100 برنامه کاربردی بینایی کامپیوتری محبوب در سال 2024

این مقاله فهرست گسترده ای از برنامه های کاربردی بینایی کامپیوتری جدید و ارزشمند را در تمام صنایع پوشش می دهد. بهترین پروژه های بینایی کامپیوتری، ایده های بینایی کامپیوتری و موارد استفاده با ارزش بالا را در حال حاضر در بازار بیابید.

در این مقاله به موارد زیر می پردازیم:

• مبانی سیستم های کامپیوتر ویژن
• 100  برنامه کاربردی بینایی کامپیوتری دنیای واقعی که بر اساس صنعت مرتب شده اند.
• تولید
• مراقبت های بهداشتی
• کشاورزی
• حمل و نقل
• ورزش
• نمونه ها، پروژه ها و موارد استفاده از  Computer Vision
• پیاده سازی کامپیوتر ویژن

کامپیوتر ویژن چیست؟

حوزه بینایی کامپیوتر بخشی از هوش مصنوعی (AI) است که از یادگیری ماشین و یادگیری عمیق استفاده می کند تا رایانه ها را قادر می سازد تا ببینند، تشخیص الگوی هوش مصنوعی را انجام دهند و اشیاء موجود در عکس ها و فیلم ها را به همان روشی که مردم انجام می دهند تجزیه و تحلیل کنند. بینایی محاسباتی برای بازرسی خودکار بینایی هوش مصنوعی، نظارت از راه دور و اتوماسیون به سرعت در حال محبوبیت است. کار بینایی کامپیوتر تأثیر زیادی بر شرکت ها در سراسر صنایع، از خرده فروشی گرفته تا امنیت، مراقبت های بهداشتی، ساخت و ساز، خودرو، تولید، تدارکات و کشاورزی دارد.

سیستم های بینایی کامپیوتری

سیستم‌های بینایی رایانه‌ای از (1) دوربین‌ها برای به دست آوردن داده‌های بصری، (2) مدل‌های یادگیری ماشینی برای پردازش تصاویر، و (3) منطق شرطی برای خودکار سازی برخی کاربرد های خاص استفاده می‌کنند. سپس Edge intelligence پیاده سازی های مقیاس پذیر، کارآمد، قوی، ایمن و خصوصی بینایی کامپیوتر را تسهیل می کند.

کاربردهای بینایی کامپیوتر در تولید

در تولید، تشخیص تصویر برای بازرسی بینایی هوش مصنوعی، کنترل کیفیت، نظارت از راه دور و اتوماسیون سیستم اعمال می شود.

تجزیه و تحلیل بهره وری

تجزیه و تحلیل بهره وری تاثیر تغییر محل کار، نحوه صرف زمان و منابع کارکنان و پیاده سازی ابزارهای مختلف را دنبال می کند. چنین داده هایی می توانند بینش ارزشمندی در مورد مدیریت زمان، همکاری در محل کار و بهره وری کارکنان ارائه دهند. هدف استراتژی های مدیریت ناب Computer Vision تعیین کمیت و ارزیابی عینی فرآیندها با سیستم های بینایی مبتنی بر دوربین است.

بازرسی بصری تجهیزات

دید کامپیوتری برای بازرسی بصری یک استراتژی کلیدی در تولید هوشمند است. سیستم‌های بازرسی مبتنی بر دید نیز برای بازرسی خودکار تجهیزات حفاظت شخصی (PPE)، مانند تشخیص ماسک یا تشخیص کلاه ایمنی، محبوبیت بیشتری پیدا می‌کنند. دید محاسباتی به نظارت بر پایبندی به پروتکل های ایمنی در سایت های ساخت و ساز یا در یک کارخانه هوشمند کمک می کند.

مدیریت کیفیت

برنامه های کاربردی دوربین های هوشمند یک روش مقیاس پذیر برای اجرای بازرسی بصری خودکار و کنترل کیفیت فرآیندهای تولید و خطوط مونتاژ در کارخانه های هوشمند ارائه می دهند. بدین ترتیب، یادگیری عمیق از تشخیص شی در زمان واقعی برای ارائه نتایج برتر (دقت تشخیص، سرعت، عینیت، قابلیت اطمینان) در مقایسه با بازرسی دستی پر زحمت استفاده می کند.

در مقایسه با سیستم‌های بینایی ماشین سنتی، بازرسی بینایی هوش مصنوعی از روش‌های یادگیری ماشینی استفاده می‌کند که بسیار قوی هستند و به دوربین‌های خاص گران قیمت و تنظیمات غیرقابل انعطاف نیاز ندارند. بنابراین، روش‌های بینایی هوش مصنوعی در چندین مکان و کارخانه بسیار مقیاس‌پذیر هستند.

آموزش مهارت

یکی دیگر از زمینه های کاربردی سیستم های بینایی بهینه سازی عملیات خط مونتاژ در تولید صنعتی و تعامل انسان و ربات است. ارزیابی کنش انسانی می تواند به ساخت مدل های اقدام استاندارد مربوط به مراحل مختلف عملیات و ارزیابی عملکرد کارگران آموزش دیده کمک کند.

ارزیابی خودکار کیفیت عملکرد کارگران می‌تواند با بهبود عملکرد کاری، ارتقای بهره‌وری (بهینه‌سازی LEAN) و مهم‌تر از آن، کشف اقدامات خطرناک برای کاهش میزان تصادفات سودمند باشد.

کامپیوتر بینایی در بهداشت و درمان

تشخیص سرطان

یادگیری ماشینی برای اهدافی مانند تشخیص سرطان سینه و پوست در صنایع پزشکی گنجانده شده است. به عنوان مثال، تشخیص تصویر به دانشمندان اجازه می‌دهد تفاوت‌های جزئی بین تصاویر سرطانی و غیرسرطانی را تشخیص دهند و داده‌های اسکن‌های تصویربرداری تشدید مغناطیسی (MRI) و عکس‌های ورودی را بدخیم یا خوش‌خیم تشخیص دهند.

تشخیص COVID-19

کامپیوتر ویژن می تواند برای کنترل ویروس کرونا استفاده شود. چندین مدل بینایی کامپیوتری با یادگیری عمیق برای تشخیص COVID-19 مبتنی بر اشعه ایکس وجود دارد. محبوب ترین مورد برای تشخیص موارد COVID-19 با تصاویر رادیوگرافی دیجیتال قفسه سینه با اشعه ایکس (CXR) COVID-Net نام دارد و توسط Darwin AI، کانادا توسعه یافته است.

طبقه بندی سلولی

یادگیری ماشینی در موارد استفاده پزشکی برای طبقه بندی لنفوسیت های T در برابر سلول های اپیتلیال سرطان روده بزرگ با دقت بالا استفاده شد. بنابراین، انتظار می رود ML به طور قابل توجهی روند شناسایی بیماری در مورد سرطان روده بزرگ را به طور موثر و بدون هزینه پس از ایجاد تسریع کند.

تحلیل حرکت

بیماری های عصبی و اسکلتی عضلانی مانند سکته های بعدی، تعادل و مشکلات راه رفتن را می توان با استفاده از مدل های یادگیری عمیق و بینایی کامپیوتری حتی بدون تجزیه و تحلیل پزشک تشخیص داد. برنامه‌های بینایی رایانه‌ای Pose Estimation که حرکت بیمار را تجزیه و تحلیل می‌کنند، به پزشکان در تشخیص آسان و افزایش دقت بیمار کمک می‌کنند.

تشخیص ماسک

تشخیص چهره نقابدار برای تشخیص استفاده از ماسک و تجهیزات حفاظتی برای محدود کردن شیوع ویروس کرونا استفاده می‌شود. به همین ترتیب، سیستم‌های بینایی کامپیوتری به کشورها کمک می‌کنند تا ماسک‌ها را به‌عنوان یک استراتژی کنترلی برای مهار شیوع بیماری کرونا اجرا کنند. به همین دلیل، شرکت‌های خصوصی مانند اوبر ویژگی‌های بینایی رایانه‌ای مانند تشخیص چهره را ایجاد کرده‌اند تا در اپلیکیشن‌های موبایل خود پیاده‌سازی شوند تا تشخیص دهند مسافران ماسک دارند یا نه. برنامه هایی از این دست، حمل و نقل عمومی را در طول همه گیری ویروس کرونا ایمن تر می کند.

تشخیص تومور

تومورهای مغزی را می توان در اسکن MRI مشاهده کرد و اغلب با استفاده از شبکه های عصبی عمیق تشخیص داده می شود. نرم افزار تشخیص تومور با استفاده از یادگیری عمیق برای صنعت پزشکی بسیار مهم است زیرا می تواند تومورها را با دقت بالا شناسایی کند تا به پزشکان در تشخیص کمک کند. روش های جدید به طور مداوم برای افزایش دقت این تشخیص ها در حال توسعه هستند.

