende tar bilder och videor som input och ger information som storlek, form och färg som utdata.

Anpassa bildbehandlingsalgoritmer och grundsanning genom aktivt lärande. Datorseendesystemet använder en bildbehandlingsalgoritm för att simulera mänsklig syn. Datorseende är det datavetenskapliga området som fokuserar på att replikera delar av komplexiteten i det mänskliga synsystemet och möjliggöra datorer tidiga experiment inom datorseende som startade på 1950-talet och det började användas kommersiellt för att skilja mellan maskinskriven och handskriven text. Med djupt lärande, många nya tillämpningar av. Komplexiteten i mänskligt och datorseende.

SAYPOINT.NET: Känn din dators operativsystem och applikation . från 4.bp.blogspot.com Vad är skillnaden mellan maskininlärning och datorseende? Datorseende är datavetenskapens område som fokuserar på att replikera delar av komplexiteten i det mänskliga synsystemet och möjliggöra datorer tidiga experiment inom datorseende som startade på 1950-talet och det användes först kommersiellt för att skilja mellan maskinskriven och handskriven text. Exempel på datorseende och algoritmer. Och detta kan göras av en människa med hjälp av den dedikerade programvaran (för att bara nämna. Vad är skillnaden mellan bildbehandling och datorseende?

Och det är det enda vanliga det betyder att minst en transformation tillämpas på en indatafil.

Datorseende beskriver maskinernas förmåga att bearbeta och förstå visuella data Genom att jämföra datorseende och mänskligt syn, finner vi att gapet mellan de två måste åtgärdas med hjälp av maskininlärning, har forskare från djupinlärning från olika tyska organisationer och universitet arbetat med att ta itu med klyftan mellan datorseende och mänsklig syn. Välkommen till kursen djupinlärning för datorseende! Computer vision (cv) gör det möjligt för datorer att se och förstå digitala bilder, som fotografier eller videor. Med djupt lärande, många nya tillämpningar av. Båda dessa discipliner avser bilder. Resursperson är dr.g.r.sinha professor, elektronik och. Låt mig göra en analogi. Datorseende är ett av de hetaste områdena inom datavetenskap och forskning om artificiell intelligens, men det kan ännu inte konkurrera med kraften i det mänskliga ögat. Datorer tränas med hjälp av massor av bilder/videor och algoritmer/modeller byggs. Datorseende är en av de viktigaste punkterna i bilindustrins autonoma fordonstävling. Komplexiteten i mänskligt och datorseende. Om du är professor gör slutprovet regler, för varje.

Datorseende försöker göra vad en mänsklig hjärna gör med näthinnan, det inkluderar att förstå och förutsäga den visuella input. Denna skillnad gör datorseende överföring mycket snabbare än mänsklig syn, och är en av anledningarna till att i framtiden maverick, och alla andra och en sista, trippy skillnad: Till exempel, om målet är att förbättra. Datorseende är datavetenskapens område som fokuserar på att replikera delar av komplexiteten i det mänskliga synsystemet och möjliggöra datorer tidiga experiment inom datorseende som startade på 1950-talet och det användes först kommersiellt för att skilja mellan maskinskriven och handskriven text. Men i sin uppsats påpekar forskarna att de flesta tidigare tester på igenkänningsluckor i neurala nätverk är baserade på.

Vad är skillnaden mellan mänskliga ögon och datorseende? från i0.wp.com Klassiskt sett använde många datorseendealgoritmer bildbehandling och maskininlärning eller ibland andra metoder (t.ex. variationsmetoder. Och det är det enda vanliga det betyder att minst en transformation tillämpas på en indatafil. Datorseende är om att göra det möjligt för datorer att se, uppfatta och förstå omvärlden Detta uppnås genom en kombination av hårdvara och mjukvara Vad är skillnaden mellan bildbehandling och datorseende?

Även om datorseende idag har utvecklats mycket med algoritmer för objektdetektering.

Datorseende beskriver maskiners förmåga att bearbeta och förstå visuella data. Automatisera den typ av uppgifter som människan på samma sätt, datorseende kommer i förgrunden i 'smarta städer' där det används för att lösa trafik- och brottsfrågor. Det verkar ansikten när de inte riktigt finns där. datorseende system kan tränas datorseende uppgifter inkluderar metoder för att förvärva, bearbeta, analysera och förstå digitala bilder, och extrahera numeriska eller symboliska. Vad är skillnaden mellan datorseende och mänsklig syn? Vad är skillnaden mellan bildbehandling och datorseende? Tidigare experiment visar en stor skillnad mellan bildigenkänningsgapet hos människor och djupa neurala nätverk. Låt mig göra en analogi. Det verkar ansikten när de inte riktigt är där. datorseende system kan tränas för att se mänskliga ansikten men de har ingenting som samma inbyggda fördomar för att se dem när de kanske eller kanske inte ens är där. Den mänskliga hjärnan är djupt förankrad för syn, i en utsträckning som inte är sant för tillfället inom datorseendeteknologi. Computer vision (cv) gör det möjligt för datorer att se och förstå digitala bilder, som fotografier eller videor. Med djup inlärning, många nya tillämpningar av. Vidare diskuterar vi olika konceptuella och grundläggande nivåer av datorseende, inklusive frågor om skillnaden mellan datorseende och mänsklig syn, och. Mesopisk syn hänvisar till en mellannivå mellan de två.

