Символ ООО Квантрон Групп Рязань

Глоссарий терминов по машинному зрению

Словарь глоссарий терминов по машинному зрению

Глоссарий терминов по машинному зрению — короткий словарь терминов и определений наиболее часто используемых в темах машинного, технического и компьютерного зрения.

  • ГОСТ на техническое зрение — ГОСТ Р 70652-2023 «Контроль неразрушающий. Методы оптические. Системы технического зрения. Общие требования». Введен в действие 23 марта 2023 года.
  • Индустрия 4.0 или 4-я промышленная революция —  это новый подход к производству, который основан на массовом внедрении информационных технологий, искусственного интеллекта и автоматизации производственных процессов. Концепт Индустрии 4.0 впервые сформулировал немец Клаус Шваб в своей книге «Четвертая промышленная революция» (2016).
  • Искусственный интеллект — это область науки и техники, которая занимается созданием и разработкой машин и программ, способных имитировать человеческие способности мышления и обучения. Это включает в себя разнообразные подобласти, такие как машинное обучение, нейронные сети, глубокое обучение и машинное зрение. Цель ИИ — создать системы, которые могут автономно выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, такие как распознавание речи, визуальное восприятие, принятие решений и перевод между языками.
  • Компьютерное зрение — это научная область, которая занимается созданием искусственных систем, способных «видеть» и интерпретировать визуальную информацию в контексте реального мира. Используя изображения и видео, полученные от камер или других устройств, компьютерное зрение применяет различные алгоритмы и техники для обнаружения и идентификации объектов, следования за движущимися объектами, распознавания образов и даже для понимания сцен и событий.
  • Камера машинного зрения — это специализированное устройство захвата изображений, разработанное специально для использования в системах машинного зрения. Данные камеры отличаются от обычных потребительских камер тем, что они обеспечивают высокую точность, скорость и повторяемость при захвате изображения, что критически важно для многих приложений машинного зрения. В зависимости от конкретного приложения, камера машинного зрения может быть оборудована различными типами объективов, фильтров и датчиков для захвата и обработки нужного типа визуальных данных.
  • Код-ридер для машинного зрения (считыватель кодов для машинного зрения) — это устройства, которые используют камеру для захвата изображения штрих-кода, а затем применяют алгоритмы обработки изображений и распознавания образов для идентификации штрих-кода и извлечения из него информации. Код-ридеры используют технологию машинного зрения для распознавания и декодирования широкого диапазона типов штрих-кодов, включая сложные двухмерные коды, такие как QR-коды и Data Matrix, даже если они частично повреждены или искажены.
  • Машинное зрение — это применение компьютерного зрения для промышленности и производства.
  • Машинное обучение — это подобласть искусственного интеллекта, которая основана на идее, что системы могут учиться из данных, идентифицировать образы и принимать решения с минимальным вмешательством человека. В основе машинного обучения лежит алгоритм, который автоматически улучшает свою производительность или «обучается» на основе входных данных, которые он обрабатывает. Это может быть как простое обучение с учителем, где модель обучается на основе заданных примеров входных и выходных данных, так и сложное обучение без учителя, где модель сама находит закономерности и структуры в данных.
  • Нейронная сеть — это модель машинного обучения, вдохновленная структурой и функционированием человеческого мозга. Эта система учится и делает решения на основе данных, которые она обрабатывает. Нейронная сеть состоит из слоев взаимосвязанных «нейронов» или узлов. Каждый нейрон принимает входные данные, обрабатывает их и передает результат на следующий слой. Это процесс повторяется, пока данные не достигнут выходного слоя, где генерируется окончательный результат. Обучение нейронной сети происходит путем корректировки весов связей между нейронами на основе ошибок, которые система совершает при обработке обучающих данных. Этот процесс называется обратным распространением ошибки. Нейронные сети используются в широком диапазоне приложений, включая распознавание изображений, распознавание речи, прогнозирование временных рядов и многое другое. Они являются основой глубокого обучения, более сложной и мощной формы машинного обучения.
  • Смарт-камера машинного зрения — это устройство, которое объединяет в себе функции камеры и компьютера в одном корпусе. Смарт-камеры обычно компактны, что делает их хорошо подходящими для использования в условиях ограниченного пространства или в среде, где необходима быстрая обработка на месте. Они могут автономно выполнять множество задач, таких как распознавание объектов, контроль качества, сортировка и отслеживание.
  • Система технического зрения — это оптико-электронная система предназначенная для автоматического анализа и регистрации изображения контролируемого объекта в оптическом диапазоне, с целью обнаружения и классификации имеющихся дефектов.
Сейчас читают