Системы машинного зрения (СМЗ)

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

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

Среди задач, решаемых с помощью машинного зрения:

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

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

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

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

Системы машинного зрения в основном используют следующие группы пользователей:

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

Администрирование

Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.

Дообучение

Функции Дообучения позволяют улучшить качество работы системы ИИ или модели, обучая её на дополнительных данных со стороны пользователя. Это может быть полезно, если модель не справляется с некоторыми задачами, если требуется улучшить ее точность или обеспечить специализацию для решения узконаправленных задач. Дообучение может быть выполнено на основе новых данных или на уже имеющихся данных, которые были ранее не использованы для обучения модели.

Импорт/экспорт данных

Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.

Интеграция данных

Функции Интеграции данных позволяют объединять и синхронизировать информацию из различных источников и форматов в единую систему, обеспечивая её целостность, актуальность и доступность для последующего анализа и обработки в режиме реального времени.

Интеллектуальный анализ данных

Функция Интеллектуальный анализ данных в ИИ позволяет анализировать большие объемы данных в различных формах (структурированные данные, текст, изображения, аудио, видео или смешанные данные) и извлекать из них полезную информацию. Такой анализ включает в себя распознавание закономерностей, выявление тенденций и предсказание будущих значений.

Классификация данных

Функции Классификации данных позволяют автоматически распределять информацию по заранее заданным категориям и параметрам, выявлять закономерности в массивах данных, определять принадлежность объектов к определённым группам и типам, а также структурировать неструктурированную информацию для дальнейшего анализа и обработки.

Кластеризация

Функции Кластеризации позволяют автоматически группировать данные по схожим характеристикам, выявлять скрытые паттерны и взаимосвязи между объектами, разделять массивы информации на значимые категории без предварительного обучения, что помогает в анализе и принятии решений.

Машинное обучение

Функции Машинного обучения позволяют автоматически обучать модели на основе больших массивов данных для повышения точности обработки информации.

Многопользовательский доступ

Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.

Мониторинг данных

Функции Мониторинга данных обеспечивают непрерывное отслеживание потоков информации, автоматическое выявление аномалий и отклонений в режиме реального времени, а также своевременное оповещение пользователей о критических изменениях и событиях в обрабатываемых данных.

Наличие API

Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.

Обработка видео-данных

Функции обработки видео-данных позволяет системе работать с информацией в форме видео-потока при помощи методов искусственного интеллекта, проводить разбор, анализ или синтез (генерацию) информации.

Обработка визуально-графических данных

Функции обработки визуально-графических данных позволяет извлекать и генерировать информацию в виде графических данных, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученной информации, преобразовывать или создавать новые графические материалы.

Обработка голосовых данных

Функции обработки голосовых данных позволяет работать с голосовыми данными, такими как распознавание речи, синтез речи и обработка естественного языка. Это позволяет создать системы, которые могут понимать и отвечать на голосовые запросы, а также генерировать речь на основе текста или других входных данных.

Обработка звуковых данных

Функции обработки звуковых данных (аудио-анализ) позволяет извлекать полезную информацию и смысл из звуковых сигналов, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученных данных, а также генерировать аудиальную информацию.

Обработка структурированных данных

Функции обработки структурированных данных позволяет использовать для работы данные, которые организованы в виде форматированных хранилищ, баз данных, электронных таблиц и иных структурированных форматов, в которых элементы данных имеют адресацию для более эффективной обработки и анализа.

Обработка текстовых данных

Функции обработки данных текста представляет собой инструментарий для работы ИИ с информацией в виде текста путём структурирования исходного текста, анализа текстовых шаблонов (паттернов), оценки смысла (семантики) текста, а также применения текстовых генеративных алгоритмов.

Отчётность и аналитика

Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.

Прогнозирование

Функции Прогнозирования позволяют строить предсказательные модели на основе исторических и текущих данных, выявлять тенденции развития процессов, оценивать вероятные сценарии будущего и определять потенциальные риски для принятия обоснованных управленческих решений.

Визуализация

Визуализация позволяет представлять сложные массивы данных в понятной графической форме, наглядно отображать взаимосвязи и закономерности, выявлять аномалии и тренды, облегчать анализ результатов обработки информации, а также обеспечивать эффективное взаимодействие между специалистами при интерпретации полученных данных.

Оптимизация процессов

Оптимизация процессов позволяет автоматизировать и улучшать бизнес-операции за счет анализа данных в реальном времени, выявления узких мест, прогнозирования результатов изменений, распределения ресурсов, настройки параметров работы системы и повышения общей эффективности выполнения задач.

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

Ключевые аспекты при принятии решения:

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

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

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

• Автоматизация анализа данных. СМЗ позволяют автоматически обрабатывать большие объёмы графической информации, снижая необходимость ручного анализа и минимизируя вероятность человеческих ошибок.

