🔬Computer Vision vs. Machin Vision


🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#computer_vision
#machin_vision

📚 Computer Vision vs. Machin Vision

✅ بینایی کامپیوتر و بینایی ماشین دو جنبه از یک موضوع هستند که هر یک به پیشرفت هوش مصنوعی بصری کمک می‌کنند. بینایی کامپیوتر مرزهای ممکن را جابجا می‌کند، در حالی که بینایی ماشین این پیشرفت‌ها را به مشکلات واقعی دنیای روزمره اعمال می‌کند. این دو به‌طور مشترک اساس تکنولوژی‌هایی را تشکیل می‌دهند که آینده اتوماسیون و سیستم‌های هوشمند را هدایت خواهند کرد.

✅ کاربرد های Computer Vision:
-تشخیص بیماری‌ها، تحلیل اسکن‌های پزشکی و کمک به اقدامات جراحی
-امکان‌پذیر ساختن خودروهای خودران، پهپادها و ربات‌ها برای ناوبری و اتخاذ تصمیمات
-نظارت بر مناطق عمومی، تشخیص فعالیت‌های مشکوک و افزایش امنیت
-واقعیت افزوده (AR)

✅ کاربردهای Machin Vision :
-بازرسی محصولات برای عیوب، اطمینان از رعایت استانداردهای کیفیت
-خودکارسازی وهدایت بازوهای رباتیک و سایر سیستم‌های خودکار برای انجام وظایف با دقت
-کنترل فرآیند و نظارت بر خط تولید، کنترل ماشین‌آلات و اطمینان از خروجی یکپارچه
-تأیید مونتاژ وتأیید اینکه اجزا به درستی مونتاژ و قرار داده شده‌اند.
🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage

🆕️ معرفی Drons به عنوان ربات برداشت محصول در کشاورزی

✅ این فناوری از هوش مصنوعی بااستفاده از ترکیب رباتیک با بینایی ماشین و پردازش تصویر ؛ برداشت و چیدن میوه ها را انجام می‌دهد.

🔎📃robohoosh
🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#machin_vision
#robotics

🆕️تشخیص پانکراتیت با استفاده از Gemini 2.0

🩻 سیستم هوش مصنوعی Gemini 2.0 شرکت گوگل توانایی شگفت‌انگیزی در تشخیص پانکراتیت (تورم پانکراس) از روی تصاویر سی تی اسکن دارد. این پیشرفت می‌تواند انقلابی در زمینه تشخیص زودهنگام و دقیق بیماری‌های پانکراس ایجاد کند.

🔍 این مدل با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری عمیق، قادر است الگوهای خاصی را در تصاویر سی تی اسکن شناسایی کند که نشان‌دهنده وجود تورم در پانکراس است. این سیستم می‌تواند به پزشکان کمک کند تا با سرعت و دقت بیشتری به تشخیص بیماری بپردازند و درمان مناسب را آغاز کنند.

💡این فناوری مزایای زیادی دارد ؛ ازجمله:

• تشخیص سریع‌تر: کاهش زمان لازم برای تشخیص بیماری.

• دقت بالا: افزایش دقت در شناسایی بیماری‌ها.

• پشتیبانی از پزشکان: ارائه اطلاعات و تحلیل‌های دقیق‌تر برای تصمیم‌گیری بهتر.

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#machin_vision
#top_news

📷 اهمیت کالیبراسیون دوربین و تنظیمات آن برای پروژه‌های Computer Vision

▪︎بررسی کالیبراسیون دوربین و تنظیمات آن ؛ یک مرحله اساسی برای هر پروژه موفق در زمینه بینایی کامپیوتری است. در حالی که مدل‌ها و الگوریتم‌های بینایی کامپیوتری / هوش مصنوعی معمولاً توجه را جلب می‌کنند و همه چیز با دریافت بهینه تصویر و کالیبراسیون مناسب آغاز می‌شود ، اما کالیبراسیون دوربین و تنظیمات آن هم جایگاه ویژه ای دارد.

▪︎این موضوع به‌ویژه برای کاربردهای دنیای واقعی که شامل فتوگرام متری (اندازه‌گیری ابعاد اشیاء) یا تحلیل حرکت (مانند سرعت و شتاب) است ؛ از اهمیت بالایی برخوردار است.

▪︎باید توجه داشت که اینکه برخی میگویند :
" کالیبراسیون دوربین معادل پیدا کردن هموگرافی است" ؛ جای فکر دارد و می‌تواند صحیح نباشد ، زیرا این دو رویکرد متفاوت هستند و کالیبراسیون مبتنی بر هموگرافی، هرچند در برخی زمینه‌ها مفید است، اما باید توجه داشت که بهترین گزینه برای دستیابی به دقت بالا نیست و به همه تنظیمات نرم افزاری و سخت افزاری باید توجه داشت.

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#machin_vision

🆕️ پردازش تصویر در تسریع تحقیقات زیست‌شناسی

❄ با استفاده از OpenCV و آنالیز مؤلفه‌های متصل می‌توان تصاویر میکروسکوپی گلبول‌های قرمز خون را به‌طور خودکار تشخیص داد و از هم تفکیک کرد و هر سلول را به دقت بررسی نمود.

❄ این رویکرد به محققان کمک می‌کند تا به سرعت اطلاعات ارزشمندی به دست آورند و نیاز به کار دستی را به حداقل برسانند.

❄ این تکنیک به بررسی و تجزیه‌وتحلیل هر گلبول قرمز به‌صورت مجزا کمک می‌کند. CCA آبجکت‌های متصل به هم را در تصویر شناسایی و مشخصات هر کدام را استخراج می‌کند، مانند اندازه، شکل و موقعیت.

❄ با اتوماسیون این فرآیندها، محققان می‌توانند به سرعت اطلاعات زیادی در مورد ویژگی‌های گلبول‌های قرمز به دست آورند. این داده‌ها می‌تواند برای تشخیص بیماری‌ها و مطالعات زیست‌شناختی مفید باشد.

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#machin_vision
#python

📽 پردازش تصویر حوزه Mixed Reality در جراحی مغز و اعصاب

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#machin_vision
#neurosurgery

✳ فناوری mixed reality ، انقلابی در جراحی مغز واعصاب

🔬 واقعیت ترکیبی (mixed reality) به عنوان یک فناوری نوین، در حال تغییر و تحول در عرصه جراحی اعصاب است. با استفاده از این ابزارها، جراحان قادرند تا به طرز بهتری به ناوبری در مغز و نخاع بپردازند و جراحی‌ها را با ایمنی بیشتری انجام دهند.

🔬 یکی از مزایای بزرگ mixed reality، امکان همپوشانی تصاویر MRI و CT با میدان دید جراحان است. این قابلیت به جراحان اجازه می‌دهد تا با دقت و صحت بیشتری عمل کنند. با مشاهده همزمان ساختارهای آناتومیکی مغز و نخاع بر روی تصاویر واقعی، جراحان می‌توانند نقاط دقیق و حساس را شناسایی کرده و از آسیب به بافت‌های سالم جلوگیری کنند.

🔬 این تکنولوژی نه تنها دقت عمل را افزایش می‌دهد، بلکه زمان جراحی را نیز کاهش می‌دهد و بهبود نتایج درمانی را به همراه دارد. به همین دلیل، این فناوری به یکی از ابزارهای حیاتی در جراحی اعصاب تبدیل شده و نویدبخش آینده‌ای روشن برای بیماران و جراحان است.

🔬 با پیشرفت‌های مداوم در این حوزه، می‌توان انتظار داشت که واقعیت ترکیبی به تدریج در سایر زمینه‌های پزشکی نیز مورد استفاده قرار گیرد و انقلابی در روش‌های درمانی ایجاد کند.

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#machin_vision
#neurosurgery

🖼 OpenCV in image processing

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#machin_vision
#OpenCV

🩻پردازش تصویر در OpenCV

🖼 چهار مرحله اساسی پردازش تصویر در OpenCV وجود دارد که به طور گسترده ای در برنامه های کاربردی بینایی ماشین مورد استفاده قرار می گیرند. فرآیند بسیار قدرتمند و کاربردی است و پایه و اساس بسیاری از الگوریتم های پیشرفته را تشکیل می دهد.

1️⃣ بارگذاری تصویر:
اولین قدم بارگذاری تصویر ورودی به عنوان ورودی اصلی برای پردازش است. این تصویر می تواند در فرمت های مختلف مانند JPEG، PNG یا BMP باشد.

2️⃣ تبدیل به مقیاس خاکستری:
پس از بارگذاری تصویر، معمولا آن را به مقیاس خاکستری تبدیل می کنند. این کار به این دلیل انجام می شود که تصویر خاکستری ساده تر و کم حجم تر از تصویر رنگی است و در بسیاری از برنامه های بینایی ماشین، رنگ اطلاعات مهمی را ارائه نمی دهد.

3️⃣ اعمال فیلترها:
در این مرحله، فیلترهای مختلفی برای بهبود کیفیت تصویر و کاهش نویز به کار گرفته می شوند. این فیلترها می توانند شامل مواردی مانند فیلترهای مه زدایی، لبه های تقویت شده یا فیلترهای نرم کننده باشند.

4️⃣ شناسایی لبه ها:
در نهایت، الگوریتم های شناسایی لبه برای شناسایی تغییرات شدید در شدت به کار گرفته می شوند. این مرحله بسیار مهم است زیرا لبه ها نشان دهنده مرزها و ساختارهای مهم در تصویر هستند و بسیاری از الگوریتم های بینایی ماشین بر این پایه کار می کنند.
🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#machin_vision
#OpenCV

🆕️ گیت‌هاب کوپایلت در VSCode

✳ گیت‌هاب کوپایلت (GitHub Copilot) یک ابزار هوش مصنوعی است که به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا کد را سریع‌تر و آسان‌تر بنویسند. این مدل پیشنهادی از یادگیری عمیق برای پیش‌بینی و تولید کد استفاده می‌کند.

✳ در خبرهای اخیر، اعلام شده است که گیت‌هاب کوپایلت برای کاربران ویژوال استودیو کد (VSCode) به صورت رایگان در دسترس قرار گرفته است.

✳ ویژگی‌های گیت‌هاب کوپایلت:

* پیشنهادات کد: به صورت زنده و در حین نوشتن کد، پیشنهاداتی برای تکمیل کد ارائه می‌دهد.

* تولید کد: قادر است کدهای جدیدی را بر اساس توضیحات متنی که کاربر ارائه می‌دهد، تولید کند.

* مستندسازی: می‌تواند به طور خودکار مستندات مربوط به توابع و کدها را تولید کند.

* پشتیبانی از زبان‌های مختلف: از زبان‌های برنامه‌نویسی متنوعی پشتیبانی می‌کند.
🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#machin_vision
#python

📚 تازه های دنیای پژوهش

📄Ensemble deep learning and EfficientNet for accurate diagnosis of diabetic retinopathy

✅ موضوع این مطالعه بررسی کارآمدی استفاده از شبکه عصبی عمیق EfficientNet برای تشخیص دقیق بیماری رتینوپاتی دیابتی است.

🩺 رتینوپاتی دیابتی یک عامل مهم نقص بینایی در سطح جهانی است که تشخیص زودهنگام آن اهمیت حیاتی دارد.

🔍 این مطالعه یک چارچوب عمیق یادگیری هوشمند برای تشخیص رتینوپاتی دیابتی ارائه می دهد که از معماری EfficientNetB0 برای طبقه بندی سطوح شدت رتینوپاتی دیابتی استفاده می کند.

🔍 این چارچوب با بهره گیری از تکنیک های پیشرفته بینایی کامپیوتری و یادگیری ماشین، به دنبال ارائه تشخیص دقیق و قابل اعتماد برای رتینوپاتی دیابتی است.

🔍 آزمایش ها و تجربیات مداوم، کارآمدی این معماری را نشان داده و نتایج امیدوارکننده ای را برای بهبود تشخیص و درمان رتینوپاتی دیابتی ارائه می دهد.

🔍 نتایج این مطالعه نشان می دهد که EfficientNet می تواند به عنوان ابزاری قدرتمند برای تشخیص زودهنگام و بهبود نتایج درمان بیماران رتینوپاتی دیابتی مورد استفاده قرار گیرد.
🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage

📽 اسکن مدل‌های سه‌بعدی خودکار با کنترلر حرکتی PINE و تکنیک پردازش تصویر فتوگرامتری

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#imageprocessing
#machin_vision
#3Dmodel

🆕️ اسکن مدل‌های سه‌بعدی خودکار با کنترلر حرکتی PINE و تکنیک پردازش تصویر فتوگرامتری

✅ در دنیای امروز، تکنولوژی به سرعت در حال پیشرفت است و یکی از نوآوری‌های جالب در این زمینه، اسکن مدل‌های سه‌بعدی به‌صورت خودکار است. با استفاده از کنترلر حرکتی PINE و تکنیک پردازش تصویر فتوگرامتری، می‌توانیم به سادگی و دقت بالا، اشیاء را به صورت سه‌بعدی اسکن کنیم.

