Системы машинного зрения (СМЗ)

Программные системы машинного зрения (СМЗ, англ. Machine vision, MV) предназначены для обработки графической информации и извлечения из неё полезных данных. С помощью такого программного обеспечения может обрабатываться самая разнообразная информация от видеопотока из торгового зала в супермаркете до данных от электронного микроскопа в рамках фармацевтических экспериментов в научной лаборатории.

Машинное зрение как деятельность представляет собой область применения информационных технологий, ориентированную на разработку и использование программных и аппаратных средств для анализа и интерпретации визуальной информации. Системы машинного зрения (СМЗ) обрабатывают графические данные, извлекая из них полезные сведения, и находят применение в самых разных сферах — от розничной торговли до научных исследований, позволяя автоматизировать процессы распознавания и анализа объектов, выявления закономерностей и аномалий в визуальных данных.

Среди задач, решаемых с помощью машинного зрения:

• распознавание образов и объектов,
• отслеживание движения и изменений в визуальной среде,
• измерение геометрических и физических параметров объектов,
• контроль качества и выявление дефектов,
• анализ видеопотоков для обеспечения безопасности и мониторинга,
• обработка изображений в медицинских и научных целях.

Цифровые (программные) решения в области машинного зрения играют важную роль в оптимизации рабочих процессов, повышении точности и скорости анализа визуальной информации, снижении влияния человеческого фактора и минимизации ошибок. Они становятся неотъемлемой частью современных корпоративных информационных систем и способствуют росту эффективности бизнеса и научных исследований.

Системы машинного зрения предназначены для обработки графической информации и извлечения из неё полезных данных, что позволяет автоматизировать анализ визуальных данных и использовать его в различных сферах деятельности. Они способны анализировать изображения и видеопотоки, выявляя в них определённые паттерны, объекты, аномалии или другие значимые характеристики, которые могут быть использованы для принятия решений, контроля качества, мониторинга процессов и других задач.

Функциональное предназначение систем машинного зрения заключается в обеспечении возможности получения структурированных данных из неструктурированной графической информации. Это позволяет использовать их для решения широкого спектра задач — от анализа потока покупателей в торговом зале и подсчёта товаров на полках до обработки изображений с медицинских и научных приборов, контроля производственных процессов, распознавания дефектов продукции и многого другого.

Системы машинного зрения в основном используют следующие группы пользователей:

• розничные торговые сети и гипермаркеты для анализа поведения покупателей, контроля за кассовыми операциями и предотвращения краж;
• производственные предприятия для контроля качества продукции, выявления дефектов и автоматизации процессов сортировки;
• логистические компании для автоматизации процессов сортировки и отслеживания грузов, идентификации упаковок и штрихкодов;
• научные и исследовательские лаборатории для обработки изображений с микроскопов и другого оборудования, анализа результатов экспериментов;
• сельскохозяйственные предприятия для мониторинга состояния посевов, анализа урожайности и контроля за работой техники;
• системы безопасности и правоохранительные органы для идентификации лиц, отслеживания перемещений и анализа видео с камер наблюдения;
• медицинские учреждения для анализа медицинских изображений, поддержки диагностики и автоматизации рутинных процедур обработки данных.

На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта из функционального класса систем машинного зрения (СМЗ) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность продукта для решения конкретных бизнес-задач. Прежде всего, следует проанализировать масштаб деятельности компании: для малого бизнеса могут быть достаточны решения с базовым функционалом и невысокой стоимостью, тогда как крупным предприятиям потребуются масштабируемые системы с возможностью интеграции в существующую ИТ-инфраструктуру и поддержкой большого объёма данных. Также важно учитывать специфику отрасли и соответствующие требования к качеству и формату обрабатываемой информации, наличие необходимых алгоритмов для решения специфических задач, совместимость с используемым оборудованием и программным обеспечением, требования к безопасности и защите данных, а также соответствие отраслевым стандартам и нормативам (например, в фармацевтике или медицине системы должны соответствовать требованиям к точности и воспроизводимости результатов исследований).

Ключевые аспекты при принятии решения:

• соответствие функциональности СМЗ конкретным задачам бизнеса (например, распознавание лиц, считывание штрихкодов, анализ медицинских изображений);
• поддержка необходимых форматов данных и интерфейсов для интеграции с существующими системами (например, API, SDK, протоколы передачи данных);
• возможности масштабирования системы в соответствии с ростом объёмов данных и расширением бизнеса;
• наличие механизмов обеспечения безопасности данных и соответствия законодательным требованиям (например, шифрование, аутентификация, логирование действий пользователей);
• поддержка работы с необходимым оборудованием (например, камерами, датчиками, микроскопами);
• наличие документации, обучающих материалов и технической поддержки;
• оценка производительности и надёжности системы (время обработки данных, вероятность сбоев, время восстановления после сбоев);
• стоимость владения системой, включая лицензии, обслуживание и возможные дополнительные расходы.

