Достоинства и недостатки систем машинного зрения

Главным недостатком систем машинного зрения, заметно ограничивающим рост их рынка, считается отсутствие единых стандартов на оборудование и программные интерфейсы. Пользователи систем постоянно жалуются на невозможность использовать системы разных производителей, а интеграционные продукты в этой области стоят недешево. Кроме того, по мере улучшения качества сканируемого изображения будет расти нужда в эффективном системном ПО для быстрого захвата видеоданных, их очистки, сжатия и хранения. Если со временем такие функции будут реализованы аппаратно, можно предсказать рост спроса на встраиваемые системы машинного зрения.

Многообещающей выглядит концепция мультиспектральных систем машинного зрения, обрабатывающих изображения не только в области видимого человеком спектра, но и получаемых с помощью радарных или лазерных установок, а также инфракрасных камер (есть примеры применения систем машинного зрения при распознавании тепловых полей людей в охранных системах и при анализе качества горячих булочек в кондитерской промышленности). Основная помеха на этом пути развития машинного зрения - дороговизна и сложность эксплуатации соответствующих датчиков.

Продолжительна и сложна процедура калибровки систем машинного зрения при настройке на определенную предметную область. Нередко она требует значительного времени и вычислительных ресурсов для обучения нейронной сети. Прикладное ПО также нередко отличается неудобным интерфейсом, а перенастройка системы на новую номенклатуру, да еще в реальном масштабе времени, на чем нередко настаивает пользователь, чаще всего невозможна. Покупателям же уже нужны системы, способные анализировать продукцию на конвейере не поштучно, а разом - осматривая все, что находится в данный момент времени на ленте, и мгновенно оценивая состояние всех изделий.

Ощущается нехватка хороших математических алгоритмов, ориентированных на компьютеры с высокой производительностью и поддерживающих параллельную обработку. Остается пока нерешенной проблема распознавания схожих, но по-разному освещенных объектов, и вряд ли с ней удастся справиться в обозримом будущем.

Негативно сказываются на рынке завышенные ожидания потребителей, не очень высокая прибыльность уже существующих систем, небольшое число хороших продуктов, а также возможность решать производственные задачи другим путем - без систем машинного зрения, с помощью дешевого персонала.

Но все эти проблемы временные. Ведущие поставщики уже договариваются о единых стандартах, для чего планируется создать общедоступный репозиторий знаний и типовых шаблонов продуктов, определить программные интерфейсы, а также выработать соглашение по языкам описания и представления данных систем машинного зрения [Бобровский, 2004].

Интерес к системам машинного зрения во многом поддерживается успехами машин в тех областях, где они намного превосходят человека по своим возможностям. Так, компьютер способен выявлять в изображении тысячи градаций серого и различать миллионы цветов, очень быстро решать типовые и хорошо формализуемые задачи распознавания и определять мелкие детали изображений. А растущая вычислительная мощь дешевых процессоров стимулирует выпуск общедоступных бытовых и промышленных "зрячих" роботов, управляемых обычным ПК.

Производители электронных систем безопасности рассчитывают научить системы машинного зрения автоматической классификации объектов. Хорошая система будет выявлять в видеоизображении все виды автомобильной техники и определять их марки, отыскивать в толпе конкретных людей, отслеживать траектории перемещения отдельных лиц и даже движения частей их тел, предсказывая возможное поведение, и т. д.

Мэтт Аллен, руководитель направления из компании Microscan, так описывает достоинства систем машинного зрения: "Сегодняшние технологии оперативных поставок и производства по заказу превратили информацию в один из самых ценных активов компании. Системы машинного зрения являются основой, позволяющей осуществлять автоматизацию многих производственных процессов. В качестве средств сбора данных системы машинного зрения используются в таких областях, как высокоскоростная сортировка, контроль качества продукции и слежение за ходом работ".