Revoluce ve strojovém vidění a analýze obrazu - Deep Learning

Software Aurora Vision Deep Learning™ pro kamerové systémy Zebra Machine Vision využívá sadu pokročilých nástrojů založených na tzv. deep learning - hlubokém učení, které pomáhají zlepšit kvalitu a provozní efektivitu stávajících řešení strojového vidění - Machine Vision. Díky případům použití v různých odvětvích tento software umožňuje řešení složitých problémů se strojovým viděním, kterých dříve nebylo možné dosáhnout tradičními algoritmy a přístupy.

Co je vlastně hluboké učení?

Hluboké učení představuje přelomový přístup k analýze a interpretaci obrazu. Algoritmy hlubokého učení jsou navrženy tak, aby napodobovaly, jak lidský mozek zpracovává vizuální vstupy, a provádějí tento úkol rychlostí a robustností počítačového systému. Algoritmy lze využít k výběru vzorů a identifikaci klíčových detailů z obrázků nebo jiných vizuálních informací. Tato technologie umožňuje automatizovaným systémům přesně kategorizovat objekty, detekovat anomálie a defekty a provádět složité úkoly, které byly dříve závislé pouze na člověku.

Jaké jsou příklady hlubokého učení pro strojové vidění?

Detekce objektů s hlubokým učením slouží k lokalizaci a počítání objektů nebo prvků ve složité a proměnlivé scenérii. Detekce objektů založená na hlubokém učení může být například trénována tak, aby prováděla ověření sestavy ve výrobním prostředí, zjišťovala a ověřovala přítomnost a správné umístění součástí nebo dílů v různých fázích montáže, aby byla zajištěna správná instalace.
Klasifikace obrázků pomocí hlubokého učení kategorizuje obrázky nebo oblasti obrázků, aby bylo možné rozlišit mezi podobně vypadajícími objekty, včetně těch s jemnými nedokonalostmi, což usnadňuje úlohy jako je třídění předmětů na základě vizuálních charakteristik nebo identifikace konkrétních součástí ve výrobních procesech.
Segmentace obrazu zahrnuje rozdělení obrazu do více segmentů nebo oblastí na základě určitých kritérií, jako jsou hranice objektů nebo sémantický obsah. Techniky hlubokého učení umožňují klasifikaci obrázků na úrovni pixelů, což umožňuje vymezení různých oblastí nebo objektů v rámci obrázku. Tato schopnost je užitečná pro úkoly, jako je identifikace a měření rozměrů součástí nebo detekce anomálií ve složitých strojích.
Hluboké učení způsobilo revoluci v OCR tím, že umožňuje přesnější a robustnější extrakci textu z obrázků. Modely hlubokého učení vynikají v rozpoznávání a extrahování textu z obrázků, což umožňuje aplikace, jako je čtení štítků produktů, sériových čísel nebo alfanumerických kódů v průmyslovém prostředí.

Jaká je role hlubokého učení v technologii strojového vidění?

Hluboké učení představuje klíčový pokrok v technologii strojového vidění, zejména v rámci automatizované vizuální kontroly. Hluboké učení pro strojové vidění způsobilo revoluci v průmyslových odvětvích jako je výroba, zdravotnictví a doprava, protože umožnilo pokročilé rozpoznávání a analýzy obrazu.

Modely hlubokého učení lze trénovat tak, aby rozpoznávaly vzory, tvary nebo konkrétní objekty na obrázcích. Strojové vidění využívá umělou inteligenci (AI) a algoritmy hlubokého učení k analýze vizuálních dat, extrahování funkcí a rozhodování, přičemž těží z rychlosti a spolehlivosti počítačových systémů. V kontextu strojového vidění vyniká hluboké učení v úkolech, jako je klasifikace obrazu, detekce objektů, segmentace a OCR.

Výsledkem mohou být flexibilnější a uživatelsky přívětivější řešení, která otevírají nové příležitosti pro automatizaci a inteligentní výrobu. Využití těchto schopností hlubokého učení může zlepšit průmysl tím, že umožní systémům se časem přizpůsobovat a zlepšovat.

Jak to celé funguje?

Hluboké učení ve svém jádru napodobuje neuronové sítě lidského mozku, které se skládají z propojených vrstev neuronů. Modely hlubokého učení jsou sestaveny pomocí více vrstev neuronových sítí, což jim umožňuje zpracovávat data komplexním způsobem. "Hloubka" v hlubokém učení se týká počtu vrstev, přes které jsou data transformována.

V kontextu strojového vidění jsou konvoluční neuronové sítě (CNN) základní architekturou pro úkoly, jako je klasifikace obrazu, detekce objektů a segmentace. CNN se také běžně používají v systémech optického rozpoznávání znaků (OCR) k extrakci textových prvků z obrázků, lokalizaci jednotlivých znaků nebo oblastí textu.

Jádrem CNN jsou konvoluční vrstvy, které provádějí extrakci prvků aplikací filtrů na vstupní obrázky. Tyto filtry se posouvají po vstupním obrázku a detekují prvky, jako jsou hrany, textury a tvary. Jak obraz prochází po sobě jdoucími konvolučními vrstvami, síť se učí detekovat stále složitější vzory kombinováním a abstrahováním prvků z předchozích vrstev. Po několika konvolučních a sdružovacích vrstvách jsou výsledné mapy prvků sloučeny a vloženy do plně propojených vrstev, které provádějí klasifikační nebo regresní úlohy založené na naučených funkcích.

Pokračujte na další články na našem blogu: