கணினி பார்வை என்பது செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) துறையில் உள்ள ஒரு பகுதி ஆகும், இது கணினிகளுக்கு மற்றும் அமைப்புகளுக்கு படங்கள் அல்லது டிஜிட்டல் வீடியோக்களில் உள்ள உள்ளடக்கத்தை மனிதர்கள் உலகத்தைப் போலவே "பார்க்க" மற்றும் புரிந்துகொள்ள உதவுகிறது. எளிய முறையில் சொல்வதானால், இந்த தொழில்நுட்பம் இயந்திரங்களுக்கு படங்கள் மற்றும் வீடியோக்களில் இருந்து விளக்கம், பகுப்பாய்வு மற்றும் தகவல் எடுப்பதற்கான திறனை மிகுந்த துல்லியத்துடன் வழங்குகிறது.

கணினி பார்வை அமைப்புகள் பொதுவாக ஆழ்ந்த கற்றல் (deep learning) மற்றும் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளை பயன்படுத்தி படங்களில் உள்ள பொருட்கள், மனிதர்கள் மற்றும் வடிவங்களை அடையாளம் காண்கின்றன, இதன் மூலம் மனிதர்களின் காட்சி மற்றும் உணர்வு திறன்களை மீண்டும் உருவாக்குகின்றன. கணினி பார்வை தொழில்நுட்பம் தற்போது மருத்துவ படங்கள் ஆய்வு, முகம் அடையாளம் காணுதல், தயாரிப்பு பிழைகள் பரிசோதனை மற்றும் தானாக இயக்கும் வாகனங்கள் போன்ற பல துறைகளில் பரவலாக பயன்படுத்தப்படுகிறது மற்றும் இது தற்போது மிகவும் சுறுசுறுப்பான தொழில்நுட்ப துறைகளில் ஒன்றாக கருதப்படுகிறது.

கணினி பார்வையின் செயல்பாட்டு முறை

படங்களை "பார்க்க" மற்றும் புரிந்துகொள்ள, கணினி பார்வை அமைப்புகள் பல படிகளை கடந்து செயல்படுகின்றன. முதலில், படங்கள் (உதாரணமாக: புகைப்படங்கள் அல்லது வீடியோக்கள்) கேமரா, ஸ்கேனர் அல்லது சிறப்பு சென்சார்கள் போன்ற சாதனங்களின் மூலம் சேகரிக்கப்படுகின்றன. அடுத்து, அந்த படங்களை AI ஆல்கொரிதம்கள் மூலம் செயலாக்கி மற்றும் விளக்கி அந்த படங்களில் உள்ள வடிவங்கள் மற்றும் பொருட்களை அடையாளம் காண்கின்றன.

முக்கிய அம்சங்களை அடையாளம் கண்ட பிறகு, கணினி பகுப்பாய்வு செய்து படத்தின் உள்ளடக்கத்தை விளக்குகிறது – உதாரணமாக, எந்த பொருட்கள் உள்ளன, படத்தில் உள்ள நபர்களின் அடையாளம், அல்லது மருத்துவ படங்களில் எந்த விதமான மாற்றங்கள் உள்ளன என்பதைக் கண்டறிகிறது. இறுதியில், பகுப்பாய்வு முடிவுகள் பயனாளர்களுக்கு அல்லது பிற அமைப்புகளுக்கு பயன்படும் தகவல், நடவடிக்கை அல்லது எச்சரிக்கை வடிவில் வழங்கப்படுகின்றன.

உதாரணமாக: உற்பத்தி வரிசையில் பிழைகளை எச்சரிக்க, பாதுகாப்பு வீடியோவில் அனுமதியில்லாத நுழைவுகளை கண்டறிய, அல்லது மருத்துவர்களுக்கு நோய்களை விரைவாக கண்டறிய உதவ.

மேலே கூறிய சிக்கலான பகுப்பாய்வுகளை செய்ய, நவீன கணினி பார்வை அமைப்புகள் பெரும்பாலும் ஆழ்ந்த கற்றல் மற்றும் கான்வலூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் (CNN) போன்ற சிறப்பு நியூரல் நெட்வொர்க்குகளை பயன்படுத்துகின்றன, இது படங்களை செயலாக்குவதில் மிகவும் திறமையானது.

CNN நெட்வொர்க்குகள் பெரிய அளவிலான பயிற்சி தரவுகளிலிருந்து வண்ணம், வடிவம், அமைப்பு, ஆழம் போன்ற பட அம்சங்களை தானாக கற்றுக்கொள்கின்றன, இதனால் கணினி சிக்கலான வடிவங்களை அடையாளம் காண மற்றும் பொருட்களை துல்லியமாக வகைப்படுத்த முடிகிறது. ஆழ்ந்த கற்றலை பயன்படுத்துவதால், கணினி பார்வை அமைப்புகள் அதிகப்படியான தரவுகளை செயலாக்கும் போது மேலும் புத்திசாலி மற்றும் துல்லியமாக மாறுகின்றன.

முக்கியமாக, கணினி பார்வை மாடல்கள் சிறந்த செயல்திறனை பெற பெரிய அளவிலான தரவுகளுடன் பயிற்சி (training) பெற வேண்டும். உதாரணமாக, ஒரு குறிப்பிட்ட விலங்கின் படங்களை அடையாளம் காண, ஆயிரக்கணக்கான அல்லது மில்லியன் கணக்கான படங்களை வகை, அளவு, வண்ணம் மற்றும் பின்னணி போன்ற பல்வேறு மாற்றங்களுடன் வழங்க வேண்டும்.

இந்த ஆழ்ந்த பயிற்சி பெரும்பாலும் தரவு மையங்கள் அல்லது மேக கணினி தளங்களில், GPU மற்றும் AI வேகப்படுத்திகள் பயன்படுத்தி நடைபெறுகிறது. முழுமையாக பயிற்சி பெற்ற பிறகு, கணினி பார்வை மாடல் புதிய படங்களை துல்லியமாக அடையாளம் காண மற்றும் பகுப்பாய்வு செய்ய தேவையான அறிவை பெற்றிருக்கும்.

கணினி பார்வையின் நடைமுறை பயன்பாடுகள்

படங்களை புரிந்துகொள்ளும் திறனின் மூலம், கணினி பார்வை வாழ்க்கை மற்றும் உற்பத்தியில் பல்வேறு பயன்பாடுகளை உருவாக்கியுள்ளது. சில முக்கிய பயன்பாடுகள்:

தொழிற்துறை மற்றும் உற்பத்தி:

கணினி பார்வை தொழிற்சாலை உற்பத்தி வரிசையில் தரம் மற்றும் பிழை பரிசோதனையை தானாகச் செய்ய உதவுகிறது. கேமரா மற்றும் AI கொண்ட அமைப்புகள் தொடர்ச்சியாக தயாரிப்புகளை ஸ்கேன் செய்து சிறிய பிழைகள் மற்றும் குறைபாடுகளை கண்டறிந்து, உடனடி எச்சரிக்கை வழங்கி தவறான பொருட்களை நீக்க உதவுகின்றன.

மேலும், கணினி பார்வை தொழிற்சாலை பாதுகாப்பை கண்காணிக்க உதவுகிறது – நேரடி வீடியோ பகுப்பாய்வின் மூலம் விபத்துகள், ஆபத்தான நுழைவுகள் போன்றவற்றை கண்டறிந்து தொழிலாளர்களின் பாதுகாப்பை உறுதி செய்கிறது.

