نوشته‌ها

جزوه پردازش تصویر با متلب (Matlab)_ دانشگاه پیام نور

پردازش تصاویر امروزه بیشتر به موضوع پردازش تصویر دیجیتال گفته می‌شود که شاخه‌ای از دانش رایانه است که با پردازش سیگنال دیجیتال که نماینده تصاویر برداشته شده با دوربین دیجیتال یا پویش شده توسط پویشگر هستند سر و کار دارد.

پردازش تصاویر دارای دو شاخه عمدهٔ بهبود تصاویر و بینایی ماشین است. بهبود تصاویر دربرگیرندهٔ روشهایی چون استفاده از فیلتر محوکننده و افزایش تضاد برای بهتر کردن کیفیت دیداری تصاویر و اطمینان از نمایش درست آنها در محیط مقصد (مانند چاپگر یا نمایشگر رایانه)است. در حالی که بینایی ماشین به روشهایی می‌پردازد که به کمک آنها می‌توان معنی و محتوای تصاویر را درک کرد تا از آنها در کارهایی چون رباتیک و محور تصاویر استفاده شود.

‫این جزوه گه توسط گروه رباتیک دانشگاه پیام نور قم به صورت تایپ شده گردآوری شده است شامل آموزش پردازش تصویر با متلب است.

لینک دانلود: جزوه پردازش تصویر با متلب_ دانشگاه پیام نور

پسورد فایل: behsanandish.com

تعداد صفحات : ۵۱

با سلام. قصد دارم در این پست تعدادی از منابع اصلی آموش پردازش تصویر و بینایی ماشین رو معرفی کنم.

امیدوارم که مفید باشد

 

لگچرهای کتاب آقای گنزالس

تعداد فایل : ۱۷ عدد

فرمت: pdf

زبان : انگلیسی

نویسنده: گنزالس

پسورد فایل: behsanandish.com

دانلود

 

______________________________________

 

مفاهیم پایه پردازش تصویر دانشگاه شهید بهشتی

تعداد صفحه: ۱۰۹ صفحه

فرمت: pdf

زبان : فارسی

نویسنده: ‫احمد محمودی ازناوه‬

پسورد فایل: behsanandish.com

دانلود

فهرست مطالب:
‫• مقدمه اي بر پردازش تصوير‬
‫– كاربردهاي پردازش تصوير‬
‫• ساختار تصوير ديجيتال‬
‫• تصاوير رنگي‬
‫• حساسيت چشم‬
‫– تباين‬
‫• حسگرهاي تصوير‬
‫• آشنايي با ‪Matlab‬‬
‫• آشنايي با فضارنگها‬

 

______________________________________

 

 

واژه نامه پردازش سیگنال و پردازش تصویر

واژه نامه پردازش سیگنال و پردازش تصویر حاوی لغات و اصطلاحات تخصصی استفاده شده در زمینه پردازش تصویر و پردازش سیگنال است.

نویسنده: خانم شهره کسائی

دانشگاه صنعتی شریف

تعداد صفحات: ۲۰

 

پسورد فایل: behsanandish.com

دانلود

بررسی سامانه های تشخیص خودکار پلاک خودرو

در این نوشته سعی شده به بررسی کلی سیستم های تشخیص خودکار پلاک خودرو و بررسی یکی از روش های تشخیص و خواندن پلاک پرداخته شود. شرکت بهسان اندیش تولید کننده سامانه های هوشمند مفتخر به تولید یکی از دقیقترین و سریعترین سامانه های جامع کنترل تردد خودرو می باشد که می توانید جهت آشنایی با این محصول به لینک :سامانه جامع کنترل تردد خودرو بهسان(پلاک خوان) مراجعه بفرمایید.

 

نویسنده: آقایان علی اوحدی و محسن امیدوار

تعداد صفحات : ۴۲

کلیمه عبور فایل : behsanandish.com

دانلود : بررسی سامانه های تشخیص خودکار پلاک

تاریخچه

(آنالیز موجک) ایده ی نمایش یک تابع برحسب مجموعه ی کاملی از توابع اولین بار توسط ژوزف فوریه، ریاضیدان و فیزیکدان بین سال های ۱۸۰۶-۱۸۰۲ طی رساله ای در آکادمی علوم راجع به انتشار حرارت، برای نمایش توابع بکار گرفته شد. در واقع برای آنکه یک تابع(f(x به شیوه ای ساده و فشرده نمایش داده شود فوریه اساسا ثابت کرد که می توان از محور هایی استفاده کرد که بکمک مجموعه ایی نامتناهی از توابع سینوس وار ساخته می شوند. بعبارت دیگر فوریه نشان داد که یک تابع (f(x را می توان بوسیله ی حاصل جمع بی نهایت تابع سینوسی و کسینوسی به شکل (sin(ax و (cos(ax نمایش داد. پایه های فوریه بصورت ابزار هایی اساسی، با کاربردهای فوق العاده متواتر در علوم، در آمده اند، زیرا برای نمایش انواع متعددی از توابع و در نتیجه کمین های فیزیکی فراوان بکار می روند.
با گذشت زمان ضعف پایه های فوریه نمایان شد مثلا دانشمندان پی بردند پایه های فوریه و نمایش توابع سینوس وار در مورد سیگنال های پیچیده نظری تصاویر، نه تنها ایده آل نیستند بلکه از شرایط مطلوب دورند، بعنوان مثال به شکل کارآمدی قادر به نمایش ساختارهای گذرا نظیر مرزهای موجود در تصاویر نیستند. همچین آنها متوجه شدند تبدیل فوریه فقط برای توابع پایه مورد استفاده قرار می گیرد و برای توابع غیر پایه کار آمد نیست.(البته در سال ۱۹۴۶ با استفاده از توابع پنجره ای، که منجر به تبدیل فوریه ی پنجره ای شداین مشکل حل شد.)
در سال ۱۹۰۹ هار اولین کسی بود که به موجک ها اشاره کرد. در سال های ۱۹۳۰ ریاضیدانان به قصد تحلیل ساختارهای تکین موضوعی به فکر اصلاح پایه های فوریه افتادند. و بعد از آن در سال ۱۹۷۰ یک ژئوفیزیکدان فرانسوی به نام ژان مورله متوجه شد که پایه های فوریه بهترین ابزار ممکن در اکتشافات زیر زمین نیستند، این موضوع در آزمایشگاهی متعلق به الف آکیلن منجر به یکی از اکتشافات تبدیل به موجک ها گردید.
در سال ۱۹۸۰ ایومیر ریاضیدان فرانسوی، نخستین پایه های موجکی متعامد را کشف کرد(تعامد نوعی از ویژگی ها را بیان می کند که موجب تسهیلات فراوانی در استدلال و محاسبه می شود، پایه های فوریه نیز متعامدند.) در همین سال ها مورله مفهوم موجک و تبدیل موجک را بعنوان یک ابزار برای آنالیز سیگنال زمین لزره وارد کرد و گراسمن فیزیکدان نظری فرانسه نیز فرمول وارونی را برای تبدیل موجک بدست آورد.
در سال ۱۹۷۶ میرو و مالت از پایه های موجک متعامد توانسنتد آنالیز چند تفکیکی را بسازند و مالت تجزیه موجک ها و الگوریتم های بازسازی را با بکار بردن آنالیز چند تفکیکی بوجود آورد. در سال ۱۹۹۰ مورنزی همراه با آنتوان موجک ها را به دو بعد و سپس به فضاهایی با ابعد دیگر گسترش دادند و بدین ترتیب بود که آنالیز موجکی پایه گذاری گردید.

 آشنایی

آنالیز موجک (Wavelet Analysis) یکی از دستاوردهای نسبتا جدید و هیجان انگیز ریاضیات محض که مبتنی بر چندین دهه پژوهش در آنالیز همساز است، امروزه کاربردهای مهمی در بسیاری از رشته های علوم و مهندسی یافته و امکانات جدیدی برای درک جنبه های ریاضی آن و نیز افزایش کاربردهایش فراهم شده است.
در آنالیز موجک هم مانند آنالیز فوریه با بسط تابع ها سروکار داریم ولی این بسط برحسب «موجک ها» انجام می شود.
موجک تابع مشخص مفروضی با میانگین صفر است و بسط برحسب انتقالها و اتساعهای این تابع انجام می گیرد، بر خلاف چند جمله ای های مثلثاتی، موجک ها در فضا بصورت موضعی بررسی می شوند و به این ترتیب ارتباط نزدیکتری بین بعضی توابع و ضرایب آن ها امکان پذیر می شود و پایداری عددی بیشتری در باز سازی و محاسبات فراهم می گردد. هر کاربردی را که مبتنی بر تبدیل سریع فوریه است می توان با استفاده از موجک ها فومول بندی کرد و اطلاعات فضایی (یا زمانی) موضعی بیشتری بدست آورد. بطور کلی، این موضوع بر پردازش سیگنال و تصویر و الگوریتم های عددی سریع برای محاسبه ی عملگرهای انتگرالی اثر می گذارد.
آنالیز موجک حاصل ۵۰ سال کار ریاضی (نظریه ی لیتلوود – پیلی و کالدرون – زیگموند) است که طی آن، با توجه به مشکلاتی که در پاسخ دادن به ساده ترین پرسش های مربوط به تبدیل فوریه وجود داشت، جانشینهای انعطاف پذیر ساده تری از طریق آنالیز همساز ارائه شدند. مستقل از این نظریه که درون ریاضیات محض جای دارد، صورتهای مختلفی از این رهیافت چند مقیاسی (multi Scale) را در طی دهه ی گذشته در پردازش تصویر، آکوستیک، کدگذاری(به شکل فیلترهای آیینه ای متعامد و الگوریتمهای هرمی)، و استخراج نفت دیده ایم.

 کاربردها

آنالیز موجک همراه با تبدیل سریع فوریه در تحلیل سیگنالهای گذرایی که سریعا تغییر می کنند، صدا و سیگنالهای صوتی، جریان های الکتریکی در مغز، صداهای زیر آبی ضربه ای و داده های طیف نمایی NMR، و در کنترل نیروگاههای برق از طریق صفحه ی نمایش کامپیوتر بکار رفته است. و نیز بعنوان ابزاری علمی، برای روشن ساختن ساختارهای پیچیده ای که در تلاطم ظاهر می شوند، جریان های جوی، و در بررسی ساختارهای ستاره ای از آن استفاده شده است. این آنالیز به عنوان یک ابزار عددی می تواند مانند تبدیل سریع فوریه تا حد زیادی از پیچیدگی محاسبات بزرگ مقیاس بکاهد، بدین ترتیب که با تغییر هموار ضریب، ماتریس های متراکم را به شکل تنکی که به سرعت قابل محاسبه باشد در آورد. راحتی و سادگی این آنالیز باعث ساختن تراشه هایی شده است که قادر به کدگذاری به نحوی بسیار کارا، و فشرده سازی سیگنالها و تصاویرند.
آنالیز موجک امروزه کاربردهای فراوانی پیدا کرده است که از آن جمله می توان به کاربرد آن در تصویر برداری پزشکی (MRI) و سی تی اسکن (CAT)، جداسازی بافت های مغزی از تصاویر تشدید مغناطیس، تشخیص خودکار خوشه های میکروکلسیفیکاسیون، تحلیل تصاویر طیفی تشدید مغناطیسی (MR Spectrorscopy) و عملکردهای تشدید مغناطیسی (F MRI) اشاره کرد.

منبع


موجک

موجک (Wavelet) دسته‌ای از توابع ریاضی هستند که برای تجز‌یه سیگنال پیوسته به مؤلفه‌های فرکانسی آن بکار می‌رود که رزولوشن هر مؤلفه برابر با مقیاس آن است. تبدیل موجک تجزیه یک تابع بر مبنای توابع موجک می‌باشد. موجک‌ها (که به عنوان موجک‌های دختر شناخته می‌شوند) نمونه‌های انتقال یافته و مقیاس شده یک تابع (موجک مادر) با طول متناهی و نوسانی شدیداً میرا هستند. چند نمونه موجک مادر در شکل زیر نمایش داده شده‌اند.

مِیِر

مورله

کلاه مکزیکی

تبدیل‌های موجک

تعداد زیادی تبدیل موجک وجود دارد که لیست آن را می‌شود در فهرست تبدیل‌های مرتبط با موجک مشاهده نمود. معمول‌ترین این تبدیل‌ها عبارتند از:

  • تبدیل موجک پیوسته (Continuous wavelet transform (CWT
  • تبدیل موجک گسسته (Discrete wavelet transform (DWT
  • تبدیل سریع موجک (Fast wavelet transform (FWT
  • Lifting scheme
  • تجزیه بسته‌های موجک(Wavelet packet decomposition (WPD
  • تبدیل موجک ساکن (Stationary wavelet transform (SWT

موجک‌ها و معادلات اتساع
موجک‌ها بر مبنای دو عمل اصلی قرار دارند:

  • انتقال (Translation)

[عکس: 34b5ae95f23a0378679d434d7cea3360.png]

  • اتساع (Dilation)

[عکس: a9be4f8956d1bb85c9e932c584196743.png]

مقایسه با تبدیل فوریه

در مقایسه با تبدیل فوریه می‌توان گفت که تبدیل موجک دارای خصوصیت محلی‌سازی بسیار خوبی است. بطور مثال تبدیل فوریه یک پیک تیز دارای تعداد زیادی ضریب است، چرا که توابع پایه تبدیل فوریه توابع سینوسی و کسینوسی هستند که دامنه آنها در کل بازه ثابت است، در حالی که توابع موجک توابعی هستند که بیشتر انرژی آنها در بازه کوچکی متمرکز شده‌است و به سرعت میرا می‌شوند. بنابراین با انتخاب مناسب موجک های مادر می توان فشرده سازی بهتری در مقایسه با تبدیل فوریه انجام داد.

تاریخچه

در تاریخ ریاضیات مبادی و ریشه‌های متعددی را می‌توان برای موجک‌ها سراغ گرفت.

کارهای قبل از ۱۹۳۰
مربوط به قبل از ۱۹۳۰ (م) می‌توان به آنالیز فرکانس‌ها اشاره کرد، که به وسیلهٔ فوریه شروع شد.
استفاده از واژهٔ موجک‌ها، برای اولین بار، در یکی از ضمیمه‌های تز آلفرد هار (۱۹۰۹ م) ظاهر شد. امروزه هم، این موجک‌ها به همان نام یعنی به موجک‌های هار معروف اند. موجک‌های هار دارای دامنهٔ تعریف فشرده (compact) بوده، و غیر مشتق‌پذیر به صورت پیوسته هستند.

کارهای مربوط به دهه ۱۹۳۰
در این دهه چند گروه پیرامون موضوع نمایش توابع با به کارگیری پایه‌های با مقیاس متغیر برای تنیدن فضاهای توابع تحقیق می‌نمودند.

موجک‌های متعامد

با دیدی کلی می‌توان اظهار داشت که پایه‌های متعامد حالتی بهینه برای تنیدن فضاهای برداری (چه فضاهای با ابعاد متناهی و چه فضاهای بی نهایت بعدی) و انجام محاسبات ارائه می‌نمایند. لذا همواره تمایل و تلاش در این راستا قرار داشته که یا مجموعه پایه‌ها از آغاز متعامد انتخاب شود و یا آن که با شیوه‌هایی نظیر گرام اشمیت آنها را به سوی تعامد سوق داد.

موجک هار

موجک هار اولین موجک شناخته شده می‌باشد که پیدایش آن به سالهای ابتدای قرن بیستم باز می‌گردد. این موجک ساده‌ترین نوع هم هست و پایه‌هایی متعامد برای تنیدن فضای محاسبه را ارائه می‌دهد.

منبع

مقالات پردازش تصویر عبارت اند از:

Basics of digital image processing

مفاهیم اولیه پردازش تصویر

فایل PDF – در ۵۷ صفحه – نویسنده : ناشناس

Basics of digital image processing

پسوردفایل : behsanandish.com


Digital Image Processing Laboratory Manual

کتابچه راهنمای آزمایشگاه پردازش تصویر دیجیتال

فایل PDF – در ۱۹ صفحه – نویسنده :  Bhaskar Mondal

Digital Image Processing laboratory manual

پسوردفایل : behsanandish.com


Fundamentals of Digital Image Processing

اصول پردازش تصویر دیجیتال

فایل PDF – در ۸ صفحه – نویسنده : ناشناس

Fundamentals of Digital Image Processing

پسوردفایل : behsanandish.com


Fundamentals of Image Processing

اصول پردازش تصویر

فایل PDF – در ۱۱۲ صفحه – نویسنده : Ian T. Young , Jan J. Gerbrands  , Lucas J. van Vliet

Image Processing Fundamentals–An Overview

پسوردفایل : behsanandish.com


Image Processing Manual

دستورالعمل پردازش تصویر

فایل PDF – در ۱۶۴ صفحه – تهیه کننده : انستیتو ملی اسناد آمریکا

Image processing manual

پسوردفایل : behsanandish.com


Image Processing Tutorial-Basic Concepts 

آموزش پردازش تصویر-مفاهیم پایه

فایل PDF – در ۵۵ صفحه – تهیه کننده : شرکت CCDWare Publishing

Image Processing Tutorial

پسوردفایل : behsanandish.com


Intel® Image Processing Library-Reference Manual

کتابخانه پردازش تصویر اینتل-دستورالعمل مرجع

فایل PDF – در ۳۱۹ صفحه – نویسنده :  شرکت Intel

Intel Image Processing Library-reference manual

پسوردفایل : behsanandish.com


آنالیز و پردازش تصویر

فایل Word – در ۱۵ صفحه – نویسنده :  ناشناس

pardazesh tasvir

پسوردفایل : behsanandish.com


مفاهیم پایه پردازش تصویر-محیط های چند رسانه ای

فایل PDF – در ۱۰۹ صفحه – نویسنده :  احمد محمودی ازناوه (دانشگاه شهید بهشتی)

مفاهیم_پایه_پردازش_تصویر_دانشگاه

پسوردفایل : behsanandish.com

بسياري از محصولات شركت هاي توليدي، در سراسر دنيا قابل فروش هستند. با توجه به اين مسئله وجود باركدهاي منحصر به فردي كه آنها را از يكديگر متمايز سازد ضروري به نظر مي رسد.تبديل اعداد به باركد خواندن باركد نياز به استاندارد مشخصي دارد. در حال حاضر در دنيا چند استاندارد براي توليد و استفاده از باركد وجود دارد كه معتبرترين آنها استاندارد EAN/UCC است كه۱۰۳ كشور در دنيا از آن تبعيت مي كنند و حدود۹۰ درصد تجارت دنيا را پوشش مي دهد.

در ايران به علت ضرورتي كه بنا به توسعه صدور كالاهاي غيرنفتي ايران به بازارهاي جهاني به وجود آمد در سال۱۳۷۴ سازماني با عنوان »مركز ملي شماره گذاري كالا و خدمات« زير نظر موسسه مطالعات و پژوهش هاي بازرگاني تاسيس شد و پس از انجام مطالعات لازم با انتخاب استاندارد EAN/UCC كشور ما به عضويت موسسه بين المللي EAN International درآمد. تاكنون بيش از۵ هزار شركت- كه بيشتر آنها شركت هاي توليدكننده محصولات غذايي و شيميايي هستند- به عضويت اين موسسه درآمده و براي كالاها و محصولات خود باركد دريافت كرده اند.
باركد محصولات،۱۲ رقمي است. البته در برخي از كشورها به دلايل مختلف باركد۱۳ رقمي نيز وجود دارد.۱۲ رقم باركد به شرح زير معني دار مي شود:

سه رقم اول نمايانگر كد كشور(۶۲۶= كد ايران)،۵ رقم بعدي كد شركت سازنده،۴ رقم بعدي كد كالاي مربوطه و در نهايت۱ رقم آخر كد كنترل توسط رايانه به منظور كنترل صحت كد مورد نظر است.
براي مثال باركد زير مربوط به دستمال كاغذي۲۰۰ برگي يكي از شركت هاي توليدي است به طور حتم تا به حال در هنگام خريد يا پس از خريد كالا به علامت باركد چاپ شده در روي بسته بندي آن توجه كرده ايد و اين سئوال برايتان پيش آمده كه اين خطوط چه هستند و چه كارآيي دارند.

عامه مردم درباره باركد، نظرات متفاوتي دارند. خيلي ها فكر مي كنند باركد نمايانگر قيمت كالاست. برخي ديگر نيز باركد را علامت استاندارد و عده اي باركد را شماره مجوز كالا مي دانند.
باركد شامل يك سري عدد و تعدادي خطوط موازي سياه رنگ با ضخامت هاي مختلف در زمينه سفيد بوده كه از طريق دستگاه پويشگر (Scanner) توسط امواج مادون قرمز قابل خواندن و انتقال به رايانه است. هر يك از اين ميله ها مانند يك بيت ارزشي، معادل صفر و يك دارند.
هر يك از اين كدها در بانك اطلاعاتي مربوط، داراي اطلاعات كاملي شامل شرح، مشخصات دقيق و فني، موجودي، اطلاعات ورود و خروج براي استفاده كنندگان ذي ربط هستند.

استفاده از باركد فقط به محصولات توليدي شركت ها محدود نمي شود. در كارخانه ها و موسسات توليدي به منظور رديابي مداوم اطلاعات كالاهاي توليدي در خطوط مختلف توليد قطعات مصرفي موجود در انبارها، باركدهاي منحصر به فردي ايجاد و با اين سيستم رديابي مي شود. سيستم باركد كمك مي كند تا تغيير اطلاعات را توسط سيستم باركد به بانك هاي اطلاعاتي منتقل كرده و همواره اطلاعات موجودي هاي خود را به روز نگه داريد. در واقع باركد به عنوان يك ترمينال ورودي كمك مي كند تا تغيير يا ثبت اطلاعات با حداقل خطاي اطلاعاتي به رايانه منتقل شود.

در فروشگاه هاي بزرگي كه روزانه مقدار زيادي كالاي ريز و درشت به آنها وارد و يا خارج مي شود و مسئولين براي كنترل موجودي هاي خود همواره به اطلاعات سطوح موجودي نياز دارند استفاده از باركد بسيار ضروري است. در غير اين صورت بايد هرازگاهي با تعطيلي فروشگاه اقدام به شمارش و كنترل موجودي كرد. اين كار نه تنها بسيار دشوار و طاقت فرساست بلكه امكان بروز اشتباه در آن نيز زياد است.

در حال حاضر در كشور ما از باركد براي جمع آوري و ثبت اطلاعات مختلف استفاده هاي متنوعي مي شود. از كارت هاي حضور و غياب پرسنلي گرفته تا قبوض آب و برق و تلفن، اطلاعات خطوط توليد و ردياب محصولات، موجودي هاي انبار، كتب جهت ثبت شماره استاندارد بين المللي كتاب (شابك) و از همه بيشتر براي كالاهاي توليدي شركت ها كه در فروشگاهها ارائه مي گردد و …
براي راه اندازي سيستم هاي مبتني بر باركد، نياز به تجهيزاتي مانند نرم افزار توليد باركد، چاپگر چاپ باركد، پويشگر (Scanner) و برچسب هاي ويژه داريم.
البته توسعه و پيشرفت در زمينه باركد نيز مانند ساير علوم و فن آوريها به سرعت در حال وقوع است.

منبع


بارکد تقریبا در تمام بخشهای زندگی ما وجود دارد , در سوپر مارکتها , بیمارستانها زندانها و حتی در خانه خودمان !

بارکد تقریبا به عنوان بخشی از زندگی روزمره ما مورد قبول همه قرار گرفته اما واقعا بارکد چیست و چه چیزی را نمایش میدهد ؟

مطمئن باشید فقط شما نیستید که دوست دارید سر از راز این خطوط و فضاهای میان آنها دربیاورید خطوطی که هر روز حد اقل بر روی برچسبهای مواد غذائی یا نامه های پستی خود می بینید . همه آنها به نظر یکسان می آیند اما ي نیست زیرا هر صنعتی روش کدگذاری مخصوص به خود را دارد و از آن به عنوان استاندارد استفاده میکند که در بخشهای بعدی این روشها را توضیح خواهیم داد . اگر در فکر بکارگیری تکنولوژی بارکد در شغل خود هستید موارد مهمی است که باید در نظر بگیرید تا این تکنولوژی بر تمام مشکلات شما غلبه کرده و کار شما را سهولت ببخشد .

انواع مختلف روشهای کدگذاری

بارکد در شکلهای مختلف ارائه میشود که ساده ترین نوع آن را حتما در فروشگاهها و یا سوپر مارکتها دیده اید . اما استانداردهای دیگر بارکد هم وجود دارد که در صنایع مختلف استفاده می شود مثل : مراکز درمانی , کارخانه های صنعتی و … که تمام اینها نحوه کدگذاری (Symbology) منحصر به فرد برای خود را دارند که غیر قابل تغییر هستند. حال این سوال پیش می آید که چرا اینهمه کدهای متفاوت وجود دارد ؟ این سوال به سادگی قابل جوابگوئی است چرا که Symbology های مختلف برای حل مشکلات صنایع گوناگون به وجود آمده اند .

حالا با هم نگاهی کوتاه به برخی از Symbology های معمول می اندازیم و ببینیم چگونه و کجا و چرا از آنها استفاده میکنیم :

UPC/EAN
این نوع کدگذاری برای کنترل خروجی ( کنترل نهائی ) به کار برده میشود . کد UPC با طول ثابت میباشد و به طور خاص در فروشگاهها و کارخانجات تولید کننده مواد غذائی کاربرد دارد . این کد برای سوپرها و این چنین مواردی در نظر گرفته شده است که با استفاده از ۱۲ رقم فضای مناسبی برای تعریف محصولات در اختیار ما قرار میدهد .

