من كاميرات RGB إلى مستشعرات LiDAR، اكتشف كيف يتم استخدام أنواع مختلفة من كاميرات الرؤية الحاسوبية في تطبيقات مختلفة في مختلف الصناعات.
تساهم العديد من العوامل التقنية، مثل البيانات والخوارزميات وقوة الحوسبة، في نجاح تطبيق الذكاء الاصطناعي (AI). في مجال الرؤية الحاسوبية على وجه التحديد، وهو مجال فرعي للذكاء الاصطناعي يركز على تمكين الآلات من تحليل الصور ومقاطع الفيديو وفهمها، فإن أحد أهم العوامل الحاسمة هو مصدر الإدخال أو البيانات: الكاميرا. تؤثر جودة ونوع الكاميرات المستخدمة في تطبيق الرؤية الحاسوبية بشكل مباشر على أداء نماذج الذكاء الاصطناعي.
يعد اختيار الكاميرا المناسبة أمراً بالغ الأهمية لأن مهام الرؤية الحاسوبية المختلفة تتطلب أنواعاً مختلفة من البيانات المرئية. على سبيل المثال، تُستخدم الكاميرات عالية الدقة في تطبيقات مثل التعرف على الوجه، حيث يجب التقاط تفاصيل الوجه الدقيقة بدقة. في المقابل، يمكن استخدام الكاميرات ذات الدقة المنخفضة في مهام مثل مراقبة طوابير الانتظار التي تعتمد على أنماط أوسع نطاقاً أكثر من التفاصيل المعقدة.
في الوقت الحاضر، هناك العديد من أنواع الكاميرات المتاحة، كل منها مصمم لتلبية احتياجات محددة. يمكن أن يساعدك فهم الاختلافات بينها على تحسين ابتكاراتك في مجال الرؤية الحاسوبية. دعنا نستكشف الأنواع المختلفة من كاميرات الرؤية الحاسوبية وتطبيقاتها في مختلف الصناعات.
يشيع استخدام كاميرات RGB (الأحمر والأخضر والأزرق) في تطبيقات الرؤية الحاسوبية. تلتقط الصور في الطيف المرئي ضمن الأطوال الموجية من 400 إلى 700 نانومتر (نانومتر). نظرًا لأن هذه الصور مشابهة لكيفية رؤية البشر، تُستخدم كاميرات RGB في العديد من المهام مثل اكتشاف الأجسام وتجزئة المثيل وتقدير الوضعية في المواقف التي تكون فيها الرؤية البشرية كافية.
عادةً ما تتضمن هذه المهام تحديد الأجسام واكتشافها من منظور ثنائي الأبعاد (ثنائي الأبعاد)، حيث لا يكون التقاط العمق ضروريًا للحصول على نتائج دقيقة. ومع ذلك، عندما يتطلب تطبيق ما معلومات عن العمق، كما هو الحال في الكشف عن الأجسام ثلاثية الأبعاد أو الروبوتات، يتم استخدام كاميرات RGB-D (الأحمر والأخضر والأزرق والعمق). تجمع هذه الكاميرات بين بيانات RGB ومستشعرات العم ق لالتقاط تفاصيل ثلاثية الأبعاد وتوفير قياسات عمق في الوقت الحقيقي.
من التطبيقات المثيرة للاهتمام التي يمكن أن تكون فيها كاميرات RGB-D مفيدة هي تجربة الملابس الافتراضية، وهو مفهوم أصبح أكثر شيوعًا في متاجر البيع بالتجزئة. وببساطة، يمكن للشاشات الذكية المدمجة مع كاميرات RGB-D وأجهزة الاستشعار جمع تفاصيل مثل طول المتسوق وشكل جسمه وعرض كتفيه. باستخدام هذه المعلومات، يمكن للنظام تراكب الملابس رقميًا على صورة حية للعميل. يمكن لمهام الرؤية الحاسوبية، مثل تجزئة المثيل وتقدير الوضع، معالجة البيانات المرئية لاكتشاف جسم العميل بدقة ومواءمة الملابس لتناسب مقاساته في الوقت الفعلي.
تتيح تجربة الملابس الافتراضية للعملاء عرضاً ثلاثي الأبعاد لكيفية ملاءمة الزي، ويمكن لبعض الأنظمة أن تحاكي كيفية تحرك القماش للحصول على تجربة أكثر واقعية. تتيح الرؤية الحاسوبية وكاميرات RGB-D للعملاء إمكانية تخطي غرفة القياس وتجربة الملابس على الفور. فهي توفر الوقت، وتجعل مقارنة الأنماط والمقاسات أسهل، وتحسّن تجربة التسوق بشكل عام.
