मशीन विज़न के लिए दो प्रकार के एल्गोरिदम

मशीन विज़न औद्योगिक स्वचालन का एक केंद्रीय घटक बन चुका है, जिससे कुशल गुणवत्ता नियंत्रण और दोष पता करना संभव होता है। इसके मूल बिंदु पर, मशीन विज़न एल्गोरिदमों पर निर्भर करता है जो मानवीय दृश्य निर्णय को पुनः उत्पन्न करता है। ये एल्गोरिदम दो प्रकारों में वर्गीकृत किए जा सकते हैं: नियम-आधारित प्रणाली और डीप लर्निंग एल्गोरिदम . उनके सिद्धांतों, ताकतों और सीमाओं को समझना वास्तविक स्थितियों में उनके अनुप्रयोगों को अधिकतम करने के लिए महत्वपूर्ण है।

नियम-आधारित प्रणाली

नियम-आधारित एल्गोरिदम: ये प्रणाली एक ऑब्जेक्ट के विशिष्ट विशेषताओं—जैसे रंग, आकार, या ग्रे स्केल मान—का विश्लेषण करती हैं और उन्हें स्थापित सीमा या पैटर्न के खिलाफ तुलना करती है। उदाहरण के लिए:

• एक सफेद कागज़ की चादर जिस पर धब्बे हो सकते हैं, वह खराब चिह्नित की जा सकती है क्योंकि धब्बों का ग्रे स्केल मान पृष्ठभूमि से अलग होता है।
• एक उत्पाद जिसमें मानक लोगो (एक पूर्व-परिभाषित पैटर्न) अनुपस्थित है, टेम्पलेट मैचिंग के माध्यम से (अनुपयुक्त) माना जाता है।

लाभ :

डिप्लॉयमेंट की सरलता : एक बार जब विशेषता पैटर्न अच्छी तरह से परिभाषित हो जाते हैं, तो नियम प्रोग्राम करने में आसान होते हैं।

निम्न गणना लागत : निर्धारित गणनाओं के कारण कम पर्यावरणीय आवश्यकताएँ।

सीमाएं :

कड़ी स्थानीय आवश्यकताएँ : प्रदीपन, कैमरा कोण और उत्पाद स्थिति को अत्यधिक संगत बनाये रखना आवश्यक है।

सीमित सुलभता : उत्पाद की रूपरेखा में सामान्य परिवर्तन (जैसे, सामग्री की बनावट में झटके) या अनियमित दोष (जैसे, यादृच्छिक कटाव) गलत फैसलों की ओर जा सकते हैं।

व्यावहारिक रूप से, नियम-आधारित प्रणालियाँ ऐसे वातावरणों में शीर्ष प्रदर्शन करती हैं जहाँ उत्पाद विनिर्देशों और जांच की स्थितियों को कड़ी तरह से मानकित किया जाता है। हालांकि, उनकी कठोरता डायनेमिक या अनुमानित स्थितियों में स्पष्ट होती है।

गहन अधिगम एल्गोरिदम: जटिलता से सीखना

गहन अधिगम मानसिक प्रक्रियाओं को अनुकरण करता है और बड़े डेटासेट पर न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करता है। नियम-आधारित प्रणालियों के विपरीत, ये एल्गोरिदम स्वयं चित्रों से विशेषताएँ निकालते हैं, इससे उन्हें जटिल परिस्थितियों का सामना करने में सक्षमता होती है, जैसे:

अनियमित दोष पहचानना (जैसे, यादृच्छिक आकार के फटे या धब्बे).

गुब्बारे पृष्ठभूमियों में ऑब्जेक्ट का विभेदन।

लाभ :

विषम परिवेश में उच्च सटीकता : प्रकाश, कोणों और उत्पाद असंगतियों में परिवर्तनों के अनुसार ढालता है।

सामान्यीकरण : एक बार सिखाया जाने पर, मॉडल याद किए गए श्रेणियों के अंदर नई दोष पैटर्न पहचान सकते हैं।

चुनौतियाँ :

डेटा की ताकत : प्रशिक्षण में सैकड़ों से हजारों लेबलित छवियों की आवश्यकता होती है, जिसमें खराब प्रतियों पर भारी निर्भरता होती है। विनिर्माण में, दोष अक्सर दुर्लभ होते हैं, जिससे डेटा संग्रहण चरणों (सप्ताहों से महीनों) की आवश्यकता पड़ती है।

स्केलिंग की समस्याएं : एक नई उत्पाद विनिर्माण पर स्विच करने की आवश्यकता आमतौर पर पुनः प्रशिक्षण से गुजरने की आवश्यकता डालती है, जो समय और संसाधन लागत को बढ़ाती है।

उपयुक्त उपकरण चुनना: परिदृश्य महत्वपूर्ण है

नियम आधारित और गहन सीखने वाले एल्गोरिदम के बीच चयन विशेष उपयोग केस पर निर्भर करता है:

नियम-आधारित प्रणाली उच्च आयतन, मानकीकृत उत्पादन (जैसे, सेमीकंडक्टर घटक) में जहाँ सहमति विश्वसनीय है, वहीं फ़्लायर करती है।

गहन सीखना उच्च-परिवर्तनशीलता की स्थितियों (जैसे, वस्त्र दोष पता करना) या जब दोषों में अनुमानित पैटर्न की कमी होती है, वहाँ चमकता है।

विशेष रूप से, हाइब्रिड दृष्टिकोण विकसित हो रहे हैं। उदाहरण के लिए, नियम-आधारित फ़िल्टर प्रतिमाओं को गहरी सीखने की बोझ से छुटकारा दे सकते हैं, जबकि कृत्रिम डेटा उत्पादन उपकरण प्रशिक्षण नमूनों की कमी को कम करते हैं।

निष्कर्ष

मशीन विज़न की प्रभावशीलता एल्गोरिदम क्षमताओं को कार्यात्मक वास्तविकताओं के साथ मेल खाने पर निर्भर करती है। नियम-आधारित प्रणाली सरलता और गति प्रदान करती हैं, लेकिन अनुमानित परिवेशों में असफल हो जाती हैं। गहरी सीखना (Deep Learning) लचीलापन और सटीकता प्रदान करता है, लेकिन महत्वपूर्ण प्रारंभिक निवेश मांगता है। अंततः, किसी भी प्रणाली की स्थिरता तीन कारकों पर निर्भर करती है: उत्पाद एकसमानता, पर्यावरणीय नियंत्रण, और नमूना विविधता। इन चर राशियों को वश में करने से सुनिश्चित होता है कि मशीन विज़न सटीकता और विश्वसनीयता का वादा पूरा करती है।