امتیاز پیشرفت بیماری

بینایی کامپیوتری را می توان برای شناسایی بیماران بدحال برای هدایت مراقبت های پزشکی استفاده کرد (غربالگری بیمار بحرانی). افراد مبتلا به کووید-19 تنفس سریع تری دارند. یادگیری عمیق با دوربین‌های عمقی می‌تواند برای شناسایی الگوهای تنفسی غیرطبیعی برای انجام یک غربالگری دقیق و بدون مزاحم و در عین حال در مقیاس بزرگ افراد آلوده به ویروس کووید-۱۹ استفاده شود.

مراقبت های بهداشتی و توانبخشی

فیزیوتراپی برای آموزش بهبودی بازماندگان سکته مغزی و بیماران آسیب های ورزشی مهم است. چالش های اصلی مربوط به هزینه های نظارت توسط یک متخصص پزشکی، بیمارستان یا آژانس است. آموزش خانگی با برنامه توانبخشی مبتنی بر بینایی ترجیح داده می شود زیرا به افراد اجازه می دهد تا تمرینات حرکتی را به صورت خصوصی و اقتصادی انجام دهند. در درمان یا توانبخشی به کمک رایانه، ارزیابی کنش انسانی می‌تواند برای کمک به بیماران در آموزش در خانه، راهنمایی آنها برای انجام صحیح اقدامات و جلوگیری از آسیب‌های بیشتر استفاده شود. برنامه های ورزشی و تناسب اندام بیشتری را کاوش کنید.

آموزش مهارت های پزشکی

برنامه های بینایی کامپیوتر برای ارزیابی سطح مهارت یادگیرندگان خبره در بسترهای خودآموز استفاده می شود. به عنوان مثال، پلتفرم های آموزش جراحی مبتنی بر شبیه سازی واقعیت افزوده برای آموزش جراحی توسعه داده شده است. علاوه بر این، تکنیک ارزیابی کیفیت عمل امکان توسعه رویکردهای محاسباتی را فراهم می کند که به طور خودکار عملکرد دانشجویان جراحی را ارزیابی می کند. بر این اساس، می‌توان اطلاعات بازخورد معناداری را در اختیار افراد قرار داد و آنها را برای ارتقای سطح مهارت‌هایشان راهنمایی کرد.

بینایی کامپیوتر در کشاورزی

نظارت بر حیوانات

نظارت بر حیوانات با بینایی کامپیوتری یک استراتژی کلیدی در کشاورزی هوشمند است. یادگیری ماشینی از جریان های دوربین برای نظارت بر سلامت دام های خاص مانند خوک، گاو یا طیور استفاده می کند. هدف سیستم‌های بینایی هوشمند تجزیه و تحلیل رفتار حیوانات برای افزایش بهره‌وری، سلامت و رفاه حیوانات و در نتیجه تأثیرگذاری بر بازده و مزایای اقتصادی در صنعت است.

اتوماسیون مزرعه

فن‌آوری‌هایی مانند ربات‌های برداشت، بذر و علف‌های هرز، تراکتورهای مستقل و سیستم‌های بینایی برای نظارت بر مزارع از راه دور، و هواپیماهای بدون سرنشین برای بازرسی بصری می‌توانند بهره‌وری را با کمبود نیروی کار به حداکثر برسانند. سودآوری را می توان با خودکار کردن بازرسی دستی با چشم انداز هوش مصنوعی، کاهش ردپای زیست محیطی و بهبود فرآیندهای تصمیم گیری به طور قابل توجهی افزایش داد.

نظارت بر محصول

عملکرد و کیفیت محصولات مهمی مانند برنج و گندم تعیین کننده ثبات امنیت غذایی است. به طور سنتی، نظارت بر رشد محصول عمدتاً بر قضاوت ذهنی انسان متکی است و به موقع یا دقیق نیست. برنامه های Computer Vision به ما این امکان را می دهند که به طور مداوم و غیر مخرب رشد گیاه و پاسخ به نیازهای مواد مغذی را کنترل کنیم.

 در مقایسه با عملیات دستی، نظارت بر رشد محصول در زمان واقعی با استفاده از فناوری بینایی کامپیوتری می تواند تغییرات ظریف در محصولات به دلیل سوء تغذیه را خیلی زودتر تشخیص دهد و می تواند مبنای مطمئن و دقیقی برای تنظیم به موقع فراهم کند. علاوه بر این، از برنامه های بینایی کامپیوتری می توان برای اندازه گیری شاخص های رشد گیاه یا تعیین مرحله رشد استفاده کرد.

