اكتشف الاختلافات بين معالجة الصور والرؤية الحاسوبية والرؤية الآلية وكيفية استخدام هذه التقنيات في مهام مثل تحليل البيانات المرئية.
يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل جميع أنواع البيانات، وعندما يتعلق الأمر بالبيانات المرئية مثل الصور ومقاطع الفيديو، فإن هذا يندرج تحت مجال تحليلات الصور، والذي يتضمن تقنيات مختلفة. تتيح كل من معالجة الصور والرؤية الحاسوبية والرؤية الآلية لأجهزة الكمبيوتر رؤية وفهم العالم من خلال تحليل الصور وإطارات الفيديو. على الرغم من أن هذه التقنيات الثلاث تبدو متشابهة، إلا أن الاختلافات الرئيسية تجعلها مفيدة لمجموعة متنوعة من التطبيقات. تركز معالجة الصور على معالجة الصور وإطارات الفيديو وتحسينها، في حين أن الرؤية الحاسوبية تذهب إلى أبعد من ذلك باستخدام هذه الصور المعالجة لمساعدة الحواسيب على تفسير وفهم محتواها. ومن ناحية أخرى، تطبق الرؤية الآلية تقنيات الرؤية الحاسوبية على وجه التحديد في البيئات الصناعية، مثل عمليات الفحص ومهام مراقبة الجودة.
.png)
تتيح هذه المجالات الثلاثة تطبيقات مختلفة في العديد من الصناعات، مثل الرعاية الصحية والتصنيع والزراعة. في هذه المقالة، سنستكشف في هذه المقالة معالجة الصور والرؤية الحاسوبية والرؤية الآلية ونناقش الاختلافات بينها. سنستعرض أيضًا كيفية عملها وكيفية استخدامها في مختلف الصناعات. لنبدأ.
لنبدأ بالتقنية الأساسية وراء كل من الرؤية الحاسوبية والرؤية الآلية: معالجة الصور. وهي تتضمن استخدام خوارزميات لمعالجة الصور الرقمية وتحسينها، وتعديل المعلمات مثل السطوع أو التباين أو توازن الألوان أو تصفية الضوضاء لإعدادها لتحليلها وتفسيرها بشكل أكثر تقدماً.
دعنا نلقي نظرة على كيفية عملها. تتم معالجة الصور عن طريق تقسيم الصور إلى بيكسلات فردية ثم معالجة هذه البيكسلات لتحقيق التأثيرات المطلوبة. على سبيل المثال، لجعل الصورة أكثر إشراقًا، قد تزيد الخوارزمية من شدة كل بكسل. وبالمثل، للكشف عن الحواف، قد تبحث عن تغييرات مفاجئة في قيم البكسل. ومن خلال تطبيق العمليات والخوارزميات الرياضية على هذه البيكسلات، يمكن استخدام معالجة الصور لتحسين جودة الصورة أو استخراج المعلومات أو إنشاء صور جديدة.
تُعد تقنيات معالجة الصور ضرورية أيضًا لمعالجة البيانات وإنشاء مجموعات بيانات مرئية بصور واضحة وعالية الجودة ومساعدة أنظمة الرؤية الحاسوبية والرؤية الآلية على تحليلها بدقة. وتوفر مكتبات مثل OpenCV و MATLAB أطر عمل قوية تجعل تقنيات معالجة الصور هذه في متناول المطورين والباحثين في مجموعة من المجالات.
فيما يلي بعض تقنيات معالجة الصور الشائعة:
.png)
تُعد استعادة الصور مثالاً رائعاً على أحد تطبيقات معالجة الصور. وهو يتضمن استعادة صورة تدهورت صورتها بمرور الوقت. يتم استخدام تقنيات مثل التصفية وتقليل الضوضاء لإزالة العلامات والخدوش واللطخات والبلى والتلف واستعادة الصورة المتدهورة إلى جودتها الأصلية. تُعد استعادة الصور مفيدة بشكل خاص في الحالات التي تكون فيها الصور منخفضة الجودة أو تالفة، مثل الصور القديمة.
