نوعان من الخوارزميات لرؤية الآلة

أصبحت رؤية الآلة ركيزة أساسية في تلقين الصناعي، مما يمكّن التحكم في الجودة و الكشف عن العيوب بكفاءة. في جوهرها، تعتمد رؤية الآلة على خوارزميات لتقليد الحكم البصري البشري. يمكن تصنيف هذه الخوارزميات بشكل عام إلى نوعين: الأنظمة القائمة على القواعد و الخوارزميات المعتمدة على التعلم العميق . فهم مبادئها، ومزاياها وقيودها أمر حاسم لتحسين تطبيقاتها في السيناريوهات الواقعية.

الأنظمة القائمة على القواعد

خوارزميات مبنية على القواعد: تحلل هذه الأنظمة خصائص معينة للكائن—مثل اللون، الشكل، أو قيم الدرجات الرمادية—وتقارنها مع الحدود أو الأنماط المحددة مسبقًا. على سبيل المثال:

• يمكن وضع علامة على ورقة بيضاء تحتوي على بقع كمنتج معيب لأن البقع تظهر قيمة درجات رمادية مختلفة عن الخلفية.
• منتج يفتقر إلى شعار قياسي (نمط محدد مسبقًا) يُعتبر (غير مطابق) من خلال مطابقة النماذج.

المزايا :

سهولة التنفيذ : القواعد بسيطة في البرمجة بمجرد أن يتم تعريف أنماط الخصائص بشكل جيد

تكلفة حسابية منخفضة : متطلبات أجهزة بسيطة بسبب الحسابات المحددة.

القيود :

متطلبات بيئية صارمة : يجب أن تبقى الإضاءة، زوايا الكاميرا، ووضعية المنتج متسقة للغاية.

مرونة محدودة : حتى التغيرات البسيطة في مظهر المنتج (على سبيل المثال، تباين نسيج المادة) أو العيوب غير المنتظمة (على سبيل المثال، الخدوش العشوائية) يمكن أن تؤدي إلى أحكام خاطئة.

في الممارسة العملية، تتفوق الأنظمة القائمة على القواعد في البيئات الخاضعة لرقابة صارمة حيث يتم توحيد مواصفات المنتج وظروف الفحص. ومع ذلك، يظهر هشاشتها في البيئات الديناميكية أو غير المتوقعة.

خوارزميات التعلم العميق: التعلم من التعقيد

يمثل التعلم العميق العمليات الإدراكية البشرية من خلال تدريب الشبكات العصبية على كميات ضخمة من البيانات. على عكس الأنظمة القائمة على القواعد، تستخرج هذه الخوارزميات السمات بشكل مستقل من الصور، مما يمكّنها من التعامل مع سيناريوهات معقدة مثل:

اكتشاف العيوب غير المنتظمة (مثل الشقوق أو البقع ذات الأشكال العشوائية).

تمييز الأشياء في خلفيات مزدحمة.

المزايا :

دقة عالية في البيئات الفوضوية : تتكيّف مع التغيرات في الإضاءة، الزوايا، وانعدام التجانس في المنتجات.

إمكانية التعميم : بمجرد تدريبها، يمكن للنماذج التعرف على أنماط عيوب جديدة ضمن الفئات المُتعلَّمة.

التحديات :

شهية البيانات : يتطلب التدريب مئات إلى آلاف الصور المصنفة، مع الاعتماد الكبير على العينات المعيبة. في التصنيع، غالباً ما تكون العيوب نادرة، مما يستلزم مراحل جمع بيانات طويلة (أسابيع إلى أشهر).

مشاكل القابلية للتوسع : التحول إلى مواصفات منتج جديد عادة ما يتطلب إعادة التدريب من الصفر، مما يزيد من تكاليف الوقت والموارد.

اختيار الأداة المناسبة: السياق مهم

الاختيار بين الخوارزميات القائمة على القواعد والخوارزميات المستندة إلى التعلم العميق يعتمد على حالات الاستخدام المحددة:

الأنظمة القائمة على القواعد تزدهر في الإنتاج ذي الحجم الكبير والمعياري (على سبيل المثال، مكونات شرائح الكمبيوتر) حيث يتم ضمان الاتساق.

التعلم العميق يتميز في السيناريوهات ذات الحجم الصغير والتباين العالي (على سبيل المثال، اكتشاف عيوب النسيج) أو عندما لا توجد أنماط متوقعة للعيوب.

بشكل لافت، تظهر أساليب هجينة. على سبيل المثال، يمكن للفلاتر القائمة على القواعد معالجة الصور مسبقًا لتقليل أعباء التعلم العميق، بينما تخفف أدوات إنشاء البيانات الاصطناعية من نقص عينات التدريب.

خاتمة

يعتمد فعالية رؤية الآلة على توافق قدرات الخوارزميات مع الحقائق التشغيلية. تقدم الأنظمة القائمة على القواعد البساطة والسرعة لكنها تفشل في البيئات غير المتوقعة. يوفر التعلم العميق المرونة والدقة ولكنه يتطلب استثمارًا كبيرًا في البداية. في النهاية، تعتمد استقرار أي نظام على ثلاثة عوامل: تناسق المنتج، وتحكم البيئة، وتنوع العينة. السيطرة على هذه المتغيرات تضمن أن رؤية الآلة تفي بوعودها بالدقة والموثوقية.