Как работает зрение: Зрение человека — Википедия – Принцип работы глаза | Essilor Russia

Содержание

Как работает наше зрение? | CooperVision Russia

Зрение — это одно из наиболее сложных наших чувств. Хотите ли вы знать, как работает наше зрение?

Процесс человеческого зрения воистину удивителен.

Для лучшего понимания процесса зрения, давайте вначале рассмотрим из чего состоит наш глаз или его «структуру» и ответим на вопрос: «в чем заключается процесс зрения?». Ответ на этот вопрос не займет много времени.

Наши глаза — это наша внешность

Наши глаза — это органы подобно сердцу, почками и кожи (наша самая большая часть организма). Глазная анатомия невероятно сложная.  Каждый глаз состоит из более двух миллионов компонентов. Это включает внешние структуры, такие как:

  • Наши веки, защищающие глаза.
  • Белочная оболочка глаза (склера) и роговица, покрывающие и защищающие внутреннюю часть глаза.
  • Слёзная пленка, которая обеспечивает поток кислорода к роговице и сохраняет здоровье и комфорт глаз.

Любопытные факты: Знаете ли вы, что в течение дня мы моргаем около 12000 раз, а роговица — единственная часть тела, не содержащая кровеносных сосудов? Наша кровь доставляет кислород к органам тела, в роговица получает кислород прямо из воздуха. Почему? Прозрачность. Она необходима для четкости зрения.

Зная теперь внешнее строение глаза, давайте заглянем вовнутрь и ответим на вопрос о том, как мы видим предметы и в чем заключается зрительный процесс. Что позволяет нам видеть восход солнца и великолепный завтрак утром?

Внутреннее строение глаза

Главные внутренние структуры глаза включают:

  • Радужную оболочку — окрашенную в цвет часть нашего глаза.
  • Зрачок, черное округлое отверстие в центре роговицы.
  • Хрусталик глаза за радужной оболочкой, позволяющий фокусировать взгляд на ближних и дальних предметах.
  • Сетчатку — очень тонкий слой миллионов фоторецепторов, называемых «колбочки и конусы»

Каждый день сет проникает в глаз через роговицу и зрачок. Если вы в темной комнате включаете свет, ваш зрачок сузится для уменьшения количества света. Противоположное происходит если из освещенного солнечным светом помещения перейти в темную комнату. Ваш зрачок расширится, чтобы лучше видеть в новом окружении.

После прохождения через зрачок и хрусталика глаза, свет фокусируется на сетчатке. Это самый удивительный этап зрительного процесса, когдаизображение находится в перевернутом виде на задней стенке глаза. Да, все верно.

После достижения задней стенки свет проходит по нервным окончаниям. Эти изображения попадают в мозг через зрительные нервы. По мере переработки мозгом этой информации, происходит поворот изображений, и мы не видим их перевернутыми. Без этого мы бы жили в необычном мире!

Наша зрительная система воистину эффективно спроектирована.

В то время как это может странно выглядеть, это наиболее эффективный и быстрый процесс обработки информации. Напрашивается вопрос: «Что происходит, когда функция какого-либо органа зрения нарушена»?

Распространенные глазные проблемы

 Анатомия глаз вызывает глубокий интерес. Мы четко видим, при нормальном и совместном функционировании роговицы, хрусталика и сетчатки. К сожалению, это не всегда происходит.

Плохое зрение почти всегда относится к генетическим проблемам. Если ваши родители в молодости носили контактные линзы, вероятно, вам также потребуются в детстве и юношестве контактные линзы. Ниже изложены некоторые распространенные глазные проблемы.

Если свет фокусируется перед сетчаткой, а не на ней, у вас миопия или близорукость. Предметы на расстоянии будут выглядеть расплывчато и нечетко. Если у вас миопия, возможно размер ваших глаз больше, чем требуется. (Ознакомьтесь с состоянием близорукости .)

Аналогично этому, противоположная ситуация относится к дальнозоркости или гиперметропии. В этом случае, свет проходящий через зрачок фокусируется за сетчаткой. Это зачастую происходит из-за более плоской поверхности сетчатки или меньшего, чем обычно размера глаза. (Ознакомьтесь с заболеванием дальнозоркости .) 

Другая проблема зрения, с которой каждый сталкивается в определенный момент времени — это пресбиопия, наблюдающаяся, когда хрусталик теряет способность правильно фокусироваться. Близлежащие предметы выглядят расплывчато. Именно поэтому приходится при чтении держать ресторанное меню подальше от лица, когда вам более сорока лет. (Ознакомьтесь с дополнительной информацией о пресбиопии .) 

Как мы видим, многие компоненты глаза должны правильно функционировать для нормального зрительного восприятия. Однако при нарушении функции мы используем современные технологии для коррекции проблем со зрением.

Вызывает восхищение работа различных компонентов глаза для поддержания нормальной зрительной функции.

Настоящая статья не содержит медицинских консультаций и не заменяет рекомендаций специалиста-медика. Для обсуждения конкретных вопросов, обратитесь к врачу-офтальмологу.

Компьютерное зрение — Википедия

Компьютерное зрение (иначе техническое зрение) — теория и технология создания машин, которые могут производить обнаружение, отслеживание и классификацию объектов.

Как научная дисциплина, компьютерное зрение относится к теории и технологии создания искусственных систем, которые получают информацию из изображений. Видеоданные могут быть представлены множеством форм, таких как видеопоследовательность, изображения с различных камер или трехмерными данными, например с устройства Kinect или медицинского сканера.

Как технологическая дисциплина, компьютерное зрение стремится применить теории и модели компьютерного зрения к созданию систем компьютерного зрения. Примерами применения таких систем могут быть:

  1. Системы управления процессами (промышленные роботы, автономные транспортные средства).
  2. Системы видеонаблюдения.
  3. Системы организации информации (например, для индексации баз данных изображений).
  4. Системы моделирования объектов или окружающей среды (анализ медицинских изображений, топографическое моделирование).
  5. Системы взаимодействия (например, устройства ввода для системы человеко-машинного взаимодействия).
  6. Системы дополненной реальности.
  7. Вычислительная фотография, например для мобильных устройств с камерами.

Компьютерное зрение также может быть описано как дополнение (но не обязательно противоположность) биологическому зрению. В биологии изучается зрительное восприятие человека и различных животных, в результате чего создаются модели работы таких систем в терминах физиологических процессов. Компьютерное зрение, с другой стороны, изучает и описывает системы компьютерного зрения, которые выполнены аппаратно или программно. Междисциплинарный обмен между биологическим и компьютерным зрением оказался весьма продуктивным для обеих научных областей.

Подразделы компьютерного зрения включают воспроизведение действий, обнаружение событий, слежение, распознавание образов, восстановление изображений и некоторые другие.

Область компьютерного зрения может быть охарактеризована как молодая, разнообразная и динамично развивающаяся. И хотя существуют более ранние работы, можно сказать, что только с конца 1970-х началось интенсивное изучение этой проблемы, когда компьютеры смогли управлять обработкой больших наборов данных, таких как изображения. Однако эти исследования обычно начинались с других областей, и, следовательно, нет стандартной формулировки проблемы компьютерного зрения. Также, и это даже более важно, нет стандартной формулировки того, как должна решаться проблема компьютерного зрения. Вместо этого, существует масса методов для решения различных строго определённых задач компьютерного зрения, где методы часто зависят от задач и редко могут быть обобщены для широкого круга применения. Многие из методов и приложений все ещё находятся в стадии фундаментальных исследований, но всё большее число методов находит применение в коммерческих продуктах, где они часто составляют часть большей системы, которая может решать сложные задачи (например, в области медицинских изображений или измерения и контроля качества в процессах изготовления). В большинстве практических применений компьютерного зрения компьютеры предварительно запрограммированы для решения отдельных задач, но методы, основанные на знаниях, становятся всё более общими.

Важную часть в области искусственного интеллекта занимает автоматическое планирование или принятие решений в системах, которые могут выполнять механические действия, такие как перемещение робота через некоторую среду. Этот тип обработки обычно нуждается во входных данных, предоставляемых системами компьютерного зрения, действующими как видеосенсор и предоставляющими высокоуровневую информацию о среде и роботе. Другие области, которые иногда описываются как принадлежащие к искусственному интеллекту и которые используются относительно компьютерного зрения, это распознавание образов и обучающие методы. В результате, компьютерное зрение иногда рассматривается как часть области искусственного интеллекта или области компьютерных наук вообще.

Ещё одной областью, связанной с компьютерным зрением, является обработка сигналов. Многие методы обработки одномерных сигналов, обычно временных сигналов, могут быть естественным путём расширены для обработки двумерных или многомерных сигналов в компьютерном зрении. Однако из-за своеобразной природы изображений существует много методов, разработанных в области компьютерного зрения и не имеющих аналогов в области обработки одномерных сигналов. Особым свойством этих методов является их нелинейность, что, вместе с многомерностью сигнала, делает соответствующую подобласть в обработке сигналов частью области компьютерного зрения.

Помимо упомянутых подходов к проблеме компьютерного зрения, многие из исследуемых вопросов могут быть изучены с чисто математической точки зрения. Например, многие методы основываются на статистике, методах оптимизации или геометрии. Наконец, большие работы ведутся в области практического применения компьютерного зрения — того, как существующие методы могут быть реализованы программно и аппаратно или как они могут быть изменены с тем, чтобы достичь высокой скорости работы без существенного увеличения потребляемых ресурсов.

Компьютерное зрение, Обработка изображений, и Машинное зрение — тесно связанные области. Но до сих пор точно не определено, являются ли они разделами одной, более широкой. При детальном анализе может показаться, что это лишь разные названия одной и той же области. Чтобы не возникало путаницы, принято различать их как направления, сфокусированные на определённом предмете изучения. Ниже представлено описание некоторых из них, наиболее важных:

Обработка изображений или анализ изображений, в основном сосредоточены на работе с двухмерными изображениями, то есть как преобразовать одно изображение в другое. Например, попиксельные операции увеличения контрастности, операции по выделению краёв, устранению шумов или геометрические преобразования, такие как Аффинные преобразования. Данные операции предполагают, что обработка/анализ изображения действуют независимо от содержания самих изображений.

Компьютерное зрение сосредотачивается на обработке трехмерных сцен, спроектированных на одно или несколько изображений. Например, восстановлением структуры или другой информации о трехмерной сцене по одному или нескольким изображениям. Компьютерное зрение часто зависит от более или менее сложных допущений относительно того, что представлено на изображениях.

Машинное зрение сосредотачивается на применении, в основном промышленном, например, автономные роботы и системы визуальной проверки и измерений. Это значит, что технологии датчиков изображения и теории управления связаны с обработкой видеоданных для управления роботом и обработка данных в реальном времени осуществляется аппаратно или программно.

Также существует область, названная Визуализация, которая первоначально была связана с процессом создания изображений, но иногда имела дело с обработкой и анализом. Например,

рентгенография работает с анализом видеоданных медицинского применения.

Наконец, распознавание образов является областью, которая использует различные методы для получения информации из видеоданных, в основном, основанные на статистическом подходе. Значительная часть этой области посвящена практическому применению этих методов.

Примеры применения компьютерного зрения[править | править код]

Одним из наиболее важных применений является обработка изображений в медицине. Эта область характеризуется получением информации из видеоданных для постановки медицинского диагноза пациентам. В большинстве случаев, видеоданные получают с помощью микроскопии, рентгенографии, ангиографии, ультразвуковых исследований и томографии. Примером информации, которая может быть получена из таких видеоданных является обнаружение опухолей, атеросклероза или других злокачественных изменений. Также примером может быть измерение размеров органов, кровотока и т. д. Эта прикладная область также способствует медицинским исследованиям, предоставляя новую информацию, например, о строении мозга или качеству медицинского лечения.

Другой прикладной областью компьютерного зрения является промышленность. Здесь информацию получают для целей поддержки производственного процесса. Примером может служить контроль качества, когда детали или конечный продукт автоматически проверяются на наличие дефектов. Другим примером является измерение положения и ориентации деталей, поднимаемых рукой робота.

Военное применение является, пожалуй самой большой областью компьютерного зрения. Очевидными примерами являются обнаружение вражеских солдат и транспортных средств и управление ракетами. Наиболее совершенные системы управления ракетами посылают ракету в заданную область, вместо конкретной цели, а селекция целей производится, когда ракета достигает заданной области, основываясь на получаемых видеоданных. Современное военное понятие, такое как «боевая осведомленность», подразумевает, что различные датчики, включая датчики изображения, предоставляют большой набор информации о поле боя, которая может быть использована для принятия стратегических решений. В этом случае, автоматическая обработка данных используется, чтобы уменьшить сложность или увеличить надежность получаемой информации.

Одними из новых областей применения являются автономные транспортные средства, включая подводные, наземные (роботы, машины), воздушные. Уровень автономности изменяется от полностью автономных (беспилотных) до транспортных средств, где системы, основанные на компьютерном зрении, поддерживают водителя или пилота в различных ситуациях. Полностью автономные транспортные средства используют компьютерное зрение для навигации, то есть для получения информации о месте своего нахождения, для создания карты окружающей обстановки, для обнаружения препятствий. Они также могут быть использованы для определённых задач, например, для обнаружения лесных пожаров. Примерами таких систем могут быть система предупредительной сигнализации о препятствиях на машинах и системы автономной посадки самолетов. Некоторые производители машин демонстрировали системы автономного управления автомобилем, но эта технология все ещё не достигла того уровня, когда её можно запустить в массовое производство.

