Компьютерное и машинное зрение: чем отличаются и как этому научиться
Компьютеры и роботы всё чаще «видят» мир вокруг: распознают лица на камерах, находят брак на конвейере, помогают беспилотным автомобилям ехать по дороге. За такими решениями стоят связанные понятия — компьютерное и машинное зрение. Они во многом пересекаются, поэтому их часто путают, но всё же это не совсем одно и то же. Разбираемся, что это за технологии, чем они отличаются друг от друга и как начать работать в этих областях.
Для кого эта статья
Материал пригодится:
-
школьникам и студентам, которые выбирают профессию в ИТ и присматриваются к компьютерному и машинному зрению
-
разработчикам, которые хотят перейти в Data Science (науку о данных) или машинное обучение
-
инженерам и технологам на производстве, которым интересно, как системы машинного зрения помогают автоматизировать процессы на линии
-
родителям, которые помогают ребёнку выбрать образовательную траекторию
Что такое машинное зрение и как оно работает
Машинное зрение — системы автоматического получения и анализа изображений, которые помогают оборудованию контролировать процесс или принимать решения. Чаще всего термин используют в промышленности и автоматизации: на производстве, в логистике, робототехнике.
В систему машинного зрения обычно входят камера, объектив, освещение, вычислительный модуль и программное обеспечение. Результат она передаёт контроллеру, роботу или другой части линии.
Системы машинного зрения создают под конкретный производственный процесс. В них применяют как заранее заданные алгоритмы обработки изображений — пороговую обработку, геометрический анализ, сравнение с шаблоном — так и модели машинного и глубокого обучения, например для распознавания разнотипных дефектов.
Вот как это может работать на практике:
-
Камера снимает объект — деталь на конвейере, упаковку, бутылку
-
Система обрабатывает изображение: измеряет параметры, ищет дефекты, распознаёт маркировку или классифицирует изделие — с помощью алгоритма или обученной модели
-
Система передаёт результат оборудованию: оно может пропустить деталь дальше, отбраковать её или подать сигнал оператору
В русскоязычной технической литературе и промышленности также встречается термин «техническое зрение» — его нередко используют близко по смыслу к «машинному зрению». Например, ГОСТ Р 70652-2023 использует термин «система технического зрения» для систем анализа изображений в неразрушающем контроле. Техническое зрение, как и машинное, встраивают в оборудование: сортировочные линии, роботов-манипуляторов, станки с числовым программным управлением (ЧПУ).
Какие задачи решает машинное зрение
Машинное зрение чаще всего применяют на производстве и в логистике. Вот типичные задачи:
-
Контроль качества. Система находит брак: сколы, трещины, неровные швы, отсутствующие детали
-
Проверка комплектности. Камера сверяет, все ли компоненты собраны в изделии
-
Позиционирование. Система помогает роботу-манипулятору точно взять деталь нужной ориентации
-
Считывание маркировки. Система распознаёт штрихкоды, QR-коды и серийные номера
-
Контроль размеров. Система измеряет геометрические параметры деталей и проверяет их соответствие допускам
Такие системы позволяют автоматически выполнять повторяющиеся операции контроля с заданными параметрами скорости и точности — это особенно важно для конвейерного производства.
Что такое компьютерное зрение и как оно работает
Компьютерное зрение — область, которая объединяет методы анализа и интерпретации изображений и видео. Оно не сводится к нейросетям: включает классические алгоритмы обработки изображений, а также модели машинного и глубокого обучения.
Один из распространённых вариантов работы современной системы компьютерного зрения на основе машинного обучения выглядит так:
-
Специалисты собирают набор изображений и размечают его — так получают обучающие данные
-
Модель, например нейросеть, учится на этих примерах находить закономерности: форму, цвет, контуры объектов
-
Обученную модель применяют к новым, ранее не встречавшимся изображениям
-
Система выдаёт результат: класс объекта, его координаты на кадре или описание сцены
Это не единственный сценарий: данные не всегда размечают вручную, модель может быть уже предобучена, а часть задач по-прежнему решают без нейросетей — классическими алгоритмами.
Обученные модели могут распознавать закономерности на новых изображениях, если свежие данные не слишком отличаются от тех, на которых модель обучалась. Например, модель, которую обучили находить кошек на множестве фотографий, может распознать кошку и на изображении, которого не было в обучающем наборе.
Какие задачи решает компьютерное зрение
Задачи компьютерного зрения не ограничиваются промышленной автоматизацией, поэтому круг применений очень широк. Вот основные направления:
-
Распознавание лиц. Используют в системах безопасности, для разблокировки смартфонов и в автоматизированных системах пограничного контроля
-
Анализ медицинских изображений. Алгоритмы помогают специалистам выявлять и анализировать признаки патологий на рентгеновских снимках, МРТ и КТ
-
Беспилотный транспорт. Компьютерное зрение помогает автомобилю различать дорожные знаки, пешеходов и разметку
-
Видеоаналитика. Считает посетителей в магазине, изучает их поведение, находит подозрительные ситуации на камерах
-
Дополненная реальность. Накладывает виртуальные объекты на реальную картинку в приложениях и играх
-
Обработка изображений. Улучшает качество фото, уменьшает шум, восстанавливает детали и анализирует визуальный контент
Технологии компьютерного зрения применяют в промышленности, розничной торговле, медицине, транспорте, сфере безопасности и других областях.
Чем машинное зрение отличается от компьютерного
Эти понятия близки, но описывают разные уровни. Компьютерное зрение — область методов анализа визуальных данных. Машинное зрение — прикладные системы, которые используют такие методы для автоматизации физического процесса, например на производстве.
| Параметр | Машинное зрение | Компьютерное зрение |
|---|---|---|
| Что это | Прикладная система для автоматизации физического процесса | Область методов анализа и интерпретации изображений и видео |
| Из чего состоит | Камеры, оптика, освещение, вычислительный модуль, программное обеспечение (ПО), интерфейсы с оборудованием | Алгоритмы и модели для обработки визуальных данных |
| Методы | Классические алгоритмы и модели машинного и глубокого обучения | Классические алгоритмы и модели машинного и глубокого обучения |
| Типичные сферы | Производство, конвейеры, робототехника | Медицина, транспорт, розничная торговля, безопасность и другие отрасли |
Как видно из таблицы, методы у обеих технологий во многом общие: и там, и там применяют классические алгоритмы и нейросети. Различие — в назначении: машинное зрение обычно встроено в конкретный автоматизированный процесс, а компьютерное зрение — более широкое понятие, не обязательно связанное с конкретным устройством. Современные системы машинного зрения часто используют технологии компьютерного зрения, поэтому границы между понятиями на практике размыты.
Где обучиться работе с машинным и компьютерным зрением
Траектории подготовки для работы с компьютерным и промышленным машинным зрением различаются, хотя часть базовых знаний пересекается.
Что пригодится для работы с компьютерным зрением:
-
математика — линейная алгебра, теория вероятностей, математический анализ
-
программирование — чаще всего это Python, библиотека OpenCV для обработки изображений и один из фреймворков для нейросетей
-
основы машинного обучения — как обучают и оценивают модели, как устроены нейросети и где их применяют
-
работа с данными — как собирать, размечать и готовить изображения для обучения модели
Примерный маршрут: Python и математика → OpenCV → машинное обучение → глубокое обучение и PyTorch → проекты по компьютерному зрению.
Что пригодится для работы с машинным зрением на производстве:
-
основы автоматизации и промышленного оборудования
-
оптика и освещение под конкретную задачу контроля
-
промышленные камеры и вычислительные модули
-
алгоритмы обработки изображений
-
интеграция с программируемыми логическими контроллерами (ПЛК) и роботами
-
иногда — C++, C# или ПО конкретного производителя оборудования
Примерный маршрут: автоматизация → оптика, освещение и камеры → алгоритмы обработки → интеграция с оборудованием и ПЛК → практика на производстве.
Форматы обучения:
-
высшее образование — направления подготовки и образовательные программы, связанные с искусственным интеллектом, прикладной математикой, робототехникой и автоматизацией
-
онлайн-курсы — программы, которые могут включать практические задания и проекты для портфолио
-
самостоятельное изучение — учебники, документация библиотек, открытые наборы данных и соревнования
-
стажировки — практика в компаниях, которые уже работают с компьютерным или машинным зрением
Срок обучения зависит от исходной подготовки, интенсивности занятий и выбранной специализации. В подборке есть программы по машинному обучению и компьютерному зрению для слушателей с разным уровнем подготовки.
Курсы по ML и компьютерному зрению
Частые вопросы
Какие специалисты работают с технологиями компьютерного зрения?
Чаще всего это инженеры по машинному обучению (ML-инженеры), специалисты по Data Science и разработчики, которые специализируются на алгоритмах компьютерного зрения и нейросетях. На производстве с машинным и техническим зрением работают инженеры по автоматизации и технологи. Базу для работы с компьютерным зрением можно получить в том числе на программах для ML-инженеров — при выборе курса стоит проверить, входит ли в программу работа с изображениями и моделями компьютерного зрения. Такие программы собраны в подборке .
Нужно ли иметь опыт в программировании для изучения компьютерного зрения?
Да, базовые навыки программирования нужны почти всегда: без них сложно работать с библиотеками для анализа изображений и готовить данные. Начать можно с нуля — срок подготовки зависит от исходной базы и интенсивности занятий, в том числе на .
Может ли машинное зрение использовать нейросети?
Да. В современных промышленных системах применяют как классические алгоритмы обработки изображений, так и модели машинного и глубокого обучения. Выбор метода зависит от задачи, стабильности условий на производстве, требований к точности и скорости, а также стоимости решения.
Востребованы ли специалисты по компьютерному и машинному зрению?
На hh.ru есть вакансии инженеров по компьютерному зрению и ML-инженеров, которые решают задачи компьютерного зрения. Машинное зрение широко применяется на автоматизированных производствах — например, для контроля качества, сортировки, измерений и управления роботами. Технологии компьютерного зрения используют в промышленности, розничной торговле, медицине, транспорте и других сферах.
Главное
-
Машинное зрение — это прикладные системы визуального контроля и управления, которые чаще всего применяют в промышленности и автоматизации
-
Компьютерное зрение — более широкая область методов анализа и интерпретации изображений и видео
-
В обеих областях применяют и классические алгоритмы, и машинное обучение — противопоставление «жёсткие правила против нейросети» не работает
-
Современные системы машинного зрения нередко используют технологии и модели компьютерного зрения, поэтому границы между понятиями на практике размыты
-
В русскоязычной практике также встречается термин «техническое зрение» — его часто используют близко по смыслу к «машинному зрению»
-
Для работы с компьютерным зрением важны математика, Python, OpenCV и основы машинного обучения. Для промышленного машинного зрения — ещё оптика, освещение, камеры и интеграция с оборудованием
-
На hh.ru есть вакансии специалистов, которые работают с компьютерным и машинным зрением, а нужные навыки можно освоить на профильных курсах
