بایگانی برچسب برای: پردازش تصویر

الگوریتم کلونی زنبور عسل مصنوعی

الگوریتم کلونی زنبور عسل مصنوعی Artificial Bee Colony (ABC) Algorithm

الگوریتم جستجوی جدیدی مبتنی بر جمعیت به نام الگوریتم زنبور عسل (BA) ارایه شده است . الگوریتم  کلونی زنبور عسل رفتار جست و جوی غذای گروه زنبورهای عسل را تقلید می کند . در مدل پایه ای آن الگوریتم نوعی از جستجوی همسایگی ترکیب شده با جستجوی تصادفی را انجام می دهد و می تواند برای هر دوی بهینه سازی ترکیبی یا بهینه سازی تابعی مورد استفاده قرار گیرد.

مقدمه

طبیعت الهام بخش محققان برای توسعه مدل هایی برای حل مسائل و مشکلات آنهاست. به عنوان مثال “بهینه سازی” زمینه ای است که بارها این مدل ها توسعه و به کار برده شده اند . الگوریتم ژنتیک انتخاب طبیعی و عملگرهای ژنتیک را شبیه سازی می کند ، الگوریتم بهینه سازی خرده گروه ها ، دسته های پرندگان و مدرسه ماهی ها را شبیه سازی می کند، سیستم حفاظتی مصنوعی توده های سلولی سیستم حفاظتی را شبیه سازی می کند ، الگوریتم بهینه سازی کلونی مورچه ها رفتار کاوشی مورچه ها را شبیه سازی می کند و الگوریتم کلونی زنبورهای مصنوعی رفتار کاوشی زنبورهای عسل را شبیه سازی می کند. اینها نمونه هایی بود از الگوریتم های بهینه سازی الهام شده از طبیعت . الگوریتم دیگری که رفتار کاوشی زنبورها را با یک مدل الگوریتمی متفاوت شبیه سازی می کند الگوریتم زنبور عسل BA است .
در این مقاله دو الگوریتم کلونی زنبورهای مصنوعی و الگوریتم زنبور عسل را معرفی می کنیم.

1. الگوریتم کلونی زنبورهای مصنوعی

الگوریتم کلونی زنبورهای مصنوعی (ABC) توسط کارابوگا در سال 2005 برای بهینه سازی واقعی پارامترها ارایه شد، این الگوریتم یک الگوریتم بهینه سازی جدیدا معرفی شده است و رفتار کاوشی کلونی زنبورها را برای مسایل بهینه سازی بدون محدودیت شبیه سازی می کند. برای حل مسائل بهینه سازی با محدودیت یک روش اداره محدودیت با این الگوریتم ترکیب می شود.

در یک کلونی زنبور عسل واقعی ، وظایفی وجود دارد که توسط افراد تخصصی شده انجام می شود. این زنبورهای متخصص تلاش می کنند تا میزان شهد ذخیره شده در کندو را با انجام تقسیم کار و خودسازماندهی موثر حداکثر کنند. مدل کمینه انتخاب جستجوی غذا توسط گروه های هوشمند زنبور در یک کلونی زنبور عسل ، که الگوریتم ABC اتخاذ کرده است ، شامل سه نوع زنبور است : زنبورهای کارگر ، زنبورهای ناظر ، و زنبورهای پیشاهنگ (یا دیده ور) .

نصف کلونی شامل زنبورهای کارگر است و نصف دیگر آن شامل زنبورهای ناظر است. زنبورهای کارگر مسئول بهره برداری از منابع شهدی هستند که قبلا کشف شده اند و نیز دادن اطلاعات به سایر زنبورهای منتظر (زنبورهای ناظر) در کندو درباره کیفیت مکان مواد غذایی که در حال استخراج آن هستند . زنبورهای ناظر در کندو می مانند و مطابق با اطلاعاتی که زنبورهای کارگر به اشتراک گذاشته اند درباره یک منبع غذایی برای بهره برداری شدن تصمصم گیری می کنند. پیشاهنگ ها به صورت تصادفی محیط را برای یافتن یک منبع غذایی جدید براساس یک انگیزش درونی یا مدارک امکانی خارجی یا تصادفی جستجو می کنند. مراحل اصلی الگوریتم ABC که این رفتار را شبیه سازی می کند در ادامه آورده می شود :

1- مقدار دهی اولیه به موقعیت های منابع غذایی
2- هر زنبور کارگر یک منبع غذایی جدید در مکان منبع غذایی خود تولید می کند و منبع بهتر را استخراج می کند .
3- هر زنبور دیده ور یک منبع را وابسته به کیفیت راه حلش انتخاب می کند و یک منبع غذایی جدید رادر مکان منبع غذایی انتخاب شده تولید می کند و منبع بهتر را استخراج می کند.
4- تعیین منبعی که باید متروک شود و تخصیص زنبورهای کارگر آن به عنوان دیده ور برای جستجوی منابع غذایی جدید.
5- بخاطر سپردن بهترین منبع غذایی پیدا شده تا کنون.
6- تکرار مرحله های 2 – 5 تا زمانی که معیار توقف مقتضی شود.

در مرحله اول الگوریتم ، xi (i = 1, . . . , SN) راه حل ها به صورت تصادفی تولید می شوند که در آن SN تعداد منابع غذایی است . در مرحله دوم الگوریتم ، برای هر زنبور کارگر ، که تعداد کل آنها برابر با نصف تعداد منابع غذایی است ، یک منبع جدید بوسیله رابطه زیر تولید می شود:

vij = xij + φij (xij – xkj) (1

φij یک عدد تصادفی بطور یکنواخت توزیع شده در بازه [-1,1] است که تولید موقعیت منابع غذایی همسایه را در اطراف xij کنترل می کند، K شاخص راه حل است که به صورت تصادفی از کلونی انتخاب شده است (K=int(rand ∗ SN) + 1), j = 1, . . .,D و D ابعاد مسئله است . بعد از تولید vi این راه حل جدید با xi مقایسه می شود و زنبور کارگر منبع بهتر را استخراج می کند . در مرحله سوم الگوریتم ، یک زنبور ناظر یک منبع غذایی را با احتمال (2) انتخاب می کند و منبع جدیدی را در مکان منبع غذایی انتخاب شده توسط (1) تولید می کند و به همان شکل روش زنبور کارگر، منبع بهتر برای استخراج شدن مورد تصمیم گیری قرار می گیرد.

Fiti میزان شایستگی راه حل xi است.

بعد از آنکه تمام زنبورهای ناظر در منابع توزیع شدند، منابع مورد بررسی قرار می گیرند که آیا باید ترک شوند یا خیر . اگر تعداد چرخه هایی که یک منبع نمی تواند بهبود یابد بزرگتر از محدوده از قبل تعیین شده باشد آن منبع به عنوان منبع تمام شده در نظر گرفته می شود . زنبور کارگر مربوط به منبع تمام شده یک زنبور دیده ور شده و یک جستجوی تصادفی را در قلمرو مسئله به وجود می اورد .

بوسیله رابطه (3) xij = xj min + (xj max – xjmin )*rand

منبع : http://www.ecg-pnum.ir

2. الگوریتم زنبور عسل

2.1. زنبورها در طبیعت

یک کلونی زنبور عسل می تواند خود را در فواصل دور (بیشتر از 10 کیلومتر) و به صورت هم زمان در چندین جهت گسترش دهد تا از تعداد زیادی از منابع غذایی بهره برداری کند. یک کلونی با گسترش زنبورهای دیده ور خود در دشتهای خوب به موفقیت دست می یابد. به طور کلی قطعه زمینهای گلدار با میزان شهد یا گرده فراوان که می توانند با تلاش کمتری جمع آوری شوند باید توسط زنبورهای بیشتری ملاقات شوند، در حالی که قطعه زمین های گلدار با شهد یا گرده کمتر باید زنبورهای کمتری را دریافت کنند.

فرآیند جستجوی غذا در یک کلونی با فرستادن زنبورهای دیده ور برای جستجوی گلهایی با احتمال گرده و شهد بیشتر آغاز می شود. زنبورهای دیده ور از یک قطعه زمین به قطعه زمین دیگر حرکت می کنند. درطی فصل برداشت، یک کلونی کاوش خود را ادامه می دهد و درصدی از جمعیت را به عنوان زنبورهای دیده ور آماده نگه می دارد.

هنگامی که زنبورها به کندو باز می گردند، آن زنبورهای دیده وری که قطعه زمینی آنها در درجه بالایی از یک حد آستانه معین ارزیابی شده اند (به عنوان ترکیبی از چند جزء اصلی،مثل ظرفیت شکر اندازه گیری شده است) شهد و گرده های خود را ذخیره کرده و به سالن رقص می روند تا رقصی را که به عنوان «رقص چرخشی» شناخته می شود انجام دهند.

این رقص اسرار آمیز برای ارتباطات کلونی حیاتی است، و شامل سه قسمت از اطلاعات راجع به قطعه زمین گل است: جهتی که آن قطعه زمین پیدا خواهد شد، مسافت آن از کندو، و نرخ کیفیت آن (شایستگی).

این اطلاعات به کلونی کمک می کند تا بدون استفاده از راهنماها یا نقشه ها زنبورهایش را به دقت به قطعه زمین های گل ارسال کند. دانش هر زنبور عسل از محیط بیرون منحصراً از رقص چرخشی بدست آمده است. این رقص کلونی را قادر می سازد تا شایستگی نسبی قطعه زمین های متفاوت را مطابق با کیفیت غذایی که فراهم می کنند، و میزان انرژی که نیاز است تا محصول آن را برداشت کنند ارزیابی کند. بعد از رقص چرخشی در سالن رقص، رقاص (یعنی همان زنبور دیده ور) همراه با زنبورهای پیروی که درون کندو منتظر بودند به طرف قطعه زمین گل باز می گردند.

زنبورهای پیرو بیشتری به قطعه زمین هایی با امید بخشی بیشتر فرستاده می شود این موضوع به کلونی اجازه می دهد تا غذا را سریعتر و کارآمدتر جمع آوری کند.

تا زمانی که از یک قطعه زمین محصول برداشت می شود، زنبورها سطح غذای آن را بازبینی می کنند. که برای تصمیم گیری در طی رقص پیچشی بعدی هنگامی که آن زنبورها به کندو باز می گردند ضروری است. اگر قطعه زمین هنوز به اندازه کافی به عنوان یک منبع غذایی خوب باشد، در نتیجه در رقص پیچشی بعدی اعلان خواهد شد و زنبورهای بیشتری به آن منبع فرستاده می شود.

2.2. الگوریتم زنبور عسل معرفی شده

همان طور که اشاره شد، الگوریتم زنبور عسل یک الگوریتم بهینه سازی است که از رفتار کاوشی طبیعی زنبورهای عسل برای پیدا کردن راه حل بهینه الهام شده است. شکل 1 شبهه کد الگوریتم را در ساده ترین حالت آن نشان می دهد. این الگوریتم نیازمند تنظیم تعدادی پارامتر است: تعداد زنبورهای دیده ور (n)، تعداد مکانهای انتخاب شده از مکانهای بازدید شده (m)، تعداد بهترین مکان ها از مکانهای انتخاب شده (e)، تعداد زنبورهای تازه نفس استخدام شده برای بهترین مکانهای e (nep)، تعداد زنبورهای استخدام شده برای سایر (m-e) مکان های انتخاب شده (nsp)، اندازه اولیه قطعه زمینها (ngh) که شامل مکان و همسایه های آن می شود و معیار توقف الگوریتم.

الگوریتم با n زنبور دیده ور که به صورت تصادفی در فضای جستجو قرار می گیرند شروع می شود . تابع شایستگی مکان هایی که توسط زنبورهای دیده ور ملاقات می شوند در مرحله 2 ارزیابی می شود.

1- مقدار دهی اولیه جمعیت با راه حلهای تصادفی
2- ارزیابی تابع شایستگی جمعیت
3- تا زمانی که (شرط توقف ملاقات نشده است)
// تشکیل جمعیت جدید.
4- انتخاب مکان هایی برای جستجوی همسایه ها
5- استخدام زنبورها برای مکانهای جدید (زنبورهای بیشتر برای بهترین مکان های e)
6- انتخاب مناسب ترین زنبور از هر قطعه زمین گل
7- تخصیص زنبورهای باقی مانده برای جستجوی تصادفی و ارزیابی شایستگی های آنها
8- پایان حلقه

در مرحله 4 زنبورهایی که بالاترین شایستگی را دارند به عنوان “زنبورهای انتخاب شده” انتخاب می شوند و مکان های ملاقات شده توسط آنها برای جستجوی همسایگی انتخاب می شود. سپس، در مرحله های 5 و 6، الگوریتم جستجوها را در همسایگی های مکانهای انتخاب شده هدایت می کند، و زنبورهای بیشتری را نزدیک بهترین مکانهای e تخصیص می دهد. زنبورها می توانند مستقیماً بر اساس شایستگی مکان هایی که آنها ملاقاتش کرده اند انتخاب شوند. متناوباً ، مقادیر شایستگی برای تعیین احتمال اینکه کدام زنبورها انتخاب خواهند شد استفاده می شوند.

جستجوها در همسایگی بهترین مکانهای e که راه حلهای امید بخشتری را ارائه می دهد ، نسبت به سایر زنبورهای انتخاب شده ، به واسطه فرستادن زنبورهای تازه نفس بیشتر برای پیروی از آنها با جزئیات بیشتری همراه می شود. همراه با دیده وری، این نفر گیری تفاضلی کلید عملیات در الگوریتم زنبور عسل است.

به هر حال، در مرحله 6 برای هر قطعه زمین تنها زنبور عسلی با بالاترین شایستگی انتخاب خواهد شد تا جمعیت زنبور عسل بعدی را تشکیل دهد. در طبیعت چنین محدودیتی وجود ندارد، این محدودیت در اینجا برای کاهش نقاط مورد کاوش قرار گرفته معرفی شده است. در مرحله 7، زنبورهای باقی مانده در جمعیت به صورت تصادفی در اطراف فضای جستجو تخصیص می یابند تا برای راه حلهای بالقوه جدید دیده وری کنند. این مراحل تا زمانی که یک معیار توقف ملاقات شود تکرار می یابد. در انتهای هر تکرار، کلونی دو بخش در جمعیت جدید خود دارد.

– نمایندگانی از هر قطعه زمین انتخاب شده و سایر زنبورهای دیده وری که برای انجام جستجوهای تصادفی تخصیص می یابند. 

منبع

شرح الگوریتم زنبور عسل

یک کلونی زنبور عسل می‌تواند در مسافت زیادی و نیز در جهت‌های گوناگون پخش شود تا از منابع غذایی بهره‌برداری کند. قطعات گلدار با مقادیر زیادی نکتار و گرده که با تلاشی کم قابل جمع آوری است، به وسیله­ی تعداد زیادی زنبور بازدید می‌شود؛ به طوری که قطعاتی از زمین که گرده یا نکتار کمتری دارد، تعداد کمتری زنبور را جلب می‌کند. پروسهٔ جستجوی غذای یک کلونی به وسیلهٔ زنبورهای دیده­بان آغاز می‌شود که برای جستجوی گلزارهای امید بخش (دارای امید بالا برای وجود نکتار یا گرده) فرستاده می‌شوند. زنبورهای دیده‌بان به صورت کتره‌ای از گلزاری به گلزار دیگر حرکت می‌کنند. در طول فصل برداشت محصول (گل‌دهی)، کلونی با آماده نگه داشتن تعدادی از جمعیت کلونی به عنوان زنبور دیده‌بان به جستجوی خود ادامه می‌دهند.

هنگامی که جستجوی تمام گلزارها پایان یافت، هر زنبور دیده‌بان، بالای گلزاری که اندوختهٔ کیفی مطمئنی از نکتار و گرده دارد، رقص خاصی را اجرا می‌کند. این رقص که به نام رقص چرخشی شناخته می‌شود، اطلاعات مربوط به جهت تکه گلزار (نسبت به کندو)، فاصله تا گلزار و کیفیت گلزار را به زنبورهای دیگر انتقال می‌دهد. این اطلاعات زنبورهای اضافی و پیرو را به سوی گلزار می‌فرستد. بیش‌تر زنبورهای پیرو به سوی گلزارهایی می­روند که امید بخش­تر هستند و امید بیش‌تری برای یافتن نکتار و گرده در آن‌ها وجود دارد. وقتی همهٔ زنبورها به سمت ناحیه‌ای مشابه بروند، دوباره به صورت تصادفی و به علت محدوده­ی رقصشان در پیرامون گلزار پراکنده می‌شوند تا به موجب این کار سرانجام نه یک گلزار، بلکه بهترین گل­های موجود درون آن تعیین موقعیت شوند.

الگوریتم زنبور عسل هر نقطه را در فضای پارامتری – متشکل از پاسخ‌های ممکن- به عنوان منبع غذا تحت بررسی قرار می‌دهد. زنبورهای دیده‌بان – کارگزاران شبیه‌سازی شده – به صورت تصادفی فضای پاسخ­ها را ساده می­کنند و به وسیله­ی تابع شایستگی کیفیت موقعیت­های بازدید شده را گزارش می­دهند. جواب‌های ساده شده رتبه بندی می‌شوند و دیگر زنبورها نیروهای تازه­ای هستند که فضای پاسخ‌ها را در پیرامون خود برای یافتن بالاترین رتبه محل‌ها جستجو می‌کنند که گلزار نامیده می‌شود. الگوریتم به صورت گزینشی دیگر گلزارها را برای یافتن نقطه­ی بیشینه­ی تابع شایستگی جستجو می‌کند

کاربردها 

برخی کاربردهای الگوریتم زنبور در مهندسی:

* آموزش شبکه عصبی برای الگو شناسی

* زمان بندی کارها برای ماشین‌های تولیدی

* دسته‌بندی اطلاعات

* بهینه‌سازی طراحی اجزای مکانیکی

* بهینه‌سازی چند گانه

* میزان کردن کنترل کننده‌های منطق فازی برای ربات‌های ورزشکار

هم چنبن نوشته ای با عنوان مقاله های الگوریتم کلونی زنبور عسل (Artificial Bee Colony (ABC) Algorithm) و کاربردهای آن شامل مقالات داخلی و خارجی در همین سایت قرار داده شده است.

الگوریتم زنبور شامل گروهی مبتنی بر الگوریتم جستجو است که اولین بار در سال 2005 توسعه یافت ؛ این الگوریتم شبیه سازی رفتار جستجوی غذای گروههای زنبور عسل است. در نسخه ابتدایی این الگوریتم، الگوریتم نوعی از جستجوی محلی انجام می دهد که با جستجوی کتره ای (Random) ترکیب شده و می تواند برای بهینه سازی ترکیبی {زمانی که بخواهیم چند متغیر را همزمان بهینه کنیم.}یا بهینه سازی تابعی به کار رود.

جستجوی غذا در طبیعت

یک کلونی زنبور عسل می تواند در مسافت زیادی و نیز در جهت های گوناگون پخش شود تا از منابع غذایی بهره برداری کند.
قطعات گلدار با مقادیر زیادی نکتار و گرده که با تلاشی کم قابل جمع آوری است،به وسیلهی تعداد زیادی زنبور بازدید می شود؛ به طوری که قطعاتی از زمین که گرده یا نکتار کمتری دارد، تعداد کمتری زنبور را جلب می کند.
پروسه ی جستجوی غذای یک کلونی به وسیله ی زنبورهای دیده بان آغاز می شود که برای جستجوی گلزار های امید بخش (دارای امید بالا برای وجود نکتار یا گرده) فرستاده می شوند.

زنبورهای دیده بان به صورت کتره ای(Random) از گلزاری به گلزار دیگر حرکت می کنند.
در طول فصل برداشت محصول (گل دهی)، کلونی با آماده نگه داشتن تعدادی از جمعیت کلونی به عنوان زنبور دیده بان به جستجوی خود ادامه می دهند. هنگامی که جستجوی تمام گلزار ها پایان یافت، هر زنبور دیده بان ، بالای گلزاری که اندوخته ی کیفی مطمئنی از نکتار و گرده دارد، رقص خاصی را اجرا می کند.

این رقص که به نام “رقص چرخشی”(حرکتی مانند حرکت قرقره) شناخته می شود، اطلاعات مربوط به جهت تکه گلزار(نسبت به کندو)، فاصله تا گلزار و کیفیت گلزار را به زنبور های دیگر انتقال می دهد. این اطلاعات زنبور های اضافی و پیرو را به سوی گلزار می فرستد.
بیشتر زنبور های پیرو به سوی گلزار هایی میروند که امید بخش تر هستند و امید بیشتری برای یافتن نکتار و گرده در آنها، وجود دارد.
وقتی همه ی زنبور ها به سمت ناحیه ای مشابه بروند، دوباره به صورت کتره ای (Random) و به علت محدوده ی رقصشان در پیرامون گلزار پراکنده می شوند تا به موجب این کار سرانجام نه یک گلزار ، بلکه بهترین گل های موجود درون آن تعیین موقعیت شوند.

الگوریتم

الگوریتم زنبور هر نقطه را در فضای پارامتری_ متشکل از پاسخ های ممکن_به عنوان منبع غذا تحت بررسی قرار می دهد.”زنبور های دیده بان”_ کارگزاران شبیه سازی شده _به صورت کتره ای (Random) فضای پاسخ ها را ساده می کنند و به وسیله ی تابع شایستگی کیفیت موقعیت های بازدید شده را گزار ش می دهند. جواب های ساده شده رتبه بندی می شوند، و دیگر “زنبورها” نیروهای تازه ای هستند که فضای پاسخ ها را در پیرامون خود برای یافتن بالا ترین رتبه محل ها جستجو می کنند(که “گلزار” نامیده می شود) الگوریتم به صورت گزینشی دیگر گلزار ها را برای یافتن نقطه ی بیشینه ی تابع شایستگی جستجو می کند.

الگوريتم زنبور عسل

الگوریتم زنبور شامل گروهی مبتنی بر الگوریتم جستجو است که اولین بار در سال 2005 توسعه یافت ؛ این الگوریتم شبیه سازی رفتار جستجوی غذای گروه های زنبور عسل است. در نسخه ابتدایی این الگوریتم نوعی از جستجوی محلی انجام می دهد که با جستجوی کتره ای{Random } ترکیب شده و می تواند برای بهینه سازی ترکیبی {زمانی که بخواهیم چند متغیر را همزمان بهینه کنیم.}یا بهینه سازی تابعی به کار رود.

جستجوی غذا در طبیعت

یک کلونی زنبور عسل می تواند در مسافت زیادی و نیز در جهت های گوناگون پخش شود تا از منابع غذایی بهره برداری کند.

قطعات گلدار با مقادیر زیادی نکتار و گرده که با تلاشی کم قابل جمع آوری است،به وسیله ی تعداد زیادی زنبور بازدید می شود؛ به طوری که قطعاتی از زمین که گرده یا نکتار کمتری دارد، تعداد کمتری زنبور را جلب می کند.

پروسه ی جستجوی غذای یک کلونی به وسیله ی زنبورهای دیده بان آغاز می شود که برای جستجوی گلزار های امید بخش {دارای امید بالا برای وجود نکتار یا گرده}فرستاده می شوند. زنبورهای دیده بان به صورت کتره ای{Random } از گلزاری به گلزار دیگر حرکت می کنند.
در طول فصل برداشت محصول{گل دهی}، کلونی با آماده نگه داشتن تعدادی از جمعیت کلونی به عنوان زنبور دیده بان به جستجوی خود ادامه می دهند. هنگامی که جستجوی تمام گلزار ها پایان یافت، هر زنبور دیده -بان ، بالای گلزاری که اندوخته ی کیفی مطمئنی از نکتار و گرده دارد، رقص خاصی را اجرا می کند.
این رقص که به نام “رقص چرخشی”{حرکتی مانند حرکت قرقره} شناخته می شود، اطلاعات مربوط به جهت تکه گلزار{نسبت به کندو}، فاصله تا گلزار و کیفیت گلزار را به زنبور های دیگر انتقال می دهد. این اطلاعات زنبور های اضافی و پیرو را به سوی گلزار می فرستد.
بیشتر زنبور های پیرو به سوی گلزار هایی میروند که امید بخش تر هستند و امید بیشتری برای یافتن نکتار و گرده در آنها، وجود دارد.
وقتی همه ی زنبور ها به سمت ناحیه ای مشابه بروند، دوباره به صورت کتره ای {Random } و به علت محدوده ی رقصشان در پیرامون گلزار پراکنده می شوند تا به موجب این کار سرانجام نه یک گلزار ، بلکه بهترین گل های موجود درون آن تعیین موقعیت شوند.

الگوریتم زنبور هر نقطه را در فضای پارامتری- متشکل از پاسخ های ممکن- به عنوان منبع غذا تحت بررسی قرار می دهد.”زنبور های دیده بان”- کارگزاران شبیه سازی شده – به صورت کتره ای{Random } فضای پاسخ ها را ساده می کنند و به وسیله ی تابع شایستگی کیفیت موقعیت های بازدید شده را گزار ش می دهند. جوابهای ساده شده رتبه بندی می شوند، و دیگر “زنبورها” نیروهای تازه ای هستند که فضای پاسخ ها را در پیرامون خود برای یافتن بالا ترین رتبه محل ها جستجو می کنند{که “گلزار” نامیده می شود} الگوریتم به صورت گزینشی دیگر گلزار ها را برای یافتن نقطه ی بیشینه ی تابع شایستگی جستجو می کند.

حال در ادامه با دو الگوريتم از الگويتم های کلونی زنبورها آشنا خواهيم شد. اولين الگوريتم، الگوريتم کلونی زنبورهای مصنوعی است که کاربرد اصلی آن در بهينه سازی می باشد. الگوريتم دوم الگوريتم کاوش زنبورهای عسل میباشد که آن نيز در بهينه سازی کاربرد دارد.

منبع: http://faraebtekari.ir

الگوریتم های الهام گرفته شده از کلونی زنبورها

تلاشهای زيادی برای مدل کردن رفتارهای خاص و هوشمندانه تجمع زنبورهای عسل انجام گرفته است Tereshko و Loengarov کلونی زنبور را به عنوان يک سيستم پويا درنظر گرفتند که از محيط اطراف اطلاعات جمع اوری میکند و رفتار خود را براساس اين اطلاعات بدست آمده تنظيم می نمايد. آنها يک ايده روباتی با توجه به رفتار کاوشی زنبورها مطرح کردند. غالبا اين روباتها به صورت فيزيکی و عملکردی يکسان هستند. در نتيجه هر روبات میتواند به طور تصادفی جايگزين ديگر روباتها گردد. تجمع، قابليت تحمل خطا را دارد. با رخ دادن خطا در يک عامل کار کل سيستم مختل نخواهد شد. روباتهای مجزا، مانند حشرات، دارای قابليتها وتواناييهای محدودی هستند. همچنين دانش محدودی از محيط دارند. به عبارتی ديگر تجمع)ازدحام)، هوش جمعی همکارانه را بهبود میدهد. همچنين اين آزمايش نشان میدهد که روباتهای حشره مانند در انجام وظايف حقيقی روباتها، موفق هستند.

به علاوه آنها يک مدل کمينه از از رفتار کاوشگرانه زنبورها ارائه داند. اين مدل شامل سه مولفه مهم میباشد: 1)منبع غذايي ۲(زنبورهای کارگر ۳(زنبورهای غيرکارگر. اين مدل دو نوع رفتار را دربرمیگيرد: سربازگيری برای يک منبع شهد و ترک منبع. Teodorovic پيشنهاد داد تا از هوش جمعی زنبورها در توسعه و بهبود سيستمهای مصنوعی با هدف حل مسائل پيچيده در حمل و نقل و ترافيک استفاده شود، همچنين او الگوريتم BCO (Bee Colony Optimization)را ارائه کرد که قادر است مسائل ترکيبی قطعی را همانند مسائل ترکيبی به خوبی حل نمايد. Drias يک روش هوشمندانه جديد را معرفی نمود با نام BSO که الهام گرفته از زنبورهای واقعی است. Wedde يک الگوريتم مسيريابی جديد با نام BeeHive ارائه کرد که الهام گرفته از متدهای ارتباطی و ارزيابی و همچنين رفتار زنبورهای عسل میباشد. در اين الگوريتم عاملها در منطقه شبکه که محدودهی کاوش ناميده میشود، در طول مسيرشان اطلاعات وضعيتی شبکه را به منظور بهنگام سازی جدول مسيريابی محلی جمع آوری می کنند.

کارهای انجام شده که در پاراگراف های قبلی ذکرشد، شامل انواع مختلفی از مسائل بود. تنها دو الگوريتم بهينه سازی عددی در مقالات مبتنی بر رفتار جمعی زنبورهای عسل وجود دارد. Yang الگوريتم زنبورهای مجازی برای حل( (VBAبهينه سازی توابع عددی ارائه داده است. در ابتدا يک تجمع از زنبورهای مجازی ايجاد میشود و تجمع شروع به حرکت کردن در فضای مسئله به صورت تصادفی مینمايد. اين زنبورها هنگامی که يک يا چند منبع غذايي را يافتند که متناظر است با يافتن مقدار تابع، با يکديگر تعامل برقرار میکنند راهحل برای مسئله بهينه سازی از شدت و قوت تعاملات زنبورها با يکديگر بدست خواهد آمد. برای بهينه سازی توابع چندمتغييره Karaboga الگوريتم کلونی زنبورهای مصنوعی ( ABC ) را ارئه داد که با الگوريتم زنبورهای مجازی تفاوت دارد.

الگوریتم زنبور عسل

الگوریتم کلونی زنبور عسل مانند سایر الگوریتم های هوش ازدحامی مرتبط بر رفتار تصادفی المان های آن است و برای حل مسائل بهینه سازی کاربرد دارد. بسیاری از الگوریتم های هوش ازدحامی با الهام گرفتن از طبیعت ایجاد شده اند مانند الگوریتم کلونی مورچگان، الگوریتم پرندگان، الگوریتم فاخته و الگوریتم کلونی زنبور عسل یا Artificial bee colony algorithm که به صورت مخفف BCO نامیده میشود (Bee Colony Optimization) .

بسیاری از مسائل به روش های معمول ریاضی قابل حل نیستند و یا حل کردن آنها زمان بسیار زیادی را می طلبد. در این نوع از مسائل ما به دنبال پیدا کردن یک نقطه بهینه در مسئله هستیم که اصطلاحا به آن نقطه، نقطه بهینه می گوییم. نقطه بهینه زمانی بدست می آید که ما کمترین خطا در مسئله را داشته باشیم. الگوریتم هایی تصادفی مانند الگوریتم ژنتیک و الگوریتم های تکاملی برای حل مسائل بهینه سازی استفاده می شوند.

یکی دیگر از روش های حل مسائل بهینه سازی الگوریتم های هوش ازدحامی است که الگوریتم زنبور عسل از جمله این الگوریتم ها است. الگوریتم زنبور (Bee Algorithm) یک الگوریتم گروهی مبتنی بر جستجو است که در سال ۲۰۰۵ میلادی ابداع شده است.این الگوریتم شبیه‌ سازی رفتار جستجوی غذای گروه‌های زنبور عسل است. در نسخه ابتدایی این الگوریتم، الگوریتم نوعی از جستجوی محلی انجام می‌دهد که با جستجوی تصادفی کتره­­ا ترکیب شده و می‌تواند برای بهینه سازی ترکیبی یا بهینه‌ سازی تابعی استفاده شود.

این الگوریتم نیز مانند سایر الگوریتم های هوش ازدحامی از دو روش اکتشاف و استخراج استفاده می کند. زنبورهای کارگر وظیفه استخراج و زنبورهای ناظر وظیفه اکتشاف را به عهده دارند. زنبورهای کارگر در اطراف یک منطقه (گل های پیدا شده یا منطقه ای که شامل جواب مسئله است) به دنبال جواب بهینه می گردند و زنبورهای ناظر با رفتار تصادفی به دنبال پیدا کردن مناطق جدید هستند.

منبع: http://faraebtekari.ir

الگوریتم کلونی زنبور عسل (ABC)

چندین الگوریتم اکتشافی جدید برای حل مسایل بهینه سازی عددی و توابع ترکیبی توسعه یافته اند. این الگوریتم ها می توانند به گروههای مختلف طبقه بندی شوند با توجه به ضوابطی که در نظر گرفته شده: مانند بر اساس جمعیت ، مبتنی بر تکرار شونده ، تصادفی ، قطعی ، و غیره. در حالی که الگوریتم با یک مجموعه راه حل هاکار میکند و در جهت بهبود آنها تلاش می کنند که مبتنی بر جمعیت نامیده می شوند ، یکی از کاربرد تکرار های چندگانه برای پیداکردن راه حل مطلوب که به عنوان الگوریتم تکرار شونده نام گذاری شده است.

اگر یک الگوریتم یک قانون احتمالی را برای بهبود راه حل بکار بگیرد سپس آن را احتمال یا اتفاقی نامیده میشود. یکی دیگر از طبقه بندی را می توان بسته به ماهیت پدیده توسط الگوریتم شبیه سازی کرد.این نوع طبقه بندی ، عمدتا دارای دو گروه مهم از الگوریتم جمعیت هستند که براساس : الگوریتم های تکاملی (EA) و الگوریتم های مبتنی بر هوش جمعی. از محبوب ترین الگوریتم های تکاملی الگوریتم ژنتیک(GA) است. درGA تلاش شده است تکامل طبیعی یک پدیده شبیه سازی شود. در تکامل طبیعی ، هر گونه جستجو برای سازگاری سودمند در یک محیط در حال تغییر است. به عنوان یک گونه تکامل یافته ، ویژگی های جدیدی در کروموزوم های فردی کد گذاری می شوند.

این اطلاعات توسط جهش تصادفی تغییرمی یابد ، اما بطورواقعی نیروی محرکه باعث توسعه تکاملی درترکیب و جایگزینی مواد کروموزومی در طول تولید مثل میشود. اگر چه تلاش های متعددی برای گنجاندن این اصول در روال بهینه سازی دراوایل دهه 1960انجام شده ، الگوریتم های ژنتیک برای اولین بار بر یک مبنای نظری صوتی ایجاد شده بودند. این اصطلاح جمعی در حالت کلی برای اشاره به هر مجموعه دار از تعامل افراد مورد استفاده قرار می گیرد. به عنوان یک مثال کلاسیک از ازدحام زنبورهایی که در اطراف کندوی خود تجمع کردند ، اما در استعاره به راحتی می توان به سیستم هایی معماری مشابهی دارند توسعه داد. در کلونی مورچه ها،مورچه ها می توانند به عنوان گروهی ازعوامل تصور شوند ، همچنین ازدحام پرندگان گروهی از پرندگان است. یک سیستم ایمنی ، گروهی از سلول ها ومولکول ها است در حالی که یک جمعیت شامل گروهی از مردم است.

الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات (PSO) شبیه سازی می کند رفتار اجتماعی پرندگان یا ماهی ها توسط ابرهارت و کندی در سال 1995 معرفی شده است. روش های گوناگونی به مدل رفتار هوشمند خاص ازدحام زنبور عسل پیشنهاد شده است و برای حل مسایل از نوع ترکیبی استفاده شده است.آنها یک ایده روبات بر رفتار جستجوی غذا از زنبورها را ایجاد کرده اند . معمولا ، همه %

/توسط

پردازش تصویر در دنیای امروز

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

1- 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.

2- 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.

2-1-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 24 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.

2-2- 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.

2-3-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.

2-4- 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.

2-5-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.

2-6-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.

2-7-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.

2-8-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.

2-9-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.

2-10-تبلیغات

از مقایسه تبلیغات دهه ی 70 و 80 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.

2-11-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.

2-12-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.

2-13-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.

2-14-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:

1. اندازه گیری و کالیبراسیون
2. جداسازی پینهای معیوب
3. بازرسی لیبل و خواندن بارکد
4. بازرسی عیوب چوب
5. بازرسی قرص
6. بازرسی و دسته بندی زعفران
7. درجه بندی و دسته بندی کاشی
8. 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

/0 دیدگاه /توسط

تفاوت بینایی ماشین و بینایی رایانه

بینایی ماشین و تضاد آن با بینایی کامپیوتر در چگونگی ایجاد تصویر و پردازش آن است. بینایی کامپیوتر هر روزه در فیلمبرداری و عکسبرداری دنیای واقعی انجام می شود. بینایی ماشین در حالت های بسیار ساده انجام می شود. قابلیت اعتماد افزایش می یابد، در حالی که هزینه ی تجهیزات و پیچیدگی الگوریتم کاهش می یابد.

در نتیجه در کارخانه ها بینایی ماشین برا ی ربات ها استفاده می شود، در حالی که بینایی کامپیوتر بیشتر برای ربات هایی که در محیط های انسانی عمل می کنند، مناسب است. بینایی ماشین ابتدایی تر است ولی کاربردی تر است، در حالی که بینایی کامپیوتر به هوش مصنوعی بستگی دارد.
منبع 

بینایی کامپیوتر

Computer Vision
Field of robotics in which programs attempt to identify objects represented in digitized images provided by video cameras, thus enabling robots to “see.” Much work has been done on stereo vision as an aid to object identification and location within a three-dimensional field of view. Recognition of objects in real time, as would be needed for active robots in complex environments, usually requires computing power beyond the capabilities of present-day technology. See also pattern recognition.

بینایی کامپیوتر گرایشی از رباتیک است که در آن ، با شناسایی اشیاء موجود در تصاویر دیجیتالی بدست آمده از دوربین های فیلم برداری ، امکان “دیدن” را برای ربات ها فراهم می سازد. تا کنون کار های زیادی بر روی دید دوگانه (استریو ویژن) جهت کمک به شناسایی و مکان جسم در سه بعد انجام شده است. جهت شناسایی اشیا به صورت بلادرنگ که ربات ها در محیط های پیچیده بدان نیازمندند ، معمولا احتیاج به قدرت محاسباتی فراتر از تکنولوژی روز داریم.
منبع : Britannica Encyclopedia

پردازش تصویر

image processing
به مجموعه عملیاتی که یک ماشین الکترونیکی(مثلا کامپیوتر) به منظور ویرایش تصاویر انجام میدهد پردازش تصویر گفته می شود.
مثال: به تمامی عملیاتی که در برنامه فوتوشاپ بر روی تصاویر انجام میشود پردازش تصویر گفته می شود.
بین سه عبارت “پردازش تصویر” و “بینایی کامپیوتر” و “بینایی ماشین” تفاوت وجود دارد. که متاسفانه در ایران خیلی ها فرق این ها را نمی دانند و به همه ی آن ها می گویند پردازش تصویر !
منبع

استفاده از حس گرها برای دریافت سیگنال هایی که تشکیل دهنده تصویر یک شی هستند که توسط کامپیوتر و یا سایر وسایل پردازش سیگنال برای تفسیر و تحلیل سیگنال‌های دریافت شده از قطعه مورد استفاده قرار می گیرد.

Machine vision به عنوان یک ابزار مهندسی در ابزارهای دیجیتال و در شبکه‌های کامپیوتری، برای کنترل ابزارهای صنعتی دیگر از قبیل کنترل بازوهای روبات و یا خارج کردن تجهیزات معیوب به کار می رود. در حقیقت Machine vision شاخه ای از علم مهندسی است که به رشته‌های علوم کامپیوتری (Computer science) و علم نورشناسی و مهندسی مکانیک و اتوماسیون صنعتی ارتباط دارد. یکی از مهمترین پر استفاده‌ترین کاربردهای آن در بازبینی و بررسی کالاهای صنعتی از جمله نیمه هادیها، اتومبیل ها، مواد خوراکی و دارو می باشد.

همانند نیروی انسانی که با چشم غیر مسلح در خط تولید کالاها را برای تعیین کیفیت و نوع ساخت آنها بازبینی می کنند، Machine vision از دوربین‌های دیجیتال و دوربین‌های هوشمند و نرم‌افزارهای image processing (پردازش تصویر) برای این کار استفاده می کند. دستگاههای مربوطه (Machine vision) برای انجام دادن وظایفی خاص از جمله شمردن اشیاء در بالابرها، خواندن شماره سریالها (Serial numbers)، جستجوی سطح‌های معیوب به کار می روند.

در حال حاضر صنعت استفاده زیادی از سیستم ماشین بینایی برای بازبینی تصویری اشیاء (Visual inspection) که نیاز به سرعت بالا و دقت بالا و کار 24 ساعته و تکرار محابات بالا دارد، وجود دارد. اگرچه انسان عملکرد بهتر و قابلیت تطبیق دهی بیبشتری برای خطاهای تازه در زمان کوتاه دارد ولی با توجه به ویژگی‌های ذکر شده این دستگاهها به مرور جای نیروی انسانی را که به دلیل انحراف و شرایط بد دارای خطا می باشند، در صنعت پر می کند. کامپیوترها به همان صورتی که انسان می بیند نمی توانند ببینند.

دوربین‌ها همانند سیستم بینایی انسان نیستند و در حالی که انسان می تواند بر استنباط و فرضیات اتکا کند، تجهیزات کامپیوتری باید به وسیله آزمودن و تجزیه و تحلیل کردن جداگانه پیکسل‌ها و تلاش کردن برای انجام نتیجه گیری با توجه به پشتوانه اطلاعاتی و روش هایی مانند شناسایی الگو مشاهده کنند. علی رغم اینکه بعضی الگوریتم‌های machine vision برای تقلید کردن از سیستم بینایی انسان توسعه یافته اند، تعداد معدودی روش برای تحلیل و شناسایی ویژگیهای مرتبط تصاویر به صورت مؤثر و ثابت توسعه یافته اند.

سیستم‌های Machine vision و computer vision قادر هستند به صورت ثابت تصاویر را تجزیه و تحلیل کنند، ولی image processing بر پایهٔ کامپیوتر به صورت کلی برای انجام کارهای تکراری طراحی می شوند و علی رغم پیشرفت‌های صورت گرفته در این زمینه، هیچ سیستم machine vision و computer vision قادر نیست با برخی از ویژگی‌های سیستم بینایی انسان در قالب درک تصویر، تلرانس به تغییرات نور، تضعیف قدرت تصویر و تغییرات اجزا و… تطبیق پیدا کند.
منبع

اجزای یک سیستم ماشین بینایی :

اگرچه “Machine vision” بیشتر به عنوان یک پروسهٔ به کار بستنٍ “Machine vision” در کاربردهای صنعتی شناخته شده است، برای لیست کردن اجزای سخت‌افزاری و نرم‌افزاری به کار برده شده نیز مفید می باشد. معمولاً یک Machine vision از اجزای زیر ساخته می شود :

1. یک و یا چند دوربین دیجیتال یا آنالوگ ( سیاه-سفید یا رنگی ) با اپتیک مناسب برای گرفتن عکس.
2. واسطه ای که عکس‌ها را برای پردازش آماده می سازد. برای دوربین‌های آنالوگ این واسطه شامل یک دیجیتال کننده عکس است. هنگامی که این واسطه یک سخت‌افزارٍ جدا باشد، به آن Frame grabber ( کارتی که برای دریافت سیگنال تصویری و فرستادن آن به کامپیوتر استفاده می شود)می گویند.
3. یک پردازشگر ( گاهی یک PC یا پردازنده تعبیه شده ( Embedded Processor ) مانند DSP
4. نرم‌افزار Machine vision : این نرم‌افزار امکاناتی برای توسعه یک برنامه نرم‌افزاری که برای کاربردی مشخص است را فراهم می کند.
5. سخت‌افزار ورودی / خروجی ( مثلا I/O دیجیتال ) یا حلقه‌های ارتباطی ( مثلا ارتباط شبکه ای یا RS-232 ) برای گزارش نتایج.
6. یک دوربین هوشمند : یک وسیله ساده که همه موارد فوق را داراست.
7. لنزهایی که بتواند به مقدار مطلوبی روی سنسور تصویر زوم کند.
8. منابع نوری مناسب و گاهی خیلی مخصوص ( مثلا چراغهای LED، فلورسنت، لامپهای هالوژن و . . . )
9. یک برنامهٔ مشخص که بتواند تصاویر را پردازش کرده و مشخصه‌های مربوط و مناسب را شناسایی کند.
10. یک سنسور همزمان ساز برای شناسایی اجزا ( گاهی یک سنسور نوری و یا یک سنسور مغناطیسی ) : این سنسور برای راه اندازی سیستمٍ استخراج و پردازش تصویر می باشد.

سنسور همزمان ساز تعیین می‌کند که چه زمانی یک بخش ( که معمولاً روی یک حمل کننده حرکت می کند) در موقعیتی قرار گرفته است که باید مورد بررسی واقع شود. این سنسور هنگامیکه از زیر دوربین می گذرد و یک پالس نوری برای ثابت نگهداشتن تصویر ایجاد می‌کند، دوربین را برای گرفتن عکس فعال می کند.

نوری که برای روشن کردن آن بخش به کار می رود در واقع برای آن است که مشخصه‌های مطلوب را برجسته و مشخصات نامطلوب ( مثل سایه‌ها و یا انعکاس ها) را به حداقل برساند. معمولاً پنل‌های LED با اندازه و طراحی مناسب برای این هدف مورد استفاده قرار می گیرند.

تصویر دوربین یا توسط یک frame grabber و یا توسط یک حافظه کامپیوتری (که در آن از frame grabber استفاده نشده است) گرفته می شود. frame grabber یک وسیله دیجیتال کننده است ( یا در داخل دوربین هوشمند و یا بطور جداگانه) که خروجی دوربین را به فرمت دیجیتال تبدیل کرده ( معمولاً این فرمت از یک آرایه دو بعدی از اعداد تشکیل شده که هر عدد متناظر شدت روشنایی نقطه متناظر در آن تصویر می باشد. به این نقاط پیکسل می گویند.) و سپس تصویر را به منظور پردازش توسط نرم‌افزارٍ Machine vision در حافظه کامپیوتر ذخیره می کند.

به طور معمول نرم‌افزار، اقدامات متفاوتی را برای پردازش تصویر انجام می دهد. گاهی در ابتدا تصویر برای کاهش نویز و یا تبدیل سایه‌های خاکستری به ترکیب ساده ای از رنگهای سیاه و سفید دستکاری می‌شود ( Binarization ). در قدم بعدی نرم‌افزار عمل شمردن، اندازه گیری و شناسایی اجسام، ابعاد، کاستی‌ها و مشخصات دیگر تصویر را انجام می دهد.

در نهایت با توجه به ضوابط و معیارهای برنامه ریزی شده ممکن است بخشی را بپذیرد و یا رد کند. اگر یک بخش رد شد، نرم‌افزار به یک دستگاه مکانیکی فرمان می دهد تا آن بخش را خارج کند و همچنین سیستم خط تولید را قطع کرده و به کارگر هشدار می دهد تا مشکلی که باعث ایجاد خطا شده را رفع نماید. اگرچه اکثر Machine vision‌ها بر مبنای دوربین‌های سیاه–سفید بنا نهاده شده اند، استفاده از دوربین‌های رنگی در حال رایج شدن است.

همچنین امروزه شاهد شیوع فراوان استفاده از تجهیزات دوربین‌های دیجیتال به جای یک دوربین و یک frame grabber جداگانه در Machine vision هستیم. استفاده از یک دوربین دیجیتال به منظور برقراری ارتباط مستقیم، باعث صرفه جویی در هزینه و نیز سادگی سیستم خواهد شد. دوربین‌های هوشمند که در داخل آنها embedded processor‌ها تعبیه شده اند، در حال تسخیر سهم بالایی از بازار Machine vision‌ها هستند.

استفاده از یک embedded processor ( و یا یک پردازنده بهینه ) نیاز ما به frame grabber و یک کامپیوتر خارجی را از بین می برد. به همین خاطر این پردازنده‌ها باعث کاهش هزینه، کاهش پیچیدگی سیستم و همچنین اختصاص توان پردازشی مشخص به هر دوربین می شود. دوربین‌های هوشمند معمولاً ارزان تر از سیستمهای شامل یک دوربین و یک برد و یک کامپیوتر خارجی هستند. همچنین توان بالای embedded processor و DSP‌ها منجر به بالا رفتن عملکرد و توانایی آنها نسبت به سیستمهای مرسوم ( که بر مبنای PC هستند ) شده است.
منبع

روش‌های پردازش :

شمارش پیکسل :

شمردن تعداد پیکسل‌های روشن و تاریک.

تعیین آستانه :

تبدیل یک عکس با قسمت‌های خاکستری به یک عکس سیاه و سفید به این طریق که با قرار دادن آستانه ای پیکسل‌های روشن تر از آن را سفید و پیکسل‌های تیره تر از آن را سیاه در نظر می گیریم.

بخش بندی کردن (Segmentation) :

تبدیل تصویر ورودی به بخش‌های مختلف برای موقعیت یابی و شمارش پیکسل ها.

تشخیص و شناسایی لکه‌ها و دستکاری :

بررسی یک عکس برای یافتن گسسته از بین تمامی پیکسل ها.(به عنوان مثال یک حفره سیاه رنگ در درون یک جسم خاکستری) این لکه‌ها به عنوان نشان اختصاصی عکس خواهند بود.

تشخیص و شناسایی توسط اجزاء موجود :

استخراج اجزاءی خاص از یک تصویر ورودی مثلا عکس.

تشخیص وشناسایی الگو به طور مقاوم در برابر تغییرات :

به این معنا که موقعیت جسمی که ممکن است چرخانده شود یا اندازه اش تغییر کند یا قسمتی از این جسم توسط جسم دیگر پوشانده شود، را به طور دقیق شناسایی کند.

خواندن بارکد :

شناسایی و تعیین کدهای یک بعدی (1D) و دو بعدی (2D) اسکن شده توسط ماشین‌ها طراحی شده است.

تشخیص و شناسایی کاراکتر نوری :

خواندن خودکار یک متن (مثال : یک رشته اعداد پشت سر هم).

اندازه گیری :

اندازه گیری ابعاد یک جسم (بر حسب میلی متر یا اینچ).

تشخیص و شناسایی لبه ها :

پیدا کردن لبه‌های یک جسم در یک تصویر.

تشخیص و شناسایی از طریق تطبیق الگو :

پیدا کردن، مطابقت دادن و شمارش اشکال خاص در یک تصویر.

در اکثرموارد یک سیستم Machine vision به منظور بررسی کامل یک تصویر، از زنجیره مرکبی از این تکنیکهای پردازش استفاده می کند. به عنوان مثال می توان به سیستمی اشاره کرد که بارکد را می خواند و هم سطح جسم را برای خراش احتمالی مورد بررسی قرار می دهد و هم ممکن است طول و عرض آن وسیله را اندازه گیری کند.
منبع

کاربردهای ماشین بینایی :

دستگاهای ماشین بینایی دارای کاربردهای متنوعی هستند که از آن جمله به طور خلاصه می توان به موارد زیر اشاره نمود :

1. تولید صنعتی در مقیاس بزرگ.
2. ساخت اجزایی که نیاز به زمان تولید مشخصی دارند.
3. سیستمهای ایمنی موجود در محیط‌های صنعتی.
4. بررسی مواد اولیه تولید ( مثلا کنترل کیفیت و بررسی وقوع خطا )
5. کنترل موجودی انبار و سیستمهای مدیریتی ( شمارش، بارکد خواندن و ذخیره اطلاعات در سیستمهای دیجیتال )
6. کنترل رباتهای تعقیب خطی که برای حمل بار در کارخانه‌های صنعتی استفاده می شوند.
7. کنترل کیفیت و بهبود محصولات غذایی.
8. ماشینی کردن اجزای کوچک صنعتی.
سیستم‌های ماشین بینایی به طور گسترده در صنعت تولید نیمه هادی ها کاربرد دارند. به راستی بدون وجود این سیستم‌ها تولید قطعات کامپیوتری کاهش می یابد. این دستگاهها برای بازبینی دقیق ویفرهای سیلیکونی و بردازش گرها به کار می روند. در صنعت خودروسازی، Machine vision برای هدایت روبات‌های صنعتی، سنجیدن مناسب بودن کالاهای مشخص شده برای اهدافی خاص و بازبینی سطح‌های رنگ شده ماشین جهت یافتن عیب. اگرچه تکنیک‌های مربوط به سیستمهای ماشین بینایی برای طیف‌های مرئی از اشیاء گسترش یافته اند ولی ممکن است مشابه با روش‌ها برای طیف‌های نامرئی نور مانند اشعه مادون قرمز یا اشعه به کار برده شوند.

زمینه‌های مربوط به ماشین بینایی :

ماشین بینایی به مهندسی سیستمهای تصویر در صنعت و تولید و همچنین به گستره وسیعی از علوم کامپیوتر شامل computer vision، کنترل تجهیزات، شبکه‌های کامپیوتری، مدارهای واسط و فراگیری ماشین مربوط می شود. لازم به ذکر است که دو مفهوم Machine vision و Computer vision نباید با یکدیگر اشتباه گرفته شوند. Computer vision مفهوم گسترده تری در حل مسائل تصویری دارد درحالیکه Machine vision یک روش مهندسی است که عموما در مسائل مهندسی کاربرد دارد.
منبع

كاربردهاي ماشين‌ بينايي در صنايع مختلف

ورق‌هاي فولاد، آلومينيوم، مس و …
ورق پليمري، كامپوزيت، كارتن پلاست و …
ورق‌هاي سلولوزي(كاغذ، مقوا، كارتن)
لوله و پروفيل فلزي
لوله پليمري و كابل
منسوجات (پارچه، موكت، فرش و بافته‌هاي صنعتي)
كاشي، سراميك و كفپوش‌هاي ديگر
مديريت و كنترل هوشمند ترافيك
صنايع هوافضا
بسته‌بندي و چاپ
صنايع خودرو
داروسازي و پزشكي
صنايع الكترونيك
صنايع غذايي

……………………..

صنايع فولاد، آلومينيوم، مس و …
• بازرسي و كنترل كيفيت سطح
• اندازه‌گيري عرض
• مانيتورينگ، آرشيو و بازبيني تصاوير محصول
• تهيه نقشه عيوب
• درجه‌بندي محصول

………………………………….

ورق پليمري، كامپوزيت، كارتن پلاست و …
• بازرسي و كنترل كيفيت سطح
• مانيتورينگ، آْرشيو و بازبيني تصاوير محصول
• تهيه نقشه عيوب
• درجه‌بندي محصول

……………………………….

ورق‌هاي سلولوزي(كاغذ، مقوا، كارتن)
• بازرسي و كنترل كيفيت سطح
• مانيتورينگ، آْرشيو و بازبيني تصاوير محصول
• تهيه نقشه عيوب
• درجه‌بندي محصول

……………………………….

لوله و پروفيل فلزي
• بازرسي و كنترل كيفيت سطح
• اندازه‌گيري ابعاد
• تهيه نقشه عيوب
• درجه‌بندي محصول

…………………………

لوله پليمري و كابل
• بازرسي و كنترل كيفيت سطح
• اندزه‌گيري قطر
• تهيه نقشه عيوب
• درجه‌بندي محصول

……………………………

منسوجات (پارچه، موكت، فرش و بافته‌هاي صنعتي)
• بازرسي الياف
• بازرسي نخ
• بازرسي بافت پارچه
• بازرسي چاپ
• تهيه نقشه عيوب

……………………………..

كاشي، سراميك و كفپوش‌هاي ديگر
• بازرسي سطح
• كنترل طرح چاپ
• کنترل سطح رنگ (Shade)
• درجه‌بندي
منبع

مديريت و كنترل هوشمند ترافيك
• آمار و اطلاعات ترافيكي
• كنترل هوشمند تقاطع
• كنترل ترافيك تونل‌ها و پل‌ها
• تشخيص سانحه
• ثبت تخلف سرعت

……………………………

صنايع هوافضا
• آشكارسازي اپتيكي
• هدايت و كنترل هوشمند
• رديابي اهداف متحرك
• نقشه‌برداري و پردازش تصاوير هوايي

…………………………..

بسته‌بندي و چاپ
• بازرسي چاپ
• بازرسي برچسب، باركد و تاريخ مصرف
• بازرسي بطري و ظرف محصول
• كنترل پربودن جعبه

………………………….

صنايع خودرو
• كنترل رباتهاي خط توليد
• كنترل ابعادي قطعات
• بازرسي سطح قطعات
• بازرسي رنگ خودرو
• بازرسي مونتاژ خودرو

………………………….

داروسازي و پزشكي
• كنترل بسته‌بندي انواع دارو
• بازرسي برچسب، باركد و تاريخ
• آشكارسازي و تشخيص تومورها
• پردازش تصاوير پزشكي(آنژيوگرافي، ماموگرافي و …)

…………………………….

صنايع الكترونيك
• بازرسي PCB
• بازرسي قطعات مونتاژشده
• بازرسي چاپ بورد
• بازرسي برچسب و باركد

……………………………..

صنايع غذايي
• بازرسي بطري و ظرف محصول
• درجه‌بندي ميوه‌ها، غلات، حبوبات و …
• بازرسي برچسب و باركد و تاريخ مصرف
• كنترل پربودن جعبه
منبع

/0 دیدگاه /توسط

استاندارد Onvif در دوربین ها چیست؟

استاندارد Onvif چیست؟

استاندارد Onvif یا (فروم واسط تصویری بر اساس شبکه باز) یک استاندارد باز است، که به دوربین مدار بسته و دیگر دستگاه های شبکه IP امکان می دهد تا از طریق یک استاندارد پلت فرم باز یکپارچه، کنترل و مدیریت شوند.

هدف از ایجاد این استاندارد ، رسیدن به قابلیت کار کردن بین دوربین های IP و دیگر دستگاه های شبکه است صرف نظر از اینکه چه سازنده ویا تولید کننده آنها را تولید کرده باشد. اساس کار Onvif ، استاندارد نمودن کاربر و واسط شبکه بین دستگاه های شبکه ویدئویی است که یک چارچوب ارتباطی را بر اساس IETF و استانداردهای خدمات وب مربوطه از جمله ملزومات پیکربندی IP و امنیتی تعریف می کند.

مزیت اصلی  این استاندارد، آزادی عمل برای انتخاب سخت افزار از هر سازنده است که با این استاندارد کار می کند. با این استاندارد، دیگر کاربر به یک راه حل و تکنولوژی اختصاصی و منحصر به فرد وابسته نیست. پلت فرم Onvif اکثر مزایایی که دوربین هایIP ارائه می دهند را با خود به همراه دارد و همانطور که دستگاه های Onvif گسترش یافته و به عنوان یک جریان اصلی شناخته شدند ، تامین کنندگان نرم افزارها، وقت کم تری را صرف ادغام برنامه های راه اندازی اختصاصی می کنند و درمقابل قابلیت های جدید را توسعه می دهند.

معایب Onvif

Onvif استاندارد جدیدی می باشد که علاوه بر مزایای خود دارای معایبی نیز است. دو فاکتور مهم در انتخاب دستگاه هایی که با این استاندارد کار می کنند وجود دارد:

  • کیفیت و بهره وری اجرای پروتکل Onvif
  • رعایت کردن قوانینی در طراحی نرم افزار برای ارتباط دهی هرچه بهتر میان دستگاه ها با پروتکل Onvif

ممکن است هنگامی که از نرم افزار استفاده می کنید برخی از ویژگی ها و ارتقاسازی های دوربین IP موجود نباشد. برای استفاده بهینه از این ویژگی ها ممکن است نیاز باشد تا از نرم افزار اختصاصی خود سازندگان استفاده نمایید یا نرم افزاری را انتخاب کنید که این ارتقا سازی را پشتیبانی می کند.

ارتقا سازی انتقالی

ارتقا سازی در یک سیستم بر پایه Onvif می تواند در مراحل مختلف انجام شود. دوربین های آنالوگ می توانند با سیستم های نظارت تصویری Onvif با استفاده از یک رمزگشای مطابق با Onvif ادغام شوند ، یا اینکه شما می توانید دوربین های آنالوگ را با دوربین های مطابق با Onvif که خروجی های آنالوگ دارند جابه جا نمائید، سپس در مرحله بعد می توانید دی وی آر را با یک NVR جابه جا نمائید. اضافه کردن یک دوربین Onvif  به مثابه اضافه کردن یک کامپیوتر جدید محسوب می شود ، تنها نیاز دارید که آن را به یک پورت LAN وصل نمایید.

/1 دیدگاه/توسط

هوش مصنوعی (هوش ماشینی) چیست؟

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی یا هوش ماشینی را باید عرصهٔ پهناور تلاقی و ملاقات بسیاری از دانش‌ها، علوم، و فنون قدیم و جدید دانست. ریشه‌ها و ایده‌های اصلی آن را باید در فلسفه، زبان‌شناسی، ریاضیات، روان‌شناسی، نورولوژی، و فیزیولوژی نشان گرفت و شاخه‌ها، فروع، و کاربردهای گوناگون و فراوان آن را در علوم رایانه، علوم مهندسی، علوم زیست‌شناسی و پزشکی، علوم ارتباطات و زمینه‌های بسیار دیگر.

هوش مصنوعی به هوشی که یک ماشین از خود نشان می‌دهد و یا به دانشی در کامپیوتر که سعی در ایجاد آن دارد گفته می‌شود. بیشتر نوشته‌ها و مقاله‌های مربوط به هوش مصنوعی آن را «دانش شناخت و طراحی عامل‌های هوشمند» تعریف کرده‌اند. یک عامل هوشمند سیستمی است که با شناخت محیط اطراف خود، شانس موفقیت خود را بالا می‌برد.[۲] جان مکارتی که واژه هوش مصنوعی را در سال ۱۹۵۶ استفاده نمود، آن را «دانش و مهندسی ساخت ماشین‌های هوشمند» تعریف کرده‌است. تحقیقات و جستجوهایی انجام شده برای رسیدن به ساخت چنین ماشین‌هایی مرتبط با بسیاری از رشته‌های علمی دیگر می‌باشد، مانند علوم رایانه، روان‌شناسی، فلسفه، عصب شناسی، علوم ادراکی، تئوری کنترل، احتمالات، بهینه سازی و منطق.

پیش از بوجود آمدن علوم الکترونیک، هوش مصنوعی توسط فلاسفه و ریاضی‌دانانی نظیر بول که اقدام به ارائه قوانین و نظریه‌هایی در باب منطق نمودند، مطرح شده بود. با اختراع رایانه‌های الکترونیکی در سال ۱۹۴۳، هوش مصنوعی دانشمندان را به چالشی بزرگ فراخواند. در بادى امر، چنین به‌نظر می‌رسید که این فناوری در نهایت قادر به شبیه‌سازی رفتارهای هوشمندانه خواهد بود.

با وجود مخالفت گروهی از متفکرین با هوش مصنوعی که با دیده تردید به کارآمدی آن می‌نگریستند تنها پس از چهار دهه، شاهد تولد ماشینهای شطرنج باز و دیگر سامانه های هوشمند در صنایع گوناگون هستیم.

نام هوش مصنوعی در سال ۱۹۶۵ میلادی به عنوان یک دانش جدید ابداع گردید. البته فعالیت درزمینه این علم از سال ۱۹۶۰ میلادی شروع شده‌بود.

بیشتر کارهای پژوهشی اولیه در هوش مصنوعی بر روی انجام ماشینی بازی‌ها و نیز اثبات قضیه‌هایریاضی با کمک رایانه‌ها بود. در آغاز چنین به نظر می‌آمد که رایانه‌ها قادر خواهند بود چنین اموری را تنها با بهره گرفتن از تعداد بسیار زیادی کشف و جستجو برای مسیرهای حل مسئله و سپس انتخاب بهترین آن‌ها به انجام رسانند.
منبع

این اصطلاح (هوش مصنوعی) برای اولین بار توسط جان مکارتی (John Mccorthy) که از آن به‌عنوان پدر «علم و دانش تولید ماشینهای هوشمند» یاد می‌شود استفاده شد.آقای جان مکارتی مخترع یکی از زبانهای برنامه نویسی هوش مصنوعی به نام (lisp) نیز هستند. با این عنوان می‌توان به هویت هوشمند یک ابزار مصنوعی اشاره کرد. (ساختهٔ دست بشر، غیر طبیعی، مصنوعی)

حال آنکه AI به عنوان یک اصطلاح عمومی پذیرفته شده که شامل محاسبات هوشمندانه و ترکیبی (مرکب از مواد مصنوعی) می‌باشد.

از اصطلاح strong and weak AI می‌توان تا حدودی برای معرفی رده‌بندی سیستم‌ها استفاده کرد. AI‌ها در رشته‌های مشترکی چون علم کامپیوتر، روانشناسی و فلسفه مورد مطالعه قرار می‌گیرند، که مطابق آن باعث ایجاد یک رفتار هوشمندانه، یادگیری و سازش می‌شود و معمولاً نوع پیشرفتهٔ آن در ماشینها و کامپیوترها استفاده می‌شود.

آزمون تورینگ

آزمون تورینگ آزمونی است که توسط آلن تورینگ در سال ۱۹۵۰ در نوشته‌ای به نام «محاسبات ماشینی و هوشمندی» مطرح شد. در اين آزمون شرايطي فراهم مي شود كه شخصي با ماشين تعامل برقرار كند و پرسش هاي كافي براي بررسي هوشمندي او بپرسد. چنانچه در پايان آزمايش نتواند تعيين كند كه با انسان در تعامل بوده است يا با ماشين، تست تورينگ با موفقيت انجام شده است. تا كنون هيچ ماشيني از اين آزمون با موفقيت بيرون نيامده است. کوشش این آزمون برای تشخیص درستی هوشمندی یک سیستم است که سعی در شبیه سازی انسان دارد.
منبع

تعریف و طبیعت هوش مصنوعی

هنوز تعریف دقیقی که مورد قبول همهٔ دانشمندان این علم باشد برای هوش مصنوعی ارائه نشده‌است، و این امر، به هیچ وجه مایهٔ تعجّب نیست. چرا که مقولهٔ مادر و اساسی‌تر از آن، یعنی خود هوش هم هنوز بطور همه‌جانبه و فراگیر تن به تعریف نداده‌است. در واقع، می‌توان نسل‌هایی از دانشمندان را سراغ گرفت که تمام دوران زندگی خود را صرف مطالعه و تلاش در راه یافتن جوابی به این سؤال عمده نموده‌اند که: هوش چیست؟

اما اکثر تعریف‌هایی که در این زمینه ارایه شده‌اند بر پایه یکی از ۴ باور زیر قرار می‌گیرند:

1. سیستم‌هایی که به طور منطقی فکر می‌کنند
2. سیستم‌هایی که به طور منطقی عمل می‌کنند
3. سیستم‌هایی که مانند انسان فکر می‌کنند
4. سیستم‌هایی که مانند انسان عمل می‌کنند

شاید بتوان هوش مصنوعی را این گونه توصیف کرد: «هوش مصنوعی عبارت است از مطالعه این که چگونه کامپیوترها را می‌توان وادار به کارهایی کرد که در حال حاضر انسان‌ها آنها را بهتر انجام می‌دهند».

محققین هوش مصنوعی علاقه‌مند به تولید ماشینی هستند که دستورات مورد نیاز را به صورت هوشمندانه انجام دهد. به عنوان مثال قابلیت کنترل، برنامه‌ریزی و زمان‌بندی، توانایی تشخیص جواب به سوال مصرف کننده، دست نویس‌ها، زبان شناسی، سخنرانی و شناسایی چهره را داشته باشد. مطالعه بر روی یک AI دارد به یک رشتهٔ مهندسی تبدیل می‌شود که کانون مشروط است بر حل مشکلات زندگی واقعی، علم معدن کاری، نرم افزارهای کاربردی، استراتژی بازیها مثل بازی شطرنج و بازیهای ویدئویی یکی از بزرگ‌ترین مشکلات (سختی‌ها) با AIها، قوهٔ درک آنها است.

تاحدی دستگاه‌های تولیدشده می‌توانند شگفت‌انگیز باشند، اما کارشناسان هوش مصنوعی ادعا می‌کنند که ماشینهای هوشمند ساخته‌شده دارای درک واقعی و حقیقی نیستند.

–مشاهده رفتاري هوشمندانه و صحيح از يك سيستم را نمي توان دليلي كافي بر هوشمندي آن سيستم تصوركرد بلكه بايستي به ساختار داخلي و مكانيزم انتخاب راه توسط سيستم توجه شود كه آيا مبتني بر آگاهي خود سيستم است يا نه و اين آگاهي زماني ميسر خواهد بود كه سيستم خود قابليت تحليل اطلاعات در يافتي از محيط را داشته باشد و بتواند رابطه هاي معني داري بين علت و معلول ما بين اتفاقات محيطي ايجاد كند و در واقع قادر به ايجاد مدلي هر چند غير دقيق بر پايه مشاهدات خود از محيط باشد سپس سيستم ايده ارزشمندي از نظرگاه خود توليد بكند و بعنوان خواسته و هدفي سعي در پياده سازي آن بكند يعني در پي پيدا كردن و اتصال ابزارهاي مناسبي به آن هدف باشد تا بتواند آلگوريتم عملياتي براي برآورد آن خواسته توليد نمايد.
منبع

فلسفهٔ هوش مصنوعی

بطور کلی ماهیت وجودی هوش به مفهوم جمع آوری اطلاعات، استقرا و تحلیل تجربیات به منظور رسیدن به دانش و یا ارایه تصمیم می‌باشد. در واقع هوش به مفهوم به کارگیری تجربه به منظور حل مسائل دریافت شده تلقی می‌شود. هوش مصنوعی علم و مهندسی ایجاد ماشینهایی با هوش با به کارگیری از کامپیوتر و الگوگیری از درک هوش انسانی و یا حیوانی و نهایتاً دستیابی به مکانیزم هوش مصنوعی در سطح هوش انسانی می‌باشد.

در مقایسه هوش مصنوعی با هوش انسانی می‌توان گفت که انسان قادر به مشاهده و تجزیه و تحلیل مسایل در جهت قضاوت و اخذ تصمیم می‌باشد در حالی که هوش مصنوعی مبتنی بر قوانین و رویه‌هایی از قبل تعبیه شده بر روی کامپیوتر می‌باشد. در نتیجه علی رغم وجود کامپیوترهای بسیار کارا و قوی در عصر حاضر ما هنوز قادر به پیاده کردن هوشی نزدیک به هوش انسان در ایجاد هوشهای مصنوعی نبوده‌ایم.

بطور کلّی، هوش مصنوعی را می‌توان از زوایای متفاوتی مورد بررسی و مطالعه قرار داد. مابین هوش مصنوعی به عنوان یک هدف، هوش مصنوعی به عنوان یک رشته تحصیلی دانشگاهی، و یا هوش مصنوعی به عنوان مجموعهٔ فنون و راه کارهایی که توسط مراکز علمی مختلف و صنایع گوناگون تنظیم و توسعه یافته‌است باید تفاوت قائل بود.
منبع

اتاق چینی

اتاق چینی بحثی است که توسط «جان سیرل» در ۱۹۸۰ مطرح شد در این راستا که یک ماشین سمبل گرا هرگز نمی‌تواند دارای ویژگی‌هایی مانند «مغز» و یا «فهمیدن» باشد، صرف نظر از اینکه چقدر از خود هوشمندی نشان دهد.
منبع

مدیریت پیچیدگی

ایجاد و ابداع فنون و تکنیک‌های لازم برای مدیریّت پیچیدگی را باید به عنوان هستهٔ بنیادین تلاش‌های علمی و پژوهشی گذشته، حال، و آینده، در تمامی زمینه‌های علوم رایانه، و به ویژه، در هوش مصنوعی معرّفی کرد. شیوه‌ها و تکنیک‌های هوش مصنوعی، در واقع، برای حلّ آن دسته از مسائل به وجود آمده‌است که به طور سهل و آسان توسط برنامه‌نویسی تابعی (Functional programming)، یا شیوه‌های ریاضی قابل حلّ نبوده‌اند.

در بسیاری از موارد، با پوشانیدن و پنهان ساختن جزئیّات فاقد اهمّیّت است که بر پیچیدگی فائق می‌آییم و می‌توانیم بر روی بخش‌هایی از مسئله متمرکز شویم که مهم‌تر است. تلاش اصلی در واقع، ایجاد و دستیابی به لایه‌ها و ترازهای بالاتر از هوشمندی تجرید را نشانه می‌رود، تا آنجا که، سرانجام برنامه‌های کامپوتری درست در همان سطحی کار خواهند کرد که خود انسان‌ها رسیده‌اند.

به یاری پژوهش‌های گسترده دانشمندان علوم مرتبط، هوش مصنوعی تاکنون راه بسیاری پیموده‌است. در این راستا، تحقیقاتی که بر روی توانایی آموختن زبانها انجام گرفت و همچنین درک عمیق از احساسات، دانشمندان را در پیشبرد این دانش کمک زیادی کرده‌است. یکی از اهداف متخصصین، تولید ماشینهایی است که دارای احساسات بوده و دست کم نسبت به وجود خود و احساسات خود آگاه باشند. این ماشین باید توانایی تعمیم تجربیات قدیمی خود در شرایط مشابه جدید را داشته و به این ترتیب اقدام به گسترش دامنه دانش و تجربیاتش کند.

برای نمونه روباتیی هوشمند که بتواند اعضای بدن خود را به حرکت درآورد، این روبات نسبت به این حرکت خود آگاه بوده و با آزمون و خطا، دامنه حرکت خود را گسترش می‌دهد و با هر حرکت موفقیت آمیز یا اشتباه، دامنه تجربیات خود را وسعت بخشیده و سر انجام راه رفته و یا حتی می‌دود و یا به روشی برای جابجا شدن دست می‌یابد، که سازندگانش برای او متصور نبوده‌اند.

هر چند نمونه بالا ممکن است کمی آرمانی به نگر برسد، ولی به هیچ عنوان دور از دسترس نمی‌باشد. دانشمندان, عموماً برای تولید چنین ماشینهایی، از وجود مدلهای زنده‌ای که در طبیعت وجود، به ویژه آدمی نیز سود برده‌اند.

هوش مصنوعی اکنون در خدمت توسعه علوم رایانه نیز می‌باشد. زبانهای برنامه نویسی پیشرفته، که توسعه ابزارهای هوشمند را ممکن ساخته اند، پایگاه‌های داده‌ای پیشرفته، موتورهای جستجو، و بسیاری نرم‌افزارها و ماشینها از نتایج پژوهش‌هایی در راستای هوش مصنوعی بوده‌اند.
منبع

تکنیک‌ها وزبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی

عملکرد اولیه برنامه نویسی هوش مصنوعی ایجاد ساختار کنترلی مورد لزوم برای محاسبه سمبولیک است زبانهای برنامه نویسی LISP,PROLOG علاوه بر اینکه از مهمترین زبانهای مورد استفاده در هوش مصنوعی هستند خصوصیات نحوی ومعنایی انها باعث شده که انها شیوه‌ها و راه حل‌های قوی برای حل مسئله ارایه کنند. تاثیر قابل توجه این زبانها بر روی توسعه AI از جمله توانایی‌های انها بعنوان «ابزارهای فکرکردن» می باشد. در حقیقت همانطور که هوش مصنوعی مراحل رشد خود را طی می‌کند زبانهای LISP ,PROLOG بیشتر مطرح می‌شوند این زبانها کار خود را در محدوده توسعه سیستم‌های AIدر صنعت ودانشگاه‌ها دنبال می‌کنند و طبیعتاً اطلاعات در مورد این زبانها بعنوان بخشی از مهارت هر برنامه نویس AIمی‌باشد. PROLOGیک زبان برنامه نویسی منطقی است. یک برنامه منطقی دارای یک سری ویژگیهای قانون ومنطق است.