🔍 فتوگرامتری یک روش قدرتمند است که با استفاده از تصاویر دو بعدی از زوایای مختلف، مدل‌های سه‌بعدی دقیقی تولید می‌کند. این تکنیک به ما این امکان را می‌دهد که جزئیات دقیق و ظریف اشیاء را ثبت کنیم.

✅ کنترلر حرکتی PINE با قابلیت‌های خاص خود، فرآیند اسکن را تسهیل می‌کند. این کنترلر می‌تواند به‌طور خودکار حرکت کند و زوایای مختلف را برای ثبت تصاویر مورد نیاز تنظیم کند. این امر باعث افزایش دقت و کاهش زمان لازم برای انجام اسکن می‌شود.

💡 مزایای این روش:

۱. دقت بالا: ایجاد مدل‌های سه‌بعدی با جزئیات دقیق.

۲. صرفه‌جویی در زمان: کاهش زمان لازم برای انجام اسکن.

۳. کاربردهای گسترده: از صنایع طراحی و معماری گرفته تا بازی‌های ویدیویی و واقعیت مجازی.
🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#machin_vision

📉 بهبود کنتراست تصویر با تنظیم هیستوگرام

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#machin_vision
#histogram

📽🆕️ ربات های جراح؛ مجهز به فناوری بینایی ماشین

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#machin_vision
#robotic

🖇#آموزش تکنیک های لبه یابی در پردازش تصویر

✅ لبه‌یابی یکی از مراحل کلیدی در پردازش تصویر و بینایی ماشین است که به شناسایی نقاط تغییر در شدت روشنایی تصویر کمک می‌کند. در سال‌های اخیر، چندین روش و تکنیک جدید برای لبه‌یابی توسعه یافته‌اند که بهبودهایی نسبت به روش‌های سنتی ارائه می‌دهند. به برخی از جدیدترین و مؤثرترین روش‌های لبه‌یابی می پردازیم:

۱. روش‌های مبتنی بر یادگیری عمیق:

   • شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs): استفاده از CNNها برای لبه‌یابی، مانند مدل‌هایی که توسط U-Net یا Mask R-CNN توسعه یافته‌اند، به طور قابل توجهی دقت را افزایش می‌دهند.

   • شبکه‌های عصبی عمیق برای لبه‌یابی (Deep Edge Detection Networks): مدل‌هایی مانند HED (Holistically-Nested Edge Detection) که به طور خاص برای شناسایی لبه‌ها طراحی شده‌اند.

۲. روش‌های مبتنی بر ترنسفورمر:

   • روش Vision Transformers (ViTs): استفاده از ترنسفورمرها در پردازش تصویر باعث ایجاد رویکردهای جدیدی برای لبه‌یابی شده است که به شناسایی ویژگی‌های پیچیده‌تر کمک می‌کند.

۳. روش‌های ترکیبی:

   • ترکیب تکنیک‌های سنتی مانند فیلترهای گابور با شبکه‌های عصبی عمیق، که می‌تواند به شناسایی بهتر لبه‌ها در شرایط مختلف کمک کند.

۴. روش‌های مبتنی بر یادگیری خودکار:

   • این روش‌ها به مدل‌ها اجازه می‌دهند تا بدون نیاز به داده‌های برچسب‌گذاری شده، ویژگی‌های مهم را یاد بگیرند و به شناسایی لبه‌ها بپردازند.

۵. فیلترهای پیشرفته:

   • فیلترهای کنی (Canny Edge Detector): این فیلتر بهبود یافته با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین و تنظیمات پارامترهای دقت بیشتری ارائه می‌دهد.

   • فیلترهای چند مقیاس (Multi-scale Filters): این فیلترها با استفاده از اندازه‌های مختلف برای شناسایی لبه‌ها در مقیاس‌های مختلف، دقت را افزایش می‌دهند.

۶. روش‌های مبتنی بر گراف:

   • استفاده از تکنیک‌های نظریه گراف برای شناسایی لبه‌ها در تصاویر پیچیده، که می‌تواند به شناسایی دقیق‌تری منجر شود.

۷. روش‌های مبتنی بر خوشه‌بندی:

   • استفاده از الگوریتم‌های خوشه‌بندی مانند K-means یا DBSCAN برای شناسایی نواحی با تغییرات شدید شدت روشنایی.
🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#machin_vision
#edge_detection

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage