استكشاف معالجة الصور والرؤية الحاسوبية ورؤية الآلة

يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل جميع أنواع البيانات، وعندما يتعلق الأمر بالبيانات المرئية مثل الصور ومقاطع الفيديو، فإن هذا يندرج تحت نطاق تحليلات الصور، والذي يتضمن تقنيات مختلفة. إن معالجة الصور و الرؤية الحاسوبية و رؤية الآلة تجعل من الممكن لأجهزة الكمبيوتر رؤية العالم وفهمه 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 الرقمية وإطارات الفيديو وتحسينها، وتعديل معلمات مثل السطوع والتباين وتوازن الألوان، أو تصفية الضوضاء، بينما الرؤية الحاسوبية تذهب خطوة أبعد باستخدام هذه الصور المعالجة لمساعدة أجهزة الكمبيوتر على تفسير محتواها وفهمه. من ناحية أخرى، تطبق رؤية الآلة تقنيات الرؤية الحاسوبية تحديدًا على البيئات الصناعية، مثل مهام الفحص ومراقبة الجودة.

‍

تمكّن هذه المجالات الثلاثة تطبيقات متنوعة في العديد من الصناعات، مثل الرعاية الصحية و التصنيع و الزراعة. في هذه المقالة، سوف نستكشف معالجة الصور و الرؤية الحاسوبية و رؤية الآلة ونناقش اختلافاتهم. سنتناول أيضًا كيفية عملها وكيفية استخدامها في مختلف الصناعات. هيا بنا نبدأ.

ما هي معالجة الصور؟

لنبدأ بالتقنية الأساسية الكامنة وراء كل من الرؤية الحاسوبية ورؤية الآلة: معالجة الصور. وهي تنطوي على استخدام الخوارزميات لمعالجة الصور الرقمية وتحسينها، وتعديل معلمات مثل السطوع والتباين وتوازن الألوان، أو تصفية الضوضاء، لإعدادها لمزيد من التحليل والتفسير المتقدمين. 

دعونا نلقي نظرة على كيفية عملها. تتم معالجة الصور عن طريق تقسيم الصور إلى وحدات بكسل فردية ثم معالجة وحدات البكسل هذه لتحقيق التأثيرات المطلوبة. على سبيل المثال، لجعل الصورة أكثر سطوعًا، قد تزيد الخوارزمية من شدة كل بكسل. وبالمثل، للكشف عن الحواف، قد تبحث عن تغييرات مفاجئة في قيم البكسل. من خلال تطبيق العمليات والخوارزميات الرياضية على وحدات البكسل هذه، يمكن استخدام معالجة الصور لتحسين جودة الصورة أو استخراج المعلومات أو إنشاء صور جديدة. 

تعتبر تقنيات معالجة الصور ضرورية أيضًا لمعالجة البيانات وإنشاء مجموعات بيانات مرئية بصور واضحة وعالية الجودة وتساعد الرؤية الحاسوبية وأنظمة رؤية الآلة على تحليلها بدقة. توفر مكتبات مثل OpenCV و MATLAB أطر عمل قوية تجعل تقنيات معالجة الصور هذه في متناول المطورين والباحثين في مجموعة واسعة من المجالات. 

فيما يلي بعض تقنيات معالجة الصور الشائعة: 

• التصفية: يتم تطبيق التصفية لتقليل مستويات الضوضاء في الصورة عن طريق تنعيم الاختلافات والتشوهات. تتضمن بعض المرشحات الشائعة مرشحات Gaussian لـ التمويه ومرشحات الوسيط لإزالة ضوضاء الملح والفلفل، والتي تظهر على شكل وحدات بكسل بيضاء وسوداء عشوائية.
  ‍
• اكتشاف الحواف: يتم استخدامه لتحديد حدود الكائنات في الصورة عن طريق اكتشاف التغيرات الحادة في شدة البكسل. تستخدم تطبيقات مثل التصوير الطبي اكتشاف الحواف لتحديد هيكل الأعضاء والأورام.
  ‍
• العتبة (Thresholding): تتضمن عملية العتبة في معالجة الصور تحويل صورة ذات تدرج رمادي إلى صورة ثنائية عن طريق تحديد قيمة عتبة. يتم تحويل وحدات البكسل التي تزيد عن العتبة إلى اللون الأبيض (1)، وتلك التي تقل عن العتبة يتم تحويلها إلى اللون الأسود (0). 