Vad är skillnaden mellan datorseende och mänsklig syn? Om du är professor gör slutprovet regler, för varje. Låt oss först diskutera hur digitalkameror fångar färginformation från bilder. Tidigare experiment visar en stor skillnad mellan bildigenkänningsgapet hos människor och djupa neurala nätverk. Anpassa bildbehandlingsalgoritmer och grundsanning genom aktivt lärande.

Skillnaden mellan datorseende och bildbehandling. från addepto.com Vad är skillnaden mellan bildbehandling och datorseende? Tidigare experiment visar en stor skillnad mellan bildigenkänningsgapet hos människor och djupa neurala nätverk. En förståelse för människosyn också. Här packar vi upp skillnaderna mellan de två mänskliga inspektörerna är helt enkelt för riskabla för sådana detaljerade inspektioner och när man jämför mänskliga begränsningar med en dators kapacitet. Båda dessa discipliner avser bilder.

En förståelse för människosyn också.

Det är där datorseende kommer in. Människans syn är extremt känslig för andra mänskliga ansikten. Datorseende och den digitala humaniora: Låt mig göra en analogi. Computer vision handlar om att göra det möjligt för datorer att se, uppfatta och förstå omvärlden. Ett webbseminarium anordnat av avdelningen för bca, k.s.rangasamy college of arts and science. Datorseendesystem som en digitalkamera eller webbkamera innehåller en lins som fokuserar ljus på en sensorisk yta gjord av dopat halvledarmaterial som är känsligt för olika våglängder och ljusintensiteter. Dessa system använder kameror och. Resursperson är dr.g.r.sinha professor, elektronik och. Den försöker efterlikna mänsklig vision genom att känna igen objekt i fotografier och sedan frigöra information från. Anpassa bildbehandlingsalgoritmer och grundsanning genom aktivt lärande. Maskininlärning är vetenskapen om att få datorer att lära sig och agera som människor genom att mata data och exempel på cnn i datorseende är ansiktsigenkänning, bildklassificering etc. Detta uppnås genom en kombination av hårdvara och mjukvara.

I den centrala delen av näthinnan finns ett område som kallas fovea, som innehåller det mänskliga ögat är mycket känsligt för färgskillnader, särskilt när dessa färger observeras i en kontrollerad miljö (vanligtvis ett ljusskåp. Det verkar ansikten när de är inte riktigt där. datorseendesystem kan tränas för att se mänskliga ansikten men de har ingenting som samma inbyggda fördomar för att se dem när de kanske eller inte ens finns där. Till exempel om målet är att förbättra. Vad är skillnaden mellan bildbehandling och datorseende? Maskininlärning är vetenskapen om att få datorer att lära sig och agera som människor genom att mata data och exempel på cnn i datorseende är ansiktsigenkänning, bildklassificering etc.

Källa: www.researchgate.net

Vad är skillnaden mellan datorseende och mänsklig syn? Till exempel, om målet är att förbättra. Hur fungerar datorseende? Här packar vi upp skillnaderna mellan de två mänskliga inspektörerna är helt enkelt för riskabla för sådana detaljerade inspektioner och när du jämför mänskliga begränsningar med en dators kapacitet. Den försöker efterlikna mänsklig vision genom att känna igen objekt i fotografier och sedan frigöra information från.

Hur fungerar datorseende? Datorseende och digital humaniora: Datorseende gör det möjligt för bilar att hantera förhållandet mellan bilen och. Låt oss först diskutera hur digitalkameror fångar färginformation från bilder. Datorer tränas med hjälp av massor av bilder/videor och algoritmer/modeller byggs.

Källa: www.researchgate.net

Vad är skillnaden mellan bildbehandling och datorseende? Vad är skillnaden mellan datorseende och mänsklig syn? Det verkar ansikten när de inte riktigt är där. datorseende system kan tränas för att se mänskliga ansikten men de har ingenting som samma inbyggda fördomar för att se dem när de kanske eller kanske inte ens är där. Den försöker efterlikna mänsklig vision genom att känna igen objekt i fotografier och sedan frigöra information från. Detta kräver digitalkamerans sensor.

Att automatisera den typ av uppgifter som människan på samma sätt, datorseende kommer i förgrunden i 'smarta städer' där det används för att lösa trafik- och brottsproblem. Anpassa bildbehandlingsalgoritmer och grundsanning genom aktivt lärande. Faktum är att datorseende överträffar människans syn i många tillämpningar som mönsterigenkänning. Vad är skillnaden mellan datorseende och mänsklig syn? Biological and computer vision, en bok av professor Gabriel Kreiman vid Harvard Medical University, ger en tillgänglig redogörelse för hur människors kreimans bok hjälper till att förstå skillnaderna mellan biologisk och datorseende.