மருத்துவம்:

மருத்துவ துறையில், கணினி பார்வை அமைப்புகள் மருத்துவ படங்களை (எக்ஸ்-ரே, MRI, CT, அல்ட்ராசவுண்ட்) பகுப்பாய்வு செய்து, விரைவாக மற்றும் துல்லியமாக குறைபாடுகள், கட்டிகள் மற்றும் நுண்ணுயிர் சேதங்களை கண்டறிந்து, மருத்துவருக்கு நோய்களை முன்கூட்டியே கண்டுபிடிக்க உதவுகின்றன.

மேலும், கணினி பார்வை தொலைநோக்கி நோயாளிகளை கண்காணிக்கவும், அசாதாரண இயக்கங்கள் அல்லது அறிகுறிகளை கண்டறிந்து மருத்துவ பணியாளர்களுக்கு உடனடி எச்சரிக்கை வழங்கவும் பயன்படுகிறது.

போக்குவரத்து மற்றும் தானாக இயக்கும் வாகனங்கள்:

கணினி பார்வை தானாக இயக்கும் வாகனங்கள் மற்றும் புத்திசாலி போக்குவரத்து அமைப்புகளில் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. தானாக இயக்கும் வாகனங்களில் கேமரா மற்றும் சென்சார்கள் CV ஆல்கொரிதம்களுடன் இணைந்து நடைபாதை பயணிகள், சாலை குறியீடுகள் மற்றும் சுற்றுப்புற போக்குவரத்து நிலைகளை நேரடி முறையில் கண்டறிந்து வாகனத்தை பாதுகாப்பாக இயக்க உதவுகின்றன.

நகர மேலாண்மையில், CV போக்குவரத்து கண்காணிப்பில் பயன்படுத்தப்படுகிறது – சந்திப்புகள், வாகன ஓட்டுநர் அடையாளம் மற்றும் நடைபாதை பயணிகளின் நடத்தை பகுப்பாய்வு மூலம் சாலை விளக்குகளை சிறப்பாக ஒழுங்குபடுத்தி, நகரங்களில் போக்குவரத்து நெரிசலை குறைக்க உதவுகிறது.

சில்லறை வணிகம்:

சில்லறை வணிகத்தில், கணினி பார்வை வாங்கும் பழக்கவழக்கங்களை பகுப்பாய்வு செய்து வாடிக்கையாளர் அனுபவத்தை மேம்படுத்த உதவுகிறது. கடைகளில் உள்ள கேமராக்கள் AI உடன் இணைந்து வாடிக்கையாளர்கள் கவனிக்கும் பொருட்களை கண்காணித்து, தங்கியிருக்கும் நேரத்தை பதிவு செய்து, பொருட்கள் மற்றும் பணியாளர்களின் அமைப்பை சிறப்பாக திட்டமிட உதவுகின்றன.

சில கடைகள் CV பயன்படுத்தி மெய்நிகர் உடைகள் முயற்சி, களஞ்சியத்தில் குறைவான பொருட்களை அடையாளம் காணுதல் மற்றும் குறியீடு ஸ்கேன் செய்யாமல் தானாகக் கட்டணம் வசூலிக்கும் அமைப்புகளை உருவாக்கி வாடிக்கையாளர்களுக்கு வசதியை அதிகரித்துள்ளன.

பாதுகாப்பு மற்றும் கண்காணிப்பு:

கணினி பார்வை பெரிய அளவில் பாதுகாப்பு கண்காணிப்பை தானாகச் செய்ய உதவுகிறது. AI இணைந்த பாதுகாப்பு கேமராக்கள் சந்தேகமான நடத்தை அல்லது அனுமதியில்லாத நுழைவுகளை கண்டறிந்து நேரடி எச்சரிக்கை வழங்குகின்றன. முகம் அடையாளம் காணும் தொழில்நுட்பம் விமான நிலையங்கள், கட்டிடங்கள் மற்றும் பாதுகாப்பு புள்ளிகளில் அடையாளம் உறுதிப்படுத்த பயன்படுத்தப்படுகிறது, இது பாதுகாப்பை மேம்படுத்தி மோசடி தடுப்பதில் உதவுகிறது.

விவசாயம்:

புத்திசாலி விவசாயத்தில், CV ட்ரோன்கள் மற்றும் கண்காணிப்பு கேமராக்கள் மூலம் பயிர்களின் நிலையை பகுப்பாய்வு செய்ய பயன்படுகிறது. இது பயிர்களின் ஆரோக்கியத்தை கண்காணித்து, பூச்சிகள் மற்றும் புல் வளர்ச்சியை முன்கூட்டியே கண்டறிந்து, பழங்கள் மற்றும் காய்கறிகளின் பழுத்த நிலையை மதிப்பிட உதவுகிறது. இதன் மூலம் விவசாயிகள் நீர், உரம் மற்றும் அறுவடை நேரத்தை சிறப்பாக நிர்ணயித்து, உற்பத்தியை அதிகரித்து வீணாகும் பொருட்களை குறைக்க முடிகிறது.

கணினி பார்வை ஏன் முக்கியம்?

கணினி பார்வை தொழில்நுட்பம் பல நேரடி நன்மைகளை வழங்குவதால் முக்கியத்துவம் பெறுகிறது:

தானியங்கி வேலைகள்:

முன்பு மனிதர்களால் செய்ய வேண்டிய, குறிப்பாக மீண்டும் மீண்டும் செய்யப்படும் அல்லது பெரிய அளவிலான பட தரவுகளை கையாளும் பணிகளை கணினி பார்வை தானாகச் செய்ய உதவுகிறது.

CV அமைப்புகள் 24/7 தொடர்ச்சியாக செயல்பட்டு, ஆயிரக்கணக்கான தயாரிப்புகளை பரிசோதிக்க அல்லது நூற்றுக்கணக்கான பாதுகாப்பு கேமராக்களை கண்காணிக்க முடியும், இதனால் நிறுவனங்கள் செலவுகளை குறைத்து செயல்திறனை மேம்படுத்துகின்றன.

உயர் துல்லியம்:

பல சந்தர்ப்பங்களில், கணினிகள் மனிதர்களைவிட அதிக துல்லியத்துடன் படங்களை பகுப்பாய்வு செய்ய முடியும். ஆழ்ந்த கற்றல் ஆல்கொரிதம்கள் மூலம், மிகச் சிறிய விவரங்கள் மற்றும் நுணுக்கமான வேறுபாடுகளை கண்டறிய முடியும், இது மனிதர்களால் தவறவிடக்கூடியவை.

மருத்துவ படங்கள் ஆய்வு அல்லது செயற்கைக்கோள் படங்கள் பகுப்பாய்வில், கணினி பார்வை நுண்ணுயிர் மாற்றங்களை நம்பகமான முறையில் கண்டறிந்து, சிறந்த மருத்துவ முடிவுகளை எடுக்க உதவுகிறது.

பயனர் அனுபவத்தை மேம்படுத்தல்:

கணினி பார்வை புதிய மற்றும் வசதியான தொடர்பு முறைகளை உருவாக்குகிறது. உதாரணமாக, பயனர்கள் ஆன்லைன் ஷாப்பிங் செயலிகளில் மெய்நிகர் உடைகள் முயற்சி செய்யலாம், முக அடையாளம் மூலம் கைபேசிகளை திறக்கலாம் அல்லது ஹோட்டல் செக்-இன் செய்யலாம், மற்றும் இணையத்தில் படங்களின் மூலம் தேடல் செய்யலாம் – இவை அனைத்தும் CV மூலம் உடனடி பட உள்ளடக்கத்தை புரிந்து செயல்படுகின்றன. இதனால் சேவை அனுபவம் விரைவாக, தனிப்பயனாக்கப்பட்ட மற்றும் நட்பானதாக மாறுகிறது.

