من كاميرات RGB إلى مستشعرات LiDAR، استكشف كيف يتم استخدام أنواع مختلفة من كاميرات الرؤية الحاسوبية في تطبيقات متنوعة عبر مختلف الصناعات.
استعدوا لـ YOLO Vision 2025!
25 سبتمبر، 2025
10:00 — 18:00 بتوقيت بريطانيا الصيفي
حدث هجين
من كاميرات RGB إلى مستشعرات LiDAR، استكشف كيف يتم استخدام أنواع مختلفة من كاميرات الرؤية الحاسوبية في تطبيقات متنوعة عبر مختلف الصناعات.
تساهم العديد من العوامل التقنية، مثل البيانات و الخوارزميات و قوة الحوسبة، في نجاح تطبيق الذكاء الاصطناعي (AI). على وجه التحديد في الرؤية الحاسوبية، وهو حقل فرعي من الذكاء الاصطناعي يركز على تمكين الآلات من تحليل وفهم الصور ومقاطع الفيديو، فإن أحد أهم العوامل هو الإدخال أو مصدر البيانات: الكاميرا. تؤثر جودة ونوع الكاميرات المستخدمة في تطبيق الرؤية الحاسوبية بشكل مباشر على أداء نماذج الذكاء الاصطناعي.
يعد اختيار الكاميرا المناسبة أمرًا بالغ الأهمية لأن مهام الرؤية الحاسوبية المختلفة تتطلب أنواعًا مختلفة من البيانات المرئية. على سبيل المثال، تُستخدم الكاميرات عالية الدقة لتطبيقات مثل التعرف على الوجوه، حيث يجب التقاط التفاصيل الدقيقة للوجه بدقة. في المقابل، يمكن استخدام كاميرات ذات دقة أقل لمهام مثل مراقبة قائمة الانتظار التي تعتمد على أنماط أوسع أكثر من التفاصيل المعقدة.
في الوقت الحاضر، هناك أنواع عديدة من الكاميرات المتاحة، تم تصميم كل منها لتلبية احتياجات محددة. يمكن أن يساعدك فهم الاختلافات بينها في تحسين ابتكارات رؤية الكمبيوتر الخاصة بك. دعنا نستكشف الأنواع المختلفة من رؤية الكمبيوتر وتطبيقاتها عبر مختلف الصناعات.
تُستخدم كاميرات RGB (الأحمر والأخضر والأزرق) بشكل شائع في تطبيقات رؤية الكمبيوتر. تلتقط الصور في الطيف المرئي ضمن أطوال موجية من 400 إلى 700 نانومتر (نانومتر). نظرًا لأن هذه الصور تشبه الطريقة التي يرى بها البشر، تُستخدم كاميرات RGB للعديد من المهام مثل اكتشاف الكائنات و تقسيم المثيلات و تقدير الوضعية في المواقف التي تكون فيها الرؤية الشبيهة بالرؤية البشرية كافية.
عادةً ما تتضمن هذه المهام تحديد الكائنات واكتشافها من منظور ثنائي الأبعاد (2D)، حيث لا يلزم التقاط العمق للحصول على نتائج دقيقة. ومع ذلك، عندما يتطلب أحد التطبيقات معلومات العمق، كما هو الحال في الكشف عن الكائنات ثلاثية الأبعاد أو الروبوتات، يتم استخدام كاميرات RGB-D (أحمر وأخضر وأزرق وعمق). تجمع هذه الكاميرات بين بيانات RGB و مستشعرات العمق لالتقاط تفاصيل ثلاثية الأبعاد وتوفير قياسات للعمق في الوقت الفعلي.
أحد التطبيقات المثيرة للاهتمام حيث يمكن أن تكون كاميرات RGB-D مفيدة هو التجربة الافتراضية للملابس، وهو مفهوم يزداد شيوعًا في متاجر البيع بالتجزئة. ببساطة، يمكن للشاشات الذكية المدمجة مع كاميرات وأجهزة استشعار RGB-D جمع تفاصيل مثل طول المتسوق وشكل جسمه وعرض كتفيه. باستخدام هذه المعلومات، يمكن للنظام تراكب الملابس رقميًا على صورة حية للعميل. يمكن لـ مهام رؤية الكمبيوتر، مثل تجزئة المثيل و تقدير الوضعية، معالجة البيانات المرئية لاكتشاف جسم العميل بدقة ومواءمة الملابس لتناسب أبعادهم في الوقت الفعلي.
تمنح التجارب الافتراضية العملاء عرضًا ثلاثي الأبعاد لكيفية ملاءمة الزي، ويمكن لبعض الأنظمة حتى محاكاة كيفية تحرك القماش للحصول على تجربة واقعية أكثر. تتيح الرؤية الحاسوبية وكاميرات RGB-D للعملاء تخطي غرفة القياس وتجربة الملابس على الفور. إنه يوفر الوقت ويسهل مقارنة الأنماط والأحجام ويحسن تجربة التسوق بشكل عام.
