Machine Vision คืออะไร?

Machine Vision หรือ การมองเห็นของเครื่องจักร เป็นเทคโนโลยีที่ผสมผสานวิทยาการหลากหลายแขนงเข้าด้วยกัน เช่น วิศวกรรมคอมพิวเตอร์, ปัญญาประดิษฐ์ (AI), และ การประมวลผลภาพดิจิทัล (Image Processing) เพื่อให้คอมพิวเตอร์หรือเครื่องจักรสามารถ "เข้าใจ" และ "ตีความ" ข้อมูลภาพที่ได้รับ โดยในเชิงลึกนั้น

Machine Vision ประกอบไปด้วยส่วนหลัก ๆ ดังนี้:

1.การได้มาซึ่งภาพ (Image Acquisition)

• การได้มาซึ่งภาพเป็นขั้นตอนแรกในระบบ Machine Vision โดยใช้ กล้อง หรือ เซนเซอร์ ในการจับภาพ โดยทั่วไปจะเป็นกล้องที่มีเซนเซอร์รับภาพแบบ CMOS (Complementary Metal-Oxide-Semiconductor) หรือ CCD (Charge-Coupled Device) เพื่อจับภาพที่มีความละเอียดและความเร็วสูง ซึ่งกล้องเหล่านี้สามารถตรวจจับได้ทั้ง แสงที่มองเห็น (Visible Light) และ แสงอินฟราเรด หรือ แสงอัลตราไวโอเลต ขึ้นอยู่กับการประยุกต์ใช้
• ปัจจัยที่สำคัญในการได้มาซึ่งภาพคือ แสง (Lighting) ซึ่งมีผลอย่างมากต่อความชัดเจนของภาพ จึงมักมีการใช้เทคนิคการจัดแสงที่เหมาะสม เช่น Backlighting (แสงจากด้านหลัง), Diffuse Lighting (แสงกระจาย), หรือ Structured Light (แสงเชิงโครงสร้าง) เพื่อเพิ่มความคมชัดของลักษณะที่ต้องการตรวจจับ

2.การประมวลผลภาพ (Image Processing)

• หลังจากที่ได้ข้อมูลภาพแล้ว ภาพจะถูกส่งเข้าสู่ระบบประมวลผลเพื่อทำการ ปรับปรุงภาพ (Image Enhancement) เช่น การกรองสัญญาณรบกวน (Noise Filtering), การเพิ่มความคมชัดของภาพ (Sharpening), หรือการแปลงข้อมูลภาพให้เป็นแบบไบนารี (Thresholding) เพื่อลดจำนวนข้อมูลและเน้นรายละเอียดที่สำคัญ
• จากนั้นจะเข้าสู่ขั้นตอนของ การวิเคราะห์คุณสมบัติภาพ (Feature Extraction) เช่น การตรวจจับขอบ (Edge Detection), การแยกส่วนวัตถุ (Segmentation) หรือการจับลักษณะพิเศษ (Pattern Recognition) เพื่อแยกแยะหรือจำแนกวัตถุในภาพ
• การวิเคราะห์ภาพอาจใช้วิธีการทางคณิตศาสตร์และการวิเคราะห์เชิงสถิติเพื่อแยกแยะรูปแบบหรือโครงสร้างในภาพ ซึ่งมีหลากหลายเทคนิค เช่น Fourier Transform, Wavelet Transform หรือ Principal Component Analysis (PCA)

3.การวิเคราะห์และการตัดสินใจ (Analysis and Decision Making)

• เมื่อระบบได้ข้อมูลเชิงลึกจากภาพแล้ว ก็จะเข้าสู่ขั้นตอน การวิเคราะห์ และ การตัดสินใจ ซึ่งโดยทั่วไปจะใช้ อัลกอริธึมปัญญาประดิษฐ์ (AI) หรือ Machine Learning เพื่อทำการจำแนกวัตถุหรือพฤติกรรม เช่น การตรวจจับข้อบกพร่องในกระบวนการผลิต หรือการตรวจสอบชิ้นส่วนที่ไม่ตรงตามมาตรฐาน
• อัลกอริธึมที่ใช้ในการตัดสินใจสามารถเป็นได้ทั้งแบบที่มีการสอน (Supervised Learning) หรือไม่มีการสอน (Unsupervised Learning) เช่น การใช้ Neural Networks หรือ Deep Learning เพื่อให้ระบบเรียนรู้จากข้อมูลภาพจำนวนมาก และสามารถทำการคาดการณ์หรือวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างแม่นยำ
• ตัวอย่างเช่น การตรวจจับวัตถุบนสายการผลิต (Object Detection) หรือการทำแผนที่ 3 มิติสำหรับการนำทางของหุ่นยนต์ (3D Mapping for Robot Navigation)

