تفاوت بین بینایی ماشین و بینایی کامپیوتر چیست؟

در حوزه‌های در حال تحول سریع هوش مصنوعی (AI) و اتوماسیون، مفاهیم بینایی ماشین و بینایی کامپیوتر اغلب مطرح می‌شوند. با این حال، اگرچه این اصطلاحات گاهی به جای یکدیگر استفاده می‌شوند، اما از نظر دامنه، کاربردها و اهداف متفاوت هستند. درک تفاوت بین بینایی ماشین و بینایی کامپیوتر برای حرفه‌ای‌ها، پژوهشگران و علاقه‌مندان به حوزه‌های مرتبط با هوش مصنوعی، رباتیک، تولید و سایر صنایع ضروری است.

این پست وبلاگ به بررسی تفاوت‌های کلیدی بین بینایی ماشین و بینایی کامپیوتر، نقاط مشترک، کاربردهای منحصربه‌فرد و نحوه شکل‌دهی این فناوری‌ها به آینده تکنولوژی می‌پردازد. در پایان این پست، درک واضح‌تری از تفاوت این دو فناوری و نحوه تکمیل یکدیگر در حوزه‌های مختلف خواهید داشت.

 مقدمه‌ای بر بینایی ماشین و بینایی کامپیوتر

اصطلاحات بینایی ماشین و بینایی کامپیوتر اغلب در بحث‌های مربوط به اتوماسیون، رباتیک و هوش مصنوعی ظاهر می‌شوند که ممکن است باعث سردرگمی در مورد تفاوت‌های آن‌ها شود. در هسته اصلی، هر دو فناوری شامل تحلیل داده‌های بصری هستند، اما برای اهداف و زمینه‌های متفاوتی طراحی شده‌اند.

– بینایی ماشین بیشتر در محیط‌های صنعتی و تولیدی برای وظایفی مانند بازرسی کیفیت، اسکن بارکد و هدایت ربات‌ها استفاده می‌شود.
– بینایی کامپیوتر بر این تمرکز دارد که کامپیوترها بتوانند داده‌های بصری را به گونه‌ای تفسیر و درک کنند که شبیه دید انسان باشد. کاربردهای آن اغلب گسترده‌تر است، مانند تشخیص چهره، شناسایی اشیا و تصویربرداری پزشکی.

اگرچه این دو فناوری شباهت‌هایی دارند، اما تفاوت‌های آن‌ها در اهداف، تکنولوژی‌های زیربنایی و کاربردهای دنیای واقعی است که در این مطلب به تفصیل بررسی می‌کنیم.

 تعریف بینایی ماشین

بینایی ماشین زیرشاخه‌ای از اتوماسیون و رباتیک است که شامل استفاده از دوربین‌ها، حسگرها و نرم‌افزارها برای دیدن و تصمیم‌گیری ماشین‌ها بر اساس ورودی‌های بصری می‌باشد. این فناوری عمدتاً در محیط‌های صنعتی استفاده می‌شود، جایی که دقت، سرعت و اتوماسیون اهمیت بالایی دارند.

 اجزای اصلی سیستم‌های بینایی ماشین

یک سیستم بینایی ماشین معمولاً شامل اجزای زیر است:

1-دوربین‌ها و حسگرها

– دوربین‌ها و حسگرهای با وضوح بالا برای ثبت داده‌های بصری.
– اغلب برای وظایف خاص مانند تشخیص نقص‌ها یا خواندن بارکدها بهینه‌سازی شده‌اند.

2-نورپردازی

– نورپردازی مناسب کیفیت تصویر را تضمین می‌کند.
– تکنیک‌هایی مانند نور پس‌زمینه و نورپردازی ساختاری رایج هستند.

3-نرم‌افزار پردازش تصویر

– نرم‌افزار تصاویر ثبت‌شده را برای شناسایی الگوها، نقص‌ها یا سایر نشانه‌های بصری پردازش می‌کند.
– اغلب شامل الگوریتم‌های مبتنی بر قوانین و تحلیل ویژگی‌ها است.

4-سخت‌افزار پردازش

– کامپیوترهای صنعتی یا سیستم‌های توکار، داده‌ها را در زمان واقعی پردازش می‌کنند.