Code 39
این روش کد گذاری به این دلیل ایجاد شد تا در صنایعی که احتیاج به استفاده از حروف نیز در کنار ارقام دارند به کار برده شود . این روش کدگذاری عمومی ترین روش کدگذاری است که از قدیم به کار برده میشود . این نوع کدگذاری معمول درا تمام صنایع – به استثناء تولید کنندگان موادغذائی – به کار گرفته میشود اما با توجه به اینکه بارکد دارای طول زیادی خواهد بود برای مواردی که اندازه برچسب روی اقلام تولیدی گزینه ای قابل توجه باشد پیشنهاد نمی شود.

Code 128
این روش کدگذاری وقتی به کار می آید که شما انتخاب زیادی از حروف و ارقام داشته باشید . در صنایعی که اندازه برچسب روی اقلام. گزینه قابل توجه باشد این روش کدگذاری انتخابی مناسب برای شماست چرا که فشرده و خوانا است . از این روش کدگذاری معمولا در حمل و نقل استفاده میکنند که در آن اندازه لیبل یک مورد مهم میباشد .

Interleaved 2 of 5
از دیگر روشهای کدگذاری معمول در صنایع حمل و نقل است که در کنار آن کاربرد بسیاری در انبارها و شرکتهای عمده فروش می باشد . این کدها هم به صورت فشرده و کم جا هستند .

PDF417
این روش کدگذاری به عنوان روش دو-بعدی ( ۲D ) شناخته شده است که به صورت خطی نبوده و بیشتر شما را به یاد جدول روزنامه ها می اندازد اما تفاوت این کد با سایر کدهائی که در بالا توضیح داده شد این است که PDF417 واقعا یک فایل داده های سیار ( Portable Data File ) است که مثلا میتواند شامل : اسم , آدرس , شماره تلفن منزل , شماره گواهینامه رانندگی و عکس و حتی خلاصه سوابق رانندگی شما باشد !

در نهایت اینکه این روش کدگذاری میتواند اطلاعات کامل و جامعی را در خود جای داده و حجمی در حد یک تمبر پستی داشته باشد البته طبیعی است هر چه اطلاعات شما کاملتر باشد حجم این کد نیز بزرگتر خواهد شد .

بارکدها چگونه خوانده میشوند :

بارکدها با کشیده شدن تابش کوچکی از نور روی کد چاپ شده قابل خواندن هستند . چشمان شما تنها خط قرمزی از نور را میبیند که از بارکد خوان تابیده میشود اما چه اتفاقی در تابش و بازتاب آن نور قرمز در میان این خطوط تیره و روشن می افتد ؟ قطعه ای در بارکدخوان بازتاب نور را دریافت کرده و آنرا به سیگنالهای الکتریکی تبدیل میکند . منبع تابش لیزر شروع به خواندن فضای خالی قبل از اولین خط مشکی میکند و این کار را تا انتهای کد انجام میدهد – اگر بارکد دارای این فضای خالی معین در ابتدا و انتهای خود نباشد قابل خواندن نیست که به این فضا ها Quiet Zone می گوئیم – هر چه کد ما طولانی تر باشد تعداد نوارهای ما نیز بیشتر خواهد بود و هر چه تعداد نوارهای ما بیشتر باشد باید ارتفاع نوارها نیز بیشتر شود تا کد به راحتی قابل خواندن باشد .

بارکد خوانها:

به طور کلی سه مدل بارکد خوان وجود دارد : ثابت , بارکدخوانهای سیار دسته ای و بارکدخوانهای سیار بی سیم

۱ – بارکدخوانهای ثابت :

به کامپیوتر متصل میشوند و داده ها را هر بار که خوانده میشوند انتقال میدهند . وقتی یک بارکد اسکن میشود به سرعت از طریق داده الکتریکی به کیبورد منتقل میشود و باعث میشوند تا کاراکترها به سرعت هر چه تمامتر روی صفحه نمایش داده شوند . این دستگاه به قدری سریع است که در بسیاری مواقع کاربران ترجیح میدهند ازآن به عنوان صفحه کلید دوم استفاده کنند . بزرگترین مزیت این دستگاهها این است که بدون احتیاج به تغییر داده ها یا احتیاج به برنامه خاص در تمام برنامه هائی که ورودی داده از صفحه کلید را قبول میکنند مورد استفاده می باشند .
نوع دیگری از این بارکدخوانها نیز موجود است که از طریق کابل RS232 به کامپیوتر متصل میشود و به صورت کد ASCII داده را به برنامه میشناساند .

۲ – بارکدخوانهای سیار دسته ای :

این نوع بدون اینکه به طور مستقیم با کامپیوتر متصل باشند اطلاعات را در حافظه خود ذخیره کرده و سپس با استفاده از پایه اطلاعات آن روی کامپیوتر منتقل میشود . . این دستگاهها شامل یک اسکن کننده بارکد , یک صفحه نمایش برای انجام کار مورد نظر و یک صفحه کلید کوچک برای وارد کردن داده های مورد نظر مثل تعداد کالا و … هستند . ضمن اینکه یک پایه (Cradle) نیز برای انتقال اطلاعات به کامپیوتر حتما باید تهیه شود . این مدل بارکدخوانها در مواردی به کار میروند که احتیاج به جابجائی کاربر الزامی و داده های جمع آوری شده در لحظه مورد نیاز نیستند . این دستگاهها به صورتهای زیر استفاده میشوند که برنامه شما تعیین میکند که به کدام صورت استفاده شود :

قرار گرفتن روی دست (Handheld)    قرار گرفتن در کیف (Wearable)        قرار گرفتن در ماشین (Truck)

۳ – بارکدخوانهای سیار بی سیم :

این نوع از بارکدخوانها هم اطلاعات را در حافظه نگهداری میکنند اما انتقال اطلاعات به صورت بلادرنگ انجام میشود این مدل از بارکدخوانها در مواردی که دسترسی اطلاعات برای تصمیمات مهم است استفاده میشود . . این دستگاهها شامل یک اسکن کننده بارکد , یک صفحه نمایش برای انجام کار مورد نظر و یک صفحه کلید کوچک برای وارد کردن داده های مورد نظر مثل تعداد کالا و … هستند . ضمن اینکه یک پایه (Cradle) نیز برای انتقال اطلاعات به کامپیوتر حتما باید تهیه شود. وقتی شما احتیاج به انتقال سریع اطلاعات دارید این دستگاههای بی سیم هستند که کار شما را عملی میکنند . این دستگاهها به صورتهای زیر استفاده میشوند که برنامه شما تعیین میکند که به کدام صورت استفاده شود :

قرار گرفتن روی دست (Handheld)      قرار گرفتن در کیف (Wearable)       قرار گرفتن در ماشین (Truck)

اسکنر چکونه کار میکند :

پایه هر دستگاه بارکد خوان یک اسکن کننده , یک رمزگشاینده و یک کابل ارتباطی میان کامپیوتر و دستگاه بارکد خوان میباشد . وظیفه اسکن کننده این است که کد را اسکن کرده و داده های خروجی الکتریکی ایجاد نماید که داده ها با نوارهای مشکی و فاصله بین آنها مرتبط است . این داده های الکتریکی سپس توسط رمز گشا آنالیز شده و بر اساس نوع کدگذاری و محتوی کد به صورت متعارف کامپیوتری ( شامل حروف – اعداد و یا علامتهای دیگر استاندارد مثل ” – ” و ” . ” و … ) نمایش داده می شود .

همچنین اسکن کننده ها میتوانند که این رمزگشا را به صورت داخلی داشته باشند و یا کدها را به صورت رمزگشائی نشده در خود نگهداری کنند که در این حالت احتیاج به وسیله ای دیگر دارند که به آن رابط یا Wedge می گوئیم . در این حالت کدها به محض اتصال به این رابط توسط رابط رمزگشائی میشوند و به مکان مورد نظر ما ( برای مثال بانک داده ها ) منتقل میشوند .

این روش اسکن شدن بیشتر در بارکدخوانهای سیار به کار برده میشود .

کدام بارکدخوان برای کار و نرم افزار شما مناسب است ؟

با تمام انتخابهائی که برای شما وجود دارند مهمترین نکته برای انتخاب درست دستگاه این است که شما به خوبی محیط کار و برنامه خود را قبل از اینکه هر تصمیمی بگیرید مطالعه کنید . برای این منظور سوالات زیر شما را در این انتخاب راهنمائی میکند :

* – دستگاهها در چه محیطی به کار میروند ؟ در یک محیط کاملا سخت صنعتی یا در یک فروشگاه معمولی !

* – استفاده از دستگاه برای مدت مشخصی می باشد یا به طور دائم از آن استفاده خواهد شد ؟

* – آیا به قابلیت سیار بودن دستگاه احتیاج دارید ؟

* – آیا خواندن کدها در نزدیکی کالاها می باشد یا در فاصله دورتر قرار دارند ؟

*- دستگاه چگونه به کامپیوتر متصل میشود ؟

*- آیا اطلاعات خوانده شده باید سریعا منتقل شوند یا خیر ؟

به خاطر داشته باشید که دامنه انتخاب دستگاههای بارکد خوان بسیار وسیع هست که از انها در هر برنامه ای بتوان استفاده کرد پس هرگز اولین دستگاهی را که به نظر مناسب کار شما بود انتخاب نکنید چه بسا ارزانترین دستگاه به راحتی و مفیدتر برای شما مورد استفاده داشته باشد .

آیا دستگاه بارکد خوان با کامپیوتر من سازگار است ؟

هیچ برنامه خاصی لازم نیست که اطلاعات را به کامپیوتر شما انتقال دهد . این دستگاهها به راحتی توسط اسکن کننده و رمزگشای خود اطلاعات را به سیستم شما انتقال میدهند و لازم نیست شما کار دیگری انجام دهید . هرچند کامپیوتر شما برای خواندن کدها مشکل خاصی را نخواهد داشت اما در مواقعی ممکن است قابلیت چاپ کدها را نداشته باشد که در این صورت شما با ارتقاء سیستم خود و یا با خرید برچسبهای از قبل چاپ شده و یا حتی خرید دستگاههای چاپ بارکد به راحتی این مشکل را حل خواهید کرد و برچسبهای خود را بر روی محصولاتتان می چسبانید .

چاپ بارکد :

با داشتن یک برنامه خوب کامپیوتری تمام پرینترهای سوزنی , حرارتی و لیزری قادر هستند تا بارکد را با کیفیتی خوب چاپ کنند اما اگر شما میخواهید که بهترین چاپ را داشته باشید از چاپگرهای مخصوص چاپ برچسب استفاده کنید که برای چاپ تعداد زیادی برچسب هم مناسب هستند . اما اگر احتیاج به چاپ چند لیبل در زمانی خاص دارید میتوانید از چاپگرهای سوزنی نیز استفاده کنید . تقریبا اکثر صنایع – کوچک و بزرگ – از چاپگرهای حرارتی مخصوص برچسب استفاده میکنند زیرا به راحتی رولهای برچسب را چاپ کرده و مهمتر از آن چاپ سریع و با کیفیت بارکدهاست که این پرینترها را در اولویت اول قرار میدهد .

استفاده از بارکد در هر کجا !

تمام صنایع میتوانند از مزیتهای تکنولوژی بارکد سود ببرند . در زیر برخی از موارد کاربردی بارکدها را ذکر میکنیم :

کارخانجات :
کارخانجات بزرگ و کوچک , انبارها میتوانند از مزایای سهولت استفاده از بارکد استفاده کنند که این سیستم با تمام روشهای مدیریتی مثل MRP , WMS و MES سازگار است .

حمل و نقل :
استفاده از بارکد در صنعت حمل و نقل باعث راحتی مدیریت کالاهای ثابت یا در حال حرکت می شود .هماهنگی بارکد با سیستمهای مختلف شبکه ای باعث کاهش هزینه ها و ایجاد خدمات بهتر برای مشتریان می شود .

فروشگاهها :
با استفاده از بارکد در فروشگاهها میتوان کنترل دقیقی روی ورود و خروج کالاها , موجودی انبار و قیمت جنسها در لحظه داشت ضمن اینکه با استفاده از ارتباط بی سیم میتوان به راحتی در لحظه سفارش مشتری را ثبت و خرید را انجام داد .

مراکز درمانی :
استفاده از سیستم بارکد در مراکز درمانی باعث میشود تا مدیریت اطلاعات مهمی نظیر : پیشینه پزشکی بیمار , نوع بیمه و سایر اطلاعات به دست آورد.


بررسی اجمالی استانداردهای رایج برای بارکد و حروف و کاراکترهایی که پشتیبانی می کنند.

