بینایی ماشین (Machine Vision) یا دید کامپیوتری (Computer Vision) یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی است که به مطالعه و توسعه سیستم‌هایی می‌پردازد که قادر به درک و تحلیل تصاویر و ویدئوهای دیجیتال هستند. هدف اصلی بینایی ماشین، استخراج اطلاعات مفید از تصاویر و استفاده از آن‌ها برای تصمیم‌گیری‌های خودکار است.

اجزای اصلی بینایی ماشین

1. جمع‌آوری داده‌ها: تهیه تصاویر یا ویدئوها با استفاده از دوربین‌ها و سنسورها.
2. پیش‌پردازش تصاویر: اعمال تکنیک‌هایی مانند نویزگیری، افزایش کنتراست، و تغییر اندازه تصاویر برای آماده‌سازی آن‌ها جهت پردازش.
3. تشخیص ویژگی‌ها: شناسایی ویژگی‌های کلیدی در تصاویر مانند لبه‌ها، نقاط برجسته، و الگوهای خاص.
4. قطعه‌بندی تصویر: تقسیم تصویر به بخش‌های مختلف برای تحلیل دقیق‌تر.
5. تشخیص و شناسایی اشیاء: استفاده از الگوریتم‌های مختلف برای شناسایی اشیاء موجود در تصویر.
6. تحلیل و تفسیر: تحلیل نتایج به دست آمده و تفسیر آن‌ها برای انجام وظایف خاص مانند تشخیص چهره، خواندن پلاک خودرو، یا طبقه‌بندی اشیاء.

کاربردهای بینایی ماشین

1. صنعتی: کنترل کیفیت محصولات در خط تولید، بررسی نقص‌ها، و اتوماسیون فرآیندها.
2. پزشکی: تحلیل تصاویر پزشکی مانند عکس‌های رادیولوژی و MRI برای تشخیص بیماری‌ها.
3. خودروهای خودران: تشخیص مسیر، شناسایی موانع و علائم راهنمایی و رانندگی.
4. نظارت و امنیت: شناسایی چهره، تشخیص رفتارهای مشکوک و تجزیه و تحلیل ویدئوهای نظارتی.
5. واقعیت افزوده: ترکیب اطلاعات مجازی با تصاویر واقعی برای کاربردهای تعاملی.

تکنولوژی‌های مرتبط

• شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks): به ویژه شبکه‌های عصبی پیچشی (Convolutional Neural Networks – CNN) که در تشخیص و شناسایی الگوهای تصویری بسیار مؤثر هستند.
• یادگیری ماشین (Machine Learning): استفاده از الگوریتم‌های یادگیری برای بهبود عملکرد سیستم‌های بینایی ماشین.
• پردازش تصویر (Image Processing): شامل تکنیک‌های مختلفی برای پردازش و بهبود کیفیت تصاویر.

بینایی ماشین با ترکیب این فناوری‌ها، نقش مهمی در تحول و بهبود بسیاری از صنایع و خدمات ایفا می‌کند و همچنان در حال پیشرفت و گسترش است.