Les caméras de vision par ordinateur et leurs applications

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). Dans le domaine de la vision par ordinateur, une sous-discipline de l’IA qui vise à permettre aux machines d’analyser et de comprendre des images et des vidéos, l’un des facteurs les plus déterminants est la source des données d’entrée : la caméra. La qualité et le type des caméras utilisées ont une incidence directe sur les performances des modèles d’IA.

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 du visage doivent être capturés avec précision. En revanche, des caméras de résolution inférieure peuvent être utilisées pour des tâches comme la surveillance des files d’attente, qui s’appuient davantage sur des tendances générales que sur des détails complexes.

Il existe aujourd’hui de nombreux types de caméras, chacun conçu pour répondre à des besoins précis. Comprendre leurs différences peut t’aider à optimiser tes projets de vision par ordinateur. Découvrons les différents types de caméras de vision par ordinateur et leurs applications dans divers secteurs.

Découvrir les caméras RGB en 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, à des longueurs d’onde comprises entre 400 et 700 nanomètres (nm). Comme ces images ressemblent à ce que voit l’œil humain, 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. Présentation du fonctionnement des caméras RGB.

Ces tâches consistent généralement à identifier et à détecter des objets en deux dimensions (2D), sans qu’il soit nécessaire de capturer la profondeur pour obtenir des résultats précis. En revanche, lorsqu’une application nécessite des informations de profondeur, comme la détection d’objets 3D ou la robotique, on utilise des caméras RGB-D (rouge, vert, bleu et profondeur). Elles combinent les données RGB avec des capteurs de profondeur pour capturer des détails 3D et fournir des mesures de profondeur en temps réel.

Utiliser des caméras RGB-D dans les magasins#

Les caméras RGB-D peuvent notamment être utiles pour les essayages virtuels, une technologie de plus en plus populaire dans les magasins de détail. En termes simples, des écrans intelligents équipés de caméras et de capteurs RGB-D peuvent recueillir des informations comme la taille, la morphologie et la largeur des épaules d’un client. Le système peut ensuite superposer numériquement des vêtements à une image en direct du client. Les tâches de vision par ordinateur, comme la segmentation d’instances et l’estimation de pose, peuvent traiter les données visuelles pour détecter précisément le corps du client et ajuster les vêtements à sa morphologie en temps réel.

Fig. 2. Exemple d’essayage virtuel.

Les essayages virtuels donnent aux clients une vue 3D de la coupe d’une tenue, et certains systèmes peuvent même imiter le mouvement du tissu pour offrir une expérience plus réaliste. La vision par ordinateur et les caméras RGB-D permettent aux clients d’éviter les cabines d’essayage et d’essayer des vêtements instantanément. Cela leur fait gagner du temps, facilite la comparaison des styles et des tailles et améliore l’expérience d’achat globale.

Comprendre l’imagerie stéréo et les caméras à temps de vol (ToF)#

Les caméras stéréoscopiques 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) mesurent quant à eux les distances en émettant une lumière infrarouge qui rebondit sur les objets avant de revenir au capteur. Le processeur de la caméra calcule le temps nécessaire au retour de la lumière pour déterminer la distance.

Fig. 3. Présentation du fonctionnement des caméras ToF.

Dans certains cas, les caméras stéréoscopiques sont intégrées à des capteurs ToF, combinant les atouts des deux dispositifs pour capturer rapidement et avec précision les informations de profondeur. L’association des mesures de distance en temps réel d’un capteur ToF et de la perception détaillée de la profondeur d’une caméra stéréoscopique est idéale pour des applications comme les véhicules autonomes et l’électronique grand public, où la vitesse et la précision sont essentielles.

Un exemple courant de mesure de la profondeur par caméra à temps de vol (ToF)#

Tu as peut-être déjà utilisé une caméra à temps de vol (ToF) sans même t’en rendre compte. En effet, les smartphones populaires de marques comme Samsung, Huawei et Realme intègrent souvent des capteurs ToF pour améliorer la détection de la profondeur. Les informations précises sur la profondeur fournies par ces caméras permettent de créer le célèbre effet bokeh, où l’arrière-plan est flou tandis que le sujet reste parfaitement net.

Les capteurs ToF deviennent également essentiels dans des applications autres que la photographie, comme la reconnaissance gestuelle 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 3D en temps réel, améliorant à la fois la photographie et les expériences interactives.

Caméras infrarouges ou thermiques pour détecter la chaleur#

Comme leur nom l’indique, les caméras thermiques sont largement utilisées pour détecter la chaleur dans de nombreuses applications, notamment dans l’industrie manufacturière et les usines automobiles. Elles mesurent la température et peuvent avertir les utilisateurs lorsqu’elles détectent des niveaux de chaleur critiques, trop élevés ou trop bas. En détectant les rayonnements infrarouges, invisibles à l’œil humain, elles fournissent des mesures précises de la température. Souvent appelées caméras infrarouges, elles sont aussi utilisées en dehors des environnements industriels. Par exemple, elles servent en agriculture à surveiller la santé du bétail, lors d’inspections de bâtiments à repérer les déperditions de chaleur et en lutte contre les incendies à localiser les foyers.