الكاميرات المجسمة هي نوع من الكاميرات التي تستخدم مستشعرات صور متعددة لالتقاط العمق عن طريق مقارنة الصور من زوايا مختلفة. وهي أكثر دقة من الأنظمة ذات المستشعر الواحد. وفي الوقت نفسه، تقوم كاميرات أو مستشعرات Time-of-Flight (ToF) بقياس المسافات عن طريق إرسال ضوء الأشعة تحت الحمراء الذي يرتد عن الأجسام ويعود إلى المستشعر. يتم حساب الوقت الذي يستغرقه الضوء للعودة بواسطة معالج الكاميرا لتحديد المسافة.
في بعض الحالات، يتم دمج الكاميرات المجسمة مع مستشعرات ToF، مما يجمع بين نقاط القوة في كلا الجهازين لالتقاط معلومات العمق بسرعة وبدقة عالية. إن الجمع بين قياسات المسافة في الوقت الفعلي لمستشعر ToF وإدراك العمق التفصيلي للكاميرا المجسمة يجعله مثاليًا لتطبيقات مثل المركبات ذاتية القيادة و الإلكترونيات الاستهلاكية، حيث تكون السرعة والدقة ضروريتين.
من المحتمل أنك استخدمت كاميرا Time-of-Flight (ToF) دون أن تدرك ذلك. في الواقع، غالبًا ما تشتمل الهواتف الذكية الشائعة من علامات تجارية مثل Samsung و Huawei و Realme على مستشعرات ToF لتحسين إمكانات استشعار العمق. تُستخدم معلومات العمق الدقيقة التي توفرها هذه الكاميرات لإنشاء تأثير البوكيه الشهير، حيث يتم تمويه الخلفية بينما يظل الهدف في تركيز حاد.
أصبحت مستشعرات ToF ضرورية أيضًا لتطبيقات أخرى تتجاوز التصوير الفوتوغرافي، مثل التعرف على الإيماءات و الواقع المعزز (AR). على سبيل المثال، تستخدم الهواتف مثل Samsung Galaxy S20 Ultra و Huawei P30 Pro هذه المستشعرات لرسم خرائط للعمق ثلاثي الأبعاد في الوقت الفعلي، مما يحسن كلاً من التصوير الفوتوغرافي و التجارب التفاعلية.
تُستخدم الكاميرات الحرارية، كما يوحي الاسم، على نطاق واسع في الكشف عن الحرارة في تطبيقات مختلفة، بما في ذلك الصناعات التحويلية و مصانع السيارات. تقيس هذه الكاميرات درجة الحرارة ويمكن استخدامها لتنبيه المستخدمين عند اكتشاف مستويات حرارة حرجة مرتفعة جدًا أو منخفضة جدًا. من خلال الكشف عن الأشعة تحت الحمراء، وهي غير مرئية للعين البشرية، فإنها توفر قراءات دقيقة لدرجة الحرارة. غالبًا 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 لـ مراقبة صحة الماشية، وفي عمليات فحص المباني لتحديد تسربات الحرارة، وفي مكافحة الحرائق لتحديد النقاط الساخنة.
غالبًا ما تعمل الآلات والأنظمة الكهربائية في مصانع التصنيع أو منصات النفط والغاز باستمرار وتولد حرارة كمنتج ثانوي. بمرور الوقت، يمكن أن يحدث تراكم مفرط للحرارة في مكونات مثل المحركات أو المحامل أو الدوائر الكهربائية، مما قد يؤدي إلى فشل المعدات أو مخاطر السلامة.
يمكن للكاميرات الحرارية أن تساعد المشغلين على مراقبة هذه الأنظمة عن طريق الكشف المبكر عن الارتفاعات غير الطبيعية في درجة الحرارة. يمكن جدولة صيانة المحرك الذي ترتفع درجة حرارته لمنع الأعطال المكلفة. من خلال دمج التصوير الحراري في عمليات التفتيش المنتظمة، يمكن للصناعات تطبيق الصيانة التنبؤية وتقليل وقت التوقف عن العمل وإطالة عمر المعدات وضمان بيئة عمل أكثر أمانًا. بشكل عام، يمكن تحسين أداء المصنع وتقليل خطر الأعطال غير المتوقعة.
تم تصميم الكاميرات عالية السرعة لالتقاط أكثر من 10000 إطار في الثانية (FPS) حتى تتمكن من معالجة الحركات السريعة بدقة استثنائية. على سبيل المثال، عندما تتحرك المنتجات بسرعة على خط الإنتاج، يمكن استخدام الكاميرات عالية السرعة لمراقبتها و اكتشاف أي تشوهات.
