Машинное зрение

Машинное зрение

Новостные ленты сотрясаются от удивительных новостей по поводу новых роботов, механизмов и прочих достижений высоких технологий. Однако действительно ли вскоре человечество ожидает техническая и промышленная революция? Разумеется, кое-где можно ожидать появления новых машин, которые помогут людям справляться с различными повседневными и профессиональными задачами. Тем не менее, слухи о том, что скоро улицы городов заполонят бродячие роботы, весьма преувеличены. Причина этому проста: даже самые последние достижения робототехники не позволяют машинам воспринимать действительность так, как делают это люди. Машинное зрение значительно отличается от визуального восприятия человеком окружающего мира. Что же такое зрение?

Как видят люди?

По умолчанию у человека есть орган зрения — два глаза, которые способны воспринимать свет, отражаемый от окружающих предметов. Этот орган превращает воспринимаемый свет в электрические сигналы, что передаются через нервную систему непосредственно в мозг, где и происходит обработка полученных сигналов.

Сопоставляя полученные сигналы и опыт, головной мозг позволяет человеку ориентироваться в пространстве. Такой механизм даёт человеку способность, грубо говоря, видеть мир. А помимо этого, мы ещё и способны узнавать других людей, предметы, сравнивать их друг с другом и с тем, что мы уже видели ранее. В целом, наше видение мира обеспечивается восприятием света, передачей сигналов в мозг и последующей обработкой этих сигналов.

Ученые провели соответствующие исследования, связанные со зрением человека. По их выводам, около половины объема головного мозга используется лишь только для обеспечения полноценного зрения. Большая часть живых существ, обитающих на нашей планете, имеет мозг гораздо меньший, чем у людей, и устроен он значительно проще. Определённые виды зрения можно обеспечить даже без существенных затрат вычислительной мощности. А развитие самого механизма зрения обусловлено требованиями эволюции ко всем когда-либо живущим на Земле видам.

Машинное зрение

Исходя из всех этих фактов, значительная часть ученых, работающих в области робототехники утверждают, что как только мы сможем построить роботов, полноценно видящих мир, это будет огромным скачком. А там и до мечты некоторых недалеко — и роботы будут выполнять едва ли не всю работу за человека.Чтобы научить робота видеть, казалось бы, нужно не так уж и много — одна лишь видеокамера. Самая обыкновенная видеокамера, способная передавать видеоряд в центральный компьютер робота (и будет служить ему тем же зрительным органом, что служат нам глаза). Различные исследования, впрочем, направлены на усовершенствование видеокамер для роботов. Но для начала следует разобраться с принципом того, как устроено машинное зрение. Так же, как и наши глаза, видеокамера передаёт видео в компьютер, который является, по сути, мозгом машины, но далее мы имеем несколько способов, что делать с данными, поступающими от видеокамеры.

Ещё с начала 70-х годов прошлого века системы машинного зрения роботов непрерывно совершенствовались исследователями по всему миру. Отправными точками в данном случае являются особенности того, что изображено на видео. Компьютер старается «ухватиться» за углы или текстуры на изображении. Разработчики занимаются созданием алгоритмов и программ, которые идентифицируют эти особенности изображения и обрабатывают каждый кадр отдельно. И вместо обработки бесчисленного количества пикселей, которые вряд ли буду представлять интерес, робот ограничивается обработкой только тех частей изображения, имеющие какое-то значение.

Не так давно вычислительные возможности процессоров были весьма скромными по сравнению с сегодняшними достижениями компьютерных технологий. Используя достаточную вычислительную мощность, разработчики робота создают для него программное обеспечение, что будет распознавать шаблонные ситуации, в которых может оказаться робот.

Окружающая среда и машинное зрение

Такой подход позволяет роботу воссоздать в своём «воображении» весьма ограниченную картину мира, в котором он находится. Он действует, опираясь лишь на те скудные данные, которые запрограммирован воспринимать. Сам по себе робот может увидеть только те вещи, которые его запрограммировали увидеть. Такой способ реализации машинного зрения довольно успешен, если роботу действительно необходимо выполнять однообразные или мало отличающиеся друг от друга операции. Разумеется, что ориентироваться в окружающем мире он не способен.

