אנו מכירים את ה-MRI מבית החולים והמכון לבדיקות רפואיות. MRI הם ראשי התיבות של "דימות תהודה מגנטית". זהו מכשיר תהודה מגנטי שמאפשר לבצע סוג של סריקה מבחוץ של הגוף. הוא משמש בכך לצורך המחשת האיברים הפנימיים בגוף, מבלי הצורך להשתמש בקרני רנטגן.

הטכנולוגיה פותחה על ידי ממציאי המכשיר, פול לוטרבר ופיטר מנספילד. הם גם זכו בשנת 2003 בפרס נובל לפיזיולוגיה או לרפואה על המצאת ה-MRI, בזכות החשיבות הרבה שלו ככלי אבחוני ורפואי.

בישראל יוצרו בעבר רבים ממכשירי ה-MRI, בעיקר על ידי חברת "אלסינט" שהיתה מהמובילות בעולם בתחום.

השימושים של MRI הם למטרות של אבחון רפואי, חקר המוח, פסיכיאטריה, מחקר ביולוגי ועוד. בעשורים האחרונים הפך ה-MRI לבעל תרומה אדירה למחקר המדעי ובמיוחד למחקרים על המוח. זה קרה בין השאר, תודות לפיתוח של מה שזכה לשם "מכשיר התהודה המגנטי הפונקציונלי" ובקיצור fMRI.

הפריצה המחקרית האדירה ביותר בפענוח המסתורין שאופף את תפקוד המוח ,למשל, התאפשרה תודות לסריקות שמבצעים חוקרים במוח בעזרת fMRI. המכשיר מאפשר לחוקרים לחזות ולצלם את המוח בתלת-ממד ולראות בזמן אמת כיצד מופעלים וכבים אזורים שונים בו, בפעילויות ובמצבים שונים. בעזרתו התגלו, למשל, עובדות של ממש המאוששות את תרומת המוסיקה לפעילות המוחית שלנו.


זוהי בדיקת ה-MRI:

https://youtu.be/o4LEEyULqhQ?t=6s


כל מה שרציתם לדעת על בדיקות MRI:

https://youtu.be/HAqQObqutyI


על טכנולוגיית MRI והשימוש בה:

http://youtu.be/sWVpH_H2se8?t=10s


העקרונות המדעיים שעל פיהם עובד ה-MRI:

http://youtu.be/CjDYkBZquOY


וכך פועל ה-MRI:

https://youtu.be/HUUvBICd6QI

כשאנו צריכים להזין כמות גדולה של נתונים אל המחשב, אנו נאלצים לא פעם להקליד את הכל בצורה ידנית. זו אחת העבודות השחורות ביותר ובעידן המחשבים המשוכללים, במאה ה-21, סביר שיהיה משהו שחוסך את הטרחה הזו. האם יש? - בוודאי!

OCR היא טכנולוגיה של זיהוי אופטי של אותיות ומספרים, שנסרקו על ידי סורק, מתמונה, מדף טקסט מודפס או מכתב יד, לקובץ או מסמך דיגיטלי, ממוחשב, שניתן להמשיך ולערוך אותו במחשב. באמצעות תוכנת OCR אנו יכולים לסרוק, או לצלם, כל מסמך שיש בו טקסטים והתוכנה ממירה אותם לטקסט שניתן לחפש בו במחשב, לערוך ולתקן אותו וכדומה.

המושג הוא בעצם ראשי תיבות של "Optical Character Recognition" או בעברית: זיהוי תווים אופטי.