После анализа вышеперечисленных факторов следует провести пилотный проект или тестирование выбранного программного продукта на ограниченном объёме данных или в тестовой среде, чтобы убедиться в его эффективности и соответствии ожиданиям. Также целесообразно изучить отзывы других компаний, уже использующих аналогичные решения, и оценить репутацию разработчика программного обеспечения.

Системы машинного зрения (СМЗ) предоставляют широкие возможности для автоматизации процессов обработки визуальной информации, что позволяет существенно повысить эффективность работы в различных отраслях. Преимущества и польза от применения СМЗ включают:

• Автоматизация анализа данных. СМЗ позволяют автоматически обрабатывать большие объёмы графической информации, снижая необходимость ручного анализа и минимизируя вероятность человеческих ошибок.
• Повышение точности и объективности. Алгоритмы машинного зрения обеспечивают высокую точность распознавания и классификации объектов, что важно в задачах контроля качества, диагностики и научных исследованиях.
• Ускорение процессов принятия решений. Быстрая обработка и анализ визуальных данных позволяют оперативно получать информацию для принятия управленческих и технологических решений, что особенно ценно в динамичных средах.
• Оптимизация производственных процессов. Внедрение СМЗ способствует автоматизации контроля за производственными линиями, выявлению дефектов и аномалий, что ведёт к снижению брака и повышению производительности.
• Расширение возможностей в научных исследованиях. В лабораториях и исследовательских центрах СМЗ помогают анализировать данные с микроскопов и другого оборудования, ускоряя процесс получения научных результатов.
• Улучшение безопасности и контроля. В сфере безопасности и видеонаблюдения системы машинного зрения обеспечивают автоматический мониторинг и анализ видеопотоков, выявление подозрительной активности и предотвращение инцидентов.
• Снижение затрат на персонал. Автоматизация визуального анализа позволяет сократить потребность в квалифицированных специалистах для выполнения рутинных задач, связанных с обработкой изображений и видео.

Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для того, чтобы быть представленными на рынке Системы машинного зрения, системы должны иметь следующие функциональные возможности:

• обработка статических изображений и видеопотоков в реальном времени,
• выявление и классификация объектов на основе визуальных данных,
• определение геометрических параметров и характеристик объектов (размеры, форма, расположение),
• распознавание текста и символов на изображениях,
• анализ качества и выявление дефектов объектов (например, в производственных процессах или лабораторных исследованиях).

По аналитическим данным Соваре, в 2025 году на рынке систем машинного зрения (СМЗ) можно ожидать усиления тенденций к интеграции с другими технологиями, повышения точности и скорости обработки данных, расширения сфер применения, а также роста спроса на решения с возможностью работы в условиях неопределённости и в реальном времени.

• Интеграция с искусственным интеллектом. СМЗ будут всё теснее интегрироваться с технологиями ИИ для улучшения алгоритмов распознавания и анализа изображений, что позволит повысить точность и снизить количество ошибок.
• Развитие облачных решений. Увеличение доли облачных платформ для развёртывания СМЗ, что обеспечит более гибкое масштабирование ресурсов и упростит доступ к вычислительным мощностям для обработки больших объёмов данных.
• Повышение энергоэффективности. Разработка более энергоэффективных алгоритмов и архитектур СМЗ, что особенно важно для мобильных и встраиваемых систем, работающих в условиях ограниченных ресурсов.
• Расширение применения в промышленности. Рост использования СМЗ в производственных процессах для контроля качества, автоматизации сборки и мониторинга оборудования, что позволит минимизировать человеческий фактор и повысить производительность.
• Улучшение интерфейсов взаимодействия. Развитие интуитивно понятных и удобных интерфейсов для настройки и управления СМЗ, что сделает технологии более доступными для непрофессиональных пользователей.
• Безопасность и защита данных. Усиление внимания к вопросам защиты данных, обрабатываемых СМЗ, внедрение шифровальных и других защитных механизмов для предотвращения утечек и несанкционированного доступа.
• Мультимодальные системы. Появление СМЗ, способных одновременно обрабатывать различные типы данных (изображения, видео, текст), что расширит возможности применения технологий в сложных мультидисциплинарных задачах.