من ناحية أخرى، يمكن استخدام كاميرات التصوير البطيء لالتقاط لقطات بمعدلات إطارات عالية ثم تقليل سرعة التشغيل. يتيح ذلك للمشاهدين ملاحظة التفاصيل التي غالبًا ما يتم تفويتها في الوقت الفعلي. تُستخدم هذه الكاميرات لتقييم أداء الأسلحة النارية والمواد المتفجرة. تعتبر القدرة على إبطاء الحركات المعقدة وتحليلها مثالية لهذا النوع من التطبيقات.
في بعض الحالات، يمكن أن يساعد الجمع بين الكاميرات عالية السرعة والكاميرات البطيئة في التحليل التفصيلي للأجسام سريعة الحركة وبطيئة الحركة داخل نفس الحدث. لنفترض أننا نحلل لعبة غولف. يمكن للكاميرات عالية السرعة قياس سرعة كرة الجولف، بينما يمكن للكاميرات البطيئة تحليل حركات تأرجح لاعب الجولف والتحكم في الجسم.
تعتبر الكاميرات متعددة الأطياف أجهزة متخصصة يمكنها تسجيل أطوال موجية متعددة من طيف الضوء، بما في ذلك الأشعة فوق البنفسجية والأشعة تحت الحمراء، في لقطة واحدة. يوفر التصوير متعدد الأطياف بيانات تفصيلية قيمة لا تستطيع الكاميرات التقليدية التقاطها. على غرار الكاميرات فائقة الأطياف، التي تلتقط نطاقات ضوئية أضيق وأكثر استمرارية، تُستخدم الكاميرات متعددة الأطياف في مجالات مثل الزراعة، والجيولوجيا، و المراقبة البيئية، و التصوير الطبي. على سبيل المثال، في الرعاية الصحية، يمكن أن تساعد الكاميرات متعددة الأطياف في تصور الأنسجة المختلفة عن طريق التقاط الصور عبر أطوال موجية متعددة.
وبالمثل، تحقق الطائرات بدون طيار المزودة بالتصوير متعدد الأطياف خطوات كبيرة في الزراعة. يمكنهم تحديد النباتات غير الصحية أو تلك المتأثرة بالحشرات والآفات في مرحلة مبكرة. يمكن لهذه الكاميرات تحليل طيف الأشعة تحت الحمراء القريبة، وعادة ما تعكس النباتات السليمة المزيد من ضوء الأشعة تحت الحمراء القريبة مقارنة بنظيراتها غير الصحية. من خلال تبني تقنيات الذكاء الاصطناعي هذه في الزراعة، يمكن للمزارعين تنفيذ تدابير مضادة مبكرًا لتعزيز الغلة وتقليل خسائر المحاصيل.
تستخدم كاميرات LiDAR (الكشف عن الضوء وتحديد المدى) نبضات الليزر لإنشاء خرائط ثلاثية الأبعاد واكتشاف الكائنات من مسافة بعيدة. إنها فعالة 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 LiDAR في تطبيقات مثل السيارات ذاتية القيادة للملاحة واكتشاف العوائق.
يعمل LiDAR مثل عيون السيارة، حيث يرسل نبضات ليزر ويقيس المدة التي تستغرقها لترتد. تساعد هذه الرؤى السيارة على حساب المسافات وتحديد الأشياء مثل السيارات والمشاة وإشارات المرور، مما يوفر رؤية بزاوية 360 درجة لقيادة أكثر أمانًا.
عندما يتعلق الأمر برؤية الكمبيوتر، تعمل الكاميرات بمثابة العيون التي تسمح للآلات برؤية العالم وتفسيره بشكل مشابه لكيفية رؤيته وتفسيره من قبل البشر. يعد اختيار النوع المناسب من الكاميرات أمرًا أساسيًا لنجاح تطبيقات رؤية الكمبيوتر المختلفة. من كاميرات RGB القياسية إلى أنظمة LiDAR المتقدمة، يقدم كل نوع ميزات فريدة تتناسب مع مهام محددة. من خلال فهم مجموعة متنوعة من تقنيات الكاميرات واستخداماتها، يمكن للمطورين والباحثين تحسين نماذج رؤية الكمبيوتر بشكل أفضل لمعالجة تحديات العالم الحقيقي المعقدة.
اكتشف المزيد حول الذكاء الاصطناعي من خلال زيارة مستودع GitHub الخاص بنا. انضم إلى مجتمعنا للتواصل مع المتحمسين الآخرين لـ Vision AI. تعرف على المزيد حول تطبيقات رؤية الكمبيوتر في الرعاية الصحية و التصنيع في صفحات الحلول الخاصة بنا.