استانداردهای رایج برای بارکد

پسورد فایل : behsanandish.com

بارکد چیست؟ قسمت ۱
بارکد چیست؟ قسمت ۲

بارکد چیست؟

به زبان ساده مى توان گفت: بارکد مجموعه اى است از میله ها یا خطوط سیاه رنگى که معمولاً بر روى زمینه اى سفید چاپ مى شود و به وسیله آن از کالاى خریدارى شده شناسایى لازم به عمل مى آید و قیمت آن مشخص مى شود و اگر به دنبال تعریف دقیق ترى هستید، باید گفت:

بارکد عبارت است از انتقال داده ها از طریق امواج نورى. آنها مجموعه اى از خطوط میله اى موازى با عرضهاى گوناگون (پهن و نازک)هستندکه اندازه هر خط معنا و مفهوم خاصى براى دستگاه بارکدخوان دارد.
در حقیقت دستگاه بارکدخوان ماشینى است که اطلاعات را به شکل بصرى بر روى صفحه نمایش مى دهد.

ضرورت استفاده از بارکد

گرداندن یک فروشگاه کار مشکل و پردردسرى است. مدیران و صاحبان آن باید از میزان موجودى که از هزاران کالاى کوچک و بزرگ دارند، مطلع باشند (کالاهایى که مجبور به خرده فروشى آن هستند و در زمان طولانى از انبارهایشان بیرون مى روند.)

همین طور که فروشگاهها، بزرگ و بزرگتر شدند تا به فروشگاههاى زنجیره اى امروزى رسیدند، کار مشکل و مشکل تر شد. نخست مجبور شدند در فروشگاهها را هرچند وقت یکبار ببندند و تمام کیسه ها و بسته ها و کنسروها را شمارش کنند. کار بسیار دشوارى بود.
این کار سخت و هزینه بردار بیش از یک بار در سال انجام نمى شد (انبارگردانى)، بنابراین مدیران فروشگاهها مجبور بودند بیشتر کارهایشان را بر اساس حدس و گمان انجام دهند و در نهایت این نیاز مادر اختراع شد!

سیستم بارکدگذارى چگونه آغاز شد؟

در سالذ۱۹۳۲ گروهى از دانشجویان رشته مدیریت بازرگانى دانشگاه هاروارد، تصمیم گرفتند روشى را انتخاب کنند تا بر اساس آن مشتریان کالاى مورد نظرشان را از درون کاتالوگى پیدا کنند و سپس با برداشتن کارت هاى خاص چسبانده شده در کنار نام هر کالا و تحویل به مسؤول کنترل و قرار دادن آن در دستگاه کارت خوان و پانچ، مستقیماً کالا را از طریق انبار به باجه کنترل انتقال دهند و صورتحساب کامل را دریافت کنند و مهم تر از همه صاحبان فروشگاه از موجودى انبار خود اطلاعات به روزى داشته باشند. البته ایده سیستم «بارکدینگ» مدرن و پیشرفته از سال ۱۹۴۸ وارد سیستم تجارى شد.

سیستم بارکد امروزى چگونه شروع به کار کرد؟

سال ۱۹۴۸ بود که رئیس یک فروشگاه مواد غذایى در آمریکا از کار کند و بى دقت کارکنان فروشگاه به ستوه آمد و براى پیدا کردن راه حل به مسؤولان دانشگاه (Drexel) مراجعه کرد تا تقاضاى ساخت سیستم کنترل خودکارى را داشته باشد، اما مسؤولان دانشگاه از این نظریه استقبال نکردند.

یکى از دانشجویان فارغ التحصیل این دانشگاه به نام باب سیلور «Bob Silver» این گفت و گو را شنید و آن را با یکى از دوستانش Norman Joseph Woodland در میان گذاشت و تصمیم گرفتند براى ساخت چنین سیستمى شروع به کار کنند. آنها در شروع از رمز و الفباى سیستم مورس الهام گرفتند و سعى کردند با چاپ و طراحى میله هاى پهن و باریک این شیوه را راه اندازى کنند و مدتى بعد هم به فکر سیستم بارکد نقطه اى و دایره اى افتادند.

سال ۱۹۴۹ بود که توانستند اختراع خود را ثبت کنند و در سال ۱۹۵۲ نخستین سیستم بارکدخوان را ساختند. «وودلند» که از سال۱۹۵۱در شرکت IBM مشغول به کار شده بود، توانست با استفاده از موقعیتهایى که در آنجا برایش ایجاد مى شد، به کمک دوستش در سال ۱۹۵۲ دستگاهى به بزرگى یک میز تحریر بسازد و ۲ جزء اصلى در آن تعبیه کرد:

۱- یک حباب (لامپ) ۵۰۰ واتى به عنوان منبع نور.

۲- با استفاده از آنچه در سیستم ساخت فیلم (براى تراک هاى صوتى استفاده مى شد) مجرایى لوله اى ساخت و این لوله را به یک نوسان سنج متصل کرد و سپس یک قسمت کاغذ را به شکل کدهاى خطى در جلوى پرتوى نور خارج شده از منبع نور، علامت گذارى کرد. پرتو منعکس شده به مجرا مى رسید و در طرف دیگر گره اى ناشى از حباب پرقدرت کاغذ را مى سوزاند. او بدون هیچ کم و کاست به آنچه مى خواست، رسیده بود. درحالى که کاغذ حرکت مى کرد، علایم روى دستگاه نوسان سنج تغییراتى مى کرد و در نهایت توانسته بودند دستگاهى داشته باشند که به کمک آن موضوعات چاپ شده، خوانده مى شد.

بعداً متوجه شدند لامپ ۵۰۰ واتى میزان الکتریسیته اى زیادتر از آنچه آنها نیاز داشتند، تولید مى کند و میزان اضافى، علاوه بر بالا بردن هزینه ها، گرماى اضافى هم تولید مى کرد و از طرفى نگاه کردن به آن باعث آسیب چشم مى شد، بنابراین به فکر استفاده از منبعى افتادند که تمام نور مورد نیاز آنها را در فضاى کوچکى متمرکز کند. همان کارى که امروزه «لیزر» انجام مى دهد، اما در سال ۱۹۵۲ لیزر موجود نبود!

بعدها با گسترش و تولید لیزر «Laser» توانستند دستگاههاى بارکدخوان ارزان ترى تولید کنند. گرچه «باب سیلور» فرصت استفاده درست از دانش خود را در شرایط آسان تر نیافت و در ۳۸سالگى فوت کرد، اما همکارش کار را ادامه داد.

در سال ۱۹۷۲ سیستم بارکد نقطه اى نیز در عمل مورد استفاده قرار گرفت، اما این روش چندان موفق نبود (زیرا حین چاپ براحتى مغشوش مى شد.)

در سال ۱۹۷۴ وودلند در IMB سیستم بارکد خطى را گسترش داد و نخستین محصول خرده فروشى (محصولاتى چون آب میوه و آدامس) به این طریق فروخته شد. (و جالب اینکه در حال حاضر یک بسته از آن آدامس در موزه اى در آمریکا نگهدارى مى شود).
و سرانجام آقاى وود در سال ۱۹۹۲ توانست مدال ملى تکنولوژى را بابت به کارگیرى سیستم بارکد دریافت کند. (تنها به خاطر استراق سمع دوستش آقاى سیلور!) خلاصه آنکه، بارکدها و سایر برچسب هاى خوانا در جایى که نیاز به خوانده شدن اطلاعات با پردازش توسط کامپیوتر وجود دارد، استفاده مى شوند و کاربرها به عوض تایپ کردن رشته اى طویل از داده ها، تنها بارکد مورد نظر را جلوى دستگاه بارکدخوان قرار مى دهند و پردازش بدون نیاز به نیروى انسانى به طور کاملاً خودکار انجام مى شود. بنابراین بارکد شیوه شناسایى و تعیین هویت خودکار داده ها است.

رقمى که توسط بارکد تولید مى شود، عموماً محصول خاصى را نشان مى دهد. سیستم بارکدینگ به طور معکوس هم کار مى کند، یعنى قادر است با دریافت رقم مربوط به یک محصول، بارکد مورد نظر را ایجاد بکند و در واقع نوعى خود شناسایى انجام مى شود.
فواید بارکد کردن
۱- مصون بودن از خطاپذیرى به علت کاهش دخالت نیروى انسانى و وارد نشدن دستى اطلاعات.
۲- دسته بندى دقیق اطلاعات.
۳- سرعت بالا به همراه صحت ۱۰۰درصد.
۴- دسترسى آسان به اطلاعات واقعى و حقیقى (در جریان روند مدیریت) البته اگر: با دقت تمام کالاها در فروشگاهها بارکدگذارى شوند تا مراجعه کنندگان دچار دردسرهایى که ما با آن خوب آشنایى داریم، نشوند

منبع


كد ۱۲۸ امكان كد گذاري همه ی ۱۲۸ حرف مربوط به مجموعه كاراكترهاي كد اسكي را ارائه مي كند. اين كد با استفاده از خطوط و فضاهاي خالي با ۴ پهناي مختلف ، به بيشترين فشردگي ممكن سمبل ها نسبت به روش هاي قديمي تر خود كه از خطوط و فضاهاي خالي با ۲ ضخامت مختلف استفاده مي كردند ، رسيده است.

كد ۱۲۸ ممكن است به صورت دو طرفه (از هر دو جهت ) اسكن شود و محدوديتي هم براي تعداد كاراكترها در هر باركد وجود ندارد. هر چند ممكن است طول باركد با توجه به نوع اسكنر مورد استفاده و يا مكان مورد نظر براي چاپ باركد محدود شود . اما اين روش محدوديتي براي طول باركد ايجاد شده ندارد.

كد ۱۲۸ سه مجموعه كاراكتري متفاوت دارد كه در جدول مشخصات باركد به نام هاي Code Set a و Code Set B و Code Set C مشخص شده است .هر كدام از اين سه مجموعه كد مي تواند با كاراكتر شروع مربوط به خودش مورد انتخاب واقع شود. كاراكتر خاص `shift` در هر مجموعه به شما امكان مي دهد تا بتوانيد در بين يك كد ست از كد ست هاي ديگر هم استفاده كنيد با اين توصيف امكان استفاده ازچند كد ست در يك بار كد وجود دارد. با استفاده از اين روش طول باركد چاپ شده مي تواند به كمترين حد ممكن خود برسد.

در صورتي كه داده ها فقط شامل اعداد باشد استفاده از مجموعه كد C باعث مي شود تا طول باركد چاپ شده به كمترين حد ممكن تقليل پيدا كند . البته بايد اين نكته را در نظر داشته باشيد كه براي استفاده از Code Set C بايستي تعداد ارقام رشته اي كه مي خواهيد باركد آن را چاپ كنيد زوج بوده و حداقل ۴ رقم و يا بيشتر طول داشته باشد.
هر كدام از مجموعه كدهاي a,B,C يك يا چند كاراكتر براي توابع خاص رزرو كرده اند
از ويژگي هاي كد ۱۲۸ استفاده از رقم كنترل براي بررسي صحت باركد خوانده شده توسط دستگاه اسكنر باركد مي باشد.

ساختار باركد ۱۲۸ به صورت زير است
• يك فضاي يكنواخت و يا خالي در سمت چپ خطوط باركد
• كاراكتر شروع
• تعداد نامحدودي از داده ها
• رقم كنترل صحت
• كاراكتر خاتمه
• يك فضاي يكنواخت و يا خالي در سمت راست خطوط باركد
پهناي فضاي يكنواخت و يا خالي حداقل بايد ۱۰ برابر پهناي نازكترين خط / نازكترين فاصله خالي در باركد باشد.

هر كاراكتر در باركد ۱۲۸ تركيبي از ۳ خط و ۳ فاصله است . (كاراكتر خاتمه داراي ۴ خط و ۳ فاصله مي باشد ) .هر خط / فاصله خالي مي تواند يكي از ۴ واحد پهناي مختلف را داشته باشد . نازكترين خط / فاصله خالي بايد يك چهارم پهن ترين خط/ فاصله خالي باشد. جدول مشخصات باركد پهناي خط/ فاصله خالي براي همه مجموعه كاراكترهاي مربوط به كد ۱۲۸ را نشان مي دهد. دقت كنيد كه مجموع پهناي خطوط در هر يك از كاراكتر ها عددي زوج و مجموع فواصل خالي براي هر كدام از كاراكترها عددي فرد است. اولين ستون در جدول با عنوان « value » حاوي عددي است كه براي محاسبه رقم كنترل بكار مي رود.

بارکد چیست؟ قسمت ۱
بارکد چیست؟ قسمت ۲

کاربرد های پردازش تصویر در دنیای امروز

چکيده

علم پردازش تصویر در چند دهه اخیر از هر دو جنبه نظری و عملی پیشرفت های چشمگیری داشته است. سرعت این پیشرفت به اندازه ای بوده است که هم اکنون، به راحتی می توان رد پای پردازش تصویر را در بسیاری از علوم و صنایع مشاهده نمود. بعضی از این کاربردها آنچنان به پردازش تصویر وابسته هستند که بدون آن،اساساً قابل استفاده نمی باشند. اگر چه ذکر تمام جزئیات کاربردهای پردازش تصویر در یک مقاله امکان پذیر نمی باشد ولی سعی شده است که به طور کلی اکثر زمینه های کاربرد آن بیان شود. در این مقاله چهارده زمینه ی مختلف کاربرد پردازش تصویر بیان شده است که عبارتند از: صنعت، پزشکی، علوم نظامی و امنیتی، زمین شناسی، فضانوردی و نجوم، شهرسازی، هنر و سینما، فناوری های علمی، سیاست و روانشناسی، کشاورزی، هواشناسی، باستان شناسی، اقتصاد و تبلیغات می باشد.

