Видеть насквозь: разбираемся, что такое машинное зрение и для чего оно нужно

Машинное зрение — важная составляющая современных технологий и эффективный способ автоматизации различных процессов, особенно на предприятиях с применением компьютерных технологий и робототехники.

В чем разница между машинным и компьютерным зрением

Машинное зрение часто путают с компьютерным зрением, подменяя эти два понятия. Оба используют захват и анализ изображений для выполнения задач со скоростью и точностью, недоступными человеческому глазу, но воспринимать машинное и компьютерное зрение как синонимы не совсем корректно.

Компьютерное зрение — это область компьютерных наук, которая занимается технологиями и инструментами, позволяющими компьютерам видеть то же, что и люди, и интерпретировать окружающий мир. Ярким примером применения компьютерного зрения являются электромобили Tesla: восемь камер обеспечивают 360-градусный обзор вокруг автомобиля на расстоянии до 250 метров.

Информация с них поступает в компьютер, который распознает на видео другие машины, «твердые» и «мягкие» объекты, дорожную разметку и т.д., используя данную информацию для прокладывания маршрутов и совершения маневров. Компьютерное зрение может анализировать не только изображения, но и графики, таблицы и прочие данные.

Машинное зрение — это часть компьютерного зрения, которое можно использовать отдельно, без необходимости быть частью более крупной машинной системы. Но система машинного зрения не работает без компьютера и специального программного обеспечения. Машинное зрение чаще всего, но не всегда, используется в производстве.

Цифры и тренды 

Согласно исследованию Grand View Research, объем мирового рынка машинного зрения в 2020 году составил 12,3 млрд долларов США. Ожидается, что темп роста этого рынка в период с 2021 по 2028 год будет ежегодно увеличиваться на 6,9%. 

Основным драйвером на этом рынке выступает растущий спрос на контроль качества и автоматизацию в различных отраслях промышленности. Кроме того, ожидается, что потребность в роботизированных системах с визуальным управлением в автомобильном, фармацевтическом, химическом и потребительском сегментах будет стимулировать рост рынка.

Согласно недавнему отчету Association for Advancing Automation (A3) за первое полугодие 2021 года рынки роботов и машинного зрения выросли на 18% (почти на 1,5 млрд долларов США) по сравнению с аналогичным периодом 2020 года.

Примеры применения машинного зрения

Чтобы лучше разобраться, как работает машинное зрение, приведем несколько конкретных примеров применения этой технологии.

Во время пандемии COVID-19 российский стартап Addreality обучил алгоритм определять наличие медицинской маски на лице человека, а также считать количество людей, входящих в помещение. Эта технология стала актуальной для организаций, которые работают с большим количеством людей каждый день.

Но ключевым сегментом рынка для многих стартапов, работающих в этой сфере, остается все же индустрия. Например, российская компания NVI Solutions сосредоточилась на задачах охраны труда и промышленной безопасности. Системы машинного зрения компании позволяют вовремя выявить нарушения техники безопасности и предотвратить трагедию.

Многие крупные компании начали активно внедрять подобные решения с целью сократить число несчастных случаев на производстве или вообще свести к нулю этот показатель. В ежегодной отчетности эта цифра является одной из ключевых.

NVI Solutions также создает и внедряет методы компьютерного зрения и зрительного распознавания в сфере беспилотного транспорта. Тут следует заметить, что зрение не обязательно подразумевает распознавание. Центральная функция зрения заключается в анализе окружающего пространства, расстояний и взаимоотношений между объектами, пусть даже незнакомыми.

Именно от качества компьютерного зрения в этом смысле зависит безопасность беспилотного транспорта, вне зависимости от того, оснащен он лидарами (технология измерения расстояний) или видеокамерами. От того, что лидар работает в инфракрасном диапазоне, мало что меняется. Важно вовремя увидеть препятствие и избежать столкновения. Распознать, что это за препятствие, кстати, чаще всего не так уж важно.

Будущее уже здесь?

NVI Solutions и Addreality — хорошие примеры того, насколько широко может применяться машинное зрение. Эта технология помогает автоматизировать рутинные процессы во многих отраслях, делая их комфортными и безопасными для людей.

Например, во многих аэропортах мира начинают внедрять бесконтактные технологии с системой распознавания лиц. Так,  в международном аэропорту Гонконга на пограничных переходах работают биометрические киоски с системой распознавания лиц. Они позволяют путешественникам пересекать границу за семь секунд. Такая система среди прочего гигиеничнее по сравнению, например, с использованием биометрии по отпечаткам пальцев.

Похожая технология тестируется в аэропорту Барселоны. Она интегрирована в систему самостоятельной регистрации багажа. Система использует биометрию и не требует предъявления документов, удостоверяющих личность.

В России также внедряют системы биометрической видеоидентификации. Например, в аэропорту Южно-Сахалинска подобная система заработала в конце декабря 2021 года. Она интегрирована с базой лиц, находящихся в розыске, и в случае совпадения с базой соответствующее уведомление по специальному закрытому каналу отправляется на рабочие станции и мобильные устройства сотрудников полиции.

В Московском метро не так давно заработала система оплаты проезда Face Pay, где также задействована технология распознавания лиц. Биометрическим сервисом уже пользуются более 70 тыс. пассажиров. Такая система помогает экономить время и не переживать о забытом кошельке или проездном билете.

А что будет дальше — покажет время. Прогресс не стоит на месте.