Другие области применения включают:

  • Поддержку создания видеоэффектов для кино и телевидения
  • Наблюдение

Типичные задачи компьютерного зрения[править | править код]

Каждая из областей применения компьютерного зрения, описанных выше, связана с рядом задач; более или менее хорошо определённые проблемы измерения или обработки могут быть решены с использованием множества методов. Некоторые примеры типичных задач компьютерного зрения представлены ниже.

Распознавание[править | править код]

Классическая задача в компьютерном зрении, обработке изображений и машинном зрении это определение содержат ли видеоданные некоторый характерный объект, особенность или активность. Эта задача может быть достоверно и легко решена человеком, но до сих пор не решена удовлетворительно в компьютерном зрении в общем случае: случайные объекты в случайных ситуациях.

Существующие методы решения этой задачи эффективны только для отдельных объектов, таких как простые геометрические объекты (например, многогранники), человеческие лица, печатные или рукописные символы, автомобили и только в определённых условиях, обычно это определённое освещение, фон и положение объекта относительно камеры.

В литературе описано различное множество проблем распознавания:

  • Распознавание: один или несколько предварительно заданных или изученных объектов или классов объектов могут быть распознаны, обычно вместе с их двухмерным положением на изображении или трехмерным положением в сцене.
  • Идентификация: распознается индивидуальный экземпляр объекта. Примеры: идентификация определённого человеческого лица или отпечатка пальцев или автомобиля.
  • Обнаружение: видеоданные проверяются на наличие определённого условия. Например, обнаружение возможных неправильных клеток или тканей в медицинских изображениях. Обнаружение, основанное на относительно простых и быстрых вычислениях иногда используется для нахождения небольших участков в анализируемом изображении, которые затем анализируются с помощью приемов, более требовательных к ресурсам, для получения правильной интерпретации.

Существует несколько специализированных задач, основанных на распознавании, например:

  • Поиск изображений по содержанию: нахождение всех изображений в большом наборе изображений, которые имеют определённое содержание. Содержание может быть определено различными путями, например в терминах схожести с конкретным изображением (найдите мне все изображения похожие на данное изображение), или в терминах высокоуровневых критериев поиска, вводимых как текстовые данные (найдите мне все изображения, на которых изображено много домов, которые сделаны зимой и на которых нет машин).
  • Оценка положения: определение положения или ориентации определённого объекта относительно камеры. Примером применения этой техники может быть содействие руке робота в извлечении объектов с ленты конвейера на линии сборки.
  • Оптическое распознавание знаков: распознавание символов на изображениях печатного или рукописного текста, обычно для перевода в текстовый формат, наиболее удобный для редактирования или индексации (например, ASCII).

Движение[править | править код]

Несколько задач, связанных с оценкой движения, в которых последовательность изображений (видеоданные) обрабатываются для нахождения оценки скорости каждой точки изображения или 3D сцены. Примерами таких задач являются:

  • Определение трехмерного движения камеры
  • Слежение, то есть следование за перемещениями объекта (например, машин или людей)

Восстановление сцены[править | править код]

Даны два или больше изображения сцены, или видеоданные. Восстановление сцены имеет задачей воссоздать трехмерную модель сцены. В простейшем случае, моделью может быть набор точек трехмерного пространства. Более сложные методы воспроизводят полную трехмерную модель.

Восстановление изображений[править | править код]

Задача восстановления изображений это удаление шума (шум датчика, размытость движущегося объекта и т. д.). Наиболее простым подходом к решению этой задачи являются различные типы фильтров, таких как фильтры нижних или средних частот. Более сложные методы используют представления того, как должны выглядеть те или иные участки изображения, и на основе этого их изменение.

Более высокий уровень удаления шумов достигается в ходе первоначального анализа видеоданных на наличие различных структур, таких как линии или границы, а затем управления процессом фильтрации на основе этих данных.

Реализация систем компьютерного зрения сильно зависит от области их применения, аппаратной платформы и требований по производительности. Некоторые системы являются автономными и решают специфические проблемы детектирования и измерения, тогда как другие системы составляют подсистемы более крупных систем, которые уже могут содержать подсистемы контроля механических манипуляторов (роботы), информационные базы данных (поиск похожих изображений), интерфейсы человек-машина (компьютерные игры) и т. д. Однако, существуют функции, типичные для многих систем компьютерного зрения.

  • Получение изображений: цифровые изображения получаются от одного или нескольких датчиков изображения, которые помимо различных типов светочувствительных камер включают датчики расстояния, радары, ультразвуковые камеры и т. д. В зависимости от типа датчика, получающиеся данные могут быть обычным 2D изображением, 3D изображением или последовательностью изображений. Значения пикселей обычно соответствуют интенсивности света в одной или нескольких спектральных полосах (цветные или изображения в оттенках серого), но могут быть связаны с различными физическими измерениями, такими как глубина, поглощение или отражение звуковых или электромагнитных волн, или ядерным магнитным резонансом.
  • Предварительная обработка: перед тем, как методы компьютерного зрения могут быть применены к видеоданным с тем, чтобы извлечь определённую долю информации, необходимо обработать видеоданные, с тем чтобы они удовлетворяли некоторым условиям, в зависимости от используемого метода. Примерами являются:
    • Повторная выборка с тем, чтобы убедиться, что координатная система изображения верна
    • Удаление шума с тем, чтобы удалить искажения, вносимые датчиком
    • Улучшение контрастности, для того, чтобы нужная информация могла быть обнаружена
    • Масштабирование для лучшего различения структур на изображении
  • Выделение деталей: детали изображения различного уровня сложности выделяются из видеоданных. Типичными примерами таких деталей являются:
    • Линии, границы и кромки
    • Локализованные точки интереса, такие как углы, капли или точки: более сложные детали могут относиться к структуре, форме или движению.
  • Детектирование/Сегментация: на определённом этапе обработки принимается решение о том, какие точки или участки изображения являются важными для дальнейшей обработки. Примерами являются:
    • Выделение определённого набора интересующих точек
    • Сегментация одного или нескольких участков изображения, которые содержат характерный объект
  • Высокоуровневая обработка: на этом шаге входные данные обычно представляют небольшой набор данных, например набор точек или участок изображения, в котором предположительно находится определённый объект. Примерами являются:
    • Проверка того, что данные удовлетворяют условиям, зависящим от метода и применения
    • Оценка характерных параметров, таких как положение или размер объекта
    • Классификация обнаруженного объекта по различным категориям
  1. OpenCV Библиотека алгоритмов компьютерного зрения с открытым исходным кодом.
  2. PCL Открытая библиотека для работы с трехмерными облаками точек.
  • Л. Шапиро, Дж. Стокман. Компьютерное зрение = Computer Vision. — М.: Бином. Лаборатория знаний, 2006. — 752 с. — ISBN 5-94774-384-1.
  • Дэвид Форсайт, Жан Понс. Компьютерное зрение. Современный подход = Computer Vision: A Modern Approach. — М.: «Вильямс», 2004. — 928 с. — ISBN 5-8459-0542-7.
  • А.А. Лукьяница ,А.Г. Шишкин. Цифровая обработка видеоизображений. — М.: «Ай-Эс-Эс Пресс», 2009. — 518 с. — ISBN 978-5-9901899-1-1.
  • Желтов С.Ю. и др. Обработка и анализ изображений в задачах машинного зрения. — М.: Физматкнига, 2010. — 672 с. — ISBN 978-5-89155-201-2.

Развитие зрения

Развитие зренияЧеловек – существо поистине удивительное. С самого своего рождения он обладает огромным количеством возможностей. Даже не обращаясь к научным источникам и данным всевозможных исследований, можно понять, что тело человека и его организм – это величайшее чудо природы. Для одних это отражение идеи, согласно которой человек создан по образу и подобию Бога, для других это результат сложнейшего процесса тысячелетней эволюции, а кто-то вообще считает, что человек является совершенным, т.к. за его создание ответственны внеземные цивилизации.

Но оставим размышления о происхождении расы людей в стороне – независимо от того, как и почему был создан человек, суть не меняется – его можно без обиняков назвать существом высшего уровня развития.

Как только человек появляется на свет, он в тот же самый момент начинает воспринимать окружающую его реальность – начинает чувствовать прикосновение рук людей, встречающих его в новом для него мире, начинает чувствовать вкус материнского молока и слышать родительский голос, посредством обоняния он впервые начинает различать запахи и, конечно же, его впервые открывшиеся глаза воспринимают явления мира, в котором ему предстоит провести всю свою жизнь. И именно зрение является, пожалуй, одной из самых удивительных и поражающих воображение способностей человека.

Зрение является тем, без чего никто из людей просто не смог бы полноценно и адекватно функционировать в окружающем мире (не будем касаться экстраординарных случаев), а также тем, что необходимо каждому в повседневной жизни. Честно говоря, даже примеров не находится, чтобы описать всю важность и значение зрения в жизни каждого из нас. Начиная от банального выполнения простейших функций в детстве – рассматривания картинок, собирания кубиков, восприятия лиц родных людей, завязывания шнурков и т.д. до более сложной деятельности – учёбы, работы, взаимодействия с другими людьми и окружающим миром – буквально во всём, с чем приходится сталкиваться человеку, ему требуется оперировать зрением.

Исходя именно из идеи непередаваемой важности зрения в жизни человека, а также из того, что зрение подавляющего большинства людей со временем ухудшается, команда 4BRAIN приняла решение создать специальный курс уроков, направленных на снабжение людей знаниями и навыками сохранения, восстановления, лечения и тренировки зрения, а также профилактики многих заболеваний зрительного аппарата.

Из курса «Развитие зрения» вы узнаете обо всём, что может вам понадобиться для работы со своим зрением, начиная от теоретических основ, которые помогут понять механику самого процесса видения, до базовых и специальных упражнений и комплексов упражнений для полноценной работы не только с глазами, но и со всем зрительным аппаратом вообще. А в заключение курса мы познакомим вас с дополнительными материалами – книгами по развитию зрения, авторами которых являются только профессионалы в этой области.

Оглавление:

Что такое развитие зрения?

Прежде чем говорить о том, что такое развитие зрения, давайте освежим в памяти понятие зрения с научной позиции.

Зрение человека или, говоря иначе, зрительное восприятие является процессом психофизиологической обработки визуальных данных, поступающих из окружающего мира, который осуществляется зрительной системой. Зрение способствует получению представления о размерах, перспективе (форме) и цвете предметов, а также их расположении и расстоянии между ними. Согласно различным данным, посредством зрения человек получает от 70% до 90% всей информации.

По причине того, что зрительное восприятие состоит из довольно большого количества стадий, отдельные его характеристики рассматриваются с позиции разных наук:

  • Оптики (включая биофизику)
  • Биохимии
  • Физиологии
  • Психологии

Для любого этапа восприятия характерно наличие сбоев, ошибок и искажений, однако мозг сопоставляет данные соответствующим образом, обрабатывает их и вносит свои поправки, благодаря чему человек видит адекватную картину, в которой устранены хроматические и сферические аберрации (отклонения) и «слепые» пятна, а также проведена цветокоррекция, сформировано стереоскопическое изображение и т.д.

Как несложно заметить, зрение – процесс не только важный, но ещё и крайне сложный. Учитывая то, что зрительный аппарат состоит из множества элементов, сбои даже в одном из них влекут за собой различные эксцессы. Статистика же показывает, что эти эксцессы проявляются у каждого третьего человека в мире.

Во избежание возникновения каких бы то ни было зрительных проблем и рекомендуется заниматься своим зрением. Согласитесь, что если человек хочет иметь красивое и крепкое тело, он должен его тренировать; если он хочет иметь здоровые и большие лёгкие, он также должен заниматься их тренировкой – бегать, выполнять дыхательные упражнения и т.д. Точно так же и со зрением – чтобы оно не портилось, не ослабевало, сохраняло свою чёткость и остроту, его требуется развивать и тренировать.

Развитие зрения включает в себя:

  • Комплексы упражнений и отдельные упражнения для глаз
  • Специальную гимнастику для глаз
  • Отказ от вредных привычек и формирование полезных для зрения привычек
  • Особую диету
  • Профилактику заболеваний зрительного аппарата при помощи натуральных препаратов

Надлежащее соблюдение рекомендаций, разработанных специалистами в области лечения и восстановление зрения, на основе которых и создан представленный курс, позволит любому человеку достичь в своей собственной работе со зрением небывалых высот. Конечно же, о 100% гарантиях того, что вы навсегда будете застрахованы от проблем со зрением, мы говорить не будем (да и не один специалист вам таких гарантий не даст), однако можем смело утверждать, что ваши шансы на сохранение отличного зрения в течение всей жизни существенно увеличатся.

