Exploration du traitement d’images, de la vision par ordinateur et de la vision industrielle

L’IA peut servir à analyser toutes sortes de données. Lorsqu’il s’agit de données visuelles comme des images et des vidéos, on parle d’analyse d’images, qui fait appel à différentes technologies. Le traitement d’images, la vision par ordinateur et la vision industrielle permettent aux ordinateurs de voir et de comprendre le monde en analysant des images et des images vidéo. Bien que ces trois technologies semblent similaires, des différences essentielles les rendent utiles dans diverses applications. Le traitement d’images consiste à manipuler et à améliorer des images et des images vidéo, tandis que la vision par ordinateur va plus loin en utilisant ces images traitées pour aider les ordinateurs à interpréter et à comprendre leur contenu. La vision industrielle, quant à elle, applique des techniques de vision par ordinateur spécifiquement aux environnements industriels, par exemple pour les tâches d’inspection et de contrôle qualité.

Fig. 1. Principales technologies utilisées pour analyser les données visuelles.

Ces trois domaines permettent diverses applications dans de nombreux secteurs, comme la santé, l’industrie manufacturière et l’agriculture. Dans cet article, nous allons explorer le traitement d’images, la vision par ordinateur et la vision industrielle, et examiner leurs différences. Nous verrons également comment ces technologies fonctionnent et sont utilisées dans différents secteurs.

Qu’est-ce que le traitement d’images ?#

Commençons par la technique fondamentale qui sous-tend la vision par ordinateur et la vision industrielle : le traitement d’images. Il consiste à utiliser des algorithmes pour manipuler et améliorer des images numériques, en ajustant des paramètres comme la luminosité, le contraste et la balance des couleurs, ou en éliminant le bruit, afin de préparer les images à une analyse et une interprétation plus avancées.

Voyons comment cela fonctionne. Le traitement d’images consiste à décomposer les images en pixels individuels, puis à manipuler ces pixels pour obtenir les effets souhaités. Par exemple, pour éclaircir une image, l’algorithme peut augmenter l’intensité de chaque pixel. De même, pour détecter les contours, il peut rechercher des changements brusques dans les valeurs des pixels. En appliquant des opérations mathématiques et des algorithmes à ces pixels, le traitement d’images peut améliorer la qualité des images, extraire des informations ou créer de nouvelles images.

Les techniques de traitement d’images sont également essentielles au traitement des données et à la création de jeux de données visuels contenant des images nettes et de haute qualité. Elles aident les systèmes de vision par ordinateur et de vision industrielle à les analyser avec précision. Des bibliothèques comme OpenCV et MATLAB fournissent des cadres robustes qui rendent ces techniques de traitement d’images accessibles aux développeurs et aux chercheurs de nombreux domaines.

Voici quelques techniques courantes de traitement d’images :

• Filtrage : Le filtrage sert à réduire le bruit dans une image en lissant les variations et les distorsions. Parmi les filtres courants, on trouve les filtres gaussiens, qui floutent les images, et les filtres médians, qui éliminent le bruit « sel et poivre », visible sous forme de pixels blancs et noirs aléatoires.
• Détection des contours : Elle sert à repérer les limites des objets dans une image en détectant les changements brusques d’intensité des pixels. Des applications comme l’imagerie médicale utilisent la détection des contours pour délimiter la structure des organes et des tumeurs.
• Seuillage : En traitement d’images, le seuillage consiste à convertir une image en niveaux de gris en image binaire en définissant une valeur seuil. Les pixels au-dessus du seuil deviennent blancs (1), et ceux en dessous deviennent noirs (0).

Fig. 2. Image en niveaux de gris avant et après seuillage.

Découvrir une application du traitement d’images#

La restauration d’images est un excellent exemple d’application du traitement d’images. Elle consiste à récupérer une image qui s’est dégradée au fil du temps. Des techniques comme le filtrage et la réduction du bruit servent à supprimer les marques, les rayures, les taches et les signes d’usure, puis à restaurer l’image dégradée pour lui rendre sa qualité d’origine. La restauration d’images est particulièrement utile lorsque les images sont de mauvaise qualité ou endommagées, comme de vieilles photographies.

Fig. 3. Le traitement d’images peut servir à restaurer de vieilles images endommagées.

Qu’est-ce que la vision par ordinateur ?#

Contrairement au traitement d’images, qui vise à modifier et à améliorer les images, la vision par ordinateur donne aux ordinateurs la capacité de voir et de comprendre le monde réel. De