• Повышение точности и объективности. Алгоритмы машинного зрения обеспечивают высокую точность распознавания и классификации объектов, что важно в задачах контроля качества, диагностики и научных исследованиях.

• Ускорение процессов принятия решений. Быстрая обработка и анализ визуальных данных позволяют оперативно получать информацию для принятия управленческих и технологических решений, что особенно ценно в динамичных средах.

• Оптимизация производственных процессов. Внедрение СМЗ способствует автоматизации контроля за производственными линиями, выявлению дефектов и аномалий, что ведёт к снижению брака и повышению производительности.

• Расширение возможностей в научных исследованиях. В лабораториях и исследовательских центрах СМЗ помогают анализировать данные с микроскопов и другого оборудования, ускоряя процесс получения научных результатов.

• Улучшение безопасности и контроля. В сфере безопасности и видеонаблюдения системы машинного зрения обеспечивают автоматический мониторинг и анализ видеопотоков, выявление подозрительной активности и предотвращение инцидентов.

• Снижение затрат на персонал. Автоматизация визуального анализа позволяет сократить потребность в квалифицированных специалистах для выполнения рутинных задач, связанных с обработкой изображений и видео.

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

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

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

• Интеграция с искусственным интеллектом. СМЗ будут всё теснее интегрироваться с технологиями ИИ для улучшения алгоритмов распознавания и анализа изображений, что позволит повысить точность и снизить количество ошибок.

• Развитие облачных решений. Увеличение доли облачных платформ для развёртывания СМЗ, что обеспечит более гибкое масштабирование ресурсов и упростит доступ к вычислительным мощностям для обработки больших объёмов данных.

• Повышение энергоэффективности. Разработка более энергоэффективных алгоритмов и архитектур СМЗ, что особенно важно для мобильных и встраиваемых систем, работающих в условиях ограниченных ресурсов.

• Расширение применения в промышленности. Рост использования СМЗ в производственных процессах для контроля качества, автоматизации сборки и мониторинга оборудования, что позволит минимизировать человеческий фактор и повысить производительность.

• Улучшение интерфейсов взаимодействия. Развитие интуитивно понятных и удобных интерфейсов для настройки и управления СМЗ, что сделает технологии более доступными для непрофессиональных пользователей.

• Безопасность и защита данных. Усиление внимания к вопросам защиты данных, обрабатываемых СМЗ, внедрение шифровальных и других защитных механизмов для предотвращения утечек и несанкционированного доступа.

• Мультимодальные системы. Появление СМЗ, способных одновременно обрабатывать различные типы данных (изображения, видео, текст), что расширит возможности применения технологий в сложных мультидисциплинарных задачах.

Россия

МТС Облачное видеонаблюдение, ITFB EasyDoc, Видеоинтеллект, ContentCapture, Smart ID Engine, Xeoma, InSentry, Yandex Vision, RasterID, Spotlight, Форпост, АвтоУраган, Angel.Vision, Росси Поток, SOICA, BioPASS, Morigan, facemetric, СИНоПС-Газ, Face.SDK, AutoSDK, Tracktice, Кинозрение, Видеостена, SOVA+, CVS-IndAR, VIDEOTRONIC, ГЕМБАФЕЙС, ПАПИЛОН-СКВ-БАРЬЕР-КЛИЕНТ, ПАПИЛОН-СКВ-КЛИЕНТ, ПАПИЛОН-СКВ-СЕРВЕР, Лицемер, HyperSpecPro, ПАПИЛОН-СКВ-БАРЬЕР-СЕРВЕР, Id-Time, АргусДок.Сервер, BodyScan, Ганчек, Восход, Верификатор, Апикс, GlazzAR, owl.Scan, owl.Guard, GeoReader, Нейробриз, Sb.Premise, МАММЕТРИКС, Фотопоиск, CropWell, НТехСити, SeedlingsNet, Дресс-код, BioLab, EKSLi Прогресс, Ангел.Око, Ангел.Конвейер, ZOOL.AI, Spider, ГРАНЬ, СФЕРА-Фотоверификация, MislabMedAI, ViTracker, GeoTIM, IR-Vision, ИСТИМА-А, VideoAI.NTR, V1T, MetaLastik, ST-Video-360, GigaEye, Азбука IT Каскад, aiCube, FaceReg, LARGA.Videoserver, SEES, ValueAI, Антиколумбайн, AVEDEX, proDIS, RDetector, Видеомаркет, RasterDesk

Бельгия

Robovision

Индия

Keyence

США

ABBYY FineReader, Tesseract OCR, Zebra Machine Vision, Omron Automation Machine Vision, Cognex Machine Vision, Emerson Machine Vision

Германия

Basler Machine Vision, Halcon

Канада

Teledyne Vision

Швейцария

Baumer Machine Vision