تشخیص گلدهی

Heading date گندم یکی از پارامترهای مهم برای محصولات گندم است. برای تعیین دوره طبقه بندی گندم می توان از یک سیستم مشاهده خودکار بینایی کامپیوتری استفاده کرد. 

فناوری بینایی کامپیوتر دارای مزایای کم هزینه، خطای کم، راندمان بالا و استحکام خوب است و می تواند به صورت پویا و پیوسته تجزیه و تحلیل شود.

نظارت بر مزارع

در کشاورزی هوشمند، از پردازش تصویر با تصاویر پهپاد می توان برای نظارت بر مزارع روغن پالم از راه دور استفاده کرد. با ارتوفوتوهای جغرافیایی (geospatial orthophotos) می توان تشخیص داد که کدام قسمت از زمین مزرعه برای محصولات کاشته شده حاصلخیز است. همچنین امکان شناسایی مناطق کمتر حاصلخیز از نظر رشد وجود داشت.

 OpenCV یک ابزار محبوب برای چنین کارهای پردازش تصویر است.

تشخیص حشرات

شناسایی و شمارش سریع و دقیق حشرات پرنده به ویژه برای کنترل آفات از اهمیت بالایی برخوردار است. با این حال، شناسایی دستی سنتی و شمارش حشرات پرنده ناکارآمد و کار فشرده است. سیستم‌های مبتنی بر بینایی امکان شمارش و تشخیص حشرات در حال پرواز را می‌دهند (بر اساس (YOLO)).

تشخیص بیماری های گیاهی

برآورد خودکار و دقیق شدت بیماری برای امنیت غذایی، مدیریت بیماری و پیش‌بینی کاهش عملکرد ضروری است. روش یادگیری عمیق از مهندسی کار فشرده و قطعه بندی تصویر مبتنی بر آستانه اجتناب می کند. برای مثال، برای شناسایی پوسیدگی سیاه سیب، تخمین خودکار شدت بیماری گیاهی مبتنی بر تصویر با استفاده از برنامه‌های شبکه عصبی کانولوشنال عمیق (CNN) توسعه داده شد.

وجین خودکار

علف های هرز در زراعت گیاهان مضری در نظر گرفته می شوند زیرا برای بدست آوردن آب، مواد معدنی و سایر مواد مغذی در خاک با محصولات کشاورزی رقابت می کنند. سمپاشی سموم فقط در مکان های دقیق علف های هرز خطر آلودگی گیاهان، انسان، حیوانات و منابع آبی را تا حد زیادی کاهش می دهد.

 تشخیص و حذف هوشمند علف های هرز برای توسعه کشاورزی حیاتی است. یک سیستم بینایی کامپیوتری مبتنی بر شبکه عصبی می تواند برای شناسایی گیاهان سیب زمینی و سه علف هرز مختلف برای سمپاشی خاص در محل استفاده شود.

برداشت خودکار

در کشاورزی سنتی، عملیات مکانیکی به برداشت دستی به عنوان پایه اصلی متکی است که منجر به هزینه های بالا و راندمان پایین می شود. با این حال، در سال‌های اخیر با استفاده مداوم از فناوری بینایی کامپیوتری، ماشین‌های برداشت هوشمند کشاورزی پیشرفته مانند ماشین‌های برداشت و ربات‌های چیدن مبتنی بر فناوری بینایی کامپیوتری در تولیدات کشاورزی ظهور کرده‌اند که گامی جدید در صنعت کشاورزی بوده است.  

تمرکز اصلی عملیات برداشت اطمینان از کیفیت محصول در طول برداشت برای به حداکثر رساندن ارزش بازار است. برنامه های کاربردی کامپیوتر ویژن شامل چیدن خیار به صورت خودکار در محیط گلخانه یا شناسایی خودکار گیلاس در یک محیط طبیعی است.

تست کیفیت محصولات کشاورزی

کیفیت محصولات کشاورزی یکی از عوامل مهم در قیمت بازار و رضایت مشتریان است. در مقایسه با بازرسی های دستی، بینایی کامپیوتر راهی برای انجام بررسی های کیفیت خارجی ارائه می دهد.

سیستم‌های بینایی هوش مصنوعی می‌توانند با هزینه نسبتاً کم و با دقت بالا به درجات بالایی از انعطاف‌پذیری و تکرارپذیری دست یابند. به عنوان مثال، سیستم های مبتنی بر بینایی ماشین و بینایی کامپیوتری برای آزمایش سریع آسیب لیمو شیرین یا ارزیابی کیفیت غیر مخرب سیب زمینی استفاده می شود.

مدیریت آبیاری

مدیریت خاک بر اساس استفاده از فناوری برای افزایش بهره وری خاک از طریق کشت، کوددهی یا آبیاری تأثیر قابل توجهی بر تولید کشاورزی مدرن دارد. با به دست آوردن اطلاعات مفید در مورد رشد محصولات باغی از طریق تصاویر، می توان تعادل آب خاک را برای دستیابی به برنامه ریزی دقیق آبیاری به طور دقیق تخمین زد.

برنامه های کاربردی بینایی کامپیوتر اطلاعات ارزشمندی در مورد تعادل آب مدیریت آبیاری ارائه می دهند. یک سیستم مبتنی بر بینایی می تواند تصاویر چند طیفی گرفته شده توسط وسایل نقلیه هوایی بدون سرنشین (UAV) را پردازش کند و شاخص پوشش گیاهی (VI) را برای ارائه پشتیبانی تصمیم برای مدیریت آبیاری به دست آورد.

نظارت بر زمین های کشاورزی پهپاد

اطلاعات زمین های کشاورزی در زمان واقعی و درک دقیق آن اطلاعات نقش اساسی در کشاورزی دقیق دارد. طی سال‌های اخیر، پهپادها (پهپادها) به عنوان یک فناوری به سرعت در حال پیشرفت، امکان دستیابی به اطلاعات کشاورزی با وضوح بالا، هزینه کم و راه‌حل‌های سریع را فراهم کرده‌اند. علاوه بر این، سکوهای پهپاد مجهز به حسگرهای تصویر، اطلاعات دقیقی در مورد اقتصاد کشاورزی و شرایط محصول ارائه می دهند (به عنوان مثال، نظارت مداوم بر محصول). در نتیجه سنجش از دور پهپاد به افزایش تولید محصولات کشاورزی با کاهش هزینه های کشاورزی کمک کرده است.

ارزیابی عملکرد

از طریق استفاده از فناوری بینایی کامپیوتری، عملکردهای مدیریت خاک، تشخیص بلوغ و تخمین عملکرد برای مزارع محقق شده است. علاوه بر این، فناوری موجود را می توان به خوبی برای روش هایی مانند تحلیل طیفی و یادگیری عمیق به کار برد. 

اکثر این روش ها دارای مزایای دقت بالا، هزینه کم، قابلیت حمل خوب، یکپارچگی خوب و مقیاس پذیری هستند و می توانند پشتیبانی قابل اعتمادی را برای تصمیم گیری مدیریت ارائه دهند. به عنوان مثال، تخمین عملکرد محصول مرکبات از طریق تشخیص و شمارش میوه با استفاده از بینایی کامپیوتری است. همچنین، عملکرد مزارع نیشکر را می توان با پردازش تصاویر به دست آمده با استفاده از پهپاد پیش بینی کرد.

بینایی کامپیوتر در حمل و نقل

طبقه بندی وسایل نقلیه

برنامه های بینایی کامپیوتر برای طبقه بندی خودکار وسایل نقلیه دارای سابقه طولانی است. فن‌آوری‌های طبقه‌بندی خودکار وسایل نقلیه برای شمارش وسایل نقلیه در طول دهه‌ها در حال تکامل بوده‌اند. روش‌های یادگیری عمیق، پیاده‌سازی سیستم‌های تحلیل ترافیک در مقیاس بزرگ را با استفاده از دوربین‌های امنیتی رایج و ارزان امکان‌پذیر می‌سازد.

با رشد سریع سنسورهای مقرون به صرفه مانند دوربین های مدار بسته تلویزیونی (CCTV)، تشخیص نور و عمق (LiDAR) و حتی دستگاه های تصویربرداری حرارتی، وسایل نقلیه را می توان به طور همزمان در چندین خط شناسایی، ردیابی و طبقه بندی کرد. دقت طبقه‌بندی خودرو را می‌توان با ترکیب سنسورهای متعدد مانند تصویربرداری حرارتی و تصویربرداری LiDAR با دوربین‌های RGB (دوربین‌های نظارت معمول، IP) بهبود بخشید. علاوه بر این، تخصص های متعددی وجود دارد. به عنوان مثال، یک راه حل بینایی کامپیوتری مبتنی بر یادگیری عمیق برای تشخیص وسایل نقلیه ساختمانی برای اهدافی مانند نظارت بر ایمنی، ارزیابی بهره وری و تصمیم گیری مدیریتی استفاده شده است.