در حقیقت خود این نام از برنامه نویسی PROدر LOGIC می‌آید. در این زبان یک مفسر برنامه را بر اساس یک منطق می‌نویسد.ایده استفاده توصیفی محاسبهٔ اولیه برای بیان خصوصیات حل مسئله یکی از محوریتهای مشارکت PROLOG می باشد که برای علم کامپیوتر بطور کلی و بطور اخص برای زبان برنامه نویسی هوشمند مورد استفاده قرار می‌گیرند. LISP اصولاً LISP یک زبان کامل است که دارای عملکردها و لیست‌های لازمه برای توصیف عملکردهای جدید، تشخیص تناسب و ارزیابی معانی می‌باشد. LISP به برنامه نویس قدرت کامل برای اتصال به ساختارهای اطلاعاتی را می‌دهد گر چه LISP یکی از قدیمی ترین ترین زبانهای محاسباتی است که هنوز فعال است ولی دقت کافی در برنامه نویسی وطراحی توسعه باعث شده که این یک زبان برنامه نویسی فعال باقی بماند. در حقیقت این مدل برنامه نویسی طوری موثر بوده‌است که تعدادی از دیگر زبانها براساس عملکرد برنامه نویسی آن بنا شده‌اند: مثل FP ،ML ،SCHEME یکی از مهمترین برنامه‌های مرتبط با LISP برنامه SCHEME می‌باشد که یک تفکر دوباره در باره زبان در آن وجود دارد که بوسیله توسعه AI وبرای آموزش واصول علم کامپیوتر مورد استفاده قرار می‌گیرد.
منبع

عامل‌های هوشمند

عامل‌ها (Agents) قادر به شناسایی الگوها، و تصمیم گیری بر اساس قوانین فکر کردن خود می‌باشند. قوانین و چگونگی فکر کردن هر عامل در راستای دستیابی به هدفش، تعریف می‌شود. این سیستم‌ها بر اساس قوانین خاص خود فکر کرده و کار خودرا به درستی انجام می‌دهند. پس عاقلانه رفتار می‌کنند، هر چند الزاما مانند انسان فکر نمی‌کنند.
منبع

سیستم‌های خبره

سیستم‌های خبره زمینه‌ای پرکاربرد در هوش مصنوعی و مهندسی دانش است که با توجّه به نیاز روز افزون جوامع بر اتخاذ راه حل‌ها و تصمیمات سریع در مواردی که دانش‌های پیچیده و چندگانهٔ انسانی مورد نیاز است، بر اهمیت نقش آنها افزوده هم می‌شود. سیستم‌های خبره به حل مسائلی می‌پردازند که به طور معمول نیازمند تخصّص‌های کاردانان و متخصّصان انسانی‌ست. به منظور توانایی بر حل مسائل در چنین سطحی (ترازی)، دسترسی هرچه بیشتر اینگونه سامانه‌ها به دانش موجود در آن زمینه خاص ضروری می‌باشد.
منبع

/0 دیدگاه /توسط

پردازش تصویر چیست؟ قسمت 2

تاریخچه پردازش تصویر چیست؟

در اوایل دهه ۶۰ متعلق به ناسا شروع به ارسال تصاویر تلویزیونی مبهمی از سطح ماه به زمین کرد. استخراج جزئیات تصویر برای یافتن محلی برای فرود سفینه آپولو نیازمند اعمال تصمیماتی روی تصاویر بود. این کار مهم به عهده لابراتوار  Jet Propulsion قرار داده شد. بدین ترتیب زمینه تخصصی پردازش تصاویر رقومی آغاز گردید و مثل تمام تکنولوژی های دیگر سریعاً استفاده های متعدد پیدا کرد.

از سال ۱۹۶۴ تاکنون، موضوع پردازش تصویر، رشد زیادی کرده است.

پردازش تصویر روشی برای تبدیل یک تصویر به صورت دیجیتال و انجام برخی از عملیات بر روی آن، به منظور دریافت یک تصویر بهبود یافته و یا برای استخراج برخی از اطلاعات مفید از آن است.

این کار درواقع  یک نوع تبدیل سیگنال است  که ورودی  آن تصویر است، مانند ( ویدئوها  و عکس ها ) و خروجی ها ممکن است تصویر یا ویژگی های مرتبط با آن تصویر باشند.
امروزه با پیشرفت و توسعه سریع تکنولوژی، پردازش تصویر  کاربرد بیشتری در جنبه های مختلف کسب و کار و علوم مهندسی و علوم کامپیوتر از خود به نمایش گذاشته است.

آموزش MATLAB - تاریخچه پردازش تصویر

 پردازش تصویر اساسا شامل سه مرحله زیر است:

۱) گرفتن تصویر با اسکنر های نوری یا با دوربین ها و حسگرهای دیجیتال.
۲) تجزیه و تحلیل و دستکاری تصویر ، شامل:  فشرده سازی داده ها ، ترمیم تصویر و استخراج اطلاعات خاص از تصویر توسط فرآیند پردازش تصویر.
۳) آخرین مرحله که در آن نتیجه خروجی می تواند تصویر یا گزارشی از اطلاعاتی که در مرحله تجزیه و تحلیل تصویر در مرحله قبل بدست آمد، باشد.

عملیات اصلی در پردازش تصویر :

  1. تبدیلات هندسی: همانند تغییر اندازه، چرخش و…
  2. رنگ: همانند تغییر روشنایی، وضوح و یا تغییر فضای رنگ
  3. ترکیب تصاویر: ترکیب دو یا چند تصویر
  4. فشرده سازی پرونده: کاهش حجم تصویر
  5. ناحیه بندی پرونده: تجزیهٔ تصویر به نواحی با معنی
  6. بهبود کیفیت پرونده: کاهش نویز، افزایش کنتراست، اصلاح گاما و …
  7. سنجش کیفیت تصویر
  8. ذخیره سازی اطلاعات در تصویر
  9. انطباق تصاویر

هدف از پردازش تصویر :

هدف از پردازش تصویر را می توان به ۴ گروه تقسیم کرد.

۱٫ تشدید تصویر و بهبود

۲٫ بازیابی تصویر

۳٫ اندازه گیری الگو

۴٫ تشخیص تصویر

 پردازش تصویر با نرم افزار MATLAB :

از جمله نرم افزار های قوی و توانمند در خصوص پردازش تصویر به نرم افزار متلب می توان اشاره کرد که دانستن دانش آن برای متخصصین گرایش های مختلف علوم مهندسی و پزشکی هر روز پررنگ تر می شود.

کاربردهای پردازش تصویر :

ابتدایی ترین کاربردهای پردازش تصاویر رقومی در دهه ۶۰ و۷۰ جنبه های نظامی و جاسوسی بود که باعث شد نیاز به تصاویر با کیفیت بالاتر بوجود آید. پس از آن مصارف دیگری برای تصاویر رقومی سطح زمین پیدا شد که کاربرد تصاویر چند طیفی (Multi Spectral)  در کشاورزی و جنگل داری از آن جمله است. همچنین با استفاده از تصاویر رقومی عملیاتهایی مثل کنکاش نفت در سرزمین های دور افتاده و یا ردیابی منابع آلودگی شهری از داخل دفتر کار متخصصین آنها انجام شد.

بزودی کاربردهای زمینی زیادتری برای پردازش تصاویر رقومی پیدا شد . از اواسط دهه ۷۰ تا اواسط دهه ۸۰ اختراع اسکنر ها ی CAT یا (Computerized Arial Topography )  و اسکنر های MRI یا (Magnetic Resonance Imagery ) پزشکی را متحول کردند. صنعت چاپ استفاده کننده بعدی بود. در اواخر دهه ۸۰ پردازش تصاویر رقومی وارد دنیای سرگرمی شد بطوریکه امروزه این نقش به امر عادی تبدیل شده است. بهمین ترتیب دنیای صنعت با روباتهایی که عملا می بینند یعنی در واقع با ظهور تکنولوژی Machine Vision  متحول شد و هنوز هم در حال تحول است.

هر ساله با سریعتر و ارزانتر شدن کامپیوتر ها و ایجاد امکان پخش تصاویر با استفاده از تکنولوژی ارتباطات، افراد بیشتری به این تصاویر دسترسی پیدا می کنند. کنفرانس های ویدئویی یک روش زنده برای انجام کسب و کار شده اند و کامپیوترها ی خانگی توانایی نمایش و مدیریت تصاویر را به خوبی پیدا کرده اند. خوشبختانه با بالاتر رفتن سرعت پردازش و فضای حافظه کامپیوترها دیگر از بابت امکانات پردازش تصاویر نگرانی ها کمتر شده است و روز به روز این روند رو به رشد ادامه پیدا می کند.

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 و بلیسترها

۶٫         بازرسی و دسته بندی

۷٫         درجه بندی و دسته بندی کاشی

۸٫         بازرسی و درجه بندی میوه

۹٫         بازرسی عیوب ورق های فلزی، پلیمری و …

۱۰٫       بازرسی لوله ها

۱۱٫       میکروسکوپ های دیجیتال

۱۲٫       اسکن سه بعدی

۱۳٫       بازرسی کمی بطری ها

۱۴٫       هدایت روبات ها

کاربرد پردازش تصویر در 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 تولید
  • کاهش ضایعات
  • اصلاح روند تولید
  • گسترش کنترل کیفیت

منبع

پردازش تصویر چیست؟

تعریف پردازش تصویر:

پردازش تصویر روشی برای تبدیل یک تصویر به صورت دیجیتال و انجام برخی از عملیات بر روی آن، به منظور دریافت یک تصویر بهبود یافته و یا برای استخراج برخی از اطلاعات مفید از آن است.

تاریخچه:

در اوايل دهه 60 سفينه فضايي رنجر 7 متعلق به ناسا شروع به ارسال تصاوير تلويزيوني مبهمي از سطح ماه به زمين کرد. استخراج جزئيات تصوير براي يافتن محلي براي فرود سفينه آپولو نيازمند اعمال تصميماتي روي تصاوير بود. اين کار مهم به عهده لابراتوار  Jet Propulsion قرار داده شد. بدين ترتيب زمينه تخصصي پردازش تصاوير رقومي آغاز گرديد و مثل تمام تکنولوژي های ديگر سريعاً استفاده هاي متعدد پيدا کرد.

از سال 1964 تاكنون، موضوع پردازش تصوير، رشد فراواني كرده است. علاوه بر برنامه تحقيقات فضايي، اكنون از فنون پردازش تصوير، در موارد متعددي استفاده مي شود. براي نمونه در پزشكي شيوه هاي رايانه اي Contrast تصوير را ارتقا مي دهند يا اين كه براي تعبير آسانتر تصاوير اشعه ايكس يا ساير تصاوير پزشكي، سطوح شدت روشنايي را با رنگ، نشانه گذاری می کنند. متخصصان جغرافيايي نيز از اين روش ها يا روش هاي مشابه براي مطالعه الگوهاي آلودگي هوا كه با تصوير برداري هوايي و ماهواره اي بدست آمده است، استفاده مي كنند. در باستان شناسی برای تصویربرداری سه بعدی از اجسام و فسیل ها مورد استفاده قرار می گیرد. در موزه های نيز روش هاي پردازش تصوير براي بازيابي عكس هاي مات شده اي كه تنها باقي مانده آثار هنري نادر هستند، مورد استفاده قرار مي گيرد. كاربردهاي موفق ديگري از پردازش تصوير را نيز مي توان در نجوم، زيست شناسي، پزشكي هسته ای، صنعت بيان كرد. پردازش تصویر در صنایع مختلف از جمله صنايع هوافضا،صنایع بسته‌بندي و چاپ، صنايع خودرو، داروسازي و پزشكي، صنايع الكترونيك، صنايع غذايي، صنایع فولاد، آلومينيوم، مس و …،صنایع سلولوزي(كاغذ، مقوا، كارتن)، صنایع لوله، پروفيل فلزي، لوله پليمري و كابل، صنایع منسوجات (پارچه، موكت، فرش و بافته‌هاي صنعتي)، صنایع كاشي، سراميك کاربردهای فراوانی دارد.

پردازش تصویر اساسا شامل سه مرحله زیر است.

    • گرفتن تصویر با اسکنر های نوری یا با دوربین ها و حسگرهای دیجیتال.
    •  تجزیه و تحلیل تصویر که شامل فشرده سازی اطلاعات، بهبود تصویر، تشخیص الگوها
  •  آخرین مرحله خروجی است که می تواند تصویر یا گزارش باشد که از نتیجه تجزیه و تحلیل تصویر حاصل شده است.

هدف از پردازش تصویر

هدف از پردازش تصویر را می توان به 4 گروه تقسیم کرد.

1. تشدید تصویر و بهبود

2. بازیابی تصویر

3. اندازه گیری الگو

4. تشخیص تصویر

انواع پردازش تصویر

دو نوع از روش های مورد استفاده برای پردازش تصویر پردازش تصویر آنالوگ و دیجیتال می باشد.  تکنیک های بصری  آنالوگ از پردازش تصویر را برای نسخه های سخت مانند چاپ و عکس استفاده می شود و پردازش تصویر دیجیتال که امروز بیشتر شناخته شده است دارای کاربردهای متعددی از تجزیه و تحلیل تصاویر ماهوارهای تا کنترل ابعادی قطعات میکروسکوپی می باشد.

ماشین بینایی و پردازش تصویر در اتوماسیون صنعتی

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:

1.         اندازه گیری و کالیبراسیون

2.         جداسازی پینهای معیوب

3.         بازرسی لیبل و خواندن بارکد

4.         بازرسی عیوب چوب

5.         بازرسی قرص و بلیسترها

6.         بازرسی و دسته بندی

7.         درجه بندی و دسته بندی کاشی

8.         بازرسی و درجه بندی میوه

9.         بازرسی عیوب ورق های فلزی، پلیمری و …

10.       بازرسی لوله ها

11.       میکروسکوپ های دیجیتال

12.       اسکن سه بعدی

13.       بازرسی کمی بطری ها

14.       هدایت روبات ها

منبع

پردازش تصویر چیست؟ قسمت 1
پردازش تصویر چیست؟ قسمت 2

/0 دیدگاه /توسط

پردازش تصویر چیست؟ قسمت 1

پردازش تصاویر (به انگلیسی: Image processing) 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.

در معنای خاص آن پردازش تصویر عبارتست از هر نوع پردازش سیگنال که ورودی یک تصویر است مثل عکس یا صحنه‌ای از یک فیلم.خروجی پردازشگر تصویر میتواند یک تصویر یا یک مجموعه از نشانهای ویژه یا متغیرهای مربوط به تصویر باشد.اغلب تکنیک‌های پردازش تصویر شامل برخورد با تصویر به عنوان یک سیگنال دو بعدی و بکاربستن تکنیک‌های استاندارد پردازش سیگنال روی آنها میشود. پردازش تصویر اغلب به پردازش دیجیتالی تصویر اشاره میکند ولی پردازش نوری و آنالوگ تصویر هم وجود دارند.این مقاله در مورد تکنیک‌های کلی است که برای همه آنها به کار میرود.

عملیات اصلی در پردازش تصویر
1. تبدیلات هندسی: همانند تغییر اندازه، چرخش و…
2. رنگ: همانند تغییر روشنایی، وضوح و یا تغییر فضای رنگ
3. ترکیب تصاویر : ترکیب دو و یا چند تصویر
4. فشرده سازی تصویر : کاهش حجم تصویر
5. قطعه بندی تصویر : تجزیهٔ تصویر به قطعات با معنی
6. تفاوت تصاویر : به دست آوردن تفاوت‌های تصویر
7. میانگین گیری : به دست آوردن تصویر میانگین از دو تصویر

فشرده‌سازی تصاویر :
برای ذخیره‌سازی تصاویر باید حجم اطلاعات را تا جایی که ممکن است کاهش داد و اساس تمام روش‌های فشرده‌سازی کنار گذاردن بخش‌هایی از اطلاعات و داده‌ها است.