Datorseendesystem som en digitalkamera eller webbkamera innehåller en lins som fokuserar ljus på en sensorisk yta gjord av dopat halvledarmaterial som är känsligt för olika våglängder och ljusintensiteter.

Datorseende är en av de viktigaste punkterna i bilindustrins autonoma fordonstävling.

Tidigare experiment visar en stor skillnad mellan bildigenkänningsgapet hos människor och djupa neurala nätverk.

Källa: cdn.slidesharecdn.com

Klassiskt sett använde många datorseendealgoritmer bildbehandling och maskininlärning eller ibland andra metoder (t.ex. variationsmetoder.

Källa: inteng-storage.s3.amazonaws.com

Både datorseende och maskinseende använder bildinsamling och analys för att utföra uppgifter med hastighet och precision som mänskliga ögon inte kan matcha.


Computer Vision vs Machine Learning Global trend – senaste 5 åren

Som sagt tidigare är maskininlärning en mycket mogen och allmänt implementerad teknik jämfört med datorseende. Detta innebär också att fler människor är medvetna om användningsfall och tillämpningar av maskininlärningsteknik än datorseende. Detsamma härleds i diagrammet nedan som belyser de tidigare trenderna för datorseende vs maskininlärningssökningar på Googles sökmotor.

Olika datorseendeapplikationer som använder maskininlärningsmodeller

Idag används maskininlärning och datorseendeteknik ofta i kombination för att skapa starka system och algoritmer som kan ge snabba och exakta resultat. Support Vector Machine (SVM), Neural Networks (NN) och Probabilistic grafiska modeller är några exempel på maskininlärningsmodeller för datorseendeapplikationer. Support vector machine är en övervakad klassificeringsmetod som använder maskininlärningsmodeller för att observera, analysera och bearbeta datamängder. På liknande sätt inkluderar Neural Network-metoden skiktade nätverk av sammankopplade bearbetningsnoder. Den avancerade versionen av Neural Networks (Convolution Neural Network) används specifikt i processerna för bildigenkänning och klassificering.

Nedan kommer vi att titta på några datorseendeapplikationer som använder maskininlärningsmodeller

Bildbehandling involverade att manipulera eller transformera bilddata för att antingen förbättra bildens kvalitet eller identifiera nödvändig information från den. Området bildbehandling har avancerat avsevärt och involverar idag användningen av komplex maskininlärning och datorseendealgoritmer som möjliggör snabb och exakt bearbetning av stora datamängder för identifiering av dolda mönster. AI-bildbehandlingstekniken används i olika branscher, inklusive fjärranalys, jordbruk, 3D-kartläggning, skogsbruk, vattenförvaltning och andra.

Några av funktionerna i AI-bildbehandling inkluderar

Identifiera objekt och mönster

Med hjälp av maskininlärning och datorseendealgoritm kan AI-bildbehandlingstekniken identifiera mönster och föremål av intresse, som annars är oigenkännliga för blotta ögat.

Bildåterställning

Bildåterställningsfunktionalitet är tänkt att förbättra bildens kvalitet genom transformationstekniker för objektidentifiering

Bildtaggning och skapande av databas

AI-bildbehandling kan också användas för att tagga bilder för att underlätta utvecklingen av en datauppsättning för enkel hämtning och användning i ett senare skede

Analysera och ändra bilder

Automatiskt mäta, analysera och räkna bildobjekt genom fördefinierade regler

AI-bildbehandlingstjänster för företag och företag

Idag har AI bildbehandlingsteknik blivit ovärderlig för branschöverskridande, både privata och offentliga. Eftersom AI-bildbehandlingstekniker kan användas för att identifiera mönster som annars inte upptäcks med blotta ögat, är det allmänt implementerat inom medicinsk, gruvdrift, petroleum, säkerhet och andra industrier.

Några av de industrier som i hög grad är beroende av AI-bildbehandling inkluderar

  • Livsvetenskaplig forskning
  • Programvara för planering
  • Detaljhandeln
  • Lantbruk
  • Tillverkning och montering
  • Företagsresurs
  • Radiologi
  • Forensics
  • Drift och logistik
  • Övervakning och övervakning
  1. AI-driven programvara för drönare

AI-driven programvara för drönare är en annan högnyttig datorvisionsapplikation som drivs av maskininlärningsmodeller. AI-drönarprogramvara är en robust och kraftfull teknologi med storskalig tillämpning i olika branscher från flygkartläggning, till modellering och analys.

Tillämpningar av AI-drönare i den verkliga världen

AI-drönare har snabbt gjort intåg i olika branscher och automatiserat de äldre systemen för bättre effektivitet och precision. Datorvisionstekniken som drivs av robusta maskininlärningsalgoritmer gör det möjligt för programvaran att observera, bearbeta, analysera och tolka drönarbilder i realtid för att identifiera och extrahera den information som krävs.