5-عملگرها

– عملگرها یا اجزای رباتیک براساس داده‌های بصری اقداماتی انجام می‌دهند، مانند مرتب‌سازی محصولات معیوب یا هدایت بازوهای رباتیک.

کاربردهای بینایی ماشین

بینایی ماشین به دلیل توانایی در انجام وظایف تکراری با دقت بالا، به طور گسترده در اتوماسیون صنعتی و تولید استفاده می‌شود. کاربردهای رایج شامل موارد زیر است:

کنترل کیفیت و بازرسی

– شناسایی محصولات معیوب در خط تولید.
– اطمینان از اینکه محصولات الزامات خاصی مانند اندازه، رنگ یا شکل را رعایت می‌کنند.

اسکن بارکد و کد QR

– خواندن بارکدها برای مدیریت موجودی یا ردیابی بسته‌ها.

هدایت رباتیک

– هدایت بازوهای رباتیک برای برداشتن، قرار دادن یا مونتاژ قطعات.

اندازه‌گیری و کالیبراسیون

– اندازه‌گیری دقیق ابعاد یا فاصله‌ها در فرآیندهای تولید.

بازرسی سطح

– شناسایی خراش‌ها، فرورفتگی‌ها یا سایر نقص‌های سطحی در محصولات.

سیستم‌های بینایی ماشین برای محیط‌های صنعتی طراحی شده‌اند و آن‌ها را قوی، قابل اعتماد و قادر به کار در شرایط سخت می‌سازد.

 تعریف بینایی کامپیوتر

بینایی کامپیوتر یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی است که بر توانایی کامپیوترها در تفسیر، تحلیل و درک داده‌های بصری از جهان متمرکز است. برخلاف بینایی ماشین که خاص وظایف و مبتنی بر سخت‌افزار است، بینایی کامپیوتر گسترده‌تر و بیشتر مبتنی بر الگوریتم است.

اجزای اصلی سیستم‌های بینایی کامپیوتر

یک سیستم بینایی کامپیوتر معمولاً شامل اجزای زیر است:

1-دریافت تصویر

– دوربین‌ها، حسگرهای تصویری یا حتی مجموعه داده‌های موجود ورودی بصری را فراهم می‌کنند.

2-الگوریتم‌ها و مدل‌ها

– بینایی کامپیوتر مدرن به تکنیک‌های هوش مصنوعی مانند یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی متکی است.
– الگوریتم‌ها با مجموعه‌ داده‌های برچسب‌گذاری‌شده آموزش داده می‌شوند تا اشیا، الگوها و صحنه‌ها را تشخیص دهند.

3-قدرت محاسباتی

– GPUها و محاسبات ابری اغلب برای مدیریت نیازهای محاسباتی بالای آموزش و اجرای مدل‌های بینایی استفاده می‌شوند.

4-داده‌ها و آموزش

– مجموعه‌ داده‌های بزرگ برای آموزش مدل‌های بینایی کامپیوتر برای شناسایی و طبقه‌بندی تصاویر با دقت ضروری است.

کاربردهای بینایی کامپیوتر

بینایی کامپیوتر طیف گسترده‌ای از کاربردها در صنایع مختلف از جمله مراقبت‌های بهداشتی، حمل‌ونقل، سرگرمی و غیره دارد. کاربردهای کلیدی عبارتند از:

تشخیص چهره

– شناسایی افراد بر اساس ویژگی‌های چهره.
– استفاده در امنیت، احراز هویت و برچسب‌گذاری در شبکه‌های اجتماعی.

شناسایی و تشخیص اشیا

– شناسایی و طبقه‌بندی اشیا در تصاویر یا ویدیوها.
– به طور گسترده در خودروهای خودران، خرده‌فروشی و نظارت استفاده می‌شود.

تصویربرداری پزشکی

– تحلیل عکس‌های اشعه X، MRI و CT برای تشخیص بیماری‌ها.

واقعیت افزوده (AR)

– غنی‌سازی محیط‌های دنیای واقعی با پوشش‌های دیجیتال.
– مورد استفاده در بازی، خرده‌فروشی و شبیه‌سازی‌های آموزشی.