كليد واژه- پردازش تصویر(Image processing)، بینایی ماشین(Machine vision)، کاربرد

۱- مقدمه

امروزه با گسترش روز افزون روش های مختلف اخذ اطلاعات گسسته مانند پویشگرها و دوربین های دیجیتالی، پردازش تصویر کاربرد فراوانی یافته است. تصاویر حاصله از این اطلاعات همواره کم و بیش همراه مقداری نویز بوده و در مواردی نیز دارای مشکل محوشدگی مرزهای نمونه های داخل تصویر می باشند که موجب کاهش وضوح تصویر دریافتی می گردند. مجموعه عملیات و روش هایی که به منظور کاهش عیوب و افزایش کیفیت ظاهری تصویر مورد استفاده قرار میگیرد، پردازش تصویر نامیده می شود. اگرچه حوزه های کار با تصویر بسیار وسیع است ولی عموماً محدوده مورد توجه در چهار زمینه ی بهبود کیفیت ظاهری(Enhancement)، بازسازی تصاویر مختل شده(Restoration)، فشرده گی و رمزگذاری تصویر (Compression and Coding) و درک تصویر توسط ماشین (Understanding) متمرکز می گردد.
بهبود تصاویر شامل روش هایی مثل استفاده از فــ….یـــ……لـــ……تـــ…. …ر محو کننده و افزایش تضاد برای بهتر کردن کیفیت دیداری تصاویر و اطمینان از نمایش درست آن ها در محیط مقصد است. بینایی ماشین به روش هایی می پردازد که به کمک آن ها می توان معنی و محتوای تصاویر را درک کرد تا از آن ها در کارهایی چون رباتیک و محور تصاویر استفاده شود. پردازش تصویر از هر دو جنبه نظری و عملی پیشرفت های چشمگیری داشته است و بسیاری از علوم به آن وابسته اند.

۲- کاربردهای پردازش تصویر

زمینه های مختلف کاربرد پردازش تصویر عبارتند از صنعت، هواشناسی، شهرسازی، کشاورزی، علوم نظامی و امنیتی، نجوم و فضا نوردی، پزشکی، فناوری های علمی، باستان شناسی، تبلیغات، سینما، اقتصاد، روانشناسی و زمین شناسی که در ادامه درباره هر کدام مختصراً بحث شده است.

۲-۱-صنعت

امروزه کمتر کارخانه پیشرفته ای وجود دارد که بخشی از خط تولید آن توسط برنامه های هوشمند بینایی ماشین کنترل نشود. خطای بسیار کم، سرعت زیاد، هزینه نگهداری بسیار پایین، عدم نیاز به حضور اپراتور ۲۴ ساعته و خیلی مزایای دیگر باعث شده که صنایع و کارخانه ها به سرعت به سمت پردازش تصویر و بینایی ماشین روی بیاورند. دستگاهی ساخته شده که قادر است کیک های پخته را از کیک هایی که نیاز به پخت مجدد دارند، تشخیص دهد و آنها را به صورت اتوماتیک به بسته بندی بفرستد و کیک هایی که نیاز به پخت دارند را دوباره برای پختن ارسال کند.
یکی دیگر از دلایل استفاده از بینایی ماشین قابلیت دیدن و اندازه گیری محصولاتی است که دیدن یا اندازه گیری آنها با چشم غیر مسلح غیر ممکن است. عناصر تشکیل دهنده یک سیستم بینایی ماشین نرم افزار هوشمند بینایی است که ورودی خود را از دوربین های نصب شده در بخش های مختلف خط تولید می گیرد و بر اساس تصاویر دریافتی دستورات لازم برای کنترل ماشین های صنعتی را صادر می کند. پردازش تصویر در تشخیص دمای کوره هایی که هیچ وسیله ی مکانیکی و الکترونیکی تحمل دمای آنها را ندارد، کاربرد دارد. دوربین های حرارتی می توانند مشکل بخشی از سازه ی مورد نظر را تشخیص دهند.

۲-۲- هواشناسی

از آنجایی که در علم هواشناسی تشخیص و پیش بینی آب و هوا اکثراً از طریق تصاویر هوایی و ماهواره ای انجام می گیرد، پردازش تصویر در این علم کاربرد زیادی دارد و دقت و سرعت پیش بینی آب و هوا و طوفان ها را بسیار بالا می برد. جبهه های پرفشار، کم فشار، گردبادها و گرداب های بوجود آمده در سطح کره زمین را می توان مشاهده کرد.

۲-۳-شهرسازی

با مقایسه عکس های مختلف از سال های مختلف یک شهر می توان میزان گسترش و پیشرفت آن را مشاهده کرد.
کاربرد دیگر پردازش تصویر می تواند در کنترل ترافیک باشد. با گرفتن عکس های هوایی از زمین ترافیک هر قسمت از شهر مشخص می شود.
قبل از ساختن یک شهر می توان آن را توسط کامپیوتر شبیه سازی کرد که به صورت دو بعدی از بالا و حتی به صورت سه بعدی از دید های مختلف، یک شهرک چطور ممکن است به نظر برسد. تصاویر ماهواره ای که از شهرها گرفته می شود، می تواند توسط فــ….یـــ……لـــ……تـــ…. …رهای مختلف پردازش تصویر فــ….یـــ……لـــ……تـــ…. …ر شود و اطلاعات مختلفی از آن استخراج شود. به طور مثال این که شهر در چه قسمت هایی دارای ساختمان ها، آب ها یا راه های بیشتری است و همین طور می توان جاده هایی که داخل یا خارج از شهر کشیده شده اند را تحلیل کرد.

۲-۴- کشاورزی

این علم در بخش کشاورزی معمولاً در دو حالت کاربرد دارد. یکی در پردازش تصاویر گرفته شده از ارتفاعات بالا مثلاً از هواپیما و دیگری در پردازش تصاویر نزدیک به زمین.
در تصاویر دور به عنوان مثال می توان تقسیم بندی اراضی را تحلیل کرد. همچنین می توان با مقایسه تصاویر دریافتی در زمان های متفاوت میزان صدمات احتمالی وارد به محیط زیست را دید. به عنوان مثال می توان برنامه ای نوشت که با توجه به محل رودخانه ها و نوع خاک مناطق مختلف، به صورت اتوماتیک بهترین نقاط برای کشت محصولات مختلف را تعیین می کند.
تصاویر نزدیک هم در ساخت ماشین های هرز چین اتوماتیک کاربرد دارد. امروزه ماشین های بسیار گران قیمت کشاورزی وجود دارند که می توانند علف های هرز را از گیاهان تشخیص بدهند و به صورت خودکار آنها را نابود کنند.
برای مثال یکی از پروژه های جالب در بخش کشاورزی، تشخیص خودکار گل زعفران برای جداسازی پرچم قرمز رنگ آن بوده است. این پردازش که توسط نرم افزار Stigma detection®انجام گرفته است.

۲-۵-علوم نظامی و امنیتی

پردازش تصویر بخصوص بینایی هوشمند، کاربردهای بسیاری را در علوم نظامی و امنیتی دارند و این کاربرد برای دولت اکثر کشورها بسیار مهم است. به عنوان مثال موشک هدایت شونده خودکاری وجود دارد که می تواند روی در یک ساختمان قفل کند و حتی می تواند به درز بین در و دیوار آن ساختمان که حساس ترین جای ساختمان است به راحتی نفوذ کند. این موشک به صورت اتوماتیک این قسمت را شناسایی کرده و به سمت آن حمله می کند.
در مسائل امنیتی هم کاربرد پردازش تصویر کاملاً در زندگی ما مشهود است. دوربین های که به صورت اتوماتیک از ماشین هایی که تخلف رانندگی انجام می دهند عکس برداری می کند.
از سیستم های امنیتی دیگر می توان سیستم تشخیص اثر انگشت اتوماتیک را نام برد. در لپ تاپ های جدید قابلیت finger print به آنها اضافه شده و می تواند صاحب لپ تاپ را توسط اثر انگشت شناسایی کند.
کد امنیتی دیگری که همیشه همراه انسان حمل می شود، چشم انسان است. دانشمندان ثابت کرده اند که پترن های (Pattern) موجود در مردمک چشم هر انسان منحصر به فرد است و هیچ دو فردی در دنیا وجود ندارند که پترن هایی که در مردمک چشم آنها وجود دارد دقیقاً مثل هم باشد. از همین روش برای شناخت افراد و سیستم های امنیتی استفاده می شود.

در کل این خواص بیومتریک در انسان بسیار زیاد است. عرض و طول صورت، فاصله بین انگشتان دست، طول و عرض انگشت ها، فاصله ی بندها از یکدیگر و حتی خط های کشیده شده کف دست و هزاران خاصیت دیگر، تماماً خصوصیاتی هستند که برای انسان ها منحصر به فرد هستند.دوربین هایی وجود دارند که به صورت دید در شب، قادر هستند چیزهایی را که ما نمی بینیم، ببینند و پردازش کنند.اسلحه های خودکاری ساخته شده اند که به صورت اتوماتیک و دقیق نشانه گیری می کنند.
پردازش تصویر همینطور با پردازش تصاویر گرفته شده از فاصله های دور هم می تواند در علوم نظامی و امنیتی کمک کند.به عنوان مثال دوربینی قادر است با سرعت بسیار زیاد یک توپ را دنبال کند.این مسئله کاربرد بسیار زیادی در مسائل نظامی دارد.

۲-۶-نجوم و فضا نوردی

ساخت دستگاه های اتوماتیک رصد آسمان و ثبت وقایع آسمانی به صورت خودکار از کاربردهای پردازش تصویر است که امروزه روی آن کار می شود.
از پروژه های جدید در بخش نجوم که بخشی از آن توسط سیستم پردازش تصویر انجام می شود، تهیه نقشه سه بعدی از کل عالم کائنات است !

پردازش تصویر در فضانوردی هم کاربرد زیادی دارد. در تصاویر دور می توان سطح سیارات و همچنین سطح قمرها را اسکن کرده و اطلاعات بسیار ریزی از آنها استخراج کنیم.
کاربرد دیگر پردازش تصویر در فــ….یـــ……لـــ……تـــ…. …ر کردن عکس هایی است که توسط تلسکوپ های فضایی مختلف از جمله هابل (Hubble Space Telescope)، از فضا گرفته می شود.
کاربرد دیگر آن حذف گرد و خاک و جو سیاره ها از تصاویر به کمک تصویربرداری IR و X-RAY به صورت همزمان و ترکیب این تصاویر است.
در تصاویر نزدیک هم کاربرد دارد، از جمله هدایت مریخ نوردها، فرود فضاپیماهای بدون سرنشین و الصاق تجهیزات جدید به ایستگاههای فضایی به صورت خودکار.
از امکانات سایت گوگل، امکاناتی است به نام Google Mars که این برنامه دقیقاً مانند Google Earth عمل می کند با این تفاوت که Google Earth سطح زمین را در هر زمان که بخواهید و در هر نقطه ای از زمین و از ارتفاع های بسیار پائین هم نشان می دهد ولی Google Mars دقیقاً همین کار را برای سطح سیاره مریخ انجام می دهد.

۲-۷-پزشکی

یکی از مهمترین کاربردهای پردازش تصویر در علم پزشکی است. در جایی که ما نیاز داریم تمام عکس ها با نهایت شفافیت و وضوح گرفته شوند زیرا دیدن تمام جزئیات لازم است. جراحی های ریز microsurgery با ایجاد یک سوراخ کوچک و فقط دیدن محل جراحی توسط پزشک، از راه دور و توسط بازوهای رباتیک بسیار دقیق انجام می شوند.

۲-۸-فناوری های علمی

پردازش تصویر در افزایش سرعت پیشرفت های علمی تأثیر فوق العاده داشته است. اولین و مشخص ترین تأثیر آن را می توان در علم عکاسی یا هنر دید. شکار لحظه های شگفت آوری که در کسری از ثانیه اتفاق می افتد، بالا بردن وضوح عکس های گرفته شده و ایجاد افکت های خیره کننده، از دستاوردهای پردازش تصویر است.
همچنین در توسعه تکنولوژی پیشرفته (gps (Global Positioning Systems کمک زیادی داشته و تهیه نقشه های سه بعدی از جاده ها در تمام نقاط جهان، از کاربردهای دیگر آن است. با به وجود آمدن این علم، مسابقات ربات های فوتبالیست به صورت جدی دنبال شد.
این علم در پیشرفت علوم پایه فیزیک ، شیمی و مخصوصاً تحقیقات فیزیکی و مکانیکی، کمک فراوانی کرده است. به عنوان مثال وسیله ای برای حمل و نقل کالاها در مسیرهای صعب العبور ساخته شده است. قبل از ساخت آن، رفتار چهارپایان در حالت های مختلف توسط کامپیوتر تحلیل و عیناً به دستگاه آموزش داده شده است.در کل پردازش تصاویر به علت سرعت زیاد آن، در ساخت وسایل مکانیکی پر سرعت، کاربرد زیادی دارد. وسیله ای وجود دارد که قادر است ، توپی که با سرعت بسیار زیاد به سمت پائین می آید را مهار کند.

