8 примеров использования компьютерного зрения

Что такое компьютерное зрение?

Это область искусственного интеллекта, которая позволяет машинам воспринимать визуальные данные и выполнять связанные с ними задачи. Системы компьютерного зрения используют машинное обучение, чтобы определять и классифицировать объекты, а также правильно взаимодействовать с ними. Технология имитирует то, что человеческий мозг делает автоматически: видит и обрабатывает изображения, определяя класс объекта и расстояние до него, а также отслеживая, находится ли он в движении.

Для чего бизнесу компьютерное зрение? 

Перечислим главные преимущества этой технологии.

• Персонализация — создает уникальный опыт для клиентов и конечных пользователей. Например, компьютерное зрение позволяет создавать онлайн-примерочные, где можно виртуально примерить одежду и косметику.
• Эффективность и точность — повышает эффективность операций, особенно в промышленном секторе. В отличие от людей, алгоритмы не устают и работают с неизменной точностью, сводя к минимуму риск ошибок.
• Автоматизация — помогает автоматизировать задачи, особенно повторяющиеся. Благодаря этому роботы могут собирать урожай, экономя ручной труд, а автономный транспорт — самостоятельно передвигаться и обнаруживать препятствия. 
• Обработка и анализ данных в реальном времени — позволяет быстро принимать решения, что очень важно в таких областях, как управление дорожным движением, видеонаблюдение и автономные системы.

8 примеров использования компьютерного зрения

Мониторинг последовательности сборки

Применение компьютерного зрения помогает соблюдать правильную последовательность сборки продуктов. Операторы могут в режиме реального времени следить за этапами сборки, а в случае ошибок сразу получать визуальный фидбек.

С помощью этой технологии можно контролировать, к примеру, затяжку болтов при сборке двигателя и выравнивание компонентов, таких как подшипники. В этих процессах важна точность, поскольку любые отклонения могут привести к катастрофическим сбоям.

Проверка промышленной инфраструктуры

Традиционно промышленную инфраструктуру проверяет человек — это медленный и трудоемкий подход. К тому же он сопряжен с риском, если проверка проводится в отдаленной местности или для нее, к примеру, нужно забраться на сотовую вышку. Более того, при традиционном методе часто допускаются ошибки из-за недостаточной подготовки и нехватки опытных инспекторов.

С применением компьютерного зрения можно смягчить эти проблемы, а также сделать рентабельными проверку и мониторинг. Технология позволяет мгновенно обнаруживать аномалии в промышленных компонентах, принимать решения в реальном времени и проводить прогностическое обслуживание, тем самым сокращая время простоя и повышая эффективность.

Мониторинг сельхозкультур

В сельском хозяйстве важен точный мониторинг — это позволяет своевременно обнаруживать заболевания, получать оптимальный урожай и поддерживать здоровье сельскохозяйственных культур. Однако при традиционной проверке вручную тратится много времени, возникают ошибки и часто не удается вовремя реагировать на вспышки заболеваний.

Благодаря применению компьютерного зрения фермеры могут максимально точно следить за посевами. Системы, оснащенные камерами высокого разрешения, фиксируют разные стадии роста урожая, позволяя контролировать его здоровье и выявлять потенциальные проблемы.

По теме: Супертелка Серена: ИИ помог калужской ферме достичь рекордного надоя молока с одной коровы

Как искусственный интеллект применяют в виноделии

Алгоритмы замечают даже небольшие изменения цвета, формы и текстуры листьев — эти признаки могут указывать на наличие заболеваний или дефицит питательных веществ. Благодаря этому фермеры реагируют на проблемы вовремя, повышая урожайность.

Компьютерное зрение помогает оптимизировать орошение, а также определить, где и в каком количестве применять удобрения, пестициды и фунгициды.

Анализ состояния почвы

Анализ почвы и управление питательными веществами — важнейшие компоненты современного сельского хозяйства, которые напрямую влияют на урожайность.

Системы компьютерного зрения предоставляют детализированные изображения образцов почвы — это позволяет проводить микроскопический анализ. Используя передовые алгоритмы обработки изображений, системы выявляют и количественно оценивают компоненты почвы, такие как органическое вещество, размер частиц, содержание влаги и минеральный состав. Такой подробный анализ предоставляет важные сведения о плодородности почвы, ее структуре и ограничениях, помогая эффективно управлять питательными веществами.

Медицинская диагностика и визуализация

В сфере здравоохранения компьютерное зрение меняет диагностику, улучшая качество снимков и предоставляя передовые методы обнаружения болезней. Алгоритмы могут определять тонкие различия в МРТ, КТ и рентгеновских снимках, находя аномалии, которые человеческий глаз может пропустить. Это ускоряет диагностику и снижает вероятность постановки неправильного диагноза.

Роботизированная хирургия

Медицинское компьютерное зрение повышает точность операций, сводя к минимуму риск человеческой ошибки. Эти системы направляют хирургов во время сложных процедур, в реальном времени предоставляя информацию на основе предоперационных обследований, проанализированных с помощью ИИ.

По теме: Робот-хирург Yomi помогает устанавливать зубные импланты — вот как он работает

«ВкусВилл» внедрил в дарксторах технологии ИИ для распознавания испорченных фруктов и овощей

Например, во время операций на мозге, где важен каждый миллиметр, компьютерное зрение может точно определить область для операционного вмешательства, чтобы снизить повреждение близлежащих здоровых тканей.

Управление запасами и цепочкой поставок

Благодаря визуальным данным с камер и других датчиков технология компьютерного зрения может в реальном времени отслеживать и анализировать уровень запасов. Это повышает операционную эффективность и удовлетворенность клиентов, а также экономит средства и оптимизирует цепочку поставок.

Автономные кассы и умные тележки

В ритейле компьютерное зрение используется в кассах самообслуживания и смарт-тележках, что делает шопинг более быстрым и эффективным. Эти системы оснащены камерами, сканерами, датчиками и функцией распознавания объектов, чтобы быстро подсчитывать продукты. Покупатели могут просто положить товары в специальную зону — система автоматически подсчитает общую сумму.

Фото на обложке: Jose Luis Pelaez Inc / Getty Images