‍

استكشاف تطبيق لمعالجة الصور

استعادة الصور مثال رائع لتطبيق معالجة الصور. وهي تنطوي على استعادة صورة تدهورت بمرور الوقت. تُستخدم تقنيات مثل الترشيح وتقليل الضوضاء لإزالة العلامات والخدوش والتلطخات والتآكل واستعادة الصورة المتدهورة إلى جودتها الأصلية. استعادة الصور مفيدة بشكل خاص في الحالات التي تكون فيها الصور ذات جودة منخفضة أو تالفة، مثل الصور القديمة.

‍

ما هي رؤية الحاسوب؟

على عكس معالجة الصور، التي تركز على تغيير الصور وتحسينها، تمنح رؤية الكمبيوتر أجهزة الكمبيوتر القدرة على رؤية وفهم العالم الحقيقي. تستخدم العديد من التطبيقات رؤية الكمبيوتر لتحديد وفهم الكائنات والأشخاص في الصور أو إطارات الفيديو. إنه يكرر الرؤية البشرية ويحاول تكرار الطريقة التي نفهم بها ما نراه من حولنا. 

يمكن استخدام رؤية الكمبيوتر لأتمتة مهام مثل المراقبة. كما أن لديها مجموعة واسعة من التطبيقات العملية مثل التعرف على الوجوه، و التصوير الطبي، و المركبات ذاتية القيادة. يتم تدريب نماذج رؤية الكمبيوتر باستخدام تقنيات التعلم العميق لاستخراج وتحديد الميزات والأنماط المعقدة من مجموعات بيانات الصور واسعة النطاق. تستخدم العديد من الصناعات بعد ذلك هذه النماذج المدربة، مثل Ultralytics YOLOv8، لمهام مختلفة مثل اكتشاف الكائنات و تتبع الكائنات.

‍

على سبيل المثال، تستخدم السيارات ذاتية القيادة مثل Tesla رؤية الكمبيوتر للتنقل في العالم الحقيقي. تتم معالجة اللقطات التي تلتقطها الكاميرات الموجودة على متن السيارة باستخدام رؤية الكمبيوتر. مهام رؤية الكمبيوتر مثل اكتشاف الكائنات وتتبعها و التجزئة ضرورية لفهم حالات المرور والبيئة المحيطة بها. تطبيق آخر مثير للاهتمام هو التعرف على الوجوه. يمكن استخدام رؤية الكمبيوتر لتحليل ملامح الوجه والتعرف عليها في الصور عن طريق التقاط وجه الشخص من صورة أو فيديو، وتحديد الميزات الرئيسية، ومقارنتها بقاعدة بيانات لبيانات الوجه المخزنة.

ما هي الرؤية الآلية؟

تُستخدم الرؤية الآلية في البيئات الصناعية مثل مصانع التصنيع الكبيرة أو مرافق الإنتاج لتطبيقات مثل ضمان جودة المنتج والتحقق من صحة الملصقات والرموز الشريطية على المنتجات النهائية. الرؤية الآلية هي فرع متخصص من رؤية الكمبيوتر يعتمد على أجهزة متينة لتعمل بفعالية في الظروف الصعبة. نظرًا لأن هذه الأنظمة مدمجة مع التطبيقات الصناعية، فإن السرعة العالية والدقة في الوقت الفعلي ضروريان. 

دعونا نرى كيف يعمل. أولاً، يتم جمع البيانات باستخدام كاميرا واحدة أو أكثر عالية الدقة. قد تتضمن هذه الكاميرات أيضًا ميزات متخصصة مثل الأشعة تحت الحمراء أو التصوير الحراري. بعد ذلك، يتم تحليل البيانات التي تم جمعها باستخدام تقنيات رؤية الكمبيوتر لاستخراج المعلومات المطلوبة. تتضمن المعلومات المستخرجة عادةً تفاصيل مثل تحديد الكائن والأشكال والأحجام والحركات والأنماط وأي تشوهات موجودة في المشهد، اعتمادًا على التطبيق المحدد.