خودروهای خودران

– امکان‌پذیر کردن تفسیر و واکنش خودروهای خودران به محیط اطرافشان.

مدیریت محتوا

– شناسایی خودکار محتوای نامناسب یا توهین‌آمیز در تصاویر و ویدیوها.

انعطاف‌پذیری بینایی کامپیوتر آن را به یک عامل کلیدی در راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در زمینه‌های مختلف تبدیل کرده است.

4- تفاوت‌های کلیدی بین بینایی ماشین و بینایی کامپیوتر

در حالی که هر دو فناوری بینایی ماشین و بینایی کامپیوتر با پردازش داده‌های بصری سر و کار دارند، از نظر اهداف، فناوری و پیاده‌سازی تفاوت‌های قابل توجهی دارند.

1-هدف و مقاصد

– بینایی ماشین
– بر روی وظایف خاص صنعتی مانند بازرسی و اتوماسیون متمرکز است.
– سرعت و قابلیت اطمینان را به تحلیل پیچیده ترجیح می‌دهد.

– بینایی کامپیوتر
– تلاش می‌کند تا درک بصری انسان را برای کاربردهای گسترده‌تر شبیه‌سازی کند.
– بر تفسیر و تحلیل عمیق‌تر تصاویر متمرکز است.

 2-سخت‌افزار در مقابل الگوریتم‌ها

-بینایی ماشین
-سخت‌افزار-محور است و بر دوربین‌ها، حسگرها و تنظیمات نورپردازی تمرکز دارد.
– از الگوریتم‌های مبتنی بر قوانین و تحلیل ویژگی‌ها استفاده می‌کند.

-بینایی کامپیوتر
– نرم‌افزار-محور است و بر الگوریتم‌های هوش مصنوعی و شبکه‌های عصبی تمرکز دارد.
– از روش‌های مبتنی بر داده مانند یادگیری عمیق برای یادگیری الگوها استفاده می‌کند.

3-زمینه‌ها و کاربردها

-بینایی ماشین
– عمدتاً در محیط‌های کنترل‌شده صنعتی استفاده می‌شود.
– برای وظایف تکراری و با سرعت بالا بهینه شده است.

-بینایی کامپیوتر
– در محیط‌های پویا و متنوع، از مراقبت‌های پزشکی گرفته تا سرگرمی، به کار می‌رود.
– برای مدیریت داده‌های بصری پیچیده و متنوع طراحی شده است.

4-انعطاف‌پذیری

بینایی ماشین
-کمتر انعطاف‌پذیر است و برای وظایف خاص با پارامترهای ثابت طراحی شده است.

-بینایی کامپیوتر
– بسیار انعطاف‌پذیر است و می‌تواند یاد بگیرد و خود را با وظایف جدید تطبیق دهد.

5- چگونه بینایی ماشین و بینایی کامپیوتر با هم همپوشانی دارند

با وجود تفاوت‌ها، بینایی ماشین و بینایی کامپیوتر نقاط مشترکی دارند، به ویژه در اتکای آن‌ها به دوربین‌ها و پردازش تصویر. در سال‌های اخیر، ادغام هوش مصنوعی در سیستم‌های بینایی ماشین مرزهای بین این دو فناوری را محو کرده است.

برای مثال:

– سیستم‌های بینایی ماشین به طور فزاینده‌ای از الگوریتم‌های بینایی کامپیوتر مبتنی بر هوش مصنوعی برای بهبود دقت در شناسایی نقص‌ها و تشخیص استفاده می‌کنند.
– کاربردهای بینایی کامپیوتر، مانند هدایت رباتیک، اغلب از تکنیک‌های بینایی ماشین برای کنترل دقیق و قابلیت اطمینان بهره می‌برند.

همگرایی این فناوری‌ها به ایجاد سیستم‌های هوشمندتر و کارآمدتر در صنایعی مانند تولید، مراقبت‌های بهداشتی و حمل‌ونقل منجر شده است.