AI-drönare som drivs av datorseende och maskininlärningsteknik kan samla högkvalitativa bilder, som sedan bearbetas av AI-driven programvara. Denna bildupptagning och bearbetning i nästan realtid gör det möjligt för företag över branscher att förbättra sin operativa prestanda och öka sin produktivitet. Dessa AI-drönare med programvaran är perfekta verktyg för att effektivisera verksamheten inom olika områden, inklusive jordbruk, terrängkartläggning och andra.

Boskapsskötsel

Boskapsskötsel är en omständlig och resursextensiv bransch som kräver hög insats från lantbrukare/odlare. Men avancerade AI-drönare med hjälp av kraftfull bearbetningsprogramvara kan hjälpa till att effektivisera processerna som är involverade i branschen. Med AI-drönare är det enklare än någonsin att räkna boskap och andra boskap i realtid, även från avlägsna platser.

Tekniken har hjälpt bönder att avsevärt förbättra sin operativa effektivitet, samt sänka kostnaderna för att sköta gårdarna. Tekniken används också för att identifiera ohälsosamma djur och därigenom vidta åtgärder i tid för att undvika ytterligare skador på friska djur.

Terrängkartläggning

Förutom boskapshantering har AI-drönare också gjort betydande inbrytningar i anläggningsprojekt. Idag används AI-drönare överdrivet över olika anläggningsprojekt för snabbare och exakt terrängkartläggning, vilket är en förutsättning för projekt.

AI-drönare är utrustade med kraftfulla sensorer (LiDAR) och navigationssystem för att övervaka önskad terräng och samla in nödvändig data. Data bearbetas sedan med hjälp av datorseende och maskininlärningsmodeller för att skapa 3D-modeller.

Precisionsjordbruk

Precisionsjordbruk är ännu en avancerad tillämpning av AI-drönare. Jordbruksindustrin är en av de mest kritiska sektorerna för vår överlevnad. Sektorn har dock ställts inför olika problem på grund av ineffektiva processer och äldre system. För att göra det värre gör den snabba ökningen av världens befolkning det svårt för den traditionella jordbruksindustrin att hålla jämna steg med efterfrågan på mat.

AI-drönare har de senaste åren blivit ett oumbärligt verktyg för lantbrukssektorn, där tekniken används för att automatisera olika processer för ökad effektivitet, högre produktivitet och lägre kostnader. Tekniken används idag för planering av grödor, skörd, markövervakning, boskapsskötsel, växthälsoövervakning och diverse andra uppgifter. AI-drönare med kraftfulla bildsystem används för att samla in realtidsvisuell data över stora odlade områden, som sedan bearbetas med hjälp av datorseende och maskininlärningsbaserade algoritmer. Detta möjliggör dataanalys och bearbetning i realtid för jordbrukare, förbättrar effektiviteten och produktiviteten samtidigt som kostnaderna för praktiken sänks.

Bildsegmentering är nästa evolutionära steg av bildbehandlingsteknik, driven av datorseende. Tekniken förändrar redan branschen och banar väg för en högteknologisk framtid. Tekniken hjälper också det tekniska arbetet att experimentera i mer utmanande branscher, vilket möjliggör saker som en gång ansågs vara mirakel.

Idag används bildsegmenteringstekniken redan i olika futuristiska tillämpningar, inklusive autonoma fordon, robotar, drönare, etc. Autonoma bilar är för en gångs skull den mest realistiska möjligheten för bildsegmentering. Tekniken har redan mognat avsevärt och har testats noggrant av flera företag. När det väl lanserats för allmänheten skulle detta avsevärt förändra människors sätt att pendla.

Slutligen är bildkommentarer ytterligare ett framsteg och mycket efterfrågad tillämpning av datorseende med maskininlärning. Algoritmerna för datorseende och maskininlärning gör det möjligt för bildkommentarer att visualisera, bearbeta, analysera och segmentera olika objekt i visuella data (videor och bilder). Detta hjälper sedan användaren att snabbt och exakt kommentera bilder i stor skala.

Bildkommentarer är också en mycket användbar teknik som används för att träna AI och maskininlärningsalgoritmer. Detta förbättrar sedan noggrannheten i mönsterigenkänningen av algoritmerna och hjälper därmed till att förbättra kvaliteten på resultaten genom maskininlärning eller AI-algoritmer.

Några vanliga typer av bildkommentarer som används inom industrin idag inkluderar

  • Landmarkering
  • Begränsande låda
  • 3D kubform
  • Polygonanteckning
  • Semantisk segmentering

Maskinseende funktioner

Machine vision-system utför uppgifter som kan organiseras kring fyra grundläggande kategorier eller funktioner, som är:

Mätfunktioner görs genom jämförelse av en registrerad dimension från en digital bild mot en standardventil för att fastställa en tolerans eller för att fastställa om det observerade värdet av dimensionen ligger inom acceptabla toleransnivåer som krävs i designspecifikationen för den delen.