הניסיונות המוקדמים ביותר ללמד את המחשב לקרוא, נעשו כבר בשנות ה-50 של המאה הקודמת. היה אז צורך לסייע למחשב "לקרוא" נכון את האותיות השונות. לשם כך השתמשו בשיטה של השוואת דוגמאות. הרעיון בשיטה זו, היה ללמד את המחשב את הצורות השונות של האותיות ומרגע שהיו בו צורות שונות של כל אות, המחשב עשה השוואה של האות שסרק מהתמונה, לכל הדוגמאות שנשמרו בו, של האותיות השונות. כשנמצאה האות הדומה ביותר - היא זוהתה. המחשב עבר לאות הבאה וחוזר חלילה. אבל השיטה הזו אינה טובה מספיק לגדלים שונים של כל אות ואינה מבחינה בין האות לבין לכלוך או כתם על הנייר הסרוק. לכן פיתחו גם שיטה לניתוח טופולוגי, שבה המחשב "למד" כיצד בנויה האות והמחשב מצא כל אות שסרק במאגר המידע של טופולוגיית האותיות. אבל גם שיטה זו התקשתה לעמוד בכמויות הפונטים שבהם מודפסים הטקסטים. לכן, השיטות המתקדמות של ימינו משלבות גם אינטליגנציה מלאכותית, תוכנה לומדת, רשתות נוירונים, הגיון מטושטש ושיטות שונות שנוספו במהלך השנים ומשפרות את תפקוד התוכנות הללו מאד. למעשה מלמדים את התוכנה לאגור בעצמה צורות חדשות של האותיות כל הזמן והיא מתנהגת כמו הזיכרון האנושי, שלנו. פלא שהיא מצליחה לקרוא ולזהות את הטקסט?


הנה OCR:

https://youtu.be/jO-1rztr4O0


קטע מתכנית מחשבים בעברית, שבה מסבירים לקיציס מה זה OCR:

https://youtu.be/j87b_fOo8EE?t=5m28s&end=11m13s


כיום יש OCR מובנה במכונות צילום משוכללות שונות:

https://youtu.be/Gq8usubMZgE?t=22s


ואפילו באפליקציה של גוגל תרגום, שמתרגמת שלטים משפה לשפה מיד:

https://youtu.be/Ro-HfETpzhc

סורק (Scanner) הוא מכשיר המאפשר לסרוק או לצלם, כל תמונה או מסמך עם טקסטים ולשמר אותם כקבצים דיגיטליים, או להדפיסם. סורקים מאפשרים גיבוי תמונות, שליחה של מסמכים בפקס והמרת מסמכי מלל לקטעי טקסט במחשב.

על אף שהיו קיימים גם קודם, הסורקים יצאו אל השוק הפרטי החל באמצע שנות ה-90 של המאה הקודמת והפכו פופולריים מאוד. בעידן הסמארטפונים עם המצלמות המתקדמות החליף אותם השוק הפרטי באפליקציות סריקה משוכללות ויעילות מאוד, שעלותן אפסית.

הסורקים הנפוצים ביותר הם סורקי התמונות והמסמכים, המאפשרים סריקה ואחסון של תמונות ומסמכי טקסט אל המחשב והצגתם על מסך המחשב. הסורקים הללו משמשים לשימור מסמכים ולשכפול תמונות, שימורן במחשב או בענן ולצורך השליחה שלהן בדואר האלקטרוני.

סורקים מיוחדים פותחו לסריקה מהירה של ספרים שלמים ובאמצעותן עוברות כיום ספריות שלמות דיגיטציה מהירה, כלומר העלאה של תכנים למדיה ממוחשבת, על ידי סריקת אלפי ספרים בתוך חודשים אחדים.

הסורק עושה תהליך של דיגיטציה ויזואלית לכל מה שנסרק בו. כלומר סריקת הטקסט בסורק תיצור ממנו קובץ תמונה. תמונה כזו במחשב היא קובץ דיגיטלי שניתן לעשות בו דברים רבים - מאחסון במחשב והדפסה ועד המרת הטקסט למחשב, באמצעות תוכנת OCR, שתאפשר לערוך אותו בתוכנת מעבד תמלילים ותאפשר לשלב אותו בכתיבה של מסמכים, עבודות וספרים.

