Les caméras de vision par ordinateur et leurs applications
Des caméras RGB aux capteurs LiDAR, explore comment différents types de caméras de vision par ordinateur sont utilisés dans diverses applications et différents secteurs.
De nombreux facteurs techniques, comme les données, les algorithmes et la puissance de calcul, contribuent à la réussite d'une application d'intelligence artificielle (AI). Plus précisément, en vision par ordinateur, un sous-domaine de l'AI qui vise à permettre aux machines d'analyser et de comprendre les images et les vidéos, l'un des facteurs les plus déterminants est la source d'entrée ou de données : la caméra. La qualité et le type de caméras utilisés pour une application de vision par ordinateur influencent directement les performances des modèles d'AI.
Choisir la bonne caméra est essentiel, car les différentes tâches de vision par ordinateur nécessitent différents types de données visuelles. Par exemple, les caméras haute résolution sont utilisées pour des applications comme la reconnaissance faciale, où les détails fins du visage doivent être capturés avec précision. En revanche, les caméras basse résolution peuvent être utilisées pour des tâches comme la surveillance des files d'attente, qui reposent davantage sur des formes générales que sur des détails complexes.
Aujourd'hui, de nombreux types de caméras sont disponibles, chacun étant conçu pour répondre à des besoins spécifiques. Comprendre leurs différences peut t'aider à optimiser tes innovations en vision par ordinateur. Explorons les différents types de caméras de vision par ordinateur et leurs applications dans divers secteurs.
Découvrir les caméras RGB pour la vision par ordinateur#
Les caméras RGB (rouge, vert et bleu) sont couramment utilisées dans les applications de vision par ordinateur. Elles capturent des images dans le spectre visible, avec des longueurs d'onde comprises entre 400 et 700 nanomètres (nm). Comme ces images ressemblent à ce que voient les humains, les caméras RGB sont utilisées pour de nombreuses tâches comme la détection d'objets, la segmentation d'instances et l'estimation de pose, lorsque la vision humaine suffit.
Fig. 1 Vue d'ensemble du fonctionnement des caméras RGB.
Ces tâches consistent généralement à identifier et à détecter des objets depuis une perspective bidimensionnelle (2D), où la capture de la profondeur n'est pas nécessaire pour obtenir des résultats précis. Cependant, lorsqu'une application nécessite des informations de profondeur, comme pour la détection d'objets en 3D ou la robotique, on utilise des caméras RGB-D (rouge, vert, bleu et profondeur). Ces caméras combinent les données RGB avec des capteurs de profondeur pour capturer des détails en 3D et fournir des mesures de profondeur en temps réel.
Utiliser des caméras RGB-D dans les magasins de détail#
Une application intéressante des caméras RGB-D est l'essayage virtuel, un concept qui gagne en popularité dans les magasins de détail. En termes simples, des écrans intelligents intégrant des caméras et des capteurs RGB-D peuvent recueillir des informations comme la taille, la morphologie et la largeur d'épaules d'un client. Grâce à ces informations, le système peut superposer numériquement des vêtements sur une image en direct du client. Des tâches de vision par ordinateur, comme la segmentation d'instances et l'estimation de pose, peuvent traiter les données visuelles afin de détecter précisément le corps du client et d'ajuster les vêtements à ses proportions en temps réel.
Fig. 2 Exemple d'essayage virtuel.
L'essayage virtuel offre aux clients une vue en 3D de la manière dont une tenue leur irait, et certains systèmes peuvent même simuler le mouvement du tissu pour une expérience plus réaliste. La vision par ordinateur et les caméras RGB-D permettent aux clients d'éviter la cabine d'essayage et d'essayer instantanément des vêtements. Cela leur fait gagner du temps, facilite la comparaison des styles et des tailles, et améliore globalement l'expérience d'achat.