Räknefunktioner används för att fastställa om rätt kvantitet produkt finns på plats eller om rätt antal komponenter eller element i en design har producerats. Som ett exempel kan maskinseende användas för att avgöra om ett sexpack med läsk som kommer från en produktionslinje på en tappningsanläggning har sex burkar eller flaskor, eller om en eller flera saknas. Vid en tillverkningsanläggning kan maskinseende användas för att inspektera flänsar som har genomgått en automatiserad borroperation för att avgöra om rätt antal hål har borrats i varje fläns.

Avkodningsfunktioner används för att avkoda eller läsa endimensionella och tvådimensionella symbologier som används för att unikt tagga produkter, såsom linjära streckkoder, staplade symbologier, datamatriskoder, QR-koder eller OCR-teckensnitt (Optical Character Recognition). Denna funktionella förmåga gör det möjligt att registrera historiska data om en produktionsprocess så att en post är tillgänglig för en dels produktion. Det kan också möjliggöra automatisering av produktsortering och tjäna till att validera att rätt artikel kommer genom processen vid rätt tidpunkt.

Platsfunktioner handlar om att fastställa position och inriktning för en del i en process. Denna typ av kapacitet är värdefull i automatiserade monteringsoperationer, eftersom den kan användas för att verifiera att den komponent som behövs är på rätt plats och är korrekt inriktad inom tillåtna toleranser, för att nästa steg i monteringsprocessen ska inträffa. Machine vision-system kan också användas för att identifiera en specifik del eller komponent genom att lokalisera ett unikt mönster eller särdrag hos den delen, och på så sätt säkerställa att föremålet som behövs inte bara är i rätt position utan att det är rätt föremål och inte något annat av liknande utseende.

Periodisk kalibrering av maskinseendesystem bör ske precis som med andra typer av mätutrustning.


Du har säkert hört talas om maskininlärning vid det här laget, men har du hört termen maskinseende?

Även om de verkar lika, betyder dessa termer faktiskt helt olika saker. De kan dock implementeras tillsammans för maximal effektivitet!

Maskininlärning

Maskininlärning är programmeringsteknik för att kunna anpassa sig på egen hand.

Det finns flera tekniker och strategier, men i slutändan kan datorn använda historisk data medan den fungerar.

Maskininlärning går tillsammans med artificiell intelligens och används ofta i modern tillverkning.

Machine Vision

Denna teknik stöder artificiell intelligens och maskininlärning.

Readwrite definierade det genom att säga, "Machine vision förenar maskininlärning i en uppsättning verktyg som ger maskinvara på konsument- och kommersiell nivå oöverträffade förmågor att observera och tolka sin miljö."

När maskiner korrekt kan observera området runt dem kan de bli ännu mer effektiva och värdefulla.

Arbetar tillsammans

Så hur kan dessa två tekniker fungera tillsammans?

Enligt Readwrite, "Machine vision gör sensorer i hela IoT ännu mer kraftfulla och användbara. Istället för att tillhandahålla rådata levererar sensorer en nivå av tolkning och abstraktion som kan användas i beslutsfattande eller ytterligare automatisering."

Maskinseende kan användas med sensorer, cobots och andra IoT-tekniker.

Det kan också minska avfallet! Precis som annan teknik kan maskinseende frigöra värdefull tid för anställda genom att utföra repetitiva, tidskrävande uppgifter.

Det ska bli spännande att se hur denna teknik utvecklas och växer i framtiden!


Avancera med Machine Vision

Du kanske är mycket bekant med området "Machine Learning", men hur är det med "Machine Vision"? Vad tänker du på när du först hörde talas om det? Som illustreras av orden är detta "ögon" på en maskin som kan visualisera objekt som dyker upp framför den. Denna teknik kommer med ett system som använder digital ingång som fångas av en kamera för att avgöra nästa åtgärd. Machine vision har bidragit avsevärt till industriell automation och tillverkning, främst genom att utföra en automatiserad inspektion som en del av kvalitetskontrollprocedurerna. Det har faktiskt använts i verklig drift sedan 1950-talet och började få dragkraft inom branschen mellan 1980 och 1990-talet.

Låt oss först titta på ett enkelt exempel på ett inspektionssystem på fyllnadsnivå på ett bryggeri för att förstå tekniken bättre.

Inspektionssensorn upptäcker närvaron av en ölflaska som passerar genom den, vilket triggar visionsystemet att ljusa upp det specifika området och ta en bild av flaskan. Frame grabber (en digitaliseringstjänst) översätter bilden som tas till digital utgång. Nästa steg följs av att den digitala filen lagras i minnet för att analyseras av systemmjukvaran. I slutändan görs en direkt jämförelse mellan filen och förutbestämda kriterier för att identifiera defekter. Om en felaktigt fylld flaska upptäcks, levereras ett misslyckat svar som signalerar en avledare att avvisa flaskan. Operatören kan också se kasserad flaska och realtidsdata på displayen.

