Masinnägemine on tehnoloogia, mis võimaldab arvutitel tõlgendada ja mõista meid ümbritseva maailma visuaalset teavet. See hõlmab kaamerate ja algoritmide kasutamist piltidest ja videotest tähenduslike andmete eraldamiseks ning seda saab rakendada paljudes tööstusharudes ja rakendustes. Oleme spetsialiseerunud masinnägemislahenduste pakkumisele mitmesugusteks kasutusjuhtudeks.

Mõned näited meie pakutavatest masinnägemisrakenduste tüüpidest on järgmised:

• Kvaliteedikontroll: masinnägemist saab kasutada toodete defektide või spetsifikatsioonidest kõrvalekaldumise kontrollimiseks. See võib olla eriti kasulik tootmiskeskkondades, kus püsiv kvaliteet on kriitiline.
• Robootika: masinnägemist saab kasutada selleks, et robotid saaksid oma keskkonda «näha» ja mõista, võimaldades neil ülesandeid täpsemalt ja tõhusamalt täita.
• Turvalisus ja valve: masinnägemist saab kasutada videokanalite reaalajas jälgimiseks ja analüüsimiseks, hoiatades turvatöötajaid võimalike ohtude või kahtlase tegevuse eest.

• Suurem tõhusus: masinnägemissüsteemid võivad ülesandeid ja protsesse automatiseerida, vähendades vajadust käsitsitöö järele ja võimaldades ettevõtetel tõhusamalt tegutseda.
• Täiustatud kvaliteet: masinnägemissüsteemid suudavad teostada inspektsioone ja kvaliteedikontrolle suure täpsusega, aidates ettevõtetel tuvastada ja parandada defekte ning parandada oma toodete või teenuste üldist kvaliteeti.
• Kulude kokkuhoid: ülesannete automatiseerimise ja tõhususe parandamisega võivad masinnägemissüsteemid aidata ettevõtetel kulusid vähendada ja kasumlikkust suurendada.
• Suurenenud tootlikkus: masinnägemissüsteemid võivad töötada ööpäevaringselt, võimaldades ettevõtetel suurendada oma toodangut ja rahuldada suuremat nõudlust.
• Parandatud ohutus: masinnägemissüsteeme saab kasutada tööstuskeskkonna jälgimiseks ja võimalike ohtude tuvastamiseks, mis aitab parandada töötajate ohutust.
• Suurem klientide rahulolu: parandades toodete ja teenuste kvaliteeti, võivad masinnägemissüsteemid aidata ettevõtetel paremini vastata klientide vajadustele ja ootustele.

Põhiline masinnägemise kasutajaliides (UI) koosneb tavaliselt mõnest põhikomponendist.

• Sisend: see võib olla kaamera reaalajas videovoog või piltide seeria, mis on eelnevalt jäädvustatud ja salvestatud arvutisse.
• Töötlemine: see on masinnägemissüsteemi tuum, kus pilte analüüsitakse ja töödeldakse soovitud teabe saamiseks. See võib hõlmata pilditöötlusalgoritmide rakendamist, masinõppemudelite käitamist või muud tüüpi analüüside tegemist.
• Väljund: masinnägemissüsteemi väljund on piltidelt eraldatud teave. See võib olla mõõtmiste seeria, klassifikatsioon või muud tüüpi andmed. Tavaliselt esitatakse väljund kasutajale mingil kujul, näiteks teksti või graafilise kuvana.
• Juhtnupud: masinnägemissüsteemil on tavaliselt teatud tüüpi juhtseadised, mis võimaldavad kasutajal reguleerida sätteid, valida erinevaid töörežiime või täita muid toiminguid. Nendele juhtelementidele pääseb juurde graafilise kasutajaliidese (GUI) või käsurea sisendite kaudu.

Kasutajaliidese konkreetsed üksikasjad sõltuvad masinnägemissüsteemi konkreetsetest ülesannetest ja eesmärkidest.

Masinnägemissüsteemi juurutamist kaaluva kliendi vaatenurgast võib tema nägemust protsessist mõjutada mitu peamist kaalutlust:

• Kulud: masinnägemissüsteemi rakendamise maksumus on paljude klientide jaoks oluline tegur. See võib hõlmata riist- ja tarkvara esialgseid kulusid, aga ka jooksvaid kulusid, nagu hooldus ja koolitus.
• Aeg: masinnägemissüsteemi rakendamiseks kuluv aeg võib olenevalt projekti keerukusest ja olemasolevatest ressurssidest oluliselt erineda. Kliendid võivad olla mures võimalike häirete pärast nende äritegevuses, mida juurutusprotsess võib põhjustada.
• Kasu: kliendid otsivad masinnägemissüsteemist selgeid eeliseid, nagu suurenenud tõhusus, parem kvaliteet või kulude kokkuhoid. Süsteemi suutlikkus neid eeliseid saavutada on nende rakendamise otsustamisel oluline tegur.
• Riskid: kliendid tunnevad muret ka masinnägemissüsteemi rakendamisega seotud võimalike riskide pärast, nagu tõrkeoht või andmeturbe rikkumiste oht. Nende probleemide lahendamisel on oluline hoolikas planeerimine ja riskijuhtimine.

Masinanägemise projekti kasulikkuse hindamiseks saab kasutada mitmeid võtmetegureid:

• Jõudlus: Üks peamisi viise masinnägemisprojekti kasulikkuse hindamiseks on hinnata selle toimivust. See võib hõlmata süsteemi täpsuse ja töökindluse, samuti selle kiiruse ja tõhususe mõõtmist.
• Eelised: Teine oluline tegur, mida tuleb arvestada, on see, mil määral masinnägemissüsteem soovitud kasu annab. See võib olenevalt projekti konkreetsetest eesmärkidest hõlmata tõhususe, kvaliteedi või kulude kokkuhoiu parandamist.
• Kasutajate rahulolu: masinnägemissüsteemi kasulikkus võib sõltuda ka kasutajate rahulolust. Seda saab hinnata küsitluste, fookusrühmade või muude kasutajate tagasiside mõõtmise meetodite abil.
• Investeeringutasuvus (ROI): paljude organisatsioonide jaoks on masinnägemissüsteemi kasulikkuse ülim test selle investeeringutasuvus (ROI). Seda saab arvutada, kui võrrelda süsteemi juurutamise ja hooldamise kulusid sellest saadava kasuga.

Masinanägemise projekti investeeringutasuvuse (ROI) arvutamiseks peate arvestama järgmiste teguritega:

Kulud. Esimene samm on teha kindlaks kõik masinanägemise projektiga seotud kulud. See võib hõlmata riist- ja tarkvara esialgseid kulusid, aga ka jooksvaid kulusid, nagu hooldus, koolitus ja tugi.

Kasu: järgmiseks peate kvantifitseerima kasu, mida masinnägemissüsteem eeldatavasti loob. See võib hõlmata tõhususe, kvaliteedi või kulude kokkuhoiu parandamist.

ROI valem: masinnägemise projekti ROI saab seejärel arvutada järgmise valemi abil: ROI = (Kasu – Kulud) / Kulud Näiteks kui masinnägemissüsteemi eelised on eeldatavasti 100 000 dollarit aastas ja kulud 50 000 dollarit aastas, oleks ROI järgmine: ROI = (100 000–50 000 USD) / 50 000 USD = 100% See näitab, et masinnägemissüsteem tasub end ära ühe aasta jooksul ja toob pärast seda täiendavat kasu.

ROI arvutuse täpsuse ja usaldusväärsuse tagamiseks on oluline hoolikalt kaaluda nendes hinnangutes kasutatud eeldusi.