סורקים אחרים הם קוראי הברקוד שמודפס על אריזות מוצרים, או קוראי ה-QR קוד שנפוץ בעולם הפיזי ומאפשר קישור בינו לבין העולם המקוון. סורקים אלו יודעים להמיר את הקוד הוויזואלי למידע ממוחשב, על מחירים, קישורי אינטרנט (לינקים) ועוד.


הנה סורקי המסמכים של היצרנית בראדר:

https://youtu.be/lEoh2f75rxU


מרכזי סריקה משמשים כיום לסריקת מסמכים בכמויות גדולות:

https://youtu.be/oF9UaG8CJm0


כיום קיימות מערכות לניהול מסמכים אלקטרוניים המשמשות לניהול מסמכים במשרדים וארגונים:

https://youtu.be/Uh9AWbg3Vw0


כך סורקים מסמכים בסמארטפון:

https://youtu.be/L2_-jwiIbL0


תמונות נסרקות לא רק בטלפון, אלא גם בסורקים או במרכזי סריקה בתשלום:

https://youtu.be/WhDNMdU1zhQ


כך סורקים תמונות באפקליקציות חינמיות לטלפון החכם:

https://youtu.be/6J77V-zqB4w


ובחיוך - על שירות לסריקת תמונות נוסטלגיות (עברית):

https://youtu.be/22NqQFks6hc

חיישן ביומטרי לזיהוי טביעת האצבע (Fingerprint sensor) הוא רק אחת מהטכנולוגיות בתחום של טכנולוגיות הזיהוי הביומטרי. טכנולוגיות אלה הפכו מאד נפוצות בשנים האחרונות באבטחה וזיהוי, בתחומים שונים.

החל מבקרות כניסה למתחמים פיזיים ולמכשירים שונים כמו מחשבים וטלפונים חכמים ועד לזיהוי אישי בשעוני נוכחות שנהוגים במקומות עבודה - זיהוי טביעת האצבע באמצעות חיישן הוכיחה את עצמה כיעילה ושימושית מאד.

בטלפונים ניידים מותקנים כיום לא מעט חיישנים כאלה. חיישנים סורקי טביעות-אצבע משמשים כאמצעי זיהוי ייחודיים לכל משתמש ומשתמש וקשה יותר לזייפם או לפרוץ אותם מאשר סיסמאות קלות, או טלפונים חסרי סיסמה.

הראשונה להשתמש בחיישני טביעת-אצבע הייתה חברת Apple. החברה חשפה את האייפון 5S עם סורק טביעות האצבע הראשון וכינתה אותו TouchID. במהרה יצאו חיישנים מתחרים למכשירים של יצרנים מתחרים רבים. בשנת 2019 המתחרה הגדולה סמסונג הייתה הראשונה להשתמש בחיישן אצבע תלת מימד שמוטמע על המסך עצמו.

החיישן בטלפונים החכמים מאפשר להשתמש בטביעת האצבע כדי לבטל את נעילת הטלפון החכם. במכשירים שונים הוא יכול לשמש גם כדי לאשר רכישות בכסף או לפתוח אפליקציות שנבחרו לפתיחה אישית בלעדית של המשתמש.

עם זאת, האקרים כבר הראו שהעתק פיזי של טביעת האצבע יכול לשמש לביטול נעילת הטלפון. הדבר הופך את נעילת הטלפון באמצעות טביעת אצבע לפחות חזקה מסיסמאות חזקות. יש לכך פתרונות שמצאו יצרני סמארטפונים מסוימים. אחרים פחות הצליחו וחלקם עברו לטכנולוגיות אחרות, כמו זיהוי פנים באמצעות המצלמה הקדמית (מצלמת בסלפי).

אבל איך פועל החיישן הביומטרי לטביעת אצבע?

אם מדובר על חיישן של טלפון חכם, ראשית יש ללמד את החיישן כיצד נראות טביעות אצבעותיו של המשתמש. עושים זאת על ידי הנחת האצבע על הכפתור עם החיישן, שוב ושוב ובזוויות וצידי האצבע השונים, עד שאנימציית טביעת האצבע שעל מסך הטלפון מתמלאת בצבע אדום. באייפון למשל, ניתן להוסיף עד 6 טביעות אצבעות לכניסה למכשיר.