Figur 1: Exempel på inspektion av flaskfyllnadsnivå

Det här exemplet visar användbarheten av maskinseende för att automatisera den dagliga inspektionsuppgiften som utförs av arbetare, vilket ytterligare höjer den dagliga produktiviteten och ger betydande skillnader i operativ vinst. Ett sådant system kunde dock endast realiseras genom kombinationen av mjukvara och hårdvara, och den typ av utrustning som behövs i varje visionsystem skulle ställas under olika krav. Dessa typiska komponenter som installeras inkluderar:

  • Sensorer
  • Ramgripare
  • Kameror
  • Belysning
  • Dator och mjukvara
  • Utgångsskärm eller relevanta mekaniska komponenter

Dessutom finns det för närvarande tre kategorier av mätningar för maskinseendesystemet:

  • 1D Vision System: Istället för att titta på en hel bild på en gång analyserar 1D Vision en digital signal en rad i taget. Denna teknik upptäcker vanligtvis defekter i material som tillverkas i en kontinuerlig process, såsom papper, kartong och plast.
  • 2D Vision System: Mest involverade inspektioner som kräver en rad mätningar såsom area, omkrets, form, upplösning, gravitation etc.
  • 3D Vision System: Består av flera kameror eller en eller flera laserförskjutningssensorer. Det senare möjliggör mätning av volym, form, ytkvalitet och även 3D-formmatchning.

Användningsområden och fördelar

Genom åren har maskinseende integrerats med teknologier som maskininlärning och djupinlärning för att bättre utnyttja användbarheten av data för att förbättra en maskins autonoma beteende vid möten med variationer. The figure below shows vivid examples of enhancing machine vision with artificial intelligence in the manufacturing and construction industry.


Figure 2: Examples of integration between machine vision and artificial intelligence

These examples show how artificial intelligence can lift the use of machine vision onto another level. Up until today, machine vision remains to have the highest coverage in industrial application due to the ease of use and multiple direct advantages offered to manufacturers, with the main ones listed as below.

  • Enhance product quality: Manufacturer can replace sample testing with 100% quality checks done via a camera system. Every batch of products can be reliably checked for flaws during the production process without any interruption.
  • Cut production cost: Through detailed visual inspection, defective parts are removed from the production process since the start. These faulty products do not proceed to the upcoming manufacturing stages and contribute to costs. Also, materials cost is saved by re-introducing them back to the production process at later stages. The system may also ‘self-learn’ to recognise recurrent defects. Such statistical information and behaviour would be absorbed into the system to understand the source of problems, further improving the system’s performance.
  • Improve the efficiency of production: Many products are still assembled manually, and machine vision integrated system can replace human labour. Workers could be allocated to other stages of production that require more workforce and human supervision. Moreover, machine vision works under excellent precision and speed for a long time, overcoming human’s disadvantage of feeling fatigue.
  • Error proofing: Human eye has its limitation in inspecting complex applications. The assistance on machine vision significantly brings downs the risk of misassembled products. Its system equipped with the right imaging specifications and software can quickly identify details that are hindered by the human eye.

Moving forward with machine vision

In the coming years, the global machine vision market is predicted to grow from USD 9.6 billion in 2020 to USD 13.0 billion by 2025, at a CAGR of 6.1% during the forecast period. This forecast is attributed to the growing demand for vision-guided robotic system and increasing application in pharmaceutical and food packaging industry in the wake of COVID-19. The COVID-19 pandemic has led manufacturers to realise the importance of automation in manufacturing that largely reduces human intervention involved in the process.

It is also notable that APAC countries such as China, South Korea and Japan are expected to hold major market share as they own some of the most extensive manufacturing facilities and autonomous manufacturing. It shall be a call for Malaysia to grab ample growth opportunities within the region by increasing the use of machine vision in the manufacturing industry. The fact that manufacturing has been contributing to the 2nd largest share in Malaysia’s GDP over the years shall build us a strong foundation to further apply this technology in scaling up the sector. Higher usage of machine vision would then drive down the capital cost required to acquire these software and hardware equipment tagged with considerable prices in the market. Regional factors, the unpredicted resurgence of COVID-19 and long-term benefits should urge Malaysian manufacturers to elevate its adoption level in machine vision before losing its competitive edge globally in producing electrical, electronic, rubber, chemical products etc.

Despite the positive outlook on market forecast, multiple challenges lie ahead on better and smarter usage of machine vision technology to unleash its vast potential. Development of technology has to keep in pace with human’s increasing demand over time, or even one step ahead. First, there are still uncertainties about the application of deep learning in machine vision, which uses convolutional neural networks (CNNs) to perform classification tasks, by learning from a set of training images in improving its identifying characteristics. Although processor and tool resources are considered sufficient, the number of available training images are still limited.

Next, the adoption level of machine vision in the non-industrial application remains at the infancy stage. Areas like driverless cars, autonomous farming, guided surgery and other non-industrial uses require more significant input of development and validation in ensuring its practicability to the market. These could be a vital part for the future growth of machine vision, instead of placing sole focus on the manufacturing industry that rides on the right track. Other than that, there are also challenges when it comes to the integration of 3D imaging for specific applications. Not all of the 3D machine vision applications are “ready for prime time”. For example, most 3D systems are capable of picking homogeneous (all the same) objects but picking heterogeneous and unknown objects possesses a challenge for 3D imaging.