۲-۹-باستان شناسی

در علم باستان شناسی تنها مدارک باقی مانده از دوران باستان، دست نوشته ها، نقاشی ها و غارنگاری های قدیمی است. تهیه تصاویر از بناهای گذشته و بازسازی مجازی این بناهای تاریخی یکی از کاربردهای پردازش تصویر در این علم است. همچنین می توان نقاشی ها و غارنگاری ها را مورد پردازش دقیق قرار داد و شکل آنها را همان طور که در ابتدا بوده اند، شبیه سازی کرد. حتی می توان مکانهای باستانی را از زوایایی که تصاویر مستندی از آنها وجود ندارد، شبیه سازی کرد.
امروزه یکی از پروژه های پر سر و صدای بازسازی بناهای باستانی، بازسازی شهر روم باستان توسط دانشمندان ایتالیایی است. هم اکنون توریست ها با زدن عینک های مخصوص می توانند در خیابان های شهر روم باستان قدم بزنند.

۲-۱۰-تبلیغات

از مقایسه تبلیغات دهه ی ۷۰ و ۸۰ میلادی با تبلیغات امروزی می توان تأثیر تکنولوژی را در تبلیغات کاملاً درک کرد. تغییر شکل تبلیغات از اشکال مربع و زاویه دار به شکل های دایره ای، تغییر رنگ تبلیغات و هزاران تغییر دیگر. یکی از مهمترین فاکتورهای فروش و دلایل بالا رفتن یا پایین آمدن فروش، شکل و نحوه ی بسته بندی کالاست. پردازش تصویر می تواند به ما کمک کند تا قبل از تولید یک بسته بندی آن را شبیه سازی کنیم. با ادغام کردن علم الگوریتم ژنتیک با پردازش تصویر می توان برنامه ای را نوشت که به صورت اتوماتیک به ساختن بسته بندی های مختلف بپردازد و آنهایی که از نظر کاربران زیباتر و جالب تر به نظر خواهند آمد را به ما معرفی نماید.

۲-۱۱-سینما

اولین علمی که پردازش تصویر در آن مورد استفاده قرار گرفت، هنر و سینما بود. یکی از تکنولوژی های برتر دنیا motion capture است که در آن یک کاراکتر انیمیشنی قادر است حرکات دست انسان را تقلید کند. امروزه این سیستم جهت ساخت فیلم ها و بازی های کامپیوتری مورد استفاده قرار می گیرد.
در پردازش تصویر قابلیتی به نام هیستوگرام (Histogram) وجود دارد که با آن قادرند تصاویر را شفاف یا تیره تر کرده و یا هر تغییر مورد نیاز دیگری را روی تصاویر با توجه به منحنی ها و نمودارهای هیستوگرام بدهند.
در سینما برای اینکه تصویری شفاف به نظر آید، با استفاده از یک کره ی نقره ای رنگ، تصاویر اطراف دوربین را هم ثبت می کنند. بنابراین تصویر نسبت به محیط اطراف خود شفافیت غیر قابل تصوری پیدا می کند.

۲-۱۲-اقتصاد

در دنیای امروز تمام نوآوری ها، به نوعی مستقیم یا غیر مستقیم باعث تغییراتی در اقتصاد گروهی از کشورها و یا کل دنیا می شوند. پردازش تصویر هم، به صورت مستقیم و غیر مستقیم در اقتصاد تأثیر گذار است. در تبلیغات، سیاست، فضانوردی، کشاورزی، شهرسازی، سینما، پزشکی و علوم نظامی می تواند تأثیر غیر مستقیمی در اقتصاد کشورها داشته باشد. همچنین از تأثیر مستقیم آن در اقتصاد، می توان به وجود شعبه های بانک بدون کارمند اشاره کرد. این شعبه ها قادرند به صورت خودکار سریال چک ها و قبوض پرداختی را بخوانند، نوع اسکناس ها را تشخیص دهند و تا حد زیادی از کارهای یک بانک عادی را انجام دهند.

۲-۱۳-روانشناسی

بحث تاثیر رنگ در روحیه انسان اهمیت بسیار زیادی دارد به طوری که در روانشناسی گرایشی به نام روانشناسی رنگ وجود دارد. در این علم در مورد رنگ ها و تأثیر هر یک بر روح و جسم انسان صحبت می شود. به عنوان مثال رنگ قرمز بیشتر تأثیر را در چشم انسان دارد. در حالی که رنگ سبز بیشترین تأثیر را در مغز انسان دارد.
همچنین رنگ آبی باعث ایجاد حس آرامش و اطمینان در انسان می شود. به همین دلیل در سخنرانی های اکثر سیاستمداران دنیا از پرده آبی رنگ در پشت سر آن ها استفاده می شود.
با پردازش تصویر می توان به راحتی تصاویر ثابت و متحرک را ویرایش کرد. به طور مثال رنگ آبی را برای ایجاد حس اطمینان یا رنگ سبز را برای حس زیبایی و قرمز را برای ایجاد هیجان در تصاویر پر رنگ تر کرد.

۲-۱۴-زمین شناسی‌

با پردازش تصویر می توان کانی های مختلف را از روی رنگ و اندازه آن ها شناسایی و دسته بندی کرد. همچنین در زمین شناسی برای پی بردن به مواد تشکیل دهنده کانی ها از روش پرتونگاری ((tomography استفاده می کنند و پردازش تصویر در این بخش می تواند سرعت و دقت این روش را بسیار بالا ببرد. کاربرد دیگر آن این است که دانشمندان با مقایسه کردن ارتفاع آب در سال های مختلف، در واقع روند تند شدن یا کند شدن کاهش آّب در سطح زمین را مورد بررسی قرار می دهند.

——————-
عملیات پردازش تصویر در حقیقت مقایسه دو مجموعه عدد است که اگر تفاوت این دو مجموعه از یک محدوده خاص فراتر رود، از پذیرفتن محصول امتناع شده و در غیر این‌صورت محصول‌ پذیرفته می‌شود.

یکی از کاربردهای بینایی ماشین و پردازش تصویر در کنترل کیفیت خروجی کارخانه‌ها می‌باشد. در این قسمت می‌خواهیم ببینیم که یک جسم چگونه اجازه عبور می‌یابد و برعکس چگونه به بعضی از جسم ها اجازه عبور و ادامه دادن داده نمی‌شود.

پس از اینکه جسم از جلوی سنسور عبور کرد، سیگنال ارسالی به رایانه فرمان گرفتن تصویر را می دهد. سپس تصویر گرفته شده، پردازش و نتایج لازم از آن استخراج می شود. در این جا ما سعی در مکانیزه کردن فرآیندی یکنواخت داریم که به‌صورت معمول و تکراری توسط انسان انجام می‌شود. اولین مسأله و مشکل ما این است که چگونه عکس‌های تهیه شده از اشیایی که در حال حرکت بر روی نوار نقاله هستند را تبدیل به داده‌های قابل فهم و تفسیر سیستم (صفر و یک) نماییم، که این مشکل توسط دوربین CCD (Charge Coupled Device) و تبدیل داده ها به صفر و یک حل می‌شود. سپس این داده ها برای تحلیل به کامپیوتر انتقال می یابند.

دوربین های صنعتی و دیجیتال معمولا از نوع CCD هستند،. نور از طریق یک عدسی وارد دوربین و برروی یک پرده مخصوص تصویر می‌شود که تحت عنوان تراشه CCD شناخته می‌شود. تراشهCCD که تصاویر با استفاده از آن گرفته می‌شوند از تعداد زیادی سلول تشکیل شده که همگی در یک تراشه با الگوی خاصی مرتب شده‌اند و تحت عنوان پیکسل (pixels) شناخته می‌شوند. زمانی که تراشه CCD این اطلاعات را دریافت می‌کند، آن‌ها را به شکل سیگنال‌های دیجیتالی از طریق کابل‌هایی به سیستم دریافت‌کننده می‌فرستد و بعد تصاویر در این سیستم به صورت مجموعه‌ای از اعداد ذخیره می‌شوند.

——————–
صنايع چوب يكي از پر كاربرد ترين صنايع در عصر حاضر است.
اين صنعت قديمي روز به روز در حال پيشرفت در زمينه هاي مختلف آن مي باشد.
اكنون ديگر صنايع چوب به يك صنعت آميخته با هنر تبديل شده است.
همان طور كه مي دانيم برش و حالت دهي از جمله مهمترين و كليدي ترين كار هاي صنعت چوب مي باشد.
اما هميشه يك مشكل اساسي در برش صحيح چوب وجود داشت و آن هم اين بود كه چگونه چوب به حالتي برش شود كه كمترين ميزان اتلاف چوب را داشته باشد و نيز بعد از برش چگونه مي توان صحيح بودن برش را كنترل كرد.
اين مشكل نيز به راحتي توسط پردازش تصوير قابل حل است.
بعد از اين كه برش يك قسمت از چوب تمام شد ، با استفاده از يك دوربين آن قسمت را كنترل مي كنيم تا نقصي از لحاظ برش وجود نداشته باشد.

——————–
بحث شمارش، جزء لاينفك بسته بندي كالاهاي مختلف مي باشد.
زماني كه تعداد بسته بندي ها بالا رود ، اين كار يك كار خسته كننده و طاقت فرسا براي انسان به نظر مي آيد.
اما شايد ساده ترين كار در بحث پردازش تصوير ، شمارش باشد.
شمارش تعداد به خودي خود شامل چندين موضوع مي شود؛ از جمله : شمارش اجزاي داخل بسته بندي ، شمارش اجزاي روي نوار نقاله و … .

——————–
تشخیص شماره پلاک خودرو
نرم افزار شمارش خودروهای عبوری از عرض خیابان

بی شک یکی از مؤثر ترین مولفه‌ها در مدیریت و برنامه ریزی دسترسی به آمار دقیق می‌باشد. درصورت وجود آمار دقیق و سریع می‌توان از روشهای کنترل بهینه استفاده کرد و بهره وری را افزایش داد. به عنوان مثال اگر آمار دقیقی از میزان مصرف یک محصول غذایی وجود داشته باشد با برنامه ریزی مناسب می‌توان زمینه تولید و عرضه اصولی آن را فراهم کرد. لذا احتمال نابسامانی در بازار و متضرر شدن کشاورز و مصرف کننده کاهش می‌یابد. چنان که بیان شد مهمترین فاکتور در برنامه ریزی دسترسی به آمار مناسب است اما تهیه آمار فرایند پیچیده و وقت گیر است و معمولا هزینه زیادی را در بر دارد. به عنوان مثال به دلایلی از جمله کنترل ترافیک یا کنترل میزان روشنایی خیابان باید خودروهای عبوری از خیابان شمارش شوند. این کار اگر به صورت دستی یا انسانی انجام شود، هزینه زیادی نیاز دارد، امکان سهل انگاری انسانی نیز وجود دارد پس استفاده از یک دستگاه مناسب که توانایی شمارش خودروهای عبوری را داشته باشد تنها گزینه ممکن است. با توجه به نیاز فوق نرم افزاری تهیه شده‌است که با استفاده از تصاویر گرفته شده از عرض خیابان خودروهای عبوری را تشخیص می‌دهد و تعداد آنها را شمارش می‌کند. این نرم افزار امکان استفاده در روز یا شب را دارا می‌باشد. شمایی از این نرم افزار در زیر نشان داده شده‌است.

———————
کنترل ماشین آلات و تجهیزات صنعتی یکی از وظایف مهم در فرآیندهای تولیدی است. بکارگیری کنترل خودکار و اتوماسیون روزبه روز گسترده تر شده و رویکردهای جدید با بهره گیری از تکنولوژی‌های نو امکان رقابت در تولید را فراهم می‌سازد. لازمه افزایش کیفیت و کمیت یک محصول، استفاده از ماشین آلات پیشرفته و اتوماتیک می‌باشد. ماشین آلاتی که بیشتر مراحل کاری آنها به طور خودکار صورت گرفته و اتکای آن به عوامل انسانی کمتر باشد. امروزه استفاده از تکنولوژی ماشین بینایی و تکنیک‌های پردازش تصویر کاربرد گسترده‌ای در صنعت پیدا کرده‌است و کاربرد آن بویژه در کنترل کیفیت محصولات تولیدی، هدایت روبات و مکانیزم‌های خود هدایت شونده روز به روز گسترده تر می‌شود.