Результаты работы со зрением:

  • Максимальное снижение вероятности развития заболеваний зрения
  • Сохранение ясного и чёткого зрения на протяжении всей жизни
  • Общее укрепление состояния зрительного аппарата и организма в целом
  • В качестве второстепенных результатов можно назвать также улучшение самочувствия, перемены в образе жизни, повышение жизненного тонуса, нормализация психического и эмоционального состояния

Положительных моментов в работе со зрением очень и очень много, а отрицательных просто нет. К тому же, если вы хотите иметь действительно крепкий, сильный и здоровый организм в полном понимании этого слова, без развития зрения вам никак не обойтись.

Применение знаний по развитию зрения

Применение знаний по развитию зрения является очень полезным и нужным в жизни каждого человека навыком, причём как для тех, у кого есть проблемы со зрением, так и для тех, кто этих проблем не испытывает. Умея работать со зрительным аппаратом и воздействовать на зрительную систему, человек становится способным в случае необходимости помочь себе избавиться от каких-то соответствующих трудностей, а во-вторых, помочь тем, кто находится рядом – друзьям, близким, родным.

Но не следует забывать и о том, что прежде чем применять любые подобные знания, не важно, для себя или другого человека, первым делом необходимо проконсультироваться с врачом-офтальмологом – он должен сделать диагностику вашего зрения, чтобы понять, в каком состоянии оно находится в данный момент, и дать рекомендации: нужно делать профилактику или лечиться, что можно использовать для этого, а от чего следует воздержаться и т.п.

Дело в том, что бывают случаи, когда человек, страдая каким-либо зрительным недугом, начинает заниматься самолечением, выполняя какие-то упражнения или даже употребляя определённые препараты, что в итоге может привести к прямо противоположным последствиям. Например, если у человека происходит отслоение сетчатки глаза, а он начинает заниматься зрительной гимнастикой, это может спровоцировать осложнение заболевания и грозить потерей зрения вообще.

Особого внимания заслуживает воздействие на зрение детей до 15 лет, т.к. именно до этого возраста зрительная система находится в состояния формирования и развития, и любое постороннее вмешательство без предварительной консультации со специалистом также может стать причиной необратимых последствий.

Работать с глазами всегда следует крайне аккуратно и предусмотрительно, и консультация офтальмолога – это только один из нюансов. Помимо этого очень важно подробно и внимательно изучить материал, касающийся восстановления, развития, сохранения и тем более лечения зрения, чтобы иметь представление о том, в каких случаях, что можно предпринимать. И это должно стать основой вашей деятельности представленного характера. Если говорить более простым и доступным языком, то работать со зрением нужно уметь.

Как этому научиться?

Несмотря на то, что человек видит и пользуется своими глазами с самого рождения, навыка их развития и правильного применения (именно правильного применения, т.к. пользоваться глазами тоже нужно уметь) от рождения у него, к сожалению, не имеется. Кроме того, этот навык очень и очень редко прививается человеку даже по мере его взросления. Да, всех нас учат не сидеть близко перед телевизором, не читать при плохом освещении, не «лазить» в глаза грязными руками и т.д., но это лишь азы. В действительности правильное использование глаз включает в себя ещё и другие особенности.

Но, как и любому другому навыку, навыку использования глаз и развития зрения можно научиться. Учиться же ему не только можно, но и нужно в обязательном порядке; особенно это касается тех, у кого есть генетическая предрасположенность к проблемам со зрением – такие люди более всех остальных подвержены развитию глазных заболеваний и дефектов зрения.

Ещё одна хорошая новость состоит в том, что для овладения рассматриваемым нами навыком вовсе не требуется получать какого- то дополнительного образования или посещать, например, мастер-классы, лекции и семинары – для этого достаточно просто найти подходящий инструмент, каким, собственно говоря, и является наш курс, и воспользоваться им. Так что если вы умеете читать и понимать написанное, то у вас уже есть всё, что нужно, чтобы стать для самого себя специалистом по зрению.

Итак, перед прохождением нашего курса «Развитие зрения» вы должны знать, что он включает в себя две основные части – теоретическую и практическую:

  • Теоретическая часть является той информационной основой, на которой зиждется вся наша программа. Имейте в виду, что основа придумана не нами, а годами составлялась отечественными и зарубежными специалистами, изучавшими и изучающими зрение во всех его аспектах, нюансах и проявлениях
  • Практическая часть представляет собой материал, рассчитанный на практическое применение вами в своей повседневной жизни. И заметим: практика является наиболее важной частью, т.к. именно на ней базируется успех – эта истина применима абсолютно ко всем областям и сферам жизни и деятельности человека, в том числе и к зрению

Попробуйте пройти нашу игру, в которую мы включили несколько универсальных упражнений для развития и сохранения зрения (рекомендуем развернуть игру на полный экран):

Не будет лишним также сделать небольшую оговорку: несмотря на тот факт, что практическая часть очень важна, огромное количество людей уделяют максимум своего внимания и сил усвоению теории, т.е. досконально изучают предлагаемый материал, становясь профессионалами-теоретиками, но вот практическая деятельность так и не находит своей реализации. И здесь очень важно понимать, что теория и практика – это две стороны одной медали, т.е. как практика никогда не была возможной без теоретических основ, так и даже самая лучшая в мире теория всегда останется лишь бестолковым информационным багажом, если не будет находить своего отражения в практическом аспекте.

Учитывая всё это, при составлении курса мы постарались сделать так, чтобы по мере его изучения у вас постоянно сохранялась мотивация и желание закончить начатое – пройти курс до конца. Мы «разбавили» материал иллюстрациями и множеством упражнений, максимально адаптированных для применения любым человеком и в любой обстановке, а первые результаты вы начнёте получать буквально после нескольких дней систематических занятий. Но об этом мы ещё скажем, а пока вкратце расскажем о каждом из уроков.

Уроки по развитию зрения

Отобрав наиболее, на наш взгляд, информативные и эффективные источники информации на тему развития зрения, а также адаптировав весь переработанный материал для более лёгкого восприятия, понимания, усвоения и применения, мы разработали пять уроков по развитию зрения. Из них вы узнаете много полезного, важного и интересного о зрении, а также познакомитесь с довольно большим количеством упражнений.

Предлагаем вашему вниманию краткий обзор каждого из уроков.

Урок 1. Как устроено зрение человека

Урок 1. Как устроено зрение человека Зрение, как мы уже упоминали, является инструментом, при помощи которого человек получает большую часть информации об окружающем его мире. Отвечает же за это зрительная система, отличающаяся невероятно сложным устройством. Если бы не было хотя бы одного из элементов этой системы, она попросту перестала бы функционировать, и человек погрузился бы во тьму. Чтобы понимать сам процесс видения, необходимо знать, что представляет собой сам зрительный аппарат и разбираться в его устройстве. Это даст пищу для ума на тему того, что вообще может повлиять на зрение, а значит, и поможет избежать потенциальных проблем.