பாதுகாப்பு மற்றும் ரகசியம்:

தொடர்ச்சியான கண்காணிப்பு மற்றும் விரைவான பதிலளிப்பின் மூலம், CV அமைப்புகள் பல துறைகளில் பாதுகாப்பையும் பாதுகாப்பையும் மேம்படுத்துகின்றன. மருத்துவம் மற்றும் போக்குவரத்தில், CV முன்கூட்டியே அசாதாரண அறிகுறிகளை கண்டறிந்து எச்சரிக்கை அளித்து மனிதர்களின் அபாயங்களை குறைக்க உதவுகிறது.

பாதுகாப்பு துறையில், CV தானாக சந்தேக நுழைவுகளை மற்றும் நடத்தைகளை கண்டறிந்து, சந்தேக நபர்களை அடையாளம் காண உதவுகிறது, இதனால் சமூக பாதுகாப்பு அதிகரிக்கிறது.

கணினி பார்வையின் வளர்ச்சி போக்குகள்

கணினி பார்வை தொடர்ந்து முன்னேற்றம் பெற்று பயன்பாடுகளை விரிவுபடுத்தி வருகிறது. தற்போதைய போக்கு, செயற்கை நுண்ணறிவு பார்வையை எட்ஜ் AI (edge AI) எனப்படும் புறப்பகுதியில் (கேமரா, ஸ்மார்ட்போன், தானாக இயக்கும் வாகனங்கள் போன்ற சாதனங்களில்) செயல்படுத்துவது, இதனால் படங்களை உடனடி முறையில் குறைந்த தாமதத்துடன் மற்றும் தரவு தனியுரிமையை பாதுகாப்புடன் செயலாக்க முடிகிறது.

மேலும், கணினி பார்வை மற்ற AI தொழில்நுட்பங்களுடன் இணைந்து பலவகை (multimodal AI) அமைப்புகளை உருவாக்குகிறது, உதாரணமாக படங்களை மொழி புரிதலுடன் இணைத்து முழுமையான முடிவுகளை எடுக்கிறது.

தனியார் குறிச்சொற்கள் இல்லாமல் பெரிய அளவிலான பட தரவுகளை பயன்படுத்தும் சுய மேற்பார்வை கற்றல் (self-supervised learning) முறைகளும் ஆராயப்படுகின்றன, இது CV மாடல்களின் கற்றலை மேம்படுத்த உதவுகிறது.

தொழில்நுட்ப வளர்ச்சியுடன் இணைந்து, நிபுணர்கள் CV இன் நெறிமுறை மற்றும் வெளிப்படைத்தன்மை முக்கியத்துவத்தை உணர்ந்து, AI கணினி பார்வை அமைப்புகள் நீதி, தனியுரிமை மீறாமை மற்றும் முடிவுகளை விளக்கக்கூடிய தன்மையை உறுதி செய்ய கவனம் செலுத்துகின்றனர்.

>>> மேலும் அறிய கிளிக் செய்யவும்:

டீப் லெர்னிங் என்றால் என்ன?

இயற்கை மொழி செயலாக்கம் என்றால் என்ன?

இந்த துறையின் வேகமான வளர்ச்சியுடன் (உலக சந்தை அளவு 2028 ஆம் ஆண்டுக்குள் 50 பில்லியன் அமெரிக்க டாலர்ஐ தாண்டும் என எதிர்பார்க்கப்படுகிறது), கணினி பார்வை எதிர்காலத்தில் பல புதிய கண்டுபிடிப்புகளுக்கு வழிகாட்டும் முக்கிய தொழில்நுட்பமாக தொடரும். தானாக இயக்கும் வாகனங்கள், புத்திசாலி தொழிற்சாலைகள் மற்றும் நகரங்கள் ஆகியவற்றில் கணினி பார்வை முக்கிய பங்கு வகித்து, எங்கள் வாழ்க்கையை பாதுகாப்பானதும், வசதியானதும், புத்திசாலியானதும் ஆக்க உதவும்.