على عكس معالجة الصور، التي تركز على تغيير الصور وتحسينها، تمنح الرؤية الحاسوبية أجهزة الكمبيوتر القدرة على رؤية العالم الحقيقي وفهمه. تستخدم العديد من التطبيقات الرؤية الحاسوبية لتحديد وفهم الأشياء والأشخاص في الصور أو إطارات الفيديو. وهي تحاكي الرؤية البشرية وتحاول محاكاة كيفية فهمنا لما نراه من حولنا.
يمكن استخدام الرؤية الحاسوبية لأتمتة مهام مثل المراقبة. كما أن لها مجموعة واسعة من التطبيقات العملية مثل التعرف على الوجه والتصوير الطبي والمركبات ذاتية القيادة. يتم تدريب نماذج الرؤية الحاسوبية باستخدام تقنيات التعلّم العميق لاستخراج وتحديد السمات والأنماط المعقدة من مجموعات بيانات الصور واسعة النطاق. ثم تستخدم الصناعات المختلفة هذه النماذج المدرّبة مثل Ultralytics YOLOv8لمهام مختلفة مثل اكتشاف الأجسام وتتبع الأجسام.
على سبيل المثال، تستخدم السيارات ذاتية القيادة مثل Tesla الرؤية الحاسوبية للتنقل في العالم الحقيقي. تتم معالجة اللقطات التي تلتقطها الكاميرات المدمجة في السيارة باستخدام الرؤية الحاسوبية. تُعدّ مهام الرؤية الحاسوبية مثل اكتشاف الأجسام وتتبعها وتجزئتها ضرورية لفهم حالات المرور والبيئة المحيطة بها. تطبيق آخر مثير للاهتمام هو التعرف على الوجه. يمكن استخدام الرؤية الحاسوبية لتحليل ملامح الوجه في الصور والتعرّف عليها من خلال التقاط وجه الشخص من صورة أو مقطع فيديو، وتحديد الملامح الرئيسية ومقارنتها بقاعدة بيانات مخزنة لبيانات الوجه.
يتم استخدام الرؤية الآلية في البيئات الصناعية مثل مصانع التصنيع الكبيرة أو منشآت الإنتاج لتطبيقات مثل ضمان جودة المنتج والتحقق من صحة الملصقات والرموز الشريطية على المنتجات النهائية. تُعد الرؤية الآلية فرعًا متخصصًا من فروع الرؤية الحاسوبية التي تعتمد على أجهزة متينة لتعمل بفعالية في الظروف الصعبة. وبما أن هذه الأنظمة مدمجة مع التطبيقات الصناعية، فإن السرعة العالية والدقة في الوقت الحقيقي ضروريان.
دعونا نرى كيف يعمل. أولاً، يتم جمع البيانات باستخدام واحدة أو أكثر من الكاميرات عالية الدقة. قد تتضمن هذه الكاميرات أيضًا ميزات متخصصة مثل التصوير بالأشعة تحت الحمراء أو التصوير الحراري. بعد ذلك، يتم تحليل البيانات التي تم جمعها باستخدام تقنيات الرؤية الحاسوبية لاستخراج المعلومات المطلوبة. وتتضمن المعلومات المستخرجة عادةً تفاصيل مثل تحديد الكائنات وأشكالها وأحجامها وحركاتها وأنماطها وأي شذوذات موجودة في المشهد، وذلك حسب التطبيق المحدد.
تضمن مراقبة الجودة في خطوط إنتاج التصنيع وصول المنتجات عالية الجودة فقط إلى العملاء، مما يؤدي إلى زيادة رضا العملاء وزيادة الأرباح. تعتمد الطرق التقليدية في كثير من الأحيان على الفحص اليدوي، والذي يمكن أن يستغرق وقتًا طويلاً جدًا وعرضة للخطأ البشري. كما يمكن أن يؤدي ضعف مراقبة الجودة إلى تأخير الإنتاج والخسائر المالية والتأثير على سمعة الشركة. يتمثل الحل الرائع في أتمتة المهام مثل فحص السطح والتحقق من الملصقات وتحديد مواقع الأشياء بمساعدة رؤية الماكينة.