Из первого урока вы узнаете о том, из каких элементов состоит зрительный аппарат человека, как происходит процесс видения – каким образом вообще формируется изображение того, что видит человек, что такое фокусировка, каким значением обладает для зрения сетчатка, как информация поступает в мозг. Материал сопровождается очень интересными и достаточно необычными фактами, а также иллюстрациями к каждому из разделов урока.

Урок 2. Методы восстановления зрения

Урок 2. Методы восстановления зрения В процессе жизнедеятельности зрение человека становится хуже, и это является неопровержимым фактом. Причиной же этому могут служить совершенно разные обстоятельства, такие так наследственность (генетическая предрасположенность), воздействие стрессов и психического напряжения, особенности образа жизни и работы, экологические и даже социальные факторы. И если не прилагать усилий, само по себе зрение восстановиться не сможет, а значит, в этом ему нужно помогать и оказывать всяческую поддержку. И очень радует тот факт, что в настоящее время можно найти немало способов оказывать на зрение положительное воздействие.

Во втором уроке речь пойдёт о том, поддаётся ли вообще зрение восстановлению, а также о самих методиках восстановления зрения. Вы узнаете об ортопедических методах восстановления зрения (очки, контактные линзы и т.д.), восстановлении зрения посредством тренировки глазных мышц, народных, лекарственных, хирургических и нетрадиционных методах восстановления зрения.

Урок 3. Общие упражнения для сохранения зрения

Урок 3. Общие упражнения для сохранения зрения Любой человек в состоянии овладеть методами, которые помогут ему сохранять зрение в хорошем состоянии на протяжении долгих лет. Конечно, для этого требуется достоверный источник информации, солидная доля упорства и силы воли, ведь выполнение любых упражнений, если есть желание получить результат, всегда должно быть систематическим и регулярным. Но факт остаётся фактом – сохранить зрение можно, причём для этого совсем не обязательно обладать необычными навыками, незаурядным умом и сверхспособностями.

Третий урок – это урок, с которого начинается практическая часть всего курса. Речь в нём пойдёт об упражнениях для циркуляции крови и внутриглазной жидкости, упражнениях для тренировки глазодвигательных мышц и упражнениях на улучшение аккомодации. Кроме того, мы познакомим вас с комплексом упражнений для улучшения зрения от Натальи Исаевой – специалиста в области восстановления зрения и лечения заболеваний зрительного аппарата.

Урок 4. Упражнения для лечения и профилактики заболеваний зрения

Урок 4. Упражнения для лечения и профилактики заболеваний зрения Уметь сохранять зрение – это навык, безусловно, важный и нужный. Но, к великому сожалению, далеко не всегда он остаётся эффективным, ведь, если зрение начинает поражать какой-либо недуг, упражнения для сохранения зрения в лучшем случае окажутся бесполезными. В таких ситуациях необходимо прибегать к более специфическим методам, рассчитанным на исцеление от какой-либо конкретной болезни глаз (предварительно проконсультировавшись со специалистом, естественно).

Четвёртый урок является самым объёмным во всём курсе, т.к. в нём рассматриваются не только упражнения, но и самые распространённые заболевания зрения: миопия, гиперметропия, страбизм, астигматизм, нистагм, амблиопия, катаракта, глаукома и некоторые другие. В первой части урока будет дана краткая характеристика заболеваний и указаны причины их восстановления, а во второй будут даны упражнения для лечения и профилактики каждого из упомянутых заболеваний.

Урок 5. Комплексы упражнений для ежедневной тренировки и профилактики зрения

Урок 5. Комплексы упражнений для ежедневной тренировки и профилактики зрения Независимо от того, каково состояние здоровья глаз человека на конкретный момент времени, он всегда должен поддерживать его в тонусе, ведь, как и любой частью тела, чтобы она была здоровой, ей, как говорится, нужно «заниматься» — тренировать и систематически проводить профилактику. Если же этого не делать, то работа зрительного аппарата со временем начнёт давать сбои, вследствие чего зрение станет хуже, глазные мышцы ослабеют, появятся проблемы с аккомодацией или возникнут какие-то другие проблемы, включая и заболевания глаз. Короче говоря, глаза нужно тренировать – для этого существуют специальные упражнения.

В пятом уроке мы представим вам четыре больших комплекса для тренировки и профилактики зрения на каждый день и особые упражнения для глаз, среди которых будет гимнастика для глаз при работе на компьютере от Уильяма Бейтса – крупнейшего специалиста в области здоровья зрения, гимнастика для глаз при вождении автомобиля и гимнастика для снятия с глаз сильной усталости.

Теперь же скажем несколько слов о том, как проходить эти уроки, ведь от системы, на которой построен весь процесс изучения курса, зависит немало.

Как проходить занятия?

Определённую сложность у вас, как у человека, изучающего наш курс, может вызвать процесс прохождения самих занятий, ведь тема развития зрения нисколько не уступает в плане своей серьёзности любой другой теме, касающейся развития человека в той или иной форме. Однако, как, опять же, уже было несколько раз сказано, мы составляли уроки так, чтобы теоретические и практические данные были предельно удобны для восприятия и применения. Но, естественно, проходить курс за вас мы не можем, т.к. нашей задачей является снабжение вас информацией, а то, что вы с ней будете делать – ваше личное дело.

Всё же мы хотим в очередной раз указать на то, что всё, что вы узнаете, не будет представлять ни для вас, ни для кого бы то ни было ещё никакой ценности, если вы не станете применять это на деле. Поэтому настоятельно рекомендуем вам составить план занятий, которому вы будете следовать.

Для начала скажем, что весь процесс освоения уроков будет очень удобно разбить на конкретные временные промежутки. Вы, к примеру, можете сделать так: в понедельник изучаете первый теоретический урок, во вторник ещё раз пробегаетесь по нему глазами, дабы освежить основные моменты. В среду изучаете второй урок, и в четверг точно таким же образом освежаете его в памяти. В пятницу можно приступить к изучению третьего урока (уже практического) и в субботу снова освежить материал в памяти, добавляя практические занятия. Затем в воскресенье можно сделать выходной, а со второго понедельника приступить к четвёртому уроку. Итого, на весь курс у вас уйдёт максимум две недели.

Схема, которую мы представили, является, по большому счёту, стандартной – её мы рекомендуем людям, которые проходят тот или иной курс 4BRAIN. При желании вы можете разработать свою собственную схему. Также мы настоятельно рекомендуем вам после изучения курса составить план занятий на каждый день, т.е. выстроить свой повседневный график таким образом, чтобы всегда находилось 10-15 минут на занятия упражнениями для зрения. Запомните: тренировка и развитие зрения должны стать вашей привычкой – неотъемлемой частью жизни – лишь это станет тем условием, при котором ваше зрение всегда будет оставаться отличным.

Дополнительные материалы

Заключительный раздел курса «Развитие зрения» посвящён дополнительным материалам – книгам, которые будут очень полезны каждому человеку, желающему сохранить своё зрение здоровым или восстановить его, а также тем, кому интересна тема зрения.

Всего мы представим описание пяти книг, но книг, являющихся одними из лучших в своём роде. Даже этого небольшого их количества вполне может хватить, чтобы снабдить себя всей необходимой информацией на тему зрения. Авторами этих работ являются крупнейшие отечественные и зарубежные специалисты по оптике, оптологии, офтальмологии, традиционной и нетрадиционной медицине, как разработавшие свои собственные методики развития зрения, так и развившие самые эффективные из существовавших прежде.

Не будет лишним также подметить в заключение, что тема зрения и вообще сам феномен зрения исследовались огромным количеством людей по всему миру, и мысли многих из них дошли до наших дней в форме кратких, но очень звучных и осмысленных изречений – афоризмов. С некоторыми из таких мы и хотим напоследок вас познакомить. Кто знает: быть может, они послужат для вас дополнительным стимулом; если же нет, то просто доставят несколько минут эстетического удовольствия.

Цитаты знаменитых людей о зрении

«Из всех органов чувств человека глаз всегда признавался наилучшим даром и чудеснейшим произведением творческой силы природы»

— Герман фон Гельмгольц

«Очи — врата солнца»

— Пифагор

«Глаз называют окном души»

— Леонардо да Винчи

«Глаз — тот орган чувств, который приносит нам более всего удовлетворения, ибо позволяет постичь суть природы»

— Аристотель

«Глаз должен выучиться видеть, как язык — говорить»

Дени Дидро

«Ораторы восхваляли глаз, певцы воспевали его, но действительная оценка глаза покоится в безмолвной тоске тех, кто имел глаз и лишился его»

— Альбрехт фон Грефе

«Глаз видит мир, и то, чего недостает миру, чтобы быть картиной, и то, чего недостает картине, чтобы быть самой собой»

— Морис Мерло-Понти

«Зрение – место встречи вещей и мыслей, это жемчужные ворота между солнцем и душой. Человеческий глаз – это зеркало, где создающееся в Божественном сознании пространство встречается само с собой в созданном во внешнем пространстве»

— Юстейн Гордер

«Я не хочу иметь точку зрения. Я хочу иметь зрение»

— Марина Цветаева

«Не знаю, почему так сложилось у меня, но помню, что мне всегда было нетрудно представить себе разные вещи. У меня хорошая зрительная память, и, решая какие-то практические проблемы обыденной жизни, я часто представляю себе это зрительно. При таких условиях, очевидно, вполне естественно, что зрение также выполняет для меня роль средства для выражения тех чувств и представлений, для которых у меня ещё не было нужных слов»

— Арнхильд Лаувенг

Желаем вам успехов в развитии зрения!

Перейти к первому уроку

Урок 5. Комплексы упражнений для ежедневной тренировки и профилактики зренияКирилл Ногалес

Машинное зрение — Википедия

Ранняя система машинного зрения Автовижн II компании Автоматикс была продемонстрирована на выставке в 1983. Камера на штативе направлена вниз на стол с подсветкой для получения четкого изображения на экране, которое затем подвергается проверке на блобы

Машинное зрение — это применение компьютерного зрения для промышленности и производства. В то время как компьютерное зрение — это общий набор методов, позволяющих компьютерам видеть, областью интереса машинного зрения, как инженерного направления, являются цифровые устройства ввода-вывода и компьютерные сети, предназначенные для контроля производственного оборудования, таких как роботы-манипуляторы или аппараты для извлечения бракованной продукции. Машинное зрение является подразделом инженерии, связанное с вычислительной техникой, оптикой, машиностроением и промышленной автоматизацией. Одно из наиболее распространенных приложений машинного зрения — инспекции промышленных товаров, таких как полупроводниковые чипы, автомобили, продукты питания и лекарственные препараты. Люди, работавшие на сборочных линиях, осматривали части продукции, делая выводы о качестве исполнения. Системы машинного зрения для этих целей используют цифровые и интеллектуальные камеры, а также программное обеспечение обрабатывающее изображение для выполнения аналогичных проверок.

Системы машинного зрения запрограммированы для выполнения узкоспециализированных задач, таких как подсчет объектов на конвейере, чтение серийных номеров или поиск поверхностных дефектов. Польза системы визуальной инспекции на основе машинного зрения заключается в высокой скорости работы с увеличением оборота, возможности 24-часовой работы и точности повторяемых измерений. Так же преимущество машин перед людьми заключается в отсутствии утомляемости, болезней или невнимательности. Тем не менее, люди обладают тонким восприятием в течение короткого периода и большей гибкостью в классификации и адаптации к поиску новых дефектов.

Компьютеры не могут «видеть» таким же образом, как это делает человек. Фотокамеры не эквивалентны системе зрения человека, и в то время как люди могут опираться на догадки и предположения, системы машинного зрения должны «видеть» путём изучения отдельных пикселей изображения, обрабатывая их и пытаясь сделать выводы с помощью базы знаний и набора функций таких, как устройство распознавания образов. Хотя некоторые алгоритмы машинного зрения были разработаны, чтобы имитировать зрительное восприятие человека, большое количество уникальных методов были разработаны для обработки изображений и определения соответствующих свойств изображения.

Компоненты системы машинного зрения[править | править код]

Хотя машинное зрение — процесс применения компьютерного зрения для промышленного применения, полезно перечислить часто используемые аппаратные и программные компоненты. Типовое решение системы машинного зрения включает в себя несколько следующих компонентов:

  1. Одна или несколько цифровых или аналоговых камер (черно-белые или цветные) с подходящей оптикой для получения изображений
  2. Программное обеспечение для изготовления изображений для обработки. Для аналоговых камер это оцифровщик изображений
  3. Процессор (современный ПК c многоядерным процессором или встроенный процессор, например — ЦСП)
  4. Программное обеспечение машинного зрения, которое предоставляет инструменты для разработки отдельных приложений программного обеспечения.
  5. Оборудование ввода-вывода или каналы связи для доклада о полученных результатах
  6. Умная камера: одно устройство, которое включает в себя все вышеперечисленные пункты.
  7. Очень специализированные источники света (светодиоды, люминесцентные и галогенные лампы и т. д.)
  8. Специфичные приложения программного обеспечения для обработки изображений и обнаружения соответствующих свойств.
  9. Датчик для синхронизации частей обнаружения (часто оптический или магнитный датчик) для захвата и обработки изображений.
  10. Приводы определенной формы, используемые для сортировки или отбрасывания бракованных деталей.