Comprendre l'imagerie stéréo et les caméras à temps de vol (ToF)#
Les caméras stéréo utilisent plusieurs capteurs d'image pour capturer la profondeur en comparant des images prises sous différents angles. Elles sont plus précises que les systèmes à capteur unique. Les caméras ou capteurs à temps de vol (ToF), quant à eux, mesurent les distances en émettant une lumière infrarouge qui se réfléchit sur les objets avant de revenir vers le capteur. Le processeur de la caméra calcule le temps nécessaire au retour de la lumière afin de déterminer la distance.
Fig. 3 Vue d'ensemble du fonctionnement des caméras ToF.
Dans certains cas, les caméras stéréo sont intégrées à des capteurs ToF, combinant les atouts des deux dispositifs pour capturer rapidement les informations de profondeur avec une grande précision. L'association des mesures de distance en temps réel d'un capteur ToF et de la perception détaillée de la profondeur d'une caméra stéréo est idéale pour des applications comme les véhicules autonomes et l'électronique grand public, où la vitesse et la précision sont essentielles.
Un exemple quotidien de détection de profondeur par caméra à temps de vol (ToF)#
Il est possible que tu aies déjà utilisé une caméra à temps de vol (ToF) sans t'en rendre compte. En effet, les smartphones populaires de marques comme Samsung, Huawei et Realme intègrent souvent des capteurs ToF pour améliorer leurs capacités de détection de la profondeur. Les informations de profondeur précises fournies par ces caméras servent à créer le célèbre effet bokeh, qui floute l'arrière-plan tout en gardant le sujet parfaitement net.
Les capteurs ToF deviennent également essentiels pour d'autres applications au-delà de la photographie, comme la reconnaissance des gestes et la réalité augmentée (AR). Par exemple, des téléphones comme le Samsung Galaxy S20 Ultra et le Huawei P30 Pro utilisent ces capteurs pour cartographier la profondeur en 3D en temps réel, améliorant ainsi la photographie et les expériences interactives.
Caméras infrarouges ou thermiques pour détecter la chaleur#
Les caméras thermiques, comme leur nom l'indique, sont largement utilisées pour la détection de chaleur dans diverses applications, notamment dans les secteurs manufacturiers et les usines automobiles. Ces caméras mesurent la température et peuvent alerter les utilisateurs lorsqu'elles détectent des niveaux de chaleur critiques, trop élevés ou trop faibles. En détectant le rayonnement infrarouge, invisible à l'œil humain, elles fournissent des relevés de température précis. Souvent appelées caméras infrarouges, elles sont également utilisées au-delà des environnements industriels. Par exemple, les caméras thermiques servent dans l'agriculture à surveiller la santé du bétail, lors des inspections de bâtiments pour identifier les fuites de chaleur, et dans la lutte contre les incendies pour localiser les points chauds.
Fig. 4 Des pompiers utilisent des caméras thermiques pour trouver des points chauds.
Imagerie thermique pour les applications industrielles#
Les machines et les systèmes électriques des usines de fabrication ou des installations pétrolières et gazières fonctionnent souvent en continu et produisent de la chaleur comme sous-produit. Avec le temps, une accumulation excessive de chaleur peut se produire dans des composants comme les moteurs, les roulements ou les circuits électriques, ce qui peut entraîner une défaillance de l'équipement ou des risques pour la sécurité.
Les caméras thermiques peuvent aider les opérateurs à surveiller ces systèmes en détectant rapidement les hausses anormales de température. Un moteur en surchauffe peut être programmé pour maintenance afin d'éviter des pannes coûteuses. En intégrant l'imagerie thermique aux inspections régulières, les secteurs industriels peuvent mettre en œuvre une maintenance prédictive, réduire les temps d'arrêt, prolonger la durée de vie des équipements et garantir un environnement de travail plus sûr. Globalement, les performances de l'usine peuvent être améliorées et le risque de défaillances imprévues réduit.
Caméras lentes et haute vitesse pour la capture des mouvements#
Les caméras haute vitesse sont conçues pour capturer plus de 10 000 images par seconde (FPS), afin de traiter les mouvements rapides avec une précision exceptionnelle. Par exemple, lorsque des produits se déplacent rapidement sur une chaîne de production, les caméras haute vitesse peuvent servir à les surveiller et à détecter toute anomalie.
Les caméras à ralentis, quant à elles, capturent des séquences à une fréquence d'images élevée, puis réduisent la vitesse de lecture. Les spectateurs peuvent ainsi observer des détails souvent imperceptibles en temps réel. Ces caméras sont utilisées pour évaluer les performances des armes à feu et des matières explosives. La possibilité de ralentir et d'analyser des mouvements complexes est idéale pour ce type d'application.
Dans certaines situations, combiner des caméras haute vitesse et des caméras à ralentis peut aider à analyser en détail des objets se déplaçant rapidement ou lentement au cours d'un même événement. Prenons l'exemple d'une partie de golf. Les caméras haute vitesse peuvent mesurer la vitesse d'une balle de golf, tandis que les caméras à ralentis peuvent analyser les mouvements du swing et le contrôle du corps du golfeur.
Fig. 5 Utiliser la vision par ordinateur et des caméras haute vitesse pour analyser le swing d'un golfeur.
L'imagerie multispectrale en vision par ordinateur#
Les caméras multispectrales sont des dispositifs spécialisés capables d'enregistrer plusieurs longueurs d'onde du spectre lumineux, notamment les rayons ultraviolets et infrarouges, en une seule prise. L'imagerie multispectrale fournit des données détaillées précieuses que les caméras traditionnelles ne peuvent pas capturer. Comme les caméras hyperspectrales, qui capturent des bandes lumineuses encore plus étroites et continues, les caméras multispectrales sont utilisées dans des domaines comme l'agriculture, la géologie, la surveillance environnementale et l'imagerie médicale. Par exemple, dans le domaine des soins de santé, elles peuvent aider à visualiser différents tissus en capturant des images sur plusieurs longueurs d'onde.
Fig. 6 Comparaison des imageries RGB, multispectrale et hyperspectrale.
De même, les drones équipés de systèmes d'imagerie multispectrale font progresser considérablement l'agriculture. Ils peuvent identifier à un stade précoce les plantes malades ou touchées par des insectes et des nuisibles. Ces caméras peuvent analyser le spectre proche infrarouge, et les plantes saines réfléchissent généralement davantage de lumière proche infrarouge que les plantes malades. En adoptant de telles techniques d'AI dans l'agriculture, les agriculteurs peuvent prendre rapidement des contre-mesures afin d'augmenter les rendements et de réduire les pertes de récoltes.
Caméras LiDAR pour les véhicules autonomes#
Les caméras LiDAR (détection et télémétrie par la lumière) utilisent des impulsions laser pour créer des cartes en 3D et détecter les objets à distance. Elles sont efficaces dans de nombreuses conditions, comme le brouillard, la pluie, l'obscurité et les températures élevées, même si des conditions météorologiques difficiles, comme la pluie ou le brouillard, peuvent affecter leurs performances. Le LiDAR est couramment utilisé dans des applications comme les voitures autonomes, pour la navigation et la détection des obstacles.
Le LiDAR fonctionne comme les yeux de la voiture : il émet des impulsions laser et mesure le temps qu'elles mettent à revenir après réflexion. Ces informations aident la voiture à calculer les distances et à identifier des objets comme les voitures, les piétons et les feux de signalisation, offrant une vue à 360 degrés pour une conduite plus sûre.
Une vue d'ensemble pour finir#
En vision par ordinateur, les caméras servent d'yeux aux machines, leur permettant de voir et d'interpréter le monde de manière similaire aux humains. Choisir le bon type de caméra est essentiel à la réussite de différentes applications de vision par ordinateur. Des caméras RGB standard aux systèmes LiDAR avancés, chaque type offre des fonctionnalités uniques adaptées à des tâches spécifiques. En comprenant la diversité des technologies de caméra et leurs utilisations, les développeurs et les chercheurs peuvent mieux optimiser les modèles de vision par ordinateur pour relever des défis complexes du monde réel.
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