Danh mục sản phẩm
Một nhóm các nhà nghiên cứu liên ngành tại Đại học Đông Bắc đã chế tạo một thiết bị có thể nhận dạng ‘hàng triệu màu’ bằng cách sử dụng các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo mới, họ nói rằng đây là một bước tiến lớn trong lĩnh vực thị giác máy, một không gian chuyên biệt cao với các ứng dụng rộng rãi cho nhiều loại công nghệ.
Máy mà các nhà nghiên cứu gọi là ‘A-Eye’, có khả năng phân tích và xử lý màu chính xác hơn nhiều so với các máy hiện có, theo một bài báo chi tiết về nghiên cứu được công bố trên tạp chí Materials Today . Swastik Kar, phó giáo sư vật lý tại Northeastern và đồng tác giả của nghiên cứu cho biết, khả năng máy móc phát hiện hoặc ‘nhìn thấy’ màu sắc là một tính năng ngày càng quan trọng khi ngành công nghiệp và xã hội nói chung trở nên tự động hóa hơn.
Kar nói: “Trong thế giới tự động hóa, hình dạng và màu sắc là những thứ được sử dụng phổ biến nhất để máy có thể nhận dạng vật thể .
Bước đột phá là gấp đôi. Các nhà nghiên cứu đã có thể thiết kế vật liệu hai chiều có các đặc tính lượng tử đặc biệt, khi được tích hợp vào một cửa sổ quang học được sử dụng để đưa ánh sáng vào máy, có thể xử lý nhiều màu sắc phong phú với ‘độ chính xác rất cao’, điều mà các nhà thực hành trong lĩnh vực này chưa từng làm được. có thể đạt được trước đây.
Ngoài ra, A-Eye có thể “nhận dạng và tái tạo chính xác các màu ‘nhìn thấy’ mà không có độ lệch bằng 0 so với quang phổ ban đầu của chúng” , đồng thời nhờ vào các thuật toán học máy được phát triển bởi một nhóm các nhà nghiên cứu AI, do Sarah Ostadabbas, một trợ lý phụ trách. giáo sư kỹ thuật điện và máy tính tại Northeastern. Dự án là kết quả của sự hợp tác độc đáo giữa các vật liệu lượng tử của Northeastern và phòng thí nghiệm Nhận thức tăng cường.
Bản chất của khám phá công nghệ tập trung vào các tính chất lượng tử và quang học của loại vật liệu, được gọi là dichalcogenides kim loại chuyển tiếp. Các nhà nghiên cứu từ lâu đã ca ngợi các vật liệu độc đáo này là có “tiềm năng hầu như không giới hạn”, với nhiều ứng dụng điện tử, quang điện tử, cảm biến và lưu trữ năng lượng.
“ Đây là về điều xảy ra với ánh sáng khi nó đi qua vật chất lượng tử,” Kar nói. “ Khi chúng tôi trồng những vật liệu này trên một bề mặt nhất định, sau đó cho phép ánh sáng đi qua bề mặt đó, thứ phát ra từ đầu kia này, khi nó rơi vào một cảm biến, là một tín hiệu điện mà sau đó nhóm của [Ostadabbas] có thể coi là dữ liệu. ” Vì nó liên quan đến thị giác máy, có rất nhiều ứng dụng công nghiệp cho nghiên cứu này.
Kar nói: “Màu sắc được sử dụng như một trong những thành phần chính để nhận biết ‘tốt’ từ ‘xấu’, ‘đi’ từ ‘không đi’, vì vậy có một hàm ý rất lớn ở đây đối với nhiều mục đích sử dụng công nghiệp .
Các máy thường nhận dạng màu sắc bằng cách chia nhỏ nó, sử dụng các bộ lọc RGB (đỏ, lục, lam) thông thường, thành các thành phần cấu thành của nó, sau đó sử dụng thông tin đó để đoán và tái tạo màu ban đầu. Khi bạn hướng máy ảnh kỹ thuật số vào một vật thể có màu và chụp ảnh, ánh sáng từ vật thể đó sẽ truyền qua một bộ máy dò có các bộ lọc phía trước chúng để phân biệt ánh sáng thành các màu RGB chính đó.
Bạn có thể coi các bộ lọc màu này giống như các kênh chuyển thông tin hình ảnh hoặc dữ liệu vào các hộp riêng biệt, sau đó gán “các số nhân tạo cho các màu tự nhiên,” Kar nói.
“Vì vậy, nếu bạn chỉ chia nó thành ba thành phần [đỏ, lục, lam], thì sẽ có một số hạn chế,” Kar nói.
Thay vì sử dụng các bộ lọc, Kar và nhóm của ông đã sử dụng “cửa sổ truyền dẫn” làm bằng vật liệu hai chiều độc đáo.
Kar nói: “Chúng tôi đang làm cho cỗ máy nhận diện màu sắc theo một cách rất khác . “ Thay vì chia nó thành các thành phần chính màu đỏ, lục và lam, chẳng hạn như khi một ánh sáng màu xuất hiện trên máy dò, thay vì chỉ tìm kiếm các thành phần đó, chúng tôi đang sử dụng toàn bộ thông tin quang phổ. Và trên hết, chúng tôi đang sử dụng một số kỹ thuật để sửa đổi và mã hóa chúng, đồng thời lưu trữ chúng theo những cách khác nhau. Vì vậy, nó cung cấp cho chúng tôi một bộ số giúp chúng tôi nhận ra màu gốc độc đáo hơn nhiều so với cách thông thường.”
“Khi ánh sáng đi qua những cửa sổ này, máy sẽ xử lý màu dưới dạng dữ liệu; được tích hợp bên trong nó là các mô hình học máy tìm kiếm các mẫu để xác định rõ hơn các màu tương ứng mà thiết bị phân tích,” Ostadabbas nói.
“A-Eye có thể liên tục cải thiện ước tính màu sắc bằng cách thêm bất kỳ dự đoán đã sửa nào vào cơ sở dữ liệu đào tạo của nó, ” các nhà nghiên cứu viết.
Để biết thêm thông tin: www.northeast.edu
Tags: 3d vina, hiệu chuẩn, hiệu chuẩn thiết bị, máy đo 2d, máy đo 3d, máy đo cmm, sửa máy đo 2d, sửa máy đo 3d, sửa máy đo cmm