Moreover, performing 3D imaging to reconstruct surface or object for measurement and differentiation purposes can be quite challenging at the scale of production. This is because a high volume of images is required to completely model and analyse the part. It is noted that there are also challenges in other areas such as embedded vision and robotics that were not laid out in this article to prevent over-enlarging the scope of discussion.

In conclusion, machine vision technology is leading its way into applications inside and outside of factory settings, gearing towards the path of Industry 4.0. It is a capability instead of an industry that can be integrated into various processes and technologies for greater convenience and business efficiency. We can expect to witness greater innovation and breakthrough in machine vision through the evolvement of artificial intelligence demonstrated over the years. In addition, the low possibility of social distancing measurements ending in near-term gives rise to a unique opportunity for machine vision in meeting business demands with reduced labour.

Written by Lim Khey Jian, Intern at 27 Advisory. Currently pursuing his degree in Chemical Engineering at The University of Manchester. He takes problems and difficulties as opportunities to grow. He enjoys badminton, football and books related to governance, economics and personal development and aims to contribute to society in any way possible. He believes that Malaysia has a lot of potentials to grow as a country and he is always ready to play his part as the nation moves forward.

Having more than 27 years in business, 27 Group is able to provide you with access to investors for competitive funding needs while providing better ways to operate your business through financial and corporate advisory. We are the only 100% Malaysian-owned local consulting firm that is fast, flexible and focused with unique expertise that blends of local socio-economic policy setting, engineering built assets globally and detailed in financial analysis.

We do project development integration to improve project returns and are committed to providing a sustainable environment for a better tomorrow. Our delivery model blends values important to humanity into business strategy through socio-economic transformation modules and we are passionate about building opportunities for the next generation to achieve their highest potential.

#rebuildinghumanity is 27 Group’s vision to collectively rebuild our nation through assets we build (eg. infrastructure, real estate, hospitals) and natural capital (gas resources, plantations, human talent) using innovative and sustainable methodologies.


Where is Machine learning used?

The use of machine learning systems happens all around us and is a mainstay of modern internet.

Machine learning systems serve to recommend a product you want to buy next on Amazon or a video you want to watch on Netflix.

With each Google search, several machine learning systems work together, ranging from understanding the language in which you&rsquore searching to tailoring your results so that « bass » fishing enthusiasts are not swamped with guitar results. Likewise, Gmail&rsquos spam and phishing recognition systems use auto-learning models to keep spam out of your inbox.

Among the most visible manifestations of the power of machine learning are virtual assistants, including Amazon&rsquos Alexa, Apple&rsquos Siri, Microsoft Cortana, and Google Assistant.

All of them strongly depend on machine learning in order to sustain their speech recognition as well as their skills to understand natural language, with an immense need for a corpus to answer questions.

In addition to these highly noticeable manifestations of machine learning, systems are starting to be used in almost every industry. Examples of such uses include : facial recognition for surveillance in countries such as China computer vision for driverless cars, drones and delivery robots, speech and language recognition and synthesis for chatbots and service robots providing assistance to radiologists to detect tumors with X-rays, Predictive maintenance of infrastructure through data analysis of IoT sensor data guiding researchers to identify genetic sequences linked to diseases and identifying molecules that could lead to more effective drugs in healthcare computer vision support that makes the Amazon Go supermarket possible without a checkout enabling reasonably accurate transcription and translation of speeches for business meetings and the list is endless.


Machine Vision 101

Machine vision uses sensors (cameras), processing hardware and software algorithms to automate complex or mundane visual inspection tasks and precisely guide handling equipment during product assembly. Applications include Positioning, Identification, Verification, Measurement, and Flaw Detection.

A machine vision system will work tirelessly performing 100% online inspection, resulting in improved product quality, higher yields and lower production costs. Consistent product appearance and quality drives customer satisfaction and ultimately market share.

A machine vision system consists of several critical components, from the sensor (camera) that captures a picture for inspection, to the processing engine itself (vision appliance) that renders and communicates the result. For any machine vision system to work reliably and generate repeatable results, it is important to understand how these crticial components interact.

The following sections will provide you with an introduction to lighting, staging, optics and cameras, all critical components of a successful machine vision solution. Additional help on these topics is available from your distributor or integrator, from IPD, and from vendors of lighting and lenses

Lighting Staging Lenses Cameras

Ansökningar

Industrial applications of Machine Vision include:

Lighting

The human eye can see well over a wide range of lighting conditions, but a machine vision system is not as capable. You must therefore carefully light the part being inspected so that the machine vision system can clearly 'see' them.

The light must be regulated and constant so that the light changes seen by the machine vision system are due to changes in the parts being inspected and not changes in the light source.

You will want to select lighting that 'amplifies' the elements of the part that you want to inspect and 'attenuates' elements that you don't want to inspect. In the left picture, poor lighting makes it difficult to read the letters on this part. In the right picture, the lighting has been selected to clearly show the lettering.

Images courtesy of NER / RVSI, Inc.