الكاميرات المجسمة هي نوع من الكاميرات التي تستخدم مستشعرات صور متعددة لالتقاط العمق من خلال مقارنة الصور من زوايا مختلفة. وهي أكثر دقة من الأنظمة أحادية المستشعر. وفي الوقت نفسه، تقيس كاميرات أو مستشعرات وقت التحليق (ToF) المسافات عن طريق انبعاث ضوء الأشعة تحت الحمراء الذي يرتد عن الأجسام ويعود إلى المستشعر. ويتم حساب الوقت المستغرق لعودة الضوء بواسطة معالج الكاميرا لتحديد المسافة.
في بعض الحالات، يتم دمج كاميرات الاستريو مع مستشعرات الترددات البؤرية الترددية (ToF)، مما يجمع بين نقاط قوة كلا الجهازين لالتقاط معلومات العمق بسرعة ودقة عالية. ويؤدي الجمع بين قياسات المسافة في الوقت الحقيقي لمستشعر التردّد الترددي الترددي (ToF) وإدراك العمق التفصيلي لكاميرا الاستريو إلى جعلها مثالية لتطبيقات مثل السيارات ذاتية القيادة والإلكترونيات الاستهلاكية، حيث تكون السرعة والدقة أمرًا حيويًا.
من المحتمل أنك ربما تكون قد استخدمت كاميرا وقت الرحلة (ToF) دون أن تدرك ذلك. في الواقع، غالبًا ما تشتمل الهواتف الذكية الشهيرة من علامات تجارية مثل Samsung وHuawei وRealme على مستشعرات ToF لتعزيز قدرات استشعار العمق. تُستخدم معلومات العمق الدقيقة التي توفرها هذه الكاميرات لإنشاء تأثير البوكيه الشهير، حيث تكون الخلفية ضبابية بينما يظل الهدف في بؤرة تركيز حادة.
أصبحت مستشعرات ToF ضرورية أيضًا لتطبيقات أخرى غير التصوير الفوتوغرافي، مثل التعرف على الإيماءات والواقع المعزز (AR). على سبيل المثال، تستخدم هواتف مثل Samsung Galaxy S20 Ultra و Huawei P30 Pro هذه المستشعرات لرسم خريطة للعمق ثلاثي الأبعاد في الوقت الفعلي، مما يحسن من التصوير الفوتوغرافي والتجارب التفاعلية.
تُستخدم الكاميرات الحرارية، كما يوحي اسمها، على نطاق واسع للكشف عن الحرارة في مختلف التطبيقات، بما في ذلك الصناعات التحويلية ومصانع السيارات. تقيس هذه الكاميرات درجة الحرارة ويمكن استخدامها لتنبيه المستخدمين عندما تكتشف مستويات حرجة من الحرارة إما مرتفعة جدًا أو منخفضة جدًا. ومن خلال الكشف عن الأشعة تحت الحمراء، وهي غير مرئية للعين البشرية، فإنها توفر قراءات دقيقة لدرجة الحرارة. وغالبًا ما يشار إليها باسم كاميرات الأشعة تحت الحمراء، وتمتد استخداماتها أيضًا إلى ما هو أبعد من الإعدادات الصناعية. على سبيل المثال، تُستخدم الكاميرات الحرارية أيضًا في الزراعة لمراقبة صحة الماشية، وفي عمليات تفتيش المباني لتحديد التسريبات الحرارية، وفي مكافحة الحرائق لتحديد مواقع البؤر الساخنة.
غالبًا ما تعمل الآلات والأنظمة الكهربائية في مصانع التصنيع أو منصات النفط والغاز بشكل مستمر وتولد الحرارة كمنتج ثانوي. وبمرور الوقت، يمكن أن يحدث تراكم مفرط للحرارة في مكونات مثل المحركات أو المحامل أو الدوائر الكهربائية، مما قد يؤدي إلى تعطل المعدات أو مخاطر السلامة.
يمكن أن تساعد الكاميرات الحرارية المشغلين على مراقبة هذه الأنظمة من خلال اكتشاف الارتفاعات غير الطبيعية في درجات الحرارة في وقت مبكر. يمكن جدولة المحرك المحموم للصيانة ومنع الأعطال المكلفة. من خلال دمج التصوير الحراري في عمليات الفحص المنتظمة، يمكن للصناعات تنفيذ الصيانة التنبؤية، وتقليل وقت التعطل، وإطالة عمر المعدات، وضمان بيئة عمل أكثر أمانًا. وعمومًا، يمكن تحسين أداء المصنع، وتقليل مخاطر الأعطال غير المتوقعة.
تم تصميم الكاميرات عالية السرعة لالتقاط أكثر من 10,000 إطار في الثانية (FPS) بحيث يمكنها معالجة الحركات السريعة بدقة استثنائية. على سبيل المثال، عندما تتحرك المنتجات بسرعة على خط الإنتاج، يمكن استخدام الكاميرات عالية السرعة لمراقبتها واكتشاف أي خلل.
