ما هي الرؤية الآلية؟ تعلم كيف يمكّن هذا التخصص في الذكاء الاصطناعي الأتمتة الصناعية، ومراقبة الجودة، والروبوتات. اكتشف الاختلافات الرئيسية بينه وبين الرؤية الحاسوبية.
الرؤية الآلية هو تخصص هندسي وتقنية تتيح الفحص الآلي والتحكم في العمليات و وتوجيه الروبوتات من خلال تحليل الصور. وهو يعمل بمثابة "عيون" الأتمتة الصناعية، حيث يجمع بين الأجهزة البصرية مع برمجيات متطورة لتفسير المدخلات البصرية وتحفيز الإجراءات المادية. في حين أنه يعتمد بشكل كبير على المبادئ النظرية ل الرؤية الحاسوبية (CV)، تتميز الرؤية الآلية في تركيزها على النشر العملي في العالم الحقيقي في بيئات منظمة. هذه التقنية هي حجر الزاوية في الصناعة 4.0، مما يتيح للمصانع الذكية العمل بسرعة ودقة واتساق أعلى مما يمكن للمشغلين البشريين تحقيقه.
يدمج نظام الرؤية الآلية النموذجي العديد من المكونات الهامة لأداء مهمة محددة بشكل موثوق. تبدأ عملية تبدأ العملية بالحصول على الصور، حيث تلتقط الكاميرات الصناعية والعدسات المتخصصة عالية الجودة لالتقاط البيانات المرئية. والأهم من ذلك أن هذه الأنظمة تستخدم تقنيات إضاءة مصممة هندسيًا لتسليط الضوء على الميزات ذات الصلة، مثل نسيج السطح أو الحواف، مع كبح الضوضاء.
وبمجرد التقاط الصورة، تتم معالجتها بواسطة وحدة حوسبة - غالبًا ما تكون جهاز حوسبة متطورة أو كاميرا ذكية تعمل على تشغيل خوارزميات متقدمة. تاريخيًا، كانت هذه الأنظمة تعتمد على القواعد (على سبيل المثال، عد البيكسلات)، لكن التطبيقات الحديثة تعتمد بشكل متزايد على الذكاء الاصطناعي (AI) و التعلّم العميق (DL). نماذج مثل Ultralytics YOLO11 تحلل الصور لتحديد الأنماط أو detect العيوب أو قياس الأبعاد. ثم يقوم النظام باتخاذ قرار - مثل قبول منتج أو توجيه أو توجيه ذراع روبوتية - وإبلاغ ذلك إلى وحدة تحكم منطقية قابلة للبرمجة (PLC).
في حين أن المصطلحين غالبًا ما يستخدمان بالتبادل، إلا أنه من المهم التمييز بين الرؤية الآلية والمجال الأوسع الأوسع للرؤية الحاسوبية. الرؤية الحاسوبية هو مجال علمي يركز على تمكين أجهزة الكمبيوتر من "فهم" الصور بشكل عام، وغالبًا ما يتعامل مع البيانات غير المنظمة مثل صور وسائل التواصل الاجتماعي أو لقطات المراقبة. وهو يشمل مهام تتراوح بين تصنيف الصور إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي.
وعلى النقيض من ذلك، فإن الرؤية الآلية هي تطبيق هذه التقنيات لحل المشاكل الصناعية. تعمل أنظمة الرؤية الآلية عادةً في بيئات خاضعة للرقابة مع إضاءة ثابتة وتحديد مواقع الكاميرات لضمان موثوقية عالية. على سبيل المثال، بينما قد يسعى نموذج قد يسعى نموذج الرؤية الحاسوبية للتعرف على كلب في حديقة، فإن نظام الرؤية الآلية مصمم detect خدش مجهري على حلقة مكبس تتحرك بسرعات عالية على حزام ناقل.
تعمل الرؤية الآلية على زيادة الكفاءة في العديد من القطاعات من خلال أتمتة المهام البصرية.
غالبًا ما تستخدم الرؤية الآلية الحديثة أحدث الشبكات العصبية لتحقيق أداء قوي. المثال التالي
يوضح كيفية استخدام ultralytics حزمة Python لتحميل
طراز YOLO11 وإجراء الاستدلال، وهي خطوة شائعة في
التحقق من الأجزاء على خط الإنتاج.
from ultralytics import YOLO
# Load a pre-trained YOLO11 model (or a custom-trained industrial model)
model = YOLO("yolo11n.pt")
# Run inference on an image of a manufactured component
# This step identifies objects and checks for defects based on training
results = model("production_part.jpg")
# Display the results to visualize detections and confidence scores
results[0].show()
يدعم سير العمل البسيط هذا الأنظمة المعقدة حيث يحدد الاستدلال في الوقت الحقيقي للمنتجات على خط سريع الحركة، مما يقلل من زمن انتقال الاستدلال لمواكبة سرعة الإنتاج سرعات الإنتاج.