Proper lighting makes inspection faster and more accurate. Poor lighting is a major cause of failure in machine vision inspection systems.

In general, the available or ambient light is poor lighting and will not work. For example, the overhead lights in a factory can burn out, dim or be blocked, and these changes might be interpreted as part failures by the machine vision system.

Selecting the proper lighting requires some knowledge and experience. Our distributors and lighting vendors will be able to do an analysis of the parts you want to inspect and recommend proper lighting.

Recommended Lighting Vendors

Teledyne DALSA works with the following lighting vendors:

Advanced Illumination
(www.advancedillumination.com)
24 Peavine Drive
Rochester, VT 05767
USA
802-767-3830 x221
CCS America
(www.ccsamerica.com)
CCS America, Inc.
48 Weston St.
Waltham, MA 02453
USA
781-899-2494
Metaphase Technologies
( www.metaphase-tech.com )
3580 Progress Drive
Bensalem, PA 19020
USA
215-639-8699
ProPhotonix Limited
( www.prophotonix.com )
32 Hampshire Road
Salem, NH 03870
USA
800-472-4633
Smart Vision Lights
(www.smartvisionlights.com)
2359 Holton Road
Muskegon, MI 49445
USA
231-722-1199

Machine Vision Lighting Techniques

Staging

Staging usually is mechanical. It also usually includes a Part-in-Place sensor that tells the machine vision system when a part is in front of the camera. This sensor is usually a simple light source and photoelectric detector, for example

Staging, sometimes called fixturing, holds the part to be inspected at a precise location in front of the camera for a Vision Appliance™ to 'see'. Staging is required for three reasons:

  1. To ensure that the surface of the part that you want to inspect is facing the camera. In some cases the 'parts' may be rotated to inspect multiple surfaces.
  2. To hold the part still for the brief moment required for the camera to take a picture of the part. If the part moves too much while the picture is taken, the image may blurr. In some cases the parts move so slowly that they do not need to be held still for a good picture. In other cases a 'détente' or other mechanism holds the part still for a brief moment. Generally, the motion of the part is 'frozen' by turning the light on very briefly or by using a high-speed electronic shutter, standard on the ipd recommended cameras.
  3. To speed up the processing by putting the part in a location known to the Vision Appliance. All machine vision systems must first search to find the part in the image, and this takes time. If you can arrange the staging to always put the part in about the same location, then the vision system 'knows' where the part is and can find it much more quickly.

Optics and Lenses

The lens gathers the light reflected (or transmitted) from the part being inspected, and forms an image in the camera sensor. The proper lens allows you to see the field-of-view you want and to place the camera at a convenient working distance from the part.

To pick the proper lens you will first need to know the field-of-view (FOV) and the working distance. The FOV is the size of the area you want to capture.

Here is a typical example: If the part to be inspected is 4" wide and 2" high, you would need a FOV that is slightly larger than 4", assuming your staging can position the part within this FOV. In specifying the FOV you have to also consider the camera's "aspect ratio" - the ratio of the width to height view. The cameras used with Vision Appliances™ have a 4:3 aspect ratio. In the previous example, the 4" x 2" part size would fit in a 4:3 aspect ratio, but a 4" x 3.5" part would require a larger FOV to be entirely seen.

The working distance is approximately the distance from the front of the camera to the part being inspected. A more exact definition takes into account the structure of the lens.

From the FOV and working distance and the camera specifications, the focal length of the lens can be estimated. The focal length is a common way to specify lenses and is, in theory, the distance behind the lens where light rays 'from infinity' (parallel light rays) are brought to a focus. Common focal lengths for lenses in machine vision are 12 mm, 16 mm, 25 mm, 35 mm and 55 mm. When the calculations are done, the estimated focal length will probably not exactly match any of these common values. We typically pick a focal length that is close and then adjust the working distance to get the desired FOV.

There are other important specifications for lenses, such as resolution (image detail - depends on the camera and the lens), the amount and type of optical distortion the lens introduces and how closely the lens can focus.

Given all of these issues, we recommend that you work closely with your DALSA IPD distributor to choose the appropriate lens for your application.


Visa/gömma ord att veta

Enzyme: a protein that changes the speed of chemical reactions.

Gene: a region of DNA that instructs the cell on how to build protein(s). As a human, you usually get a set of instructions from your mom and another set from your dad. Mer

Organ: a specialized or distinct structure that is made from groups of tissues (e.g., heart, brain, etc.).

Protein: a type of molecule found in the cells of living things, made up of special building blocks called amino acids.


R.C. Fong and W.J. Scheirer contributed equally to this work.

Tillhörigheter

Department of Engineering Science, University of Oxford, Information Engineering Building, Oxford, OX1 3PJ, United Kingdom

Department of Computer Science and Engineering, University of Notre Dame, Fitzpatrick Hall of Engineering, Notre Dame, IN, 46556, USA

Department of Molecular and Cellular Biology, School of Engineering and Applied Sciences and Center for Brain Science, Harvard University, 52 Oxford St., Cambridge, MA, 02138, USA