เทคนิคการประมวลผลภาพใน Machine Vision

• Edge Detection: การตรวจจับขอบวัตถุเป็นหนึ่งในขั้นตอนสำคัญในการแยกแยะวัตถุจากพื้นหลัง เทคนิคที่ใช้บ่อยคือ Sobel Filter, Canny Edge Detection, หรือ Laplacian of Gaussian (LoG) ซึ่งช่วยให้ระบบสามารถระบุตำแหน่งและรูปร่างของวัตถุได้

• Pattern Matching: การจับคู่รูปแบบใช้สำหรับการตรวจจับวัตถุหรือส่วนประกอบที่มีลักษณะเฉพาะในภาพ เช่น ลวดลายหรือเครื่องหมาย ซึ่งมักใช้ในกระบวนการตรวจสอบคุณภาพ (Quality Control)
• Blob Analysis: ใช้สำหรับการระบุวัตถุที่มีรูปร่างหรือขนาดที่แตกต่างกัน การวิเคราะห์ Blob จะช่วยให้ระบบสามารถแยกแยะวัตถุตามคุณสมบัติ เช่น พื้นที่, ความกว้าง, ความยาว หรือความหนาแน่นของวัตถุ

การประยุกต์ใช้ Machine Vision มีหลายด้าน เช่น

• อุตสาหกรรมการผลิต: ใช้ Machine Vision ในการตรวจสอบคุณภาพของสินค้าในสายการผลิต เช่น การตรวจสอบรอยขีดข่วนบนชิ้นส่วน การตรวจจับชิ้นส่วนที่บกพร่อง การตรวจสอบการพิมพ์ตัวหนังสือไม่สมบูรณ์ หรือการคัดแยกวัตถุที่ไม่เป็นไปตามมาตรฐาน
• ระบบอัตโนมัติ (Automation): ในยานยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเอง (Autonomous Vehicles) ใช้ Machine Vision ในการตรวจจับวัตถุรอบข้าง เช่น รถยนต์, คนเดินถนน หรือสัญญาณจราจร เพื่อช่วยในการตัดสินใจในการขับขี่
• การแพทย์: ใช้สำหรับการวินิจฉัยโรคผ่านภาพถ่ายทางการแพทย์ เช่น การวิเคราะห์ภาพถ่ายจาก MRI หรือ CT Scan เพื่อหาความผิดปกติของเนื้อเยื่อหรืออวัยวะ
• การรักษาความปลอดภัย: การใช้ Machine Vision ในระบบรักษาความปลอดภัย เช่น การตรวจจับใบหน้า (Facial Recognition) เพื่อใช้ในการยืนยันตัวตน หรือการตรวจจับการเคลื่อนไหวในระบบกล้องวงจรปิด (CCTV)

ข้อดีและความท้าทายของ Machine Vision

• ข้อดี:ช่วยเพิ่มความแม่นยำในการตรวจสอบและการควบคุมคุณภาพในกระบวนการผลิตทำให้การทำงานในระบบอัตโนมัติเป็นไปอย่างรวดเร็วและลดการพึ่งพามนุษย์สามารถทำงานได้ในสภาพแวดล้อมที่อาจเป็นอันตรายต่อมนุษย์ เช่น สายการผลิตที่มีความร้อนสูง
• ความท้าทาย:คุณภาพของข้อมูลภาพเป็นปัจจัยสำคัญ ระบบ Machine Vision ต้องการภาพที่มีความชัดเจนและไม่มีสัญญาณรบกวนการตั้งค่าแสงที่ไม่ถูกต้องอาจทำให้ระบบตรวจจับผิดพลาดได้การฝึกสอนระบบปัญญาประดิษฐ์ให้ทำงานได้อย่างแม่นยำต้องใช้ข้อมูลที่หลากหลายและมีจำนวนมาก

การพัฒนาเทคโนโลยี Machine Vision ในปัจจุบันได้รับการสนับสนุนจากความก้าวหน้าของการประมวลผลภาพดิจิทัลและปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะในด้าน Deep Learning ที่ช่วยเพิ่มความสามารถในการแยกแยะและการเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมาก