Презентація на тему:
машиний зір

Машинное зрение

Машинное зрение в настоящее время Большое количество информации о внешнем мире человек получает по зрительному каналу и затем достаточно результативно обрабатывает эти данные посредством аппарата анализа и толкования визуальной информации. В связи с этим появляется вопрос о вероятности машинной реализации этого явления.

Восприятие программы внешней среды Пример того как программа видит текстуры:

История развития машинного зрения Компьютерное зрение сформировалась как независимая дисциплина к концу 60-х годов. Это течение появилось в пределах искусственного интеллекта тогда, когда еще велись жаркие дискуссии о вероятности сотворения мыслящей машины. Оно появилось из трудов по распознаванию образов.

Первые эксперементы 1958 г. - Фрэнк Розенблатт, психолог из Корнеллского университета, сотворил компьютерное воплощение персептрона (от perception - восприятие) - приспособления, имитирующего схему толкования образов человеческим мозгом.

Персепторон Персептрон был впервые создан в 1958 году, вдобавок его подготовка занимала около получаса машинного времени на ЭВМ IBM-704. Аппаратный вариант - Mark I Perceptron - был сконстурирован в 1960 г. и применялся для толкования зрительных образов

Задачи машинного зрения и области его применения Машинное зрение - это применение компьютерного зрения для экономики и производства. Сферой интереса машинного зрения, как инженерного течения, можно назвать цифровые устройства ввода/вывода и компьютерные сети, предуготовленные для контролирования промышленной аппаратуры, такой как роботы-манипуляторы или приборы для отделения дефектных изделий.

Применение машинного зрения Машинное зрение применяется на производствах для проверки качества продукции

Функции машинного зрения Изучение машинного зрения подразумевает не лишь программное обеспечение, но и методы принятия аппаратного окружения и изображения, нужные для его применения. Потому оно разниться с компьютерным зрением, которое возникает во многих трудах на эту тему, чтобы стать областью будущего дизайна программного обеспечения.

3 Техническая составляющая машинного зрения Для решения перечисленных задач в системах машинного зрения применяются разнообразные технологии и методы. Ниже представлены главные методы обработки изображения: Выделение связанных областей: Связная область изображения – это, с одной стороны, тип объекта, все еще очень близко связанный с растровым изображением, и в то же время – это уже некая самостоятельная семантическая единица, позволяющая вести дальнейший геометрический, логический, топологический и любой другой анализ изображения. Счетчик пикселей: подсчитывает количество светлых или темных пикселей и на основе результата делает необходимые выводы об изображении.

Компьютерное зрение Не нужно путать машинное и компьютерное зрения. Компьютерное зрение является более общей областью исследований, тогда как машинное зрение является инженерной дисциплиной связанной с производственными задачами. Компьютерное зрение представляет собой научную дисциплину, изучающую теорию и базовые алгоритмы анализа изображений и сцен.

Обработка и анализ изображений системам визуализации в промышленности и на производстве, и в этом качестве машинное зрение, связано с самыми разными областями компьютерных наук: компьютерное зрение, оборудования для управления, базы данных, сетевые системы и машинное обучение.

Система обнаружения и сопровождения движущихся объектов по признаку их движения Автоматические и автоматизированные системы видеонаблюдения можно назвать одним из ключевых компонентов современных комплексных систем безопасности. Задача видеонаблюдения подразумевает визуальный контроль заданной области пространства при помощи одной или нескольких видеокамер, позволяющий сохранять и просматривать цифровые видеоданные, а также постоянно оценивать состояние контролируемой территории, выделяя так называемые охранные события.

Видеонаблюдение Сейчас охранное видеонаблюдение имеет два наиболее принципиальных направления развития - целый переход на цифровые системы видеонаблюдения и формирование функций видеоаналитики.