عدم اطلاع کافی مهندسین از تکنولوژی ماشین بینایی و عدم آشنایی با توجیه اقتصادی بکارگیری آن موجب شده‌است که در استفاده از این تکنولوژی تردید و در بعضی مواقع واکنش منفی وجود داشته باشد. علی رغم این موضوع، ماشین بینایی روز به روز کاربرد بیشتری پیدا کرده و روند رشد آن چشمگیر بوده‌است. عملیات پردازش تصویر در حقیقت مقایسه دو مجموعه عدد است که اگر تفاوت این دو مجموعه از یک محدوده خاص فراتر رود، از پذیرفتن محصول امتناع شده و در غیر این‌صورت محصول پذیرفته می‌شود. در زیر پروژه‌هایی که در زمینه پردازش تصاویر پیاده سازی شده‌است، توضیح داده می‌شود. این پروژه‌ها با استفاده از پردازش تصویر، شمارش و اندازه گیری اشیا، تشخیص عیوب، تشخیص ترک، دسته بندی اشیا و عملیات بیشمار دیگری را انجام می‌دهند:

۱٫ اندازه گیری و کالیبراسیون
۲٫ جداسازی پینهای معیوب
۳٫ بازرسی لیبل و خواندن بارکد
۴٫ بازرسی عیوب چوب
۵٫ بازرسی قرص
۶٫ بازرسی و دسته بندی زعفران
۷٫ درجه بندی و دسته بندی کاشی
۸٫ بازرسی میوه
———————-
اتوماسیون صنعتی

با استفاده از تکنیکهای پردازش تصویر می‌توان دگرگونی اساسی در خطوط تولید ایجاد کرد. بسیاری از پروسه‌های صنعتی که تا چند دهه پیش پیاده سازیشان دور از انتظار بود، هم اکنون با بهرگیری از پردازش هوشمند تصاویر به مرحله عمل رسیده‌اند. از جمله منافع کاربرد پردازش تصویر به شرح زیر است.

* افزایش سرعت و کیفیت تولی
* کاهش ضایعات
* اصلاح روند تولید
* گسترش کنترل کیفیت

———————
نمونه ای از کاربردهای پردازش تصویر در زمینه رهگیری (tracking):

نمونه ای از کاربردهای پردازش تصویر در زمینه رهگیری (tracking)

نمونه ای از کاربردهای پردازش تصویر در زمینه رهگیری (tracking)

نتیجه گیری
رد پای پردازش تصویر در بسیاری از علوم و صنایع مشاهده می شود و بعضی از این کاربردها آنچنان به پردازش تصویر وابسته هستند که بدون آن، اساساً قابل استفاده نمی باشند. کاربرد پردازش تصویر در هر یک از زمینه هایی که بحث شد، بسیار گسترده است

ارتباط یادگیری ماشین با آمار

یادگیری ماشین و آمار رشته های نزدیکی هستند. طبق نظر مایکل. ال. جردن (Micheal l. Jordan) ایده های یادگیری ماشین، از اصول متدلوژی گرفته تا ابزار نظری، پیشینه ای طولانی در آمار دارند. او همچنین عبارت علم داده ها را برای نام گذاری کل این رشته پیشنهاد کرد.

لئو بریمن (Leo Breiman) دو پارادایم آماری را مطرح ساخت: مدل داده و مدل الگوریتمیک، که مدل “الگوریتمیک” کما بیش به معنای الگوریتم های یادگیری ماشین مثل جنگل تصادفی است.

برخی آماردانان با استفاده از روش های یادگیری ماشین، گرایشی ساخته اند که آن را یادگیری آماری می نامند.

تئوری یادگیری ماشین

یک هدف اساسی ماشین یادگیرنده، تعمیم دهی از تجربه است. منظور از تعمیم دهی در این چهارچوب، توانایی یک ماشین یادگیرنده در داشتن عملکردی دقیق در فعالیت ها و مثال های جدید و دیده نشده، بر مبنای تجربه آن ماشین با مجموعه داده های آموزش است.  مثال های آموزشی از یک توزیعِ عموماً ناشناخته می آیند (که به عنوان نماینده فضای رخدادها در نظر گرفته می شود) و یادگیرنده باید برای این فضا مدلی عمومی تولید کندکه به آن، توانایی پیش بینیِ بقدر کافی دقیق در موارد جدید را بدهد.

تحلیل محاسباتی الگوریتم های یادگیری ماشین و عملکرد آن ها شاخه ای از علوم کامپیوتر نظری تحت عنوان نظریه یادگیری محاسباتی را تشکیل می دهد. چون مجموعه های داده های آموزشی، متناهی هستند و آینده قطعیت ندارد، نظریه یادگیری معمولا تضمینی در مورد عملکرد الگوریتم ها به ما نمی دهد. در عوض، کران های احتمالاتی روی عملکرد، بسیار معمول هستند. تجزیه اُریب-واریانس (bias-variance decomposition) راهی برای کمّی سازی خطای تعمیم دهی است.

برای داشتن بهترین عملکرد در چهارچوب تعمیم دهی، پیچیدگی فرض باید به اندازه پیچیدگی تابع زمینه داده ها باشد. اگر فرض پیچیدگی کمتری از تابع داشته باشد، آنگاه مدل، داده ها را زیربرازش (underfit) کرده است. اگر در پاسخ، پیچیدگی مدل افزایش یابد، آنگاه خطای آموزش کاهش می یابد. اما اگر فرض بسیار پیچیده باشد، مدل در معرض بیش برازش  (overfit)قرار می گیرد و تعمیم دهی ضعیف می شود.

علاوه بر کران های عملکردی، نظریه پردازان یادگیری محاسباتی، پیچیدگی زمانی و امکان پذیری یادگیری را نیز مطالعه می کنند. در نظریه یادگیری محاسباتی، یک محاسبه را امکان پذیر نامند هرگاه در زمان چند جمله ای قابل انجام باشد. دو نوع نتیجه از نظر پیچیدگی زمانی وجود دارد: نتایج مثبت حاکی از آن هستند که طبقه خاصی از توابع در زمان چند جمله ای قابل یادگیری هستند و نتایج منفی نشانگر این هستند که طبقه های خاصی در زمان چند جمله ای قابل یادگیری نیستند.

روش های یادگیری ماشین

یادگیری درخت تصمیم یا Decision tree learning

روش یادگیری درخت تصمیم از یک درخت تصمیم به عنوان مدل پیشگو استفاده می کند که مشاهدات در مورد یک شیء را به نتایجی در مورد ارزش هدف این شی می نگارد.

یادگیری قانون وابستگی

یادگیری قانون وابستگی روشی برای کشف روابط جالب توجه میان متغیرها در پایگاه های بزرگ داده است.

شبکه های عصبی مصنوعی

یک الگوریتم شبکه عصبی مصنوعی (ANN)، که معمولا “شبکه عصبی” (NN) نامیده می شود، الگوریتمی است که از ساختار و جنبه های عملکردی شبکه های عصبی بیولوژیکی الهام گرفته شده است. در این شبکه، محاسبات در قالب گروه های متصلی از نورون های مصنوعی، ساختار می یابند و اطلاعات را با یک روش پیوندگرایی به محاسبات، پردازش می کند. شبکه های عصبی مدرن، ابزارهای مدل سازی غیر خطی داده های آماری هستند. این شبکه ها معمولا برای مدل سازی روابط پیچیده بین ورودی ها و خروجی ها، الگو شناسی در داده ها، یا دریافت ساختار آماری در یک توزیع توئم احتمال میان متغیر های مشاهده شده استفاده می شوند.

یادگیری عمیق

کاهش قیمت سخت افزار و تولید GPU برای مصرف شخصی در سال های اخیر به توسعه مفهوم یادگیری عمیق که از چندین لایه پنهان در یک شبکه عصبی مصنوعی تشکیل می شود، کمک کرده است. این روش سعی دارد راهی را که با آن، مغز انسان، نور و صوت را به بینایی و شنوایی پردازش می کند، مدل سازی نماید. برخی از کاربردهای موفق یادگیری عمیق، بینایی ماشین و شناسایی گفتار است.

برنامه نویسی منطقی استقرایی

برنامه نویسی منطقی استقرایی (ILP) روشی برای هدایت یادگیری با استفاده از برنامه نویسی منطقی به عنوان نمایشی یکنواخت برای مثال ها (داده ها)ی ورودی، دانش پس زمینه و فرضیات است. با داشتن یک کدگذاری (encoding) از دانشِ معلومِ پس زمینه و مجموعه ای از مثال ها که به عنوان پایگاه داده ای از حقایق نمایش داده می شود، یک سیستم ILP برنامه ای منطقی استخراج می کند که تمام مثال های مثبت را نتیجه دهد و هیچ یک از مثال های منفی را نتیجه ندهد. برنامه نویسی استقرایی (inductive programming) شاخه ای مرتبط است که هر نوع زبان برنامه نویسی برای نمایش فرضیات را در بر می گیرد (و نه فقط برنامه نویسی منطقی)، از قبیل برنامه های تابعی.

ماشین های بُردار پشتیبانی

ماشین های بردار پشیتیبانی (SVM) مجموعه ای از روش های یادگیری نظارت شده ی مرتبطی هستند که برای طبقه بندی و رگرسیون استفاده می شوند. با داشتن مجموعه ای از مثال های آموزشی که هر کدام به عنوان عضوی از یکی از دو دسته فوق علامت گذاری شده اند، الگوریتم آموزشی SVM مدلی می سازد که پیش بینی می کند یک مثال جدید به کدام دسته تعلق خواهد گرفت.

ماشین بردار پشتیبانی، دسته ساز (طبقه سازی) است که فضای ورودی خود را به دو ناحیه تقسیم می کند، که توسط یک مرز خطی از هم جدا شده اند. در این مثال، ماشین یاد گرفته است که دایره های سفید و سیاه را از هم جدا کند.

 خوشه بندی یا Clustering

تحلیل خوشه ای به معنای تخصیص مجموعه ای از مشاهدات به زیرمجموعه هایی (به نام خوشه) است بطوریکه مشاهداتِ درون یک خوشه، بنابر معیار یا معیارهایی از پیش تعیین شده، شبیه باشند و مشاهداتی که در خوشه های مختلف قرار دارند، بی شباهت باشند. تکنیک های خوشه بندی متفاوت، روی ساختار داده ها فرضیات متفاوتی دارند، که اغلب توسط یک متریک تشابه تعریف می شوند و، به عنوان مثال، توسط فشردگی درونی (تشابه بین اعضای درون یک خوشه) و جدایی بین خوشه های مختلف ارزیابی می شوند. روش های دیگر مبتنی بر چگالی تخمینی و همبندی گراف می باشند. خوشه بندی یک روش یادگیری بی نظارت، و تکنیکی متداول برای تحلیل داده های آماری است.

شبکه های بِیزی یا Bayesian networks

شبکه بیزی، شبکه باور (belief network) یا مدل گراف جهتدار غیرمدور، یک مدل گرافی احتمالاتی است که مجموعه متغیرهای تصادفی و استقلال شرطی آن ها را توسط یک گراف جهتدار غیرمدور (DAG) نمایش می دهد. برای مثال، شبکه بیزی می تواند ارتباط های احتمالاتی میان بیماری ها و علائم بیماری را نمایش دهد. با داشتن علائم، شبکه می تواند احتمال وجود بیماری های مختلف را محاسبه کند. الگوریتم های اثربخشی وجود دارند که استنباط و یادگیری را انجام می دهند.

یادگیری تقویتی

تمرکز روش یادگیری تقویتی بر این است که یک عامل چگونه باید در یک محیط عمل کند تا نوعی پاداش بلند مدت را بیشینه کند. الگوریتم های یادگیری تقویتی سعی دارند قاعده ای پیدا کنند که وضعیت های جهان را به عمل هایی که عامل باید در این وضعیت ها انجام دهد، تصویر کند. تفاوت یادگیری تقویتی با یادگیری نظارت شده در این است که جفت های صحیح وردودی/خروجی هرگز ارائه نمی شوند و نیز فعالیت های زیر-بهین (sub-optimal) نیز صریحاً اصلاح نمی شوند.

یادگیری نمایش یا Representation learning

هدف برخی الگوریتم های یادگیری، عمدتاً الگورییم های یادگیری بدون نظارت، این است که نمایش بهتری برای ورودی های ارائه شده در آموزش پیدا کنند. مثال های کلاسیک در این زمینه، تحلیل مولفه های اصلی و تحلیل خوشه ای هستند. الگوریتم های یادگیری نمایش اغلب سعی در حفظ اطلاعات در ورودی ها دارند اما می خواهند آن را به شکلی تبدیل کنند که ورودی سودمند شود، که اغلب این عمل در مرحله پیش پردازش قبل از طبقه بندی یا پیش بینی انجام می شود، و امکان بازسازی ورودی ها را که از یک توزیعِ ناشناختهِ مولدِ داده می آیند فراهم می کند، در حالیکه لزوماً به ویژگی هایی که تحت این توزیع نامحتمل هستند، وفادار نمی ماند.

