رؤية آلية

تشتمل مكونات نظام المعاينة الآلية عادة على الإضاءة وآلة التصوير أو أي مصور آخر، والمعالج والبرنامج وأجهزة المخرجات.[7]

قد يكون جهاز التصوير (مثل آلة التصوير) منفصلًا عن وحدة معالجة الصور الرئيسية أو مرتبطًا بها في حالة يُدعى فيها الارتباط عادة بآلة التصوير الذكية أو الاستشعار الذكي. عندما يكون منفصلًا، يمكن إجراء الارتباط لمعدات وسيطة متخصصة أو أجهزة معالجة مخصصة أو ملتقط إطارات في الحاسوب باستخدام واجهة رقمية متناظرة أو موحدة (كابل آلة التصوير، الكابل المحوري السريع). تستخدم تطبيقات الرؤية الآلية أيضًا آلات تصوير رقمية قادرة على الارتباط المباشر (دون ملتقط إطارات) بالحاسوب عن طريق واجهات الفاير واير أو اليو إس بي أو إيثرنت غيغابت.[10][11][12][13][14][15][15][16]

في حين أن التصوير التقليدي (ضوء مرئي ثنائي الأبعاد) هو الأكثر شيوعًا في الرؤية الآلية، تشتمل البدائل على التصوير متعدد الأطياف، والتصوير فائق الطيف، وتصوير نطاقات الأشعة تحت الحمراء المتعددة، وتصوير المسح الضوئي، والتصوير ثلاثي الأبعاد للأسطح، وتصوير الأشعة السينية. تُعتبر الدقة ومعدل الأطر أحادية اللون ضد الملونة الاختلافات الرئيسية في الضوء المرئي ثنائي الأبعاد للرؤية الآلية، بالإضافة إلى تأثير عملية التصوير في حال كانت متزامنة مع الصورة جميعها، فتصبح ملائمة لعملية النقل.[17][18]

على الرغم من أن الغالبية العظمى من تطبيقات الرؤية الآلية تُعالج باستخدام التصوير ثنائي الأبعاد، فإن تطبيقات الرؤية الآلية ذات التصوير ثلاثي الأبعاد تعد مجالًا صاعدًا في هذا القطاع، وأكثر طرق التصوير ثلاثي الأبعاد الشائعة هي المسح المبني على التثليث، والذي يوظف حركة المنتج أو الصورة أثناء معالجة الصور. يُسلط ضوء ليزر على أسطح المجسم وتُعرض من زوايا مختلفة. يُحقق ذلك في الرؤية الآلية عن طريق مسح الحركة، إما بتحريك قطعة العمل أو تحريك آلة التصوير ونظام التصوير الليزري. تعرض آلة التصوير الخط من زوايا مختلفة يمثل انحراف الخط تغيرات الشكل. تشكل الخطوط الأخرى من عمليات المسح المتعددة إلى خريطة عمق أو نقطة تغيم. وتُستخدم الرؤية التجسيمية في حالات خاصة تضم معالمًا فريدة تُقدم في مسقطين لزوجين من آلات التصوير. من الطرق ثلاثية الأبعاد الأخرى المستخدمة في الرؤية الآلية هي وقت الرحلة وتلك المبنية على الشبكة. وتستخدم الانظمة المبنية على مصفوفة الشبكة نظام إضاءة ذو هيكلة عشوائية كما في نظام مايكروسوفت كينيك سيركا 2012.[19][20][21][22][23]

تُعالج الصورة بعد الحصول عليها. وتمر بعدة مراحل من المعالجة بشكل عام وبتسلسل ينتهي كنتيجة مرغوبة. قد يبدأ التسلسل الاعتيادي بأدوات كالمرشحات التي تعدل الصورة، يتبعها استخراج المجسمات، ثم استخراج البيانات من تلك المجسمات (مثل القياسات وقراءة الرموز)، يليها ربط البيانات أو مقارنتها بقيم معينة لخلق وربط نتائج « النجاح والفشل». في ما يلي طرق الرؤية الآلية لمعالجة الصور:[14]

• الخياطة/ المطابقة: دمج الصور المتقاربة ثنائية الأبعاد أو ثلاثية الأبعاد.
• التصفية (مثل التصفية الموروفولوجية)[24]
• قياس العتبة: يبدأ قياس العتية بتحديد أو وضع قيمة رمادية مفيدة للخطوات التالية. تُستخدم القيمة بعد ذلك لفصل أجزاء من الصورة، وأحيانًا تحويل كل جزء من الصورة إلى اللون الأبيض والأسود بناء على ما إذا كانت أعلى أو أسفل قيمة المقياس الرمادي.
• عدّ عناصر الصورة: تحسب عدد عناصر الصورة الفاتحة أو الداكنة.
• التقطيع: تقسيم الصورة الرقمية إلى قطع عدة لتبسيط و/ أو تغيير تمثيل الصورة إلى شيء معبر أكثر وأسهل للتحليل.[25]
• كشف الحواف: إيجاد حواف المجسمات.
• تحليل اللون: التعرف على الأجزاء والمنتجات والعناصر باستخدام اللون وتقييم الجودة من اللون وعزل الخصائص باستخدام اللون.
• تحديد النقاط واستخراجها: معاينة الصورة لفصل نقاط عناصر الصورة (مثل بقعة سوداء في مجسم رمادي) كمعالم للصور.
• معالجة الشبكة العصبية والتعلم العميق والتعلم الآلي: قرار صنع سيرك 2018 الموزون وذاتي التدريب متعدد المتغيرات، وهناك توسع كبير في ذلك، باستخدام تقنيات التعلم العميق والتعلم الآلي لتوسيع إمكانيات الرؤية الآلية بشكل ملحوظ.
• تمييز الأنماط ومن ضمنها مطابقة القوالب وإيجادها وحساب أنماط معينة. قد يتضمن ذلك موقع المجسم الذي قد يكون مستديرًا، أو يخفيه مجسم آخر جزئيًا أو متغير الحجم.
• قراءة الرمز الشريطي والرمز المصفوفي و«الرمز الشريطي ثنائي الأبعاد».
• التعرف الضوئي على الرموز: قراءة آلية للنص مثل الأرقام التسلسلية.
• المعايرة/ علم القياس: قياس أبعاد المجسمات (بالنقاط أو البوصة أو المليمتر).
• المقارنة مع قيم مستهدفة لتحديد نتائج «النجاح والفشل» أو «تذهب أو لا تذهب». مثلًا، تُقارن قيمة القراءة لرمز شريطي أو رمز التحقق لقيمة هدف مخزنة. من أجل المعايرة، تُقارن القياسات مع قيم وتفاوتات مناسبة. ومن أجل التحقق من رمز الأبجدية الرقمية، تُقارن قيمة التعرف الضوئي على الحروف مع القيمة الهدف المناسبة. ومن أجل معاينة الشوائب، قد يُقارن حجم الشائبة المُقاس مع القيمة القصوى المسموحة في معايير الجودة.