على سبيل المثال، في صناعة المستحضرات الصيدلانية، تُعد جودة المنتج أمرًا بالغ الأهمية، ويتم فرض لوائح صارمة للحفاظ على معايير عالية. يمكن استخدام الرؤية الآلية للتأكد من أن العبوات تحتوي على العدد الصحيح من الأقراص، والتحقق من أن كل عبوة تحتوي على الكمية الصحيحة تمامًا، مثل عشر أقراص في عبوة من 10 أقراص. يمكن استخدام نموذج للرؤية الحاسوبية مثل YOLOv8 لتحديد الأقراص وعدّها باستخدام الكشف عن الأجسام.
ومع ذلك، من المهم أن تدرك أن هناك بعض القيود التي يجب أخذها في الاعتبار عند العمل مع الرؤية الآلية. غالبًا ما تحتاج أنظمة الرؤية الآلية إلى ظروف إضاءة ممتازة لإضاءة المنتجات في البيئات الصناعية. هناك حاجة أيضًا إلى كاميرات ومعالجات ومسرعات أجهزة عالية الجودة لالتقاط البيانات وتسريع عملية التحليل. ومن النتائج المباشرة لكون هذه الأنظمة مصممة خصيصًا للمهام العملية في البيئات الصناعية أن إعدادها قد يكون مكلفًا.
والآن بعد أن ناقشنا التقنيات الثلاث بشكل منفصل وألقينا نظرة على بعض تطبيقاتها، دعونا نلقي نظرة فاحصة عليها جنبًا إلى جنب.
.png)
تُعد معالجة الصور أفضل للمهام مثل ضبط السطوع أو تصفية الضوضاء التي تحتاج إلى طاقة حاسوبية أقل ولا تتطلب القدرة على فهم المعلومات البصرية المعقدة. من ناحية أخرى، تتفوق الرؤية الحاسوبية في استخلاص رؤى ذات مغزى من الصور والتعامل مع المشاهد المعقدة، ولكنها تتطلب المزيد من الموارد الحاسوبية والتعقيد. وفي الوقت نفسه، فإن الرؤية الآلية مصممة للاستخدامات الصناعية، مثل الفحص الآلي، وغالباً ما تكون مدعومة بأنظمة متخصصة ومكلفة.
بينما ترتبط كل من معالجة الصور والرؤية الحاسوبية والرؤية الآلية ارتباطًا وثيقًا، إلا أن كل منها يخدم أغراضًا مختلفة. تعمل معالجة الصور على تحسين الصور ومعالجتها على مستوى البكسل، مما يجعلها مفيدة جدًا لمهام مثل إعادة بناء الصور.
من ناحية أخرى، تذهب الرؤية الحاسوبية إلى أبعد من ذلك قليلاً من خلال منح أجهزة الكمبيوتر القدرة على فهم البيانات المرئية وفهمها. وهو أمر بالغ الأهمية لحالات الاستخدام مثل التعرف على الوجه والسيارات ذاتية القيادة. علاوة على ذلك، تُستخدم الرؤية الآلية خصيصًا للتطبيقات الصناعية. فهي تعمل على أتمتة العمليات الصناعية مثل عمليات الفحص ومراقبة الجودة.
من خلال فهم هذه التقنيات واختلافاتها، يمكنك اختيار الأنسب منها لتطبيقاتك، مما يؤدي إلى تحسين الكفاءة وتحقيق نتائج أفضل.
دعونا نتعلم ونستكشف معاً! اطّلع على مستودع GitHub الخاص بنا للاطلاع على مساهماتنا في الذكاء الاصطناعي، ولا تنسَ التفاعل مع مجتمعنا. اطلع على كيفية إعادة تعريف صناعات مثل التصنيع والرعاية الصحية باستخدام أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي.