Надежность системы такого машинного зрения оставляет желать лучшего. Например, перемещаясь, робот вполне может столкнуться с чем-либо или попросту упасть с возвышенности или перевернуться, не имея способов правильно воспринять свое положение в пространстве. В последние годы все чаще и чаще появляются новости об автономных автомобилях. У них, помимо такой системы машинного зрения, на вооружении есть радары и лазеры.

В последние годы в сфере робототехники проводятся многообещающие исследования, которые направлены на разработку более совершенной технологии машинного зрения. Вместо запрограммированных на конкретные действия, ученые создают роботов, которые изучают окружающую среду непосредственно находясь в ней. Способ восприятия таких роботов был разработан на основе представлений о зрении животных. Вместо конкретных алгоритмов, создатели таких роботов лишь дают роботу возможность видеть мир и изучать его, а совершенствование собственного поведения делают его собственной заботой.

Такой способ программирования роботов называется машинным обучением. В последнее время он стал более популярным, в значительной степени благодаря дешевизне вычислительных процессоров с высокими показателями. Многие крупные компании инвестируют серьезные суммы в развитие технологий машинного обучения.

Коллективный разум

А вместо того, чтобы самостоятельно обучаться всему с нуля, робот может использовать опыт других своих «сородичей». Только что собранный робот может воспользоваться данными, которыми обладают другие роботы и таким образом пропустить процесс обучения, занимающий довольно много времени. К примеру, отдельный робот может увидеть кошку и определить характерные особенности, которые помогут другим роботам понять, что перед ними также находится кошка. Если сосредоточиться на более практичных задачах, то один робот, например, может научиться ориентироваться в определенном месте, после чего передать эти знания другим роботам.

Еще одна интересная и полезная особенность машинного обучения — возможность учиться совместно с другими роботами. Допустим, несколько сотен роботов будут непрерывно наблюдать за разными кошками, передавать друг другу данные о тех выводах, к которым они пришли, в реальном времени. Через некоторое время совместными усилиями все эти роботы создали бы систему, которая классифицировала бы всех кошек. Такой подход называется «распределенное обучение».

Некоторых людей это восхищает, других повергает в ужас. Во всяком случае, способности роботов, которыми их разработчики наделяют с помощью новейших технологий, растут с каждым днем.

Революция робототехники

Немного абстрагировавшись от перспектив далекого будущего, следует переключиться на сегодняшние задачи, которые роботы способны решать. Главным образом, роботы могут оказать существенное содействие во всех сферах, где недостаточно рабочей силы по причине их низкой привлекательности или опасности — сельское хозяйство, работа в труднодоступных местах, ликвидация последствий от стихийных бедствий, техногенных катастроф. Во время поисковых работ после стихийных бедствий, к примеру, роботы не только избавят людей от неоправданного риска, но и будут значительно более эффективными в поиске выживших благодаря применению совершенных и современных механизмов и технологий.

Кроме того, люди могут утомляться — как физически, так и психологически. Слежение за одним и тем же процессом в течение нескольких часов может изнурить человека, чего никогда не произойдёт с роботом. На операционном столе вместо ассистентов хирурга вполне может оказаться машина, которая не будет подвержена ни психологическому давлению ситуации, ни каким-либо человеческим факторам. Сверхчувствительные сенсоры, острейшее зрение и никогда не дрожащие руки помогут профессиональному хирургу провести операцию с гораздо меньшим риском и с гораздо более высокой эффективностью.


Машинное зрение Cognex

Машинное зрение на нейронных сетях

Машинная графика и машинное зрение 1971-75 гг.



Роботы-охранники США и России

Системы управления движением utm

Применение беспилотных летательных аппаратов

Всего комментариев: 0
avatar