مصنوعی وژن: ہر وہ چیز جو آپ کو جاننے کی ضرورت ہے۔

مینوفیکچرنگ کی دنیا میں کمپیوٹر بہت پیچھے رہ گئے ہیں۔ صنعت نے مصنوعی ذہانت کے ذریعہ پیش کی جانے والی بے پناہ صلاحیتوں کو بروئے کار لانا ہی شروع کیا ہے۔. تاہم، AI اور مینوفیکچرنگ کے ہم آہنگی کا اثر پہلے ہی پڑنا شروع ہو گیا ہے۔ یہ مضمون دریافت کرے گا کہ کس طرح کمپیوٹر وژن صنعت کی فیکٹریوں کو تبدیل کر رہا ہے۔ مشینوں کو ان مصنوعات کی واضح تصاویر فراہم کرکے جن کے ساتھ وہ کام کرتے ہیں، یہ ٹیکنالوجی مینوفیکچررز کو لاگت کم کرنے، کارکردگی بڑھانے اور کارکردگی کو بہتر بنانے کے قابل بناتی ہے۔

یہ انہیں اجازت بھی دیتا ہے۔ نگرانی کریں اور یہاں تک کہ مسائل پیدا ہوتے ہی ان کو حل کریں۔چیزوں کے غلط ہونے کا انتظار کرنے اور مہنگے پرزے منگوانے یا مرمت کا محنتی کام کرنے کے بجائے۔ اسے حاصل کرنے کے لئے پہلا قدم؟ آئی ٹی کے نقطہ نظر سے سمجھیں کہ آپ کی فیکٹری واقعی کیسی ہے۔ آئیے اس پر ایک نظر ڈالتے ہیں کہ کس طرح مشین ویژن دنیا بھر کے کارخانوں کو چند اہم مثالوں کی تلاش کے ذریعے تبدیل کر رہا ہے۔

کمپیوٹر وژن کیا ہے؟

مشین وژن وہ عمل ہے جس کے ذریعے کمپیوٹر دنیا کو دیکھتے ہیں۔ یہ چند اہم طریقوں سے انسانی وژن سے مختلف ہے۔ سب سے پہلے، مشین کا نقطہ نظر ڈیجیٹل ہے. کمپیوٹر وژن الگورتھم شکلوں اور رنگوں کا پتہ لگا سکتے ہیں، لیکن وہ حقیقت میں کچھ نہیں دیکھ سکتے۔ انسان رنگ دیکھتے ہیں، لیکن ہم شکلوں کا بھی پتہ لگاتے ہیں۔ یہ وہی ہے جو کمپیوٹر وژن کو اتنا قیمتی بناتا ہے۔ کمپیوٹر وژن مشین لرننگ کا ایک ذیلی فیلڈ ہے۔ جب آپ مشین لرننگ الگورتھم کو تربیت دیتے ہیں، تو آپ دراصل اسے سکھا رہے ہوتے ہیں۔ اسے مثالیں دکھائی جاتی ہیں اور ان سے سیکھتا ہے۔ آپ اسے جتنی زیادہ مثالیں دکھائیں گے، وہ اتنا ہی درست ہوگا۔ جب آپ کمپیوٹر وژن الگورتھم کو تربیت دیتے ہیں تو ایسا ہی ہوتا ہے۔ اسے بہت سارے بصری ڈیٹا کھلانے کے بعد، یہ زیادہ سے زیادہ درست ہو جاتا ہے۔