אחרי שלמד את טביעת האצבע של בעל הטלפון, משתמש החיישן במידע שנשמר במכשיר ומשווה כל טביעת אצבע לתמונת טביעת האצבע שברשותו. אם טביעת האצבע זהה, המכשיר ייפתח. אם היא שונה - הוא יישאר נעול.


הנה חיישן טביעות אצבע של האייפון:

https://youtu.be/jaKS9zFOMDY


כך עובד החיישן הביומטרי לזיהוי טביעת האצבע:

https://youtu.be/CLdrbn8XYIw


חיישן טביעות האצבע של מכשיר סמארטפון Galaxy S5:

https://youtu.be/dKVdJ9U8sm4


וכך גורמים לחיישן זיהוי טביעת אצבע Touch ID של מכשירי אייפון לזהות אותך:

https://youtu.be/MXYTD8UJaJo

הפקסימיליה (Facsimile או בקיצור Fax) היא טכנולוגיה שסורקת ניירות ומעבירה אותם דרך קו הטלפון לאדם אחר שמקבל ומדפיס את הדף שנסרק ונשלח אליו בפקס.

את הפקסימיליה המציא הממציא הסקוטי אלכסנדר ביין (Alexander Bain) והוא מיהר להוציא פטנט על מכשיר הפקס שפיתח. זה קרה עוד, החזיקו חזק, בשנות ה-40 של המאה ה-19. אותו ביין צבר לפני כן ידע וניסיון בשעוני מטוטלת חשמליים. הוא ניצל את ההבנה המכנית שלו והצליח ליצור מכניזם שיכול לסרוק דף נייר, שורה אחרי שורה, קדימה ואחורה ושוב קדימה, עד להשלמת הסריקה של כולו.

הפקס הזה מעביר אותות וצפצופים ובצד השני קולט אותו מכשיר פקס אחר. הוא מפענח את הצפצופים לפיקסלים שמודפסים על נייר. דיוק בקידוד לאותות וממנו בחזרה להדפסה, מבטיח העברת פקס נקייה ונאמנה לתוכן המקורי של המסמך הסרוק.

אמנם הפקס החל להיזנח, עם פריצת האינטרנט והדואר האלקטרוני. אבל הייתה לו תקופת חסד, החל משנות ה-80 של המאה הקודמת. כיום, בזכות התפשטות הדואר האלקטרוני, לא ממשיכים יותר מכשירי הפקס לשמש כדי לשלוח מסמכים סרוקים לעסקים, אפילו לא למוסדות ציבור וחברות אחרונות שהמשיכו עוד שנים רבות עם העניין הלא יעיל הזה. להתראות פקס!


הנה הפקסימיליה:

https://youtu.be/2cTdfvczaZk


כך שלחו פקס:

https://youtu.be/aeN83MBAeMI


תצוגה ויזואלית:

https://youtu.be/JGkcsFmbU4k


בחיוך - אפשר גם לחייג (עברית):

https://youtu.be/AMG1q4T0nOM


והנה הפקס מאבד רלוונטיות גם בבית (עברית):

https://youtu.be/njNiUx0E3LQ

ברקוד (Barcode) הוא אחת הטכנולוגיות השימושיות במסחר המודרני. מאז שפותח הברקוד על ידי חברת IBM בשנת 1971, סומנו מיליארדי מוצרים בעולם והם מאפשרים למוכרים וקופאים למכור במהירות ללקוחות, מבלי לזכור את המחירים ואף לעדכן מחירים בצורה יעילה ומהירה מתמיד.

הברקוד מורכב משורת קווים אנכיים, בעלי עובי שונה ומרווחים שונים ביניהם. הברקוד מחולק אופקית ל-95 אזורים שווים. על אזורים אלה משתרעים הקווים השחורים, או המרווחים שביניהם. בכל אחד מהם יש אור או אין אור, כלומר יש אזור שחור או לבן. במרכז נמצאים הקווים החשובים של הקוד, אלו שמכילים את המידע החשוב שאותו מאחסן הקוד. לעומתו, בקצה הברקוד יש סדרת קווים המשמשת לבקרה. סדרת הבקרה מאפשרת אימות שהנתון שהסורק קרא מהמוצר הוא אכן נכון. הצפצוף שאתם שומעים בקופה הוא האישור של סדרת הבקרה, לאחר אימות הקריאה. בנוסף, קווי הבקרה הם אלה שמאפשרים לסורק הברקוד לקרוא משני הכיוונים. אם הסריקה מראה שהם הפוכים, המחשב "מבין" שעליו לנתח את הקוד הדיגיטלי שהתקבל, בצורה הפוכה. כך יכול הקופאי לסרוק בכל כיוון שירצה ועדיין יתקבלו הנתונים הנכונים.

לסורק הברקוד, שמחובר למכשיר אלקטרוני כמו קופה רושמת או מחשב, יש מד-אור מדויק מאד. הסורק קורא בצורה אופטית את הברקוד ומפענח כמה אור מוחזר אליו מכל נקודה בשטח הברקוד. כמות האור שמועברת ממד האור מתורגמת למתח חשמלי וממנו לנתונים דיגיטליים, מספריים. הנתונים הללו הם נתונים בינאריים. כל נקודה שחורה הופכת ל-0 וכל נקודה לבנה תהפוך ל-1. כשיתורגם המספר הבינארי למספרים על בסיס 10, מספרים "רגילים", יתקבלו המחיר והפרטים שאוחסנו במערכת המחשב, עבור אותו מוצר.

קריאתם המהירה של הנתונים הללו מתוויות המוצרים השונים, היא תרומתו של הברקוד לייעול תהליך המכירה והיא מה שמקטין את התור בקופות.

אגב, הברקוד מכיל אותיות או מספרים, שבאמצעותם מסומנים המוצרים השונים. בספרות הללו של הברקוד מקודדים פרטים כמו היצרן שמייצר את המוצר, המדינה שממנה בא המוצר וסיפרת ביקורת, שנועדה, אתם כבר יודעים, לאימות הנתונים. פעמים בקוד המספרי יש 12 ספרות ואז הוא נקרא בשיטה אמריקאית, בעוד הקוד האירופאי כולל 13 ספרות.


כך עובד הברקוד:

https://youtu.be/e6aR1k-ympo

קוד QR (ראשי התיבות באנגלית של Quick Response Code, בעברית "קוד לתגובה מהירה") הוא אמצעי להפוך עצמים בעולם האמיתי למקושרים, בעלי קישורים פעילים, כמו באינטרנט. במילים אחרות, קוד "התגובה המהירה" הומצא כדי לאפשר קישורים מהירים גם לגולש הסלולארי.

בראשית ימי האינטרנט, כולנו התפעלנו מהקישורים. האפשרות שלך ללחוץ על קישור בטקסט ולקבל בדפדפן את הדף הרלוונטי באינטרנט הייתה אפשרות מדהימה וחשובה. עם הזמן והתקדמות הטכנולוגיה התחלנו לראות שהרבה דברים בעולם האמיתי זקוקים גם הם לקישורים.

זו בדיוק המשימה שנתנו לקיו אר. קוד ה-QR. המציאו אותו במפעלי "טויוטה" ביפן, כדי לסמן ולקטלג היטב פריטים וחלקים בתעשיית המכוניות שלהם. הברקוד לא הספיק לכמויות הפריטים שהם היו צריכים לסמן וכך נולד ה-QR Code, המפורט הרבה יותר.

אז הקיו אר הוא כמו קוד ברקוד, רק שהוא לא שומר נתונים של מחיר או המוצר שאליו מוצמד הקוד, אלא קישור בין עצם במציאות הלא-מקוונת לאלמנטים טכנולוגיים, כמו אתר אינטרנט, או דף אינטרנט ספציפי, לסרטון וידאו, תמונה מקוונת, מספר טלפון וכדומה.

הקוד הזה משמש כיום בהמון תחומים, אבל במיוחד בעולם הפרסום והשיווק. ודאי ראיתם לא פעם מודעה בעיתון, או כרזה שיווקית, המכילות קוד קיו-אר. סריקתו באפליקציה שבטלפון הסלולארי תפתח את הדפדפן הסלולרי שלכם ותאפשר לקרוא פרטים עליו, לצפות בסרטון, לראות תמונות, או להתקשר ישירות למפרסם או לגורמים הרלוונטיים.

קודי QR מוצמדים כיום לא רק למודעות ושלטי פרסום. לא פעם תראו אותם ליד מוצגים במוזיאון, בכתבות בעיתונים, בספרי וחוברות לימוד ועוד. הם הגשר שבין העולם האמיתי לעולם הוירטואלי של האינטרנט הסלולארי.


הנה קודי קיו אר והשימושים שלהם:

http://youtu.be/HzgsitaZcMo


שימושים מגוונים של קודי QR:

https://youtu.be/sVOall0cz5o


דרכים בהן משתמשים ב-QR קוד בחינוך (מתורגם):

http://youtu.be/dDgT1K3Kb7Y


והרצאת וידאו קצרה על קוד הקיו אר והיישומים שלו בתחומים שונים (מתורגם):

https://youtu.be/NRgWRXFXLQs?long=yes

כולנו מכירים ודאי את הברקוד, אותו קוד קווים מודרני שמאפשר סריקה של קניות בקופת המוצרים, במהירות וביעילות, על ידי סורק אופטי מיוחד. את הרעיון של הדפסה של סדרת פסים רחבים ודקים על מוצרי צריכה, הגה צעיר אמריקני בשם ג'וזף וודלנד. כבר כחניך צעיר בצופים הוא למד את קוד האיתות של שפת מורס. שנים אחר-כך, יהיו הנקודות והקווים של שפת המורס ההשראה להמצאת הברקוד.

הכל החל כשוודלנד חיפש אמצעי יעיל לקידוד מידע של מוצרים, עבור מנהל רשת המרכולים המקומית של הקמפוס שבו למד. וודלנד יש על חוף הים וחשב על הנושא ובתוך כדי כך הוא גרר את אצבעותיו בביטול על חול הים. 4 האצבעות הללו יצרו פסים על החול והוא הבין שקווים רחבים וקווים צרים יוכלו להוות קוד, ממש כמו הקווים והנקודות של שפת מורס.

כשהוא חשב על הקופאי שיסרוק את הקוד שעל המוצר, הבזיק במוחו רעיון - בעזרת ארבע האצבעות הוא צייר מיד מעגל שלם. זה היה הברקוד המקורי, שהצורה העגולה שלו, שמזכירה לוח מטרה עם פסים בעובי משתנה, נועדה לאפשר סריקה בלי להתחשבב בכיוון שבו יחזיק הקופאי את המוצר.

וודלנד פיתח את הרעיון ביחד עם חברו ללימודים ברנרד סילבר והם רשמו פטנט על קוד ויזואלי שהוא מעין "מורס של המספרים" בשנת 1948. אך השניים לא הצליחו להפוך את הברקוד למסחרי והם מכרו את הפטנט לחברה אחרת עבור 15 אלף דולרים בלבד. רק בשנת 1971, משפג הפטנט של השניים, פותח הברקוד המלבני שאנו מכירים, על ידי חברת IBM. הוא זכה לשם "ברקוד אוניברסלי" (universal product code או בקיצור UPC).

כיום מופיע הברקוד על כמעט כל מוצר שנמכר במדינות המפותחות.


הנה ממציא הברקוד:

https://youtu.be/KnK2QoAH6wQ


וכך פועל הברקוד:

https://youtu.be/e6aR1k-ympo

ראיית מכונה (Machine vision) היא יישום של ראייה ממוחשבת לבקרת מכונות, רובוטים ותהליכים שונים. ראיית המכונה היא חלק מתחום הלמידה הממוחשבת, ענף בתחום הבינה המלאכותית שמאפשר למחשבים יכולת לזהות תבניות בנתונים חזותיים, ויזואליים. הם עושים זאת על סמך נתונים קודמים ותוך התבססות על חוקים שנוצרו מקבוצות נתונים שבהם נתקלו מחשבים בעבר.

הדוגמה הכי בולטת שבה אולי נתקלתם, של ראיית מכונה (Machine vision), היא הטכנולוגיה שמאפשרת לדפי פייסבוק לזהות פרצופים בתמונות בעצמם. כך גם פועלים מנועי חיפוש תמונות, שיודעים לאתר תמונות לפי התוכן שבתוכן, כמו תמונות עם בית, תמונות בצבעי אדום-ירוק וכדומה.

בהרבה מקרים ראיית מכונה משתמשת בדימוּת, כלומר היא לא משתמשת דווקא במידע שהתקבל ממקורות אופטיים לצורך הניתוח, אלא במידע אחר.

השימושים של ראיית המכונה הם מגוונים כבר היום ונעים מהנחייה ובקרה של רובוטים, דרך אמצעי ראייה לכבדי ראייה ועיוורים ועד ליישומים כבדים כמו פיקוח תעשייתי על תהליכי ייצור במפעלים, צפיית בעיות בריאות באמצעות חיישנים רפואיים אישיים, פיתוח של מנועי חיפוש ויזואליים מתקדמים, המשתמשים בראיית מכונה וכאמור גם זיהוי פנים בתמונות וסרטים.

העתיד מבטיח יישומים מרגשים בהרבה. דמיינו את הסמארטפונים של העתיד, שיצויידו בבינה מלאכותית ויוכלו לעשות פעולות חכמות במיוחד עם המידע הויזואלי שהצטבר בתמונה שצילמתם במצלמת הטלפון, דמיינו רחפנים שמזהים ונמנעים ממכשולים כדי להביא משלוחים ללקוחות מבלי להישדד בדרך, דמיינו מערכות רמזורים והכוונת תנועה שחוזות פקקי תנועה ומשחררות אותם לבד, רובוטים מאבטחים ש"רואים" בני אדם ומזהים מיידית מבוקשים, חשודים וכדומה. אלה רק דוגמאות קטנות. למעשה, המהפכה התעשייתית הרביעית מתקיימת כבר עתה על ראיית מכונות.

אז אם ראיית המכונה מאפשרת למחשבים לראות את העולם, היא תאפשר למחשבים למצוא בו דפוסים ותבניות שיוצרים הגיון ולפעול כדי להפוך אותו למקום טוב ובטוח יותר.


איך מחשבים יכולים לראות ולהבין תמונה (מתורגם):

https://youtu.be/2hXG8v8p0KM


השימושים בטכנולוגיה של ראיית המכונה:

https://youtu.be/luuLcY30fQQ


ראיית מכונה היא הכרחית למכוניות האוטונומיות של העתיד, למשל מכונית העתיד ללא נהג הזו:

https://youtu.be/0DS9PY6iaxE


השפעת הראיית המכונה על התעשייה החדשה - זו שכבר נקראת תעשייה 4.0:

https://youtu.be/9FyPV59Q7-Q


אפליקציה לזיהוי ומידע על מוצרים בראיית מכונה:

https://youtu.be/uNy6Nt4F13o


זרוע רובוטית עם ראיית מכונה:

https://youtu.be/H01QG_EAMyw


וסרטון תיעודי על ראיית מחשב (Computer Vision):

https://youtu.be/eQLcDmfmGB0?long=yes