Fig. 4. Des pompiers utilisent des caméras thermiques pour repérer les foyers de chaleur.

L’imagerie thermique pour les applications industrielles#

Les machines et les systèmes électriques des usines ou des installations pétrolières et gazières fonctionnent souvent en continu et produisent de la chaleur. Au fil du temps, une accumulation excessive de chaleur peut se former dans des composants comme les moteurs, les roulements ou les circuits électriques, pouvant provoquer une panne de matériel ou présenter 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 une maintenance afin d’éviter une panne coûteuse. En intégrant l’imagerie thermique aux inspections régulières, les secteurs industriels peuvent mettre en place une maintenance prédictive, réduire les temps d’arrêt, prolonger la durée de vie des équipements et garantir un environnement de travail plus sûr. Cela peut améliorer les performances de l’usine et réduire le risque de pannes inattendues.

Caméras lentes et rapides pour la capture de mouvements#

Les caméras à haute vitesse sont conçues pour capturer plus de 10 000 images par seconde (FPS) afin d’enregistrer les mouvements rapides avec précision. Par exemple, lorsque des produits se déplacent rapidement sur une chaîne de production, ces caméras peuvent les surveiller et détecter toute anomalie.

Les caméras au ralenti, quant à elles, peuvent enregistrer des séquences à fréquence d’images élevée, puis en ralentir la lecture. Les spectateurs peuvent ainsi observer des détails qui passent souvent inaperçus en temps réel. Ces caméras servent à 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 à haute vitesse et des caméras au ralenti permet d’analyser en détail des objets qui se déplacent vite ou lentement au cours d’un même événement. Prenons l’analyse d’une partie de golf. Les caméras à haute vitesse peuvent mesurer la vitesse d’une balle de golf, tandis que les caméras au ralenti 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 en une seule prise plusieurs longueurs d’onde du spectre lumineux, notamment dans l’ultraviolet et l’infrarouge. L’imagerie multispectrale fournit des données détaillées et 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. Dans le secteur de la santé, par exemple, elles peuvent aider à visualiser différents tissus en capturant des images à plusieurs longueurs d’onde.

Fig. 6. Comparaison de l’imagerie RGB, multispectrale et hyperspectrale.

De même, les drones équipés d’un système d’imagerie multispectrale font de grands progrès dans le secteur agricole. Ils peuvent repérer tôt les plantes en mauvaise santé ou touchées par des insectes et des ravageurs. Ces caméras peuvent analyser le spectre proche infrarouge, et les plantes en bonne santé réfléchissent généralement davantage de lumière proche infrarouge que les plantes malades. En adoptant ces techniques d’IA, les agriculteurs peuvent prendre des mesures préventives rapidement, augmenter les rendements et réduire les pertes de récoltes.

Caméras LiDAR pour véhicules autonomes#

Les caméras LiDAR (détection et télémétrie par laser) utilisent des impulsions laser pour créer des cartes 3D et détecter les objets à distance. Elles sont efficaces dans de nombreuses conditions, comme l’obscurité et les températures élevées, même si des conditions météorologiques difficiles, comme la pluie ou le brouillard, peuvent nuire à leurs performances. Le LiDAR est couramment utilisé dans des applications comme les voitures autonomes pour la navigation et la détection d’obstacles.

Le LiDAR fonctionne comme les yeux de la voiture : il envoie des impulsions laser et mesure le temps qu’elles mettent à revenir après avoir rebondi sur une surface. Ces informations aident la voiture à calculer les distances et à identifier des objets comme des voitures, des piétons et des feux de circulation, offrant une vue à 360 degrés pour une conduite plus sûre.

Pour y voir plus clair#

En vision par ordinateur, les caméras sont les yeux qui permettent aux machines de voir et d’interpréter le monde comme le font les humains. Choisir le bon type de caméra est essentiel à la réussite des différentes applications de vision par ordinateur. Des caméras RGB classiques aux systèmes LiDAR avancés, chaque type possède des caractéristiques adaptées à des tâches spécifiques. En comprenant la diversité des technologies de caméra et leurs usages, les développeurs et les chercheurs peuvent mieux optimiser les modèles de vision par ordinateur pour relever des défis complexes du monde réel.

Découvre-en plus sur l’AI en consultant notre dépôt GitHub. Rejoins notre communauté pour échanger avec d’autres passionnés de l’AI visuelle. Découvre davantage d’applications de la vision par ordinateur dans les soins de santé et l’industrie manufacturière sur nos pages dédiées aux solutions.