Датчик синхронизации определяет, когда деталь, которая часто движется по конвейеру, находится в положении, подлежащем инспекции. Датчик запускает камеру, чтобы сделать снимок детали, когда она проходит под камерой и часто синхронизируется с импульсом освещения, чтобы сделать четкое изображение. Освещение, используемое для подсветки деталей предназначено для выделения особенностей, представляющих интерес, и скрытия или сведения к минимуму появление особенностей, которые не представляют интереса (например, тени или отражения). Для этой цели часто используются светодиодные панели подходящих размеров и расположения.

Изображение с камеры попадает в захватчик кадров или в память компьютера в системах, где захватчик кадров не используется. Захватчик кадров — это устройство оцифровки (как часть умной камеры или в виде отдельной платы в компьютере), которое преобразует выходные данные с камеры в цифровой формат (как правило, это двумерный массив чисел, соответствующих уровню интенсивности света определенной точки в области зрения, называемых пикселями) и размещает изображения в памяти компьютера, так чтобы оно могло быть обработано с помощью программного обеспечения для машинного зрения.

Программное обеспечение, как правило, совершает несколько шагов для обработки изображений. Часто изображение для начала обрабатывается с целью уменьшения шума или конвертации множества оттенков серого в простое сочетание черного и белого (бинаризации). После первоначальной обработки программа будет считать, производить измерения и/или определять объекты, размеры, дефекты и другие характеристики изображения. В качестве последнего шага, программа пропускает или забраковывает деталь в соответствии с заданными критериям. Если деталь идет с браком, программное обеспечение подает сигнал механическому устройству для отклонения детали; другой вариант развития событий, система может остановить производственную линию и предупредить человека работника для решения этой проблемы и сообщить, что привело к неудаче.

Хотя большинство систем машинного зрения полагаются на «черно-белые» камеры, использование цветных камер становится все более распространенным явлением. Кроме того, все чаще системы машинного зрения используют цифровые камеры прямого подключения, а не камеры с отдельным захватчиком кадров, что сокращает расходы и упрощает систему.

«Умные» камеры со встроенными процессорами, захватывают все большую долю рынка машинного зрения. Использование встроенных (и часто оптимизированных) процессоров устраняет необходимость в карте захватчика кадров и во внешнем компьютере, что позволяет снизить стоимость и сложность системы, обеспечивая вычислительную мощность для каждой камеры. «Умные» камеры, как правило, дешевле, чем системы, состоящих из камеры, питания и/или внешнего компьютера, в то время как повышение мощности встроенного процессора и ЦСП часто позволяет достигнуть сопоставимой или более высокой производительности и больших возможностей, чем обычные ПК-системы.

Коммерческие пакеты программ для машинного зрения и пакеты программ с открытым исходным кодом обычно включают в себя ряд методов обработки изображений, таких как:

  • Счетчик пикселей: подсчитывает количество светлых или темных пикселей
  • Бинаризация: преобразует изображение в серых тонах в бинарное (белые и черные пиксели)
  • Сегментация: используется для поиска и/или подсчета деталей
    • Поиск и анализ блобов: проверка изображения на отдельные блобы связанных пикселей (например, черной дыры на сером объекте) в виде опорных точек изображения. Эти блобы часто представляют цели для обработки, захвата или производственного брака.
    • Надежное распознавание по шаблонам: поиск по шаблону объекта, который может быть повернут, частично скрыт другим объектом, или отличным по размеру.
  • Чтение штрихкодов: декодирование 1D и 2D кодов, разработанных для считывания или сканирования машинами
  • Оптическое распознавание символов: автоматизированное чтение текста, например, серийных номеров
  • Измерение: измерение размеров объектов в дюймах или миллиметрах
  • Обнаружение краев: поиск краев объектов
  • Сопоставление шаблонов: поиск, подбор, и/или подсчет конкретных моделей

В большинстве случаев, системы машинного зрения используют последовательное сочетание этих методов обработки для выполнения полного инспектирования. Например, система, которая считывает штрихкод может также проверить поверхность на наличие царапин или повреждения и измерить длину и ширину обрабатываемых компонентов.

Применение машинного зрения разнообразно, оно охватывает различные области деятельности, включая, но не ограничиваясь следующими:

  • Крупное промышленное производство
  • Ускоренное производство уникальных продуктов
  • Системы безопасности в промышленных условиях
  • Контроль предварительно изготовленных объектов (например, контроль качества, исследование допущенных ошибок)
  • Системы визуального контроля и управления (учет, считывание штрихкодов)
  • Контроль автоматизированных транспортных средств
  • Контроль качества и инспекция продуктов питания

В автомобильной промышленности системы машинного зрения используются в качестве руководства для промышленных роботов, а также для проверки поверхности окрашенного автомобиля, сварных швов, блоков цилиндров и многих других компонентов на наличие дефектов.

Машинное зрение относится к инженерным автоматизированным системам визуализации в промышленности и на производстве, и в этом качестве машинное зрение связано с самыми разными областями компьютерных наук: компьютерное зрение, оборудование для управления, базы данных, сетевые системы и машинное обучение.

Не стоит путать машинное и компьютерное зрения. Компьютерное зрение является более общей областью исследований, тогда как машинное зрение является инженерной дисциплиной связанной с производственными задачами.

  • E. R. Davies. Machine Vision : Theory, Algorithms, Practicalities (англ.). — Morgan Kaufmann, 2004.
  • Batchelor B.G. and Whelan P.F. Intelligent Vision Systems for Industry (неопр.). — Springer-Verlag, 1997. — ISBN 3-540-19969-1.. Online PDF version [1]
  • Demant C., Streicher-Abel B. and Waszkewitz P. Industrial Image Processing: Visual Quality Control in Manufacturing (англ.). — Springer-Verlag, 1999. — ISBN 3-540-66410-6.
  • Gonzales R. C. and Wintz P. A. Digital Image Processing (неопр.). — Longman Higher Education, 2001. — ISBN 978-0201110265.
  • Pham D.T. and Alcock R.J. Smart Inspection Systems: Techniques and Applications of Intelligent Vision (англ.). — Academic Press, 2003. — ISBN 0-12-554157-0.
  • Berthold K.P. Horn. Robot Vision (неопр.). — MIT Press, 1986. — ISBN 0-262-08159-8 (Б.К.П. Хорн, Зрение роботов: перевод с англ. — М.: Мир, 1989).

Отправить ответ

avatar
  Подписаться  
Уведомление о