درک تصویر هوش مصنوعی
با هر تصویر، چه با دوربین گرفته شود و چه با چشم انسان، مقداری تحریف و تغییر شکل و به عبارتی “نویز (Noise) ” وجود دارد. البته در مورد مثال ما در سیستم خط تولید این مسأله چندان اهمیت ندارد اما در موقعیت‌هایی که نیاز به دقت بالا وجود دارد باید از نورپردازی خاصی برای تصویربرداری استفاده شود.
از بین بردن نویز
انسان برای درک تصاویری که می‌بیند نیازی ندارد هیچ کاری در مورد فیلتر کردن و از بین بردن نویزهای یک تصویر انجام دهد. مثلاً در یک روز ابری که مه همه جا را فرا گرفته، دید ما به شدت ضعیف و دچار مشکل می‌شود. اما هر آنچه را که قادر به دیدنش باشیم درک میکنیم. یعنی برای درک اشیاء نیازی به حذف نویزهای تصویر نیست. مثلاً اگر در این روز در حال رانندگی در یک جاده باشید و تصویر مبهمی از یک ماشین را مقابل خود ببینید، بالطبع عکس‌العمل نشان می‌دهید و به عبارتی سرعت خود را کم می‌کنید.
قدرت بینایی
و این یعنی ما هنوز تصویر ماشین را علیرغم وجود مه می‌توانیم تشخیص دهیم و در مقابل آن عکس‌العمل نشان‌دهیم. و یا مثلاً زمانی که دچار سرگیجه می‌شوید، علیرغم این‌که تصاویر اطراف خود را تار و مبهم می‌بینید اما قادر به درک و تشخیص وسایل و تصاویر اطراف خود هستید. یعنی ابتدا صبر نمی‌کنید تا سرگیجه‌تان به پایان برسد و بعد تصاویر را تشخیص دهید و این یعنی با قدرت بینایی انسان، علیرغم خراب شدن تصاویر اطراف، می‌توانیم متوجه فضای اطراف خود بشویم. اما برای بینایی ماشین ابتدا باید این نویزها طی فرآیندی که تصفیه کردن یا فیلترینگ نامیده می‌شود، از بین برود و بعد هر آنچه برای پردازش عکس لازم است انجام شود.
‘Treshholding’ یا ‘Quantizing’
خوشبختانه در حال حاضر تکنیک‌هایی برای انجام این کار وجود دارد. از بین بردن نویزها به‌صورت نرمال توسط تعدادی از توابع ریاضی یا الگوریتم‌هایی که تحت عنوان ‘Treshholding’ یا ‘Quantizing’ نامیده می‌شود انجام می‌گردد. این فرآیند بسیار حرفه‌ای و پیچیده‌ای است و نیاز به دانش و پشتوانه بالای ریاضی دارد. زمانی که خرابی‌ها از بین رفت، می‌توانیم پردازش عکس‌ها را ادامه دهیم که این کار با استخراج صورت‌ها و حالت‌ها از یک تصویر انجام می‌شود. یک شیوه معمول که غالباً مورد استفاده قرار می‌گیرد استخراج لبه‌ها که در شکل ۱۵ دیده می‌شود، می‌باشد.
کنترل کیفیت
در مورد مثال ما در سیستم خط تولید، وظیفه اصلی یک اپراتور کنترل کیفیت این است که به سرتاسر محصول تولید شده نگاه کرده و با مقایسه آن با استانداردهای مورد قبول، برای محصول تولید‌شده جواز عبور یا عدم عبور صادر کنند.
اگر این کار با استفاده از بینایی ماشین صورت گیرد باید عکس گرفته شده از محصول تولید شده با عکسی که از یک محصول استاندارد وجود دارد مقایسه شود. یکی از روش‌های انجام این کار به این صورت است:
برای انجام این‌کار، یک تصویر از محصول استاندارد در کامپیوتر ذخیره می‌شود و سپس از محصولا‌تی که از خط تولید عبور می‌کنند. تصویر گرفته می‌شود و به عنوان نقشه لبه ذخیره می‌شود. و بعد سیستم، تصویر گرفته شده را از چپ به راست و از بالا به پایین به‌گونه‌ای که در هر زمان فقط یک رقم عبور کند، می‌لغزاند و عدد ظاهر شده در هر موقعیت را با عدد همان موقعیت در تصویر اصلی مقایسه می‌کند و در صورت تفاوت آن را اعلا‌م می‌نماید.
بینایی کامپیوتر
لذا عملیات بینایی کامپیوتر در حقیقت مقایسه دو مجموعه عدد است که اگر تفاوت این دو مجموعه از یک محدوده خاص فرارتر برود، از پذیرفتن محصول امتناع شده و در غیر این‌صورت محصول پذیرفته می‌شود یک مثال پیچیده‌تر
در مثال قبل سیستم مورد مطالعه بسیار محدود بود و فقط یک تصویر دو بعدی از یک محصول را با تصویر اصلی و ایده‌آل مقایسه می‌کرد و احتیاجی به بررسی مقادیر اندازه و زاویه نبود.
در این مثال می‌خواهیم به سیستم بینایی که برای یک ربات خانگی که قادر به تمیز کردن خانه، پختن غذا و … طراحی شده نگاهی بیاندازیم. این مثال بسیار پیچیده‌تر از مثال قبلی است و نیاز به آگاهی از تغییرات محیط دارد. به عبارت بهتر نیاز به یک سیستم هوشمندتر داریم. قبلاً دیدیم که تصاویر چگونه ذخیره و تفسیر می‌شوند. غالب تکنیک‌های گذشته دوباره در این مثال به‌کار گرفته می‌شوند. تفاوت اصلی در تفسیر تصاویر گرفته شده است. در مثال قبلی فضای سیستم بینایی فقط متشکل از یک سری محصول بود، اما در این مثال ربات باید از همه آنچه در اطرافش می‌گذرد باخبر بوده و این یعنی با دنیای وسیع‌تر و بزرگ‌تری روبروست. بدین‌منظور نیاز به تکنیک‌های تشخیص پیچیده‌تری وجود دارد.
تکنیک‌های هوش‌مصنوعی
یعنی در این مثال، یک صحنه فرضی شامل ده‌ها یا حتی صدها شی مختلف در معرض دید است. این اشیاء در اندازه‌ها و تحت زوایای مختلف که متأثر از نوع نورپردازی هم هستند به نمایش درمی‌آیند و به همین دلیل برای تشخیص این اشیاء نیاز به تکنیک‌های هوش‌مصنوعی (Ai) می‌باشد.
از شما دوستان عزیز که این مطلب آموزشی را دنبال نموده اید تشکر می کنیم و شما را دعوت میکنیم که برای فراگیری هوش مصنوعی مطالب ما را دنبال کنید.این مطالب برای افزایش دانش شما در سایت قرار داده شده و کمک زیادی در یادگیری شما در انجام پروژه هوش مصنوعی خواهد نمود.
فریلنسر هستم و مهارت انجام پروژه ای را دارم!
اگر شما فریلنسر هستید و توانایی انجام پروژه ای را در یک رشته یا حوزه ای خاص دارید برای فعالیت در سایت کافه پروژه و کسب درآمد می توانید در سایت ثبت نام کنید و پروژه هایی با مهارت انتخاب خود را مشاهده کنید.جهت ثبت نام و ثبت رزومه خود در سایت از طریق دکمه پایین صفحه در سایت عضو شوید:
نحوه سفارش پروژه در سایت کافه پروژه :
اگر پروژه ای دارید که میخواهید آن را برون سپاری کنید کافی است در سایت کافه پروژه ثبت نام کنید و پروژه خود را ثبت نمایید.پروژه شما هر چه که باشد حتما مجری برای آن وجود دارد.جهت ثبت نام و ثبت سفارش پروژه خود برروی دکمه زیر کلیک نمایید.
بدون دیدگاه