من ناحية أخرى، يمكن استخدام كاميرات الحركة البطيئة لالتقاط لقطات بمعدلات إطارات عالية ثم تقليل سرعة التشغيل. وهذا يمكّن المشاهدين من ملاحظة التفاصيل التي غالباً ما يتم تفويتها في الوقت الحقيقي. تُستخدم هذه الكاميرات لتقييم أداء الأسلحة النارية والمواد المتفجرة. تُعد القدرة على إبطاء وتحليل الحركات المعقدة مثالية لهذا النوع من التطبيقات.
في بعض المواقف، يمكن أن يساعد الجمع بين الكاميرات عالية السرعة والكاميرات بطيئة الحركة في التحليل التفصيلي للأجسام سريعة الحركة وبطيئة الحركة في نفس الحدث. لنفترض أننا نحلل لعبة غولف. يمكن للكاميرات عالية السرعة قياس سرعة كرة الجولف، بينما يمكن لكاميرات الحركة البطيئة تحليل حركات تأرجح لاعب الجولف والتحكم في جسمه.
الكاميرات متعددة الأطياف هي أجهزة متخصصة يمكنها تسجيل أطوال موجية متعددة من الطيف الضوئي، بما في ذلك الأشعة فوق البنفسجية والأشعة تحت الحمراء، في لقطة واحدة. يوفر التصوير متعدد الأطياف بيانات تفصيلية قيّمة لا تستطيع الكاميرات التقليدية التقاطها. وعلى غرار الكاميرات فائقة الطيف التي تلتقط نطاقات ضوئية أكثر ضيقاً واستمرارية، تُستخدم الكاميرات متعددة الأطياف في مجالات مثل الزراعة والجيولوجيا والرصد البيئي والتصوير الطبي. على سبيل المثال، في مجال الرعاية الصحية، يمكن أن تساعد الكاميرات متعددة الأطياف في تصوير الأنسجة المختلفة من خلال التقاط الصور عبر أطوال موجية متعددة.
وبالمثل، تخطو الطائرات بدون طيار المزودة بالتصوير متعدد الأطياف خطوات كبيرة في الزراعة. حيث يمكنها تحديد النباتات غير الصحية أو تلك المصابة بالحشرات والآفات في مرحلة مبكرة. وتستطيع هذه الكاميرات تحليل طيف الأشعة تحت الحمراء القريبة، وتعكس النباتات السليمة عمومًا ضوء الأشعة تحت الحمراء القريبة أكثر من نظيراتها غير الصحية. من خلال اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي هذه في الزراعة، يمكن للمزارعين تنفيذ تدابير مضادة في وقت مبكر لزيادة الغلة وتقليل خسارة المحاصيل.
تستخدم كاميرات LiDAR (الكشف عن الضوء وتحديد المدى) نبضات الليزر لإنشاء خرائط ثلاثية الأبعاد واكتشاف الأجسام من مسافة بعيدة. وهي فعّالة في العديد من الظروف مثل الضباب والمطر والظلام ودرجات الحرارة المرتفعة، على الرغم من أن الطقس القاسي مثل المطر أو الضباب يمكن أن يؤثر على أدائها. يشيع استخدام الليدار في تطبيقات مثل السيارات ذاتية القيادة للملاحة واكتشاف العوائق.
يعمل نظام LiDAR كعيون السيارة، حيث يرسل نبضات الليزر ويقيس الوقت الذي تستغرقه هذه النبضات لترتد. وتساعد هذه الرؤى السيارة على حساب المسافات وتحديد الأجسام مثل السيارات والمشاة وإشارات المرور، مما يوفر رؤية بزاوية 360 درجة لقيادة أكثر أماناً.
عندما يتعلق الأمر بالرؤية الحاسوبية، تعمل الكاميرات كعيون تسمح للآلات برؤية العالم وتفسيره بشكل مشابه لما يفعله البشر. يعد اختيار النوع المناسب من الكاميرات هو مفتاح نجاح تطبيقات الرؤية الحاسوبية المختلفة. من كاميرات RGB القياسية إلى أنظمة LiDAR المتقدمة، يقدم كل نوع ميزات فريدة تناسب مهام محددة. من خلال فهم مجموعة متنوعة من تقنيات الكاميرات واستخداماتها، يمكن للمطورين والباحثين تحسين نماذج الرؤية الحاسوبية بشكل أفضل لمواجهة التحديات المعقدة في العالم الحقيقي.
استكشف المزيد عن الذكاء الاصطناعي من خلال الاطلاع على مستودع GitHub الخاص بنا. انضم إلى مجتمعنا للتواصل مع عشاق الذكاء الاصطناعي البصري الآخرين ذوي التفكير المماثل. تعرف على المزيد حول تطبيقات الرؤية الحاسوبية في مجال الرعاية الصحية والتصنيع على صفحات الحلول الخاصة بنا.