الگوریتم های یادگیری منیفلد (Manifold learning) سعی دارند همین کار را با این محدودیت که نمایش یادگیری شده بُعد پایینی دارد، انجام دهند. الگوریتم های کدگذاری تُنُک سعی دارند همین کار را با این محدودیت که نمایش یادگیری شده تنک است (یعنی صفرهای زیادی دارد)، انجام دهند. الگوریتم های یادگیری زیرفضای چندخطی سعی دارند نمایش های با بُعد پایین را مستقیماً از نمایش های تانسوری داده های چند بعدی، بدون دادن شکل بُرداری (بعد بالا) به آن ها، یادگیری کنند.

الگوریتم های یادگیری عمیق، چندین سطح نمایش، یا سلسله ای از ویژگی ها را کشف می کنند، که ویژگی های سطح بالاتر و انتزاعی تر، بر حسب ویژگی های سطح پایین تر تعریف شده اند (یا آن ها را تولید می کنند). استدلال شده است که یک ماشین هوشمند ماشینی است که نمایشی را یاد می گیرد که فاکتورهای اساسی تغییرات را که داده های مشاهده شده را توضیح می دهند، تمییز دهد.

یادگیری تشابه و متریک

در این مسئله، به ماشین یادگیرنده جفت های مثالی که مشابه در نظر گرفته شده اند، و جفت هایی که تشابه کمتری دارند، داده می شود. سپس ماشین باید یک تابع تشابه (یا یک تابع فاصله متریک) را یاد بگیرد که پیش بینی کند آیا اشیاء جدید شبیه هستند یا خیر. این روش برخی اوقات در سیستم های توصیه گر استفاده می شود.

یادگیری دیکشنری تُنُک یا Sparse dictionary learning

در این روش، یک داده به شکل ترکیبی خطی از توابع پایه ای نمایش داده می شود، و فرض می شود که ضرایب این ترکیب تنک هستند. فرض کنید که x یک داده d بُعدی و D یک ماتریس d در n باشد که هر ستون آن نمایشگر یک تابع پایه ای است. r ضریب نمایش x با استفاده از D است. از نظر ریاضی، یادگیری دیکشنری تنک به معنی حل دستگاه x ≈ Dr است که در آن r تنک است. بطور کلی n از d بزرگ تر فرض می شود تا آزادی برای نمایش تنک فراهم شود.

یادگیری دیکشنری با نمایش های تُنُک “ان-پی کاملِ قوی”  (strongly NP-hard) است و حل تقریبی آن هم دشوار است. یک روش ابتکاری محبوب برای یادگیری دیکشنری تنک K-SVD است.

یادگیری دیکشنری تنک در چندین چهارچوب مورد استفاده قرار گرفته است. در طبقه بندی، مسئله، تعیین کلاسی است که داده ای که قبلا ناشناخته بوده، به آن  تعلق دارد. فرض کنید که قبلاً یک دیشکنری برای هر کلاس ساخته شده است. آنگاه یک داده جدید به کلاسی مرتبط می شود که دیکشنری آن کلاس بهترین نمایش تنک برای آن داده را بدست دهد. یادگیری دیکشنری تنک در کاهش نویز تصویر نیز استفاده شده است. ایده کلیدی این است که یک تصویر “تمیز” را می توان به شکل تنک توسط یک دیکشنریِ تصویر نمایش داد، اما نویز را نمی توان.

الگوریتم های ژنتیک

یک الگوریتم ژنتیک (GA)، الگورریتم جستجوی ابتکاری است که از فرایند انتخاب طبیعی  تقلید می کند، و به امید یافتن پاسخ های مناسب به یک مسئله، ازروش های مثل جهش (mutation) و دوتیرگی (crossover) برای تولید کروموزوم جدید، استفاده می کند. در یادگیری ماشین، الگوریتم های ژنتیک در دهه های ۱۹۸۰ و ۱۹۹۰ کاربرد یافتند. برعکس، تکنیک های یادگیری ماشین نیز برای بهبود عملکرد الگوریتم های تکاملی و ژنتیک مورد استفاده قرار گرفته اند.

یادگیری ماشین قانون-محور

یادگیری ماشین قانون-محور عبارتی کلی برای هر نوع روش یادگیری ماشینی است که  برای ذخیره، کنترل یا استفاده از دانش، “قوانینی” را شناسایی، یادگیری یا استنتاج می کند. ویژگی مشخصه یک ماشین یادگیرنده قانون-محور، شناسایی و استفاده از مجموعه ای از قوانین است که بطور جمعی، نمایشگر دانش فراگرفته شده توسط سیستم هستند. این روش، با سایر یادگیرنده های ماشینی که عموماً یک مدل واحد را در تمام موارد برای پیشگویی می شناسند، در تمایز است. روش های یادگیری ماشین قانون-محور شامل سیستم های طبقه ساز یادگیرنده، یادگیری قانون وابستگی و سیستم های ایمنی مصنوعی هستند.

سیستم های طبقه ساز یادگیرنده Learning classifier systems

سیستم های طبقه ساز یادگیرنده یا به عبارتی طبقه بندی کننده ی یادگیرنده (LCS)، خانواده ای از الگوریتم های قانون-محور یادگیری ماشین هستند که یک مولفه اکتشاف (مثلاً بطور معمول یک الگوریتم ژنتیک) را یا یک مولفه یادگیرنده (که یادگیری نظارتی، یادگیری تقویتی یا یادگیری بی نظارت را انجام می دهد) ترکیب می کنند.  هدف این سیستم ها شناسایی مجموعه ای از قوانین وابسته به موضوع است که بطور جمعی، دانش را ذخیره و برای پیش بینی ها آن را به شکلی چند ضابطه ای استفاده می کنند.

کاربردهای یادگیری ماشین

کاربردهای یادگیری ماشین شامل موارد زیر است:

  • اثبات قضیه بطور خودکار
  • وبسایت های تطبیقی
  • هوش مصنوعی احساسی
  • بیوانفوماتیک
  • واسط مغز و رایانه
  • شیمی‌ انفورماتیک
  • طبقه بندی رشته های DNA
  • آناتومی محاسباتی
  • بینایی ماشین، از جمله شناسایی اشیاء
  • شناسایی کارت اعتباری جعلی
  • بازی عمومی (general game playing)
  • بازیابی اطلاعات
  • شناسایی کلاه برداری های اینترنتی
  • زبان شناسی
  • بازاریابی
  • کنترل یادگیری ماشین
  • ادراک ماشین
  • تشخیص پژشکی
  • اقتصاد
  • بیمه
  • پردازش زبان طبیعی
  • استنباط زبان طبیعی
  • بهینه سازی و الگوریتم های فرا ابتکاری
  • تبلیغات آنلاین
  • سیستم های توصیه گر
  • حرکت ربات
  • موتورهای جستجو
  • تحلیل احساسات (یا نظر کاوی)
  • مهندسی نرم افزار
  • شناسایی گفتار و دست نوشته
  • تحلیل بازارهای مالی
  • نظارت بر درستی ساحتار
  • الگوشناسی ترکیبی
  • پیش بینی سری های زمانی
  • تحلیل رفتار کاربر
  • ترجمه

در سال ۲۰۰۶ کمپانی فیلم سازی آنلاین نتفلیکس اولین رقابت “جایزه نتفلیکس” را برگزار کرد تا برنامه ای پیدا کند که پیش بینی بهتری از تمایلات کاربر داشته و دقت الگوریتم فعلی توصیه فیلم (Cinematch) خود را لااقل ۱۰% بهبود بخشد. گروهی متشکل از محققان بخش تحقیق و آزمایشگاه AT&T به همراه تیم های Big Chaos و Pragmatic Theory یک مدل چندگانه (ensemble model) ساختند که برنده جایزه ۱ میلیون دلاری سال ۲۰۰۹ شد.

اندکی بعد از اهدای جایزه، نتفلیکس متوجه شد که امتیازدهی بینندگان، بهترین شاخص برای الگوی تماشای آن ها نیست (“همه چیز یک توصیه است”) و بنابراین موتو توصیه گر خود را تغییر دادند.

در سال ۲۰۱۰ وال استریت ژورنال مقاله ای راجع به شرکت Rebellion Research و استفاده آن ها از یادگیری ماشین برای پیش بینی بحران مالی نوشت.

در سال ۲۰۱۲، وینود کسلا (Vinod Khosla) یکی از موسسین سان مایکروسیستمز (Sun Microsystems)، پیش بینی کرد که در دو دهه آینده بیش از ۸۰% از فرصت های شغلی پزشکی توسط نرم افزارهای تشخیص پزشکی یادگیری ماشین از بین خواهد رفت.

در سال ۲۰۱۴، گزارش شد که یک الگوریتم یادگیری ماشین در مطالعه تاریخ هنر استفاده شد تا نقاشی های هنرهای زیبا را بررسی کند، و نیز گزارش شد که این الگوریتم ممکن است تاثیرگذاری هایی را میان هنرمندان نشان داده باشد که قبلا شناخته شده نبوده است.

ارزیابی مدل

مدل های یادگیری ماشین طبقه بندی را می توان با تکنیک های تخمین دقت مثل روش هولد اوت (holdout) که داده ها را به یک مجموعه آموزش و یک مجموعه آزمایش تقسیم می کند (معمولا دو-سوم داده ها  در مجموعه آموزش و یک-سوم را در مجموعه آزمایش قرار می گیرند) و عملکرد مدل تحت آموزش را روی مجموعه آزمایش ارزیابی می کند، راستی آزمایی نمود. در مقایسه، روش تصدیق متقاطع N تایی  (N-fold cross validation) بطور تصادفی داده ها را به k زیرمجموعه تقسیم می کند که k-1 مورد از داده ها برای آموزش مدل استفاده می شود و   k-اُمین مورد برای آزمایش توانایی پیشگویی مدل استفاده می شود. علاوه بر روش های holdout و تصدیق متقاطع، راه اندازی خودکار (booststrap) که n مورد را، با جایگذاری، از مجموعه داده ها نمونه گیری می کند، می تواند برای ارزیابی دقیق مدل استفاه شود.

محققان علاوه بر دقت کلی، اغلب حساسیت و ویژگی را، که به ترتیب به معنای نسبت مثبت واقعی (TPR) و نسبت منفی واقعی (TNP) هستند، گزارش می کنند. بطور مشابه، محققین برخی اوقات نسبت مثبت کاذب  (FPR) و نسبت منفی کاذب (FNR) را نیز گزارش می کنند. با این حال، این ها نسبت هایی هستند که صورت و مخرج خود را نشان نمی دهند. مشخصه عملگری کل (TOC) روشی موثر جهت بیان توانایی تشخیص یک مدل است. TOC صورت و مخرج نسبت های فوق را نمایش می دهد، لذا اطلاعات بیشتری از منحنی های معمول مشخصه عملیاتی سیستم (ROC) و مساحت زیر این منحنی (AUC) بدست می دهد.

مسائل اخلاقی

یادگیری ماشین پرسش های اخلاقی متعددی را بوجود می آورد. سیستم های آموزش دیده روی مجموعه های داده های اُریب یا بایاس (bias) ، ممکن است این اریبی ها را هنگام استفاده نمایش دهند، لذا تبعیضات فرهنگی را دیجیتالی کنند. بنابراین جمع آوری مسئولانه داده ها بخش مهمی از یادگیری ماشین است.

چون زبان دارای اریبی است، ماشین هایی که روی پیکره های زبان  (language coropa) آموزش داده شده اند لزوماً اریبی را نیز یاد می گیرند.

نرم افزارها

برخی بسته های نرم افزاری که الگوریتم های یادگیری ماشین متنوعی دارند به شرح زیر هستند:

نرم فزار های رایگان و متن باز:

CNTK
Deeplearning4j
dlib
ELKI
GNU Octave
H2O
Mahout
Mallet
MEPX
mlpy
MLPACK
MOA (Massive Online Analysis)
MXNet

ND4J: ND arrays for Java

NuPIC
OpenAI Gym
OpenAI Universe
OpenNN
Orange
R
scikit-learn
Shogun
TensorFlow
Torch
Yooreeka
Weka

نرم افزارهای مالکیتی با ویرایش های رایگان و متن باز:

KNIME
RapidMiner

نرم افزار های مالکیتی:

Amazon Machine Learning
Angoss KnowledgeSTUDIO
Ayasdi
IBM Data Science Experience
Google Prediction API
IBM SPSS Modeler
KXEN Modeler
LIONsolver
Mathematica
MATLAB

Microsoft Azure Machine Learning

Neural Designer
NeuroSolutions
Oracle Data Mining
RCASE
SAP Leonardo
SAS Enterprise Miner
SequenceL
Skymind
Splunk
STATISTICA Data Miner

ژورنال ها

Journal of Machine Learning Research
Machine Learning
Neural Computation
منبع

یادگیری ماشین قسمت ۱
یادگیری ماشین قسمت ۲
یادگیری ماشین قسمت ۳