فهم تطبيق للرؤية الآلية

يضمن التحكم في الجودة في خطوط الإنتاج الصناعي وصول المنتجات عالية الجودة فقط إلى العملاء، مما يؤدي إلى زيادة رضا العملاء وزيادة الأرباح. غالبًا ما تعتمد الطرق التقليدية على الفحص اليدوي، والذي قد يستغرق وقتًا طويلاً للغاية وعرضة للخطأ البشري. يمكن أن يؤدي ضعف التحكم في الجودة أيضًا إلى تأخيرات في الإنتاج وخسائر مالية تؤثر على سمعة الشركة. الحل الرائع هو أتمتة مهام مثل فحص السطح والتحقق من الملصقات وتحديد موضع الكائن بمساعدة الرؤية الآلية.

على سبيل المثال، في صناعة الأدوية، تعد جودة المنتج أمرًا بالغ الأهمية، ويتم تطبيق لوائح صارمة للحفاظ على معايير عالية. يمكن استخدام الرؤية الآلية للتأكد من أن عبوات البثور تحتوي على العدد الصحيح من الحبوب، والتحقق من أن كل عبوة تحتوي على الكمية المناسبة تمامًا، مثل عشر حبات في عبوة تحتوي على 10 حبات. يمكن استخدام نموذج رؤية الكمبيوتر مثل YOLOv8 لتحديد عدد الحبوب باستخدام اكتشاف الكائنات. 

‍

ومع ذلك، من المهم أن تكون على دراية بوجود بعض القيود التي يجب مراعاتها 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 عالية الجودة و معالجات ومسرعات الأجهزة لالتقاط البيانات وتسريع عملية التحليل. والنتيجة المباشرة لهذه الأنظمة المصممة خصيصًا للمهام العملية داخل البيئات الصناعية هي أنها قد تكون مكلفة عند الإعداد.

الاختلافات الرئيسية بين معالجة الصور ورؤية الكمبيوتر والرؤية الآلية

الآن بعد أن ناقشنا جميع التقنيات الثلاث بشكل منفصل ونظرنا إلى بعض تطبيقاتها، دعنا نلقي نظرة فاحصة عليها جنبًا إلى جنب. 

‍

تعتبر معالجة الصور هي الأفضل للمهام مثل ضبط السطوع أو ترشيح الضوضاء التي تحتاج إلى طاقة حسابية أقل ولا تتطلب القدرة على فهم المعلومات المرئية المعقدة. من ناحية أخرى، تتفوق رؤية الكمبيوتر في استخراج رؤى ذات مغزى من الصور والتعامل مع المشاهد المعقدة، ولكنها تتطلب المزيد من الموارد الحسابية والتعقيد. وفي الوقت نفسه، تم تصميم الرؤية الآلية للاستخدامات الصناعية، مثل الفحص الآلي، وغالبًا ما يتم دعمها بأنظمة متخصصة ومكلفة.

رؤية الصورة الأكبر

في حين أن معالجة الصور ورؤية الكمبيوتر والرؤية الآلية مرتبطة ارتباطًا وثيقًا، إلا أن كل منها يخدم أغراضًا متميزة. تعمل معالجة الصور على تحسين الصور ومعالجتها على مستوى البكسل، مما يجعلها مفيدة جدًا لمهام مثل إعادة بناء الصور. 

من ناحية أخرى، تذهب رؤية الكمبيوتر إلى أبعد من ذلك من خلال منح أجهزة الكمبيوتر القدرة على فهم البيانات المرئية وفهمها. إنه أمر بالغ الأهمية لحالات الاستخدام مثل التعرف على الوجوه والسيارات ذاتية القيادة. علاوة على ذلك، يتم استخدام الرؤية الآلية خصيصًا للتطبيقات الصناعية. إنه يعمل على أتمتة العمليات الصناعية مثل عمليات التفتيش ومراقبة الجودة. 

من خلال فهم هذه التقنيات والاختلافات بينها، يمكنك اختيار التقنية الأنسب لتطبيقاتك، مما يؤدي إلى تحسين الكفاءة وتحسين النتائج.

هيا نتعلم ونستكشف معًا! تفقد مستودع GitHub الخاص بنا للاطلاع على مساهماتنا في مجال الذكاء الاصطناعي، ولا تنسَ التفاعل مع مجتمعنا. تعرف على كيف نعيد تعريف صناعات مثل التصنيع و الرعاية الصحية باستخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي المتطورة.