مصنوعی وژن کیسے کام کرتا ہے؟

مصنوعی وژن دنیا کی واضح تصویر حاصل کرنے پر مشتمل ہے۔ ایسا کرنے کے لیے، آپ کو منظر میں کیا ہو رہا ہے اس کا پتہ لگانے کا کچھ طریقہ درکار ہے۔ اسے کرنے کے بہت سے طریقے ہیں۔ آپ کیمرہ استعمال کر سکتے ہیں، مثال کے طور پر، یا آپ کے پاس ایسے سینسر ہو سکتے ہیں جو آپ کے آس پاس کی دنیا کا پتہ لگا سکتے ہیں۔ کسی بھی طرح سے، آپ بصری ڈیٹا کا پتہ لگانے کے لیے سینسر نامی کوئی چیز استعمال کر رہے ہیں۔ اگلا، آپ کو اس بات کی تشریح کرنے کے لیے ایک طریقہ درکار ہے کہ یہ سینسر کیا پتہ لگاتے ہیں۔ کمپیوٹر وژن الگورتھم یہ ایک تصور کے ذریعے کرتے ہیں جسے فیچر ایکسٹرکشن کہتے ہیں۔ سینسر سے بصری ڈیٹا کو عددی اقدار میں تبدیل کیا جاتا ہے جسے الگورتھم استعمال کر سکتا ہے۔

مصنوعی وژن کی اقسام

کمپیوٹرائزڈ ویژن یا مصنوعی وژن پر لاگو ٹیکنالوجیز کی کچھ اقسام یہ ہیں:

• گہرا تعلق ہے۔: گہرے سیکھنے کے نظام، جسے نیورل نیٹ ورک بھی کہا جاتا ہے، مشینی وژن کا مرکز ہیں۔ انہیں تجربے کے ساتھ سیکھنے اور بہتر بنانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جب کہ وہ توسیع پذیر اور کافی لچکدار ہیں جو نئی ٹیکنالوجیز کی تیز رفتار ترقی کے مطابق ڈھال سکتے ہیں۔ وہ عام طور پر بڑے ڈیٹا سیٹس پر تربیت یافتہ ہوتے ہیں اور ان کا استعمال مختلف کاموں کے لیے کیا جا سکتا ہے، بشمول کمپیوٹر ویژن، آبجیکٹ کی شناخت، زبان کی سمجھ اور اندازہ۔ گہرے سیکھنے کے نظام، جسے نیورل نیٹ ورک بھی کہا جاتا ہے، کمپیوٹر ویژن کا مرکز ہیں۔ انہیں تجربے کے ساتھ سیکھنے اور بہتر بنانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جب کہ وہ توسیع پذیر اور کافی لچکدار ہیں جو نئی ٹیکنالوجیز کی تیز رفتار ترقی کے مطابق ڈھال سکتے ہیں۔ وہ عام طور پر بڑے ڈیٹا سیٹس پر تربیت یافتہ ہوتے ہیں اور ان کا استعمال مختلف کاموں کے لیے کیا جا سکتا ہے، بشمول کمپیوٹر ویژن، آبجیکٹ کی شناخت، زبان کی سمجھ اور اندازہ۔
• کمک سیکھنے: کمک سیکھنے کے نظام صارف کے رویے کی بنیاد پر نظام میں ترمیم کرنے کے لیے AI کا استعمال کرتے ہیں۔ اس کی ایک مثال ایک ورچوئل ایجنٹ ہے جو صارف کی نقل و حرکت کی پیروی کرتا ہے اور مقام اور وقت جیسے پیرامیٹرز کی بنیاد پر ردعمل ظاہر کرتا ہے۔ VR میں، اس کا استعمال ایک انٹرایکٹو تجربہ بنانے کے لیے کیا جا سکتا ہے جہاں ورچوئل دنیا کی اشیاء صارف کے اعمال کا جواب دیتی ہیں، مثال کے طور پر ایک دروازہ جو کھلتا ہے جب صارف اس کے پاس آتا ہے۔ کمک سیکھنے کے نظام صارف کے رویے کی بنیاد پر نظام میں ترمیم کرنے کے لیے AI کا استعمال کرتے ہیں۔ اس کی ایک مثال ایک ورچوئل ایجنٹ ہے جو صارف کی نقل و حرکت کی پیروی کرتا ہے اور مقام اور وقت جیسے پیرامیٹرز کی بنیاد پر ردعمل ظاہر کرتا ہے۔ VR میں، اس کا استعمال ایک انٹرایکٹو تجربہ بنانے کے لیے کیا جا سکتا ہے جہاں ورچوئل دنیا کی اشیاء صارف کے اعمال کا جواب دیتی ہیں، مثال کے طور پر ایک دروازہ جو کھلتا ہے جب صارف اس کے پاس آتا ہے۔
• نیم زیر نگرانی تعلیم: نیم زیر نگرانی نظام اپنے ماڈلز کو صرف لیبل والے ڈیٹا کے ذیلی سیٹ کا استعمال کرتے ہوئے تربیت دیتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ایک ایپلی کیشن اشیاء کو ان کی شکلوں پر لیبل لگائے بغیر شناخت کرنا ہے۔ کھیلوں کی ایک ٹیم نیم زیر نگرانی AI استعمال کرتی ہے تاکہ فوٹیج میں کھلاڑیوں کو ان کے نام جانے بغیر تلاش کیا جا سکے۔

کمپیوٹر وژن پرزوں کی نگرانی کے ذریعے فیکٹریوں کو کس طرح تبدیل کر رہا ہے۔

کمپیوٹر ویژن کے ابتدائی فوائد میں سے ایک بہتر معائنہ تھا۔ کیمرے نہ صرف خامیوں کو تلاش کرنے میں اچھے ہیں، بلکہ مشین کا وژن ان کی نشاندہی کرنے میں بہت اچھا ہے۔ یہ معیار کو بہتر بنانے کے لیے ایک کلیدی ٹیکنالوجی بناتا ہے، جس سے مینوفیکچررز کو مہنگی دوبارہ کام کرنے سے پہلے مسائل کا سامنا کرنا پڑتا ہے۔ کمپیوٹر وژن بڑے اور پیچیدہ حصوں کے معائنہ کو خودکار کرنے میں بھی خاص طور پر موثر ہے۔ یہ آپ کو پورے آبجیکٹ کا ایک نظارہ دیتا ہے جس کا تجزیہ کرنا ایک چھوٹے سے حصے کے نظارے سے کہیں زیادہ آسان ہے۔ آپ کو اس مسئلے کی نشاندہی کرنے کا زیادہ امکان ہے جو آپ کو دوسری صورت میں محسوس نہیں ہوگا۔ کمپیوٹر ویژن الگورتھم بھی ان مسائل کو حل کرنے میں آپ کی مدد کرسکتا ہے۔ آپ کمپیوٹر وژن کا استعمال اس حصے کا ڈیجیٹل ماڈل بنانے کے لیے کر سکتے ہیں اور اس کا استعمال کرتے ہوئے نقائص کا پتہ لگانے کے لیے کر سکتے ہیں جیسے ہی وہ ہوتے ہیں اور ان کی پیش رفت کی پیروی کر سکتے ہیں جیسا کہ وہ ٹھیک ہیں۔

کمپیوٹر وژن کس طرح مانیٹرنگ آلات کے ذریعے فیکٹریوں کو تبدیل کر رہا ہے۔

وہی فوائد جو کمپیوٹر کے وژن کو پرزوں کے معائنے کے لیے بہترین بناتے ہیں، اسے مانیٹرنگ آلات کے لیے بھی ایک اچھا انتخاب بناتے ہیں۔ اگرچہ ایک کیمرہ مشین کے اندرونی کام کو دیکھنے کے لیے بہت چھوٹا ہو سکتا ہے، لیکن کمپیوٹر ویژن آسانی سے مشین کے پورے اندرونی حصے کا نقشہ بنا سکتا ہے اور اس میں موجود اجزاء کا نقشہ بنا سکتا ہے۔ یہ آپ کو یہ دیکھنے کی اجازت دیتا ہے کہ کیا ہو رہا ہے اور ممکنہ مسائل کی شناخت کر سکتے ہیں۔ کمپیوٹر وژن خاص طور پر مشینری میں مسائل کا پتہ لگانے کے لیے موزوں ہے۔ یہ آسانی سے ان حرکات کا پتہ لگا سکتا ہے جن سے انسان چھوٹ سکتا ہے۔ آپ خود مشینری کے ساتھ مسائل کا بھی پتہ لگاسکتے ہیں جیسا کہ ناقص اجزاء۔ جب پیداوار کی نگرانی کرنے کی بات آتی ہے تو، کمپیوٹر ویژن ان چیزوں کو دیکھ سکتا ہے جن سے انسان چھوٹ سکتا ہے۔ یہ اعداد و شمار میں بے ضابطگیوں کا بھی پتہ لگا سکتا ہے جو انسان کو محسوس نہیں ہوگا۔ ان پوائنٹس کو بے ضابطگی کہا جاتا ہے کیونکہ یہ باقی ڈیٹا کے ساتھ فٹ نہیں ہوتے ہیں۔ اس سے آپ کے عمل میں ممکنہ مسائل کی نشاندہی کرنے میں مدد مل سکتی ہے۔ اس سے آپ کو مسائل کو ترجیح دینے اور پیداوار کو بہتر بنانے کے لیے حل تلاش کرنے میں بھی مدد مل سکتی ہے۔

کس طرح مشین وژن ملازمین کی نگرانی کرکے فیکٹریوں کو تبدیل کر رہا ہے۔

جس طرح مشین کا وژن پرزوں کے معائنہ کے لیے موزوں ہے، اسی طرح یہ کارکنوں کی نگرانی کے لیے بھی موزوں ہے۔ یہ سیکیورٹی کو بہتر بنانے اور لوگوں کو اپنی انگلیوں پر رکھنے کا ایک مفید طریقہ بناتا ہے۔ یہ تھکاوٹ اور تھکاوٹ سے متعلق مسائل کو کم کرنے کا بھی ایک مفید طریقہ ہے۔ کمپیوٹر وژن کو فیکٹری کے ارد گرد گھومنے والے کارکنوں کی پیروی کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ اس سے آپ کو اپنے کام کے ماحول کا نقشہ بنانے اور مسدود یا پرہجوم راستے جیسے مسائل کی نشاندہی کرنے میں مدد مل سکتی ہے۔ آپ ہر کارکن کی سرگرمیوں کو ٹریک کرنے کے لیے کمپیوٹر ویژن کا بھی استعمال کر سکتے ہیں۔ یہ آپ کو اپنی کارکردگی کو ٹریک کرنے کی اجازت دیتا ہے، ممکنہ غلطیوں کی نشاندہی کرتے ہوئے اس سے پہلے کہ وہ مہنگے دوبارہ کام کا سبب بنیں۔ آپ آلات اور مشینری کا ٹریک رکھنے کے لیے کمپیوٹر ویژن کا بھی استعمال کر سکتے ہیں۔ یہ آپ کو مشینری کے مسائل کا پتہ لگانے کی اجازت دیتا ہے جو انسانی آنکھ سے یاد کرنا آسان ہے۔

کس طرح کمپیوٹر وژن خرابی کا پتہ لگانے کے ذریعے فیکٹریوں کو تبدیل کر رہا ہے۔

کمپیوٹر ویژن بھی نقائص کا پتہ لگانے کا ایک بہترین ذریعہ ہے۔ یہ بہت معنی خیز ہے، کیونکہ بہت سے ایسے ہی فوائد جو اسے جزوی معائنہ کے لیے ایک اچھا ٹول بناتے ہیں اس کا مطلب یہ ہے کہ یہ اجزاء کی خرابیوں کا پتہ لگانے کے لیے ایک اچھا ٹول ہے۔ کمپیوٹر ویژن خاص طور پر ابتدائی مرحلے میں نقائص کا پتہ لگانے کے لیے موزوں ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ آپ کو مہنگی مرمت یا کام کے لیے آرڈر دینے کا امکان کم ہے۔ کمپیوٹر وژن سطح کے نقائص جیسے خروںچ یا پینٹ کے نقائص کا پتہ لگانے کے لیے بھی خاص طور پر موزوں ہے۔ یہ کوالٹی کنٹرول کے لیے ایک اچھا انتخاب بناتا ہے۔

3D سکیننگ

جب آپ یہ سمجھنے کے لیے کمپیوٹر ویژن کا استعمال شروع کرتے ہیں کہ آپ کی فیکٹری واقعی کیسی دکھتی ہے، تو یہ سوچنا فطری ہے کہ آپ کیا کھو رہے ہیں۔ واضح اگلا قدم اپنے ماحول کے 3D ماڈل بنانے کے لیے کیمروں کا استعمال شروع کرنا ہے۔ مشین وژن کے لیے ڈیٹا پر مبنی اس نقطہ نظر کو اکثر گہری سیکھنے کے طور پر کہا جاتا ہے۔ اور، ایک بار پھر، یہ بہت معنی رکھتا ہے۔ مشین ویژن الگورتھم کو عام طور پر بہت کم مثالوں پر تربیت دی جاتی ہے۔ یہ مشین لرننگ کی ایک انتہائی سطحی شکل ہے۔ گہری سیکھنے کے الگورتھم کو تربیت دینے کے لیے بہت زیادہ بصری ڈیٹا کی ضرورت ہوتی ہے، لیکن ایک بار جب یہ ہو جائے تو آپ ڈیٹا میں بہت کچھ دیکھ سکتے ہیں۔

روبوٹک وژن

تاہم، 3D سکیننگ ایک ممکنہ مسئلہ ہے۔ یہ جگہ کے معائنے کے لیے بہت اچھا کام کرتا ہے، لیکن ایک بار جب آپ 3D ماڈل بنا لیتے ہیں، تو آپ اس کے ساتھ پھنس جاتے ہیں۔ اور، ایک بار جب آپ حصہ سے باخبر رہنے اور شناخت کے لیے کمپیوٹر وژن کا استعمال شروع کر دیتے ہیں، تو آپ ممکنہ طور پر چیزوں سے ٹکرانا شروع کر دیں گے۔ خوش قسمتی سے، اس مسئلے کا ایک حل بھی ہے۔ آپ روبوٹ کے ماحول کی بصری نمائندگی بنانے کے لیے کمپیوٹر وژن کا استعمال کر سکتے ہیں۔ یہ آپ کو ممکنہ رکاوٹوں کی شناخت اور ان سے بچنے کے لیے کمپیوٹر ویژن کا استعمال کرنے کی اجازت دیتا ہے۔

ویڈیو کی نگرانی

ایک بار جب آپ اپنی مشینری میں کمپیوٹر ویژن کا استعمال شروع کر دیتے ہیں، تو آپ شاید اپنے آلات کے ساتھ بھی ایسا ہی کرنا چاہیں گے۔ آپ ٹیم کی بصری نمائندگی بنا کر ایسا کر سکتے ہیں۔ اس نقطہ نظر کو اکثر ویژولائزیشن کہا جاتا ہے۔ آپ تصورات تخلیق کر سکتے ہیں تاکہ آپ کو یہ سمجھنے میں مدد ملے کہ آپ کا کمپیوٹر کیسے کام کرتا ہے، یا آپ اپنے کمپیوٹر ویژن الگورتھم کو تربیت دینے میں مدد کے لیے ویژولائزیشن بنا سکتے ہیں۔ آپ اپنی مشینری کا تین جہتی ماڈل بنانے کے لیے تصورات کا استعمال کر سکتے ہیں۔

AI اور سینسر

کمپیوٹر وژن بہت سی مصنوعی ذہانت کی ایپلی کیشنز میں ایک کلیدی جزو ہے۔ ان میں تصویر کی شناخت، زبان کا ترجمہ، اور تقریر کی ترکیب جیسی چیزیں شامل ہیں۔ عصبی نیٹ ورکس کی ترقی میں کمپیوٹر ویژن بھی کلیدی حیثیت رکھتا ہے۔ یہ گہری سیکھنے کی ایپلی کیشنز کا ایک اہم حصہ ہیں۔ کمپیوٹر وژن بصری ڈیٹا کے سادہ پتہ لگانے سے کہیں زیادہ ہے۔ ان نظاموں کو مفید ہونے کے لیے بہت سی مثالوں کے ساتھ تربیت دینے کی ضرورت ہے۔ انہیں پوری پروڈکشن لائن میں تعینات کرنے کی بھی ضرورت ہے۔