कृत्रिम बुद्धिमत्ता और स्वचालन प्रौद्योगिकी के तेजी से विकास के साथ,मशीन दृष्टि निरीक्षणनिरीक्षण के एक कुशल और सटीक साधन के रूप में, औद्योगिक विनिर्माण, चिकित्सा निदान, सुरक्षा निगरानी और अन्य क्षेत्रों में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहा है।मशीन दृष्टि निरीक्षणमानव दृश्य प्रणाली का अनुकरण करता है और उत्पादन दक्षता और निरीक्षण सटीकता में सुधार करने के लिए, लक्षित वस्तुओं की पहचान, पता लगाने, मापने और न्यायाधीश के लिए कैमरों, सेंसर और एल्गोरिदम का उपयोग करता है।
मशीन विजन निरीक्षण में पहला कदम छवि अधिग्रहण है। उच्च-रिज़ॉल्यूशन कैमरों या सेंसर के माध्यम से, सिस्टम लक्ष्य वस्तुओं की छवि जानकारी को कैप्चर कर सकता है। एकत्रित चित्र आमतौर पर प्रकाश और शोर जैसे कारकों से प्रभावित होते हैं, इसलिए प्रीप्रोसेसिंग की आवश्यकता होती है। सामान्य प्रीप्रोसेसिंग तकनीकों में ग्रेइंग, फ़िल्टरिंग, एज डिटेक्शन आदि शामिल हैं, उद्देश्य छवि की गुणवत्ता में सुधार करना और बाद के विश्लेषण को सुविधाजनक बनाना है।
छवि प्रीप्रोसेसिंग पूरी होने के बाद, मशीन विजन सिस्टम एल्गोरिदम के माध्यम से छवि में प्रमुख विशेषताओं को निकाल देगा। ये विशेषताएं आकार, रंग, बनावट, आदि हो सकती हैं। सामान्य सुविधा निष्कर्षण एल्गोरिदम में SIFT (स्केल-इनवेरिएंट फीचर ट्रांसफ़ॉर्म), HOG (ओरिएंटेड ग्रेडिएंट्स का हिस्टोग्राम), आदि शामिल हैं। निकाले गए सुविधाओं की तुलना लक्ष्य वस्तु की मान्यता को प्राप्त करने के लिए पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल के साथ की जाएगी।
मशीन विजन डिटेक्शन का मूल डेटा विश्लेषण में निहित है। डीप लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क जैसे एल्गोरिदम के माध्यम से, सिस्टम निकाले गए सुविधाओं का गहराई से विश्लेषण कर सकता है और संबंधित निर्णय ले सकता है। उदाहरण के लिए, औद्योगिक निर्माण में, मशीन विजन सिस्टम यह निर्धारित कर सकता है कि क्या उत्पाद में दोष हैं; चिकित्सा क्षेत्र में, प्रणाली घाव क्षेत्र की पहचान करने में डॉक्टरों की सहायता कर सकती है।
मशीन विजन डिटेक्शन का अंतिम लक्ष्य उत्पादन या निर्णय लेने के लिए प्रतिक्रिया प्रदान करना है। स्वचालित उपकरणों के साथ लिंकेज के माध्यम से, सिस्टम वास्तविक समय नियंत्रण प्राप्त कर सकता है। उदाहरण के लिए, जब किसी उत्पाद दोष का पता लगाया जाता है, तो सिस्टम अयोग्य उत्पादों को हटाने के लिए स्वचालित रूप से छँटाई तंत्र को ट्रिगर कर सकता है।