ضریب یا نسبت فشرده‌سازی است که میزان و در صد کنار گذاشتن اطلاعات را مشخص میکند. این روش ذخیره‌سازی و انتقال اطلاعات را آسان‌تر می‌کند و پهنای‌باند و فرکانس مورد نیاز کاهش می‌یابد.

امروزه روش‌هایی متعدد و پیشرفته برای فشرده‌سازی وجود دارد. فشرده‌سازی تصویر از این اصل مهم تبعیت می‌کند که چشم انسان حد فاصل دو عنصر تصویری نزدیک به هم را یکسان دیده و تمایز آنها را نمی‌تواند تشخیص دهد. همچنین اثر نور و تصویر برای مدت زمان معینی در چشم باقی مانده و از بین نمی‌رود که این ویژگی در ساخت تصاویر متحرک مورد توجه بوده‌است.

* روش JPEG
نام این فرمت در واقع مخفف کلمات JOINT PHOTOGRAPHIC EXPERT GROUP است. از این روش در فشرده‌سازی عکس و تصاویر گرافیکی ساکن استفاده میشود JPEG اولین و ساده‌ترین روش در فشرده‌سازی تصویر است به همین دلیل در ابتدا سعی شد برای فشرده‌سازی تصاویر متحرک مورد استفاده قرار گیرد. برای این منظور تصاویر به صورت فریم به فریم مانند عکس فشرده می‌شدند وبا ابداع روش MOTION JPEG برای ارتباط دادن این عکس‌ها به هم تلاش شد که با مشکلاتی همراه بود.

* روش MPEG
نام این فرمت مخفف عبارت MOVING PICTURE EXOERT GROUP است. این روش در ابتدای سال ۹۰ ابداع شد و در آن اطلاعات تصویر با سرعت حدود ۵/۱ مگابیت بر ثانیه انتقال پیدا میکرد که در تهیه تصاویر ویدئویی استفاده می‌شد. با این روش امکان ذخیره حدود ۶۵۰ مگابایت اطلاعات معادل حدود ۷۰ دقیقه تصویر متحرک در یک دیسک به وجود آمد. در MPEG بیت‌های اطلاعات به صورت سریال ارسال می‌شوند و به همراه آنها بیت‌های کنترل و هماهنگ‌کننده نیز ارسال میشوند که موقعیت و نحوه قرارگیری بیت‌های اطلاعاتی را برای انتقال و ثبت اطلاعات صدا و تصویر تعیین میکند.

* روش MP۳
MP۳ نیز روشی برای فشرده سازی اطلاعات صوتی به ویژه موسیقی است که از طریق آن حجم زیادی از اطلاعات صوتی در فضای نسبتاً کوچکی ذخیره میشود.

* روش MPEG۲
در روش MPEG۲ از ضریب فشرده‌سازی بالاتری استفاده میشود و امکان دسترسی به اطلاعات ۳ تا ۱۵ مگابیت بر ثانیه‌است از این روش در دی‌وی‌دی‌های امروزی استفاده می‌شود در اینجا نیز هر فریم تصویری شامل چندین سطر از اطلاعات دیجیتالی است.

* روش MPEG ۴
از این روش برای تجهیزاتی که با انتقال سریع یا کند اطلاعات سرو کار دارند استفاده میشود. این روش توانایی جبران خطا و ارائه تصویر با کیفیت بالا را دارد. مسئله خطا و جبران آن در مورد تلفن‌های همراه و کامپیوترهای خانگی و لپ‌تاپ‌ها و شبکه‌ها از اهمیت زیادی برخوردار است. در شبکه‌های کامپیوتری باید تصویر برای کاربرانی که از مودم‌های سریع یا کند استفاده می‌کنند به خوبی نمایش داده شود، در چنین حالتی روش MPEG ۴ مناسب است. از این روش در دوربین‌های تلویزیونی نیز استفاده میشود. ایده اصلی این روش تقسیم یک فریم ویدئویی به یک یا چند موضوع است که مطابق قاعده خاصی کنار هم قرار میگیرند مانند درختی که از روی برگ‌های آن بتوان به شاخه تنه یا ریشه آن دست یافت. هر برگ میتواند شامل یک موضوع صوتی یا تصویری باشد. هر کدام از این اجزا به صورت مجزا و جداگانه قابل کپی و یا انتقال هستند. این تکنیک را با آموزش زبان می‌توان مقایسه کرد.

همان‌طوری‌که در آموزش زبان کلمات به صورت مجزا و جداگانه قرار داده میشوند و ما با مرتب کردن آن جملات خاصی می‌سازیم و می‌توانیم در چند جمله، کلمات مشترک را فقط یک‌بار بنویسیم و هنگام مرتب کردن آن‌ها به کلمات مشترک رجوع کنیم، در اینجا هم هر یک از این اجزا یک موضوع خاص را مشخص می‌کند و ما می‌توانیم اجزا مشترک را فقط یک‌بار به کار ببریم و هنگام ساختن موضوع به آنها رجوع کنیم. هر یک از موضوعات هم می‌توانند با موضوعات دیگر ترکیب و مجموعه جدیدی را بوجود آورند. این مسئله باعث انعطاف‌پذیری و کاربرد فراوان روش MPEG۴ می‌شود. برای مثال به صحنه بازی تنیس توجه کنید. در یک بازی تنیس میتوان صحنه را به دو موضوع بازیکن و زمین بازی تقسیم کرد زمین بازی همواره ثابت است بنا بر این بعنوان یک موضوع ثابت همواره تکرار می‌شود ولی بازیکن همواره در حال حرکت است و چندین موضوع مختلف خواهد بود. این مسئله سبب کاهش پهنای باند اشغالی توسط تصاویر دیجیتالی میشود. توجه داشته باشید که علاوه بر سیگنال‌های مربوط به این موضوعات سیگنال‌های هماهنگ کننده‌ای هم وجود دارند که نحوه ترکیب و قرارگیری صحیح موضوعات را مشخص می‌کند.

تصاویر رقومی(دیجیتالی):
تصاویر سنجش شده که از تعداد زیادی مربعات کوچک(پیکسل) تشکیل شده‌اند. هر پیکسل دارای یک شماره رقمی(Digital Number) میباشد که بیانگر مقدار روشنایی آن پیکسل است. به این نوع تصاویر، تصاویر رستری هم میگویند.تصاویر رستری دارای سطر و ستون میاشند.

مقادیر پیکسلها:
مقدار انرژی مغناطیسی که یک تصویر رقومی به هنگام تصویر برداری کسب میکند، رقم‌های دوتایی(Digit binary) یا بیت ها(Bits) را تشکیل میدهند که از قوه صفر تا ۲ ارزش گذاری شده‌است.هر بیت، توان یک به قوه ۲ (۱بیت=۲۱)میباشد. حداکثر تعداد روشنایی بستگی به تعداد بیت‌ها دارد. بنابراین ۸ بیت یعنی ۲۵۶ شماره رقومی که دامنه‌ای از ۰ تا ۲۵۵ دارد.به همین دلیل است که وقتی شما تصویر رستری از گیرنده خاصی مانند TM را وارد [[نرم افزار]]ی میکنید تغییرات میزان روشنایی را بین ۰ تا ۲۵۵ نشان میدهد.

دقت تصویر:
دقت تصویر بستگی به شماره پیکسل‌ها دارد.با یک تصویر ۲ بیتی، حداکثر دامنه روشنایی ۲۲ یعنی ۴ میباشد که دامنه آن از ۰ تا ۳ تغییر میکند.در این حالت تصویر دقت (تفکیک پذیری لازم) را ندارد.تصویر ۸ بیتی حداکثر دامنه ۲۵۶ دارد و تغییرات آن بین ۰ تا ۲۵۵ است.که دقت بالاتری دارد

کاربرد پردازش تصویر در زمینه‌های مختلف:
امروزه با پیشرفت سیستمهای تصویر برداری و الگوریتمهای پردازش تصویر شاخه جدیدی در کنترل کیفیت و ابزار دقیق به وجود آمده‌است.و هر روز شاهد عرضه سیستمهای تصویری پیشرفته برای سنجش اندازه، کالیبراسیون، کنترل اتصالات مکانیکی، افزایش کیفیت تولیدو……..هستیم.

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

کالیبراسیون و ابزار دقیق:
اندازه گیری دقیق و سنجش فواصل کوچک یکی از دقدقه‌های اصلی در صنایع حساس می‌باشد.دوربینهای با کیفیت امکان کالیبراسیون با دقت بسیار بالا در حد میکرون را فراهم آورده‌اند.

حمل و نقل:
* 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.

منبع

هنگامی که داده های سنجش از دور به فرمت رقومی(Digital) باشند،میتوان با استفاده از کامپیوتر ،پردازش و تجزیه و تحلیل های رقومیانجام داد.این پردازش برای افزایش کیفیت داده ها و تفسیر های چشمی انجام میگیرد.همچنین میتوان موضوع یا اطلاعات به خصوصی را از تصویر به دست آورد که همگی به صورت خودکار توسط کامپیوتر انجام میگیرد.

تصاویر آنالوگ:
تصاویری مانند عکس های هوایی که توسط سیستم هایعکس برداری (دوربین) به دست میآیند.از آنجایی که در این عکس ها از فیلم عکاسیاستفاده شده است،پس هیچ پردازشی نیاز ندارد.

 

تصویر آنالوگ (عکس هوایی که نیاز به اصلاح و پردازش ندارد)

تصاویر رقومی(دیجیتالی):
تصاویر سنجش شده که از تعداد زیادی مربعات کوچک(پیکسل) تشکیل شده اند.هر پیکسل دارای یک شماره رقمی(Digital Number) میباشد که بیانگر میزان روشنایی آن پیکسل است. به این نوع تصاویر ، تصاویر رستری هم میگویند.تصاویر رستری دارای سطر وستون میاشند.

تصویر بالا(رقومی) .پایین و سمت چپ(پیکسلها).سمت راست و پایین(شماره های هر پیکسلDNِ)

مقادیر پیکسلها:
مقدار انرژی مغناطیسی که یک تصویر رقومی به هنگام تصویر برداری کسب میکند،رقم های دوتایی(Digit binary) یا بیت ها(Bits) را تشکیل میدهند که از قوه صفر تا 2 ارزش گذاری شده است.هر بیت ، توان یک به قوه 2 (1بیت=21)میباشد. حداکثر تعداد روشنایی بستگی به تعداد بیت ها دارد. بنابراین 8 بیت یعنی 256 شماره رقومی که دامنه ای از 0 تا 255 دارد.به همین دلیل است که وقتی شما تصویر رستری از سنجنده خاصی مانند TM را وارد نرمافزاری میکنید تغییرات میزان روشنایی را بین 0 تا 255 نشان میدهد.

دقت تصویر:
دقت تصویر بستگی به عدد پیکسل ها دارد.با یک تصویر ۲ بیتی ، حداکثر دامنه روشنایی ۲۲ یعنی ۴ میباشد که دامنه آن از ۰ تا ۳ تغییر میکند.در این حالت تصویر دقت (تفکیک پذیری لازم) را ندارد.تصویر ۸ بیتی حداکثر دامنه ۲۵۶ دارد و تغییرات آن بین ۰ تا ۲۵۵ است .که دقت بالاتری دارد.

      دقت تصویر 3 بیتی        دقت تصویر 8 بیتی

 
 
ترمیم تصویر(Image restoration):
در بیشتر تصاویری که توسط ماهواره ها یا رادار ها ثبت میگردند ، اختلالاتی در تصویر به وجود میاید که به دلیل خش میباشد.دو اختلال مهم در تصاویر چند باندی ، نواری شدن (Banding) و خطوط از جاافتاده میباشد.نواری شدن(باندی شدن):
اشتباهی که توسط سنجنده ، در ثبت و انتقال داده ها روی میدهد.و یا تغییر پیکسل در بین ردیف ها میتواند باعث ایجاد چنین اشتباهی گردد.خطوط از جا افتاده ( خطا در تصویر) :
اشتباهی که در ثبت و انتقال داده ها روی میدهد و در نتیجه، یک ردیف پیکسل در عکساز بین میرود.باندی شدننبود یک ردیف پیکسل در تصویر

 
 
بالا بردن دقت عکس:
یکی از کار های مهمی که در پردازش تصویر انجام میگردد، بالا بردن دقت عکس به منظور دید و تفسیر چشمی دقیق تر میباشد.روش های بسیاری برای نیل به این هدف وجود دارد ولی مهمترین آنها ، افزایش تباین(Contrast) تصویر و عملیات فیلتر کردن میباشد.هیستوگرام تصویر:
در هر تصویر رقومی ، مقادیر پیکسل ها بیانگر خصوصیات آن تصویر(مانند میزان روشنایی تصویر و وضوح آن) میباشد.هیستوگرام تصویر در حقیقت بیان گرافیکی میزان روشنایی تصویر میباشد. مقادیر روشنایی( برای مثال 0-255) در طول محور X بیان شده و میزان فراوانی هر مقدار در محور Y بیان میگردد.
تصویر 8 بیتی(0-255) در بالا و هیستوگرام مقادیر پیکسل تصویر در پایین .
محور افقی بین 0-255 و محور قائم ، تعداد پیکسل ها میباشد.افزایش تباین از طریق امتداد اعداد ( DN) پیکسلها :
معمولا دامنه مقادیر پیکسل های تصاویر با هر بیتی ( در اینجا مثلا 8 بیت)، بین 0-255 نمیباشد .و مثلا بین 48 تا 153 میباشد . برای افزایش تباین ، مقادیر پیکسل ها را آنقدر امتداد میدهیم تا 48 به جای 0 و 153 به جای 256 قرار گیرد . در نتیجه تباین وهمچنین کیفیت عکس بالا میرود. به این عمل کشش خطی گویند.

پردازش تصویر چیست؟ قسمت 1
پردازش تصویر چیست؟ قسمت 2

/0 دیدگاه /توسط

ﺑﺎﺯﻧﻤﺎیی و ﺍﺳﺘﺨﺮﺍﺝ ﻭﻳﮋگی ها:سومین بخش OCR

ﺑﺎﺯﻧﻤﺎیی و ﺍﺳﺘﺨﺮﺍﺝ ﻭﻳﮋﮔﻴﻬﺎ-سومین و آخرین بخش OCR

باﺯﻧﻤﺎیی و ﺍﺳﺘﺨﺮﺍﺝ ﻭﻳﮋﮔﻴﻬﺎ :

ﺑﺎﺯﻧﻤﺎیی ﺗﺼﺎﻭﻳﺮ ﻣﻬﻤﺘﺮﻳﻦ ﻧﻘﺶ ﺭﺍ ﺩﺭ ﺳﻴﺴﺘﻤﻬﺎﻱ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺣﺮﻭﻑ ﺍﻳﻔﺎ ﻣﻲكند. در ﺳﺎﺩﻩﺗﺮﻳﻦ ﺣﺎﻟﺖ، ﺗﺼﺎﻭﻳﺮ ﺳﻄﺢ ﺧﺎﻛﺴﺘﺮﻱ ﻳﺎ ﺑﺎﻳﻨﺮﻱ ﺑﻪ ﻳﻚ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﻛﻨﻨﺪﻩ ﺩﺍﺩﻩ ﻣﻲ ﺷﻮﻧﺪ. ﻟﻴﻜﻦ ﺩﺭ ﺑﻴﺸﺘﺮ ﺳﻴﺴﺘﻤﻬﺎﻱ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺑﻤﻨﻈﻮﺭ ﺍﺟﺘﻨﺎﺏ ﺍﺯ ﭘﻴﭽﻴﺪﮔﻲ ﺍﺿﺎﻓﻲ ﻭ ﺍﻓﺰﺍﻳﺶ ﺩﻗﺖ ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻤﻬﺎ، ﻳﻚ ﺭﻭﺵ ﺑﺎﺯﻧﻤﺎیی ﻓﺸﺮﺩﻩ ﺗﺮ ﻭ ﺑﺎ ﻗﺪﺭﺕ ﺗﻤﺎﻳﺰ ﺑﻴﺸﺘﺮ ﻣﻮﺭﺩ ﻧﻴﺎﺯ است. ﺑﺮﺍﻱ ﺍﻳﻦ ﻣﻨﻈﻮﺭ ﻣﺠﻤﻮﻋﻪ ﺍﻱ ﺍﺯ ﻭﻳﮋﮔﻴﻬﺎ ﻫﺮ ﻛﻼﺱ ﺍﺳﺘﺨﺮﺍﺝ ﻣﻲشوند ﻛﻪ ﺑﻪ ﺗﺸﺨﻴﺺ ﺁﻥ ﺍﺯ ﺳﺎﻳﺮ ﻛﻼﺳﻬﺎ ﻛﻤﻚ ﻣﻲ گیرد. ﺩﺭ ﻋﻴﻦ ﺣﺎﻟﻲ ﻛﻪ ﻧﺴﺒﺖ ﺑﻪ ﺗﻐﻴﻴﺮﺍﺕ ﻣﺸﺨﺼﺎﺕ ﺍﻋﻀﺎﻱ ﻳﻚ ﻛﻼﺱ ﻣﺴﺘﻘﻞ ﺑﺎﻗﻲ ﻣﻲ ﻣﺎﻧﺪ. ﻭﻳﮋﮔﻴﻬﺎﻱ ﺍﻧﺘﺨﺎﺏ ﺷﺪﻩ ﺑﺎﻳﺴﺘﻲ ﻧﺴﺒﺖ ﺑﻪ ﺍﻋﻮﺟﺎﺟﻬﺎ ﻭ ﺗﻐﻴﻴﺮﺍﺕ ﺍﺣﺘﻤﺎﻟﻲ ﻛﻪ ﻛﺎﺭﺍﻛﺘﺮﻫﺎ ﺩﺭ ﻳﻚ ﻛﺎﺭﺑﺮﺩ ﺧﺎﺹ پیدا كنند، ﺗﻐﻴﻴﺮﻧﺎﭘﺬﻳﺮ ﺑﺎﺷﻨﺪ. ﻫﻤﭽﻨﻴﻦ ﭘﺪﻳﺪﻩﺍﻱ ﺗﺤﺖ ﻋﻨﻮﺍﻥ « ﻧﻔﺮﻳﻦ ابعادی » (Curse of Dimensionality) به ما ﻫﺸﺪﺍﺭ ﻣﻲ ﺩﻫﺪ ﻛﻪ ﺑﺎ ﻳﻚ ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ ﺁﻣﻮﺯﺷﻲ ﻣﺤﺪﻭﺩ ﭼﻨﺎﻧﭽﻪ ﺑﺨﻮﺍﻫﻴﻢ ﺍﺯ ﻳﻚ ﻃﺒﻘﻪ ﺑﻨﺪﻱ ﻛﻨﻨﺪﺓ ﺁﻣﺎﺭﻱ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﻛﻨﻴﻢ، ﺗﻌﺪﺍﺩ ﻭﻳﮋﮔﻴﻬﺎ ﺑﻄﻮﺭ ﻣﻨﻄﻘﻲ ﺑﺎﻳﺴﺘﻲ ﻛﻮﭼﻚ ﺑﺎﺷﺪ. ﺑﺮﻃﺒﻖ ﻳﻚ ﻗﺎﻧﻮﻥ ﺗﺠﺮﺑﻲ، ﺗﻌﺪﺍﺩ ﺍﻟﮕﻮﻫﺎﻱ ﺁﻣﻮﺯﺷﻲ ﻫﺮ ﻛﻼﺱ ﺑﺎﻳﺴﺘﻲ 5 تا 10 برابر ابعاد بردار ویژگی انتخابی باشد. در عمل مقتضیات ﺭﻭﺷﻬﺎﻱ ﺑﺎﺯﻧﻤﺎیی، ﺍﻧﺘﺨﺎﺏ ﺑﻬﺘﺮﻳﻦ ﺭﻭﺵ ﺑﺮﺍﻱ ﻳﻚ ﻛﺎﺭﺑﺮﺩ ﺧﺎﺹ ﺭﺍ ﺑﺎ ﻣﺸﻜﻞ ﻣﻮﺍﺟﻪ ﻣﻲﻛﻨﺪ. ﻫﻤﭽﻨﻴﻦ ﺍﻳﻦ ﻣﺴﺌﻠﻪ ﺭﺍ ﻧﻴﺰ ﺑﺎﻳﺪ ﻣﺪ ﻧﻈﺮ ﻗﺮﺍﺭ ﺩﺍﺩ ﻛﻪ ﺁﻳﺎ ﺣﺮﻭﻑ ﻳﺎ ﻛﻠﻤﺎﺗﻲ ﻛﻪ ﻣﻲ ﺑﺎﻳﺴﺖ ﺗﺸﺨﻴﺺ ﺩﺍﺩﻩ ﺷﻮﻧﺪ  ﺟﻬﺖ ﻭ ﺍﻧﺪﺍﺯﺓ ﻣﺸﺨﺼﻲ ﺩﺍﺭﻧﺪ ﻳﺎ ﺧﻴﺮ، ﺩﺳﺘﻨﻮﻳﺲ ﻳﺎ ﭼﺎﭘﻲ ﻫﺴﺘﻨﺪ، ﻭ ﻳﺎ ﻣﻤﻜﻦ ﺍﺳﺖ ﺗﺎ ﭼﻪ ﺣﺪ ﺑﻮﺳﻴﻠﺔ ﻧﻮﻳﺰ ﻣﻐﺸﻮﺵ ﺷﺪﻩ ﺑﺎﺷﻨﺪ. ﺍﺯ ﻃﺮﻑ ﺩﻳﮕﺮ ﺩﺭ ﻣﻮﺭﺩ ﺣﺮﻭﻓﻲ ﻛﻪ ﺑﻪ ﭼﻨﺪﻳﻦ ﺷﻜﻞ ﻧﻮﺷﺘﻪ ﻣﻲ ﺷﻮﻧﺪ. (ﻣﺎﻧﻨﺪ ’a‘ ﻭ ’A‘) ﻣﻤﻜﻦ ﺍﺳﺖ ﻻﺯﻡ ﺑﺎﺷﺪ ﻛﻪ ﺑﻴﺶ ﺍﺯ ﻳﻚ ﻛﻼﺱ ﺍﻟﮕﻮ ﺑﻪ ﻳﻚ ﻛﺎﺭﺍﻛﺘﺮ ﺧﺎﺹ ﺗﻌﻠﻖ ﻳﺎﺑﺪ.
ﻫﻤﺎﻧﻄﻮﺭ ﻛﻪ ﻋﻨﻮﺍﻥ ﺷﺪ، ﺑﺎﺯﻧﻤﺎیی ﻳﻚ ﻣﺮﺣﻠﺔ ﺑﺴﻴﺎﺭ ﻣﻬﻢ ﺩﺭ ﺣﺼﻮﻝ ﺭﺍﻧﺪﻣﺎﻥ ﻣﻨﺎﺳﺐ ﺑﺮﺍﻱ ﺳﻴﺴﺘﻤﻬﺎﻱ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺣﺮﻭﻑ ﺍﺳﺖ؛ ﻟﻴﻜﻦ ﺟﻬﺖ ﺩﺳﺘﻴﺎﺑﻲ ﺑﻪ ﻋﻤﻠﻜﺮﺩ ﺑﻬﻴﻨﻪ ﻻﺯﻡ ﺍﺳﺖ ﻛﻪ ﺳﺎﻳﺮ ﻣﺮﺍﺣﻞ ﻧﻴﺰ ﺑﻬﻴﻨﻪ ﮔﺮﺩﻧﺪ ﻭ ﺑﺎﻳﺴﺘﻲ ﺗﻮﺟﻪ ﻧﻤﻮﺩ ﻛﻪ ﺍﻳﻦ ﻣﺮﺍﺣﻞ ﻣﺴﺘﻘﻞ ﻧﻤﻲ ﺑﺎﺷﻨﺪ. ﺍﺳﺘﺨﺮﺍﺝ ﻳﻚ ﺭﻭﺵ ﺧﺎﺹ ﺍﺳﺘﺨﺮﺍﺝ ﻭﻳﮋﮔﻴﻬﺎ، ﻃﺒﻴﻌﺖ ﺧﺮﻭﺟﻲ ﻣﺮﺣﻠﺔ ﭘﻴﺶ ﭘﺮﺩﺍﺯﺵ ﺭﺍ ﺑﻪ ﻣﺎ ﺩﻳﻜﺘﻪ ﻣﻲ ﻛﻨﺪ ﻭ ﻳﺎ ﺣﺪﺍﻗﻞ ﻣﺎ ﺭﺍ ﺩﺭ ﺍﻧﺘﺨﺎﺑﻤﺎﻥ ﻣﺤﺪﻭﺩ ﻣﻲ ﺳﺎﺯﺩ. ﺑﻌﻀﻲ ﺍﺯ ﺭﻭﺷﻬﺎﻱ ﺍﺳﺘﺨﺮﺍﺝ ﻭﻳﮋﮔﻴﻬﺎ ﺑﺮ ﺭﻭﻱ ﺗﺼﺎﻭﻳﺮ ﺳﻄﺢ ﺧﺎﻛﺴﺘﺮﻱ ﺣﺮﻭﻑ ﻣﻨﻔﺮﺩ ﻋﻤﻞ ﻣﻲ ﻧﻤﺎﻳﻨﺪ. ﺩﺭﺣﺎﻟﻴﻜﻪ ﺳﺎﻳﺮ ﺭﻭﺷﻬﺎ ﺑﺮ ﺭﻭﻱ ﺳﻤﺒﻠﻬﺎﻱ ﺑﺎ ﭘﻴﻮﺳﺘﮕﻲ ﻣﺮﺗﺒﺔ 4 یا 8 كه از ﺗﺼﻮﻳﺮ ﺑﺎﻳﻨﺮﻱ ﺍﺻﻠﻲ ﺟﺪﺍ ﮔﺮﺩﻳﺪﻩ ﻳﺎ ﺑﺮ ﺭﻭﻱ ﺳﻤﺒﻠﻬﺎﻱ ﻧﺎﺯﻙ ﺷﺪﻩ ﻳﺎ ﺑﺮ ﺭﻭﻱ ﻛﺎﻧﺘﻮﺭ ﺳﻤﺒﻠﻬﺎ ﺍﻋﻤﺎﻝ ﻣﻲ ﮔﺮﺩﻧﺪ.
ﻋﻼﻭﻩ ﺑﺮ ﺍﻳﻦ، ﻧﻮﻉ ﻓﺮﻣﺖ ﻭﻳﮋﮔﻴﻬﺎﻱ ﺍﺳﺘﺨﺮﺍﺝ ﺷﺪﻩ ﺑﺎﻳﺴﺘﻲ ﺑﺎ ﻧﻴﺎﺯﻣﻨﺪﻳﻬﺎﻱ ﻃﺒﻘﻪ ﺑﻨﺪﻱ ﻛﻨﻨﺪﺓ ﻣﻨﺘﺨﺐ ﻣﻄﺎﺑﻘﺖ ﺩﺍﺷﺘﻪ ﺑﺎﺷﺪ. ﻭﻳﮋﮔﻴﻬﺎﻱ ﻧﻮﻉ ﮔﺮﺍﻓﻲ ﻳﺎ ﮔﺮﺍﻣﺮﻱ ﺑﺮﺍﻱ ﻃﺒﻘﻪ ﺑﻨﺪﻱ ﻛﻨﻨﺪﻩ ﻫﺎﻱ ﺳﺎﺧﺘﺎﺭﻱ ﻳﺎ ﻧﺤﻮﻱ ﻣﻨﺎﺳﺐ ﻣﻲ ﺑﺎﺷﻨﺪ.
ﻭﻳﮋﮔﻴﻬﺎﻱ ﮔﺴﺴﺘﻪ ﻛﻪ ﻓﺮﺿﺎﹰ ﺗﻨﻬﺎ ﺩﻭ ﻳﺎ ﺳﻪ ﻣﻘﺪﺍﺭ ﻣﺠﺰﺍ ﺩﺍﺭﻧﺪ، ﺑﺮﺍﻱ ﺩﺭﺧﺘﻬﺎﻱ ﺗﺼﻤﻴﻢ ﮔﻴﺮﻱ ﺍﻳﺪﻩ ﺁﻝ ﻣﻲ ﺑﺎﺷﻨﺪ. ﺑﺮﺩﺍﺭﻫﺎﻱ ﻭﻳﮋﮔﻲ ﺑﺎ ﻣﻘﺎﺩﻳﺮ ﺣﻘﻴﻘﻲ، ﻣﻨﺎﺳﺐ ﻃﺒﻘﻪ ﺑﻨﺪﻱ ﻛﻨﻨﺪﻩ ﻫﺎﻱ ﺁﻣﺎﺭﻱ ﻫﺴﺘﻨﺪ.
ﻫﻤﭽﻨﻴﻦ ﭼﻨﺪﻳﻦ ﻃﺒﻘﻪ ﺑﻨﺪﻱ ﻛﻨﻨﺪﻩ ﻧﻴﺰ ﻣﻤﻜﻦ ﺍﺳﺖ ﺑﻪ ﻋﻨﻮﺍﻥ ﻳﻚ ﺭﻭﺵ ﻃﺒﻘﻪ ﺑﻨﺪﻱ ﭼﻨﺪ ﻃﺒﻘﻪ ﻳﺎ ﺑﻪ ﻋﻨﻮﺍﻥ ﻃﺒﻘﻪ ﺑﻨﺪﻱ ﻛﻨﻨﺪﻩ ﻫﺎﻱ ﻣﻮﺍﺯﻱ (ﻛﻪ ﺩﺭ ﺁﻥ ﺗﺮﻛﻴﺒﻲ ﺍﺯ ﻧﺘﺎﻳﺞ ﻃﺒﻘﻪ ﺑﻨﺪﻱ ﻛﻨﻨﺪﻩ های ﻣﺠﺰﺍ ﺩﺭ ﺣﺼﻮﻝ ﻧﺘﻴﺠﺔ ﻧﻬﺎﻳﻲ ﺩﺧﺎﻟﺖ ﺩﺍﺭﻧﺪ) ﻣﻮﺭﺩ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﻗﺮﺍﺭ ﮔﻴﺮﻧﺪ. ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﺣﺎﻟﺖ ﻣﻤﻜﻦ ﺍﺳﺖ ﻭﻳﮋﮔﻴﻬﺎﻱ ﺩﺍﺭﺍﻱ ﭼﻨﺪ ﻓﺮﻣﺖ ﻣﺨﺘﻠﻒ ﺍﺯ ﺣﺮﻭﻑ ﻭﺭﻭﺩﻱ ﺍﺳﺘﺨﺮﺍﺝ ﮔﺮﺩﻧﺪ.

/0 دیدگاه /توسط