6- نمونه‌های واقعی از بینایی ماشین و بینایی کامپیوتر

 مطالعه موردی: بینایی ماشین در تولید

در یک کارخانه خودروسازی، یک سیستم بینایی ماشین برای بررسی قطعات خودرو از نظر نقص استفاده می‌شود. دوربین‌های با وضوح بالا تصاویر هر قطعه را ثبت می‌کنند و نرم‌افزار پردازش تصویر آن‌ها را برای شناسایی خراش‌ها، فرورفتگی‌ها یا ناهماهنگی‌ها تحلیل می‌کند. اگر نقصی شناسایی شود، سیستم به یک بازوی رباتیک سیگنال می‌دهد تا قطعه معیوب را از خط تولید حذف کند.

 مطالعه موردی: بینایی کامپیوتر در خودروهای خودران

خودروهای خودران به بینایی کامپیوتر برای تفسیر محیط اطرافشان متکی هستند. دوربین‌های نصب‌شده روی خودرو فیلم‌های زنده را ضبط می‌کنند که توسط الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای شناسایی عابران پیاده، علائم راهنمایی و رانندگی و سایر وسایل نقلیه تحلیل می‌شوند. این اطلاعات برای تصمیم‌گیری‌هایی مانند توقف در چراغ قرمز یا اجتناب از موانع استفاده می‌شود.

7- چالش‌ها و محدودیت‌ها

چالش‌های بینایی ماشین

– تغییرات در نورپردازی
– تغییرات در نور می‌تواند بر کیفیت و دقت تصاویر تأثیر بگذارد.

– انعطاف‌پذیری محدود
– سیستم‌ها اغلب خاص وظایف هستند و به راحتی قابل تطبیق نیستند.

چالش‌های بینایی کامپیوتر

-نیاز به داده‌ها
– مجموعه داده‌های بزرگ و برچسب‌گذاری‌شده برای آموزش مدل‌ها ضروری است.

– نیازهای محاسباتی
– آموزش مدل‌های یادگیری عمیق می‌تواند منابع زیادی را مصرف کند.

– تعصب و انصاف
– مدل‌ها ممکن است از داده‌های آموزشی، تعصبات را به ارث ببرند که منجر به نگرانی‌های اخلاقی می‌شود.

8-روندهای آینده

آینده بینایی ماشین و بینایی کامپیوتر با پیشرفت‌های هوش مصنوعی در هم تنیده است و نوآوری در هر دو حوزه را هدایت می‌کند. روندهای کلیدی عبارتند از:

– بینایی ماشین مبتنی بر هوش مصنوعی
– ادغام یادگیری عمیق در سیستم‌های بینایی ماشین برای تشخیص نقص‌ها و بازرسی هوشمندتر.

– محاسبات لبه‌ای (Edge Computing)
– اجرای الگوریتم‌های بینایی روی دستگاه‌های لبه برای پردازش سریع‌تر.

– بینایی سه‌بعدی
– استفاده از دوربین‌های سه‌بعدی برای اندازه‌گیری دقیق‌تر و شناسایی اشیا.

– واقعیت افزوده و واقعیت مجازی
– ترکیب بینایی کامپیوتر با AR/VR برای تجربیات فراگیر.

-صنعت 4.0
– استفاده از سیستم‌های بینایی برای فعال‌سازی کارخانه‌های هوشمند و گردش‌کارهای خودکار.

9- نتیجه‌گیری

در حالی که بینایی ماشین و بینایی کامپیوتر هدف مشترکی در استخراج اطلاعات از داده‌های بصری دارند، تفاوت‌های آن‌ها در حوزه‌های کاربرد، فناوری‌های زیربنایی و اهداف نهفته است. بینایی ماشین در اتوماسیون صنعتی بر دقت و قابلیت اطمینان برتری دارد، در حالی که بینایی کامپیوتر مرزهای هوش مصنوعی را گسترش می‌دهد و ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا جهان را با هوشی شبیه به انسان تفسیر کنند.

با پیشرفت فناوری، مرزهای بین این دو حوزه محو خواهند شد و سیستم‌های قدرتمندتر و متنوع‌تری ایجاد می‌شود که صنایع را متحول کرده و زندگی روزمره ما را بهبود می‌بخشند. چه در زمینه تولید، پژوهش در هوش مصنوعی یا رباتیک کار کنید، درک این فناوری‌ها برای پیشرو بودن در این چشم‌انداز سریعاً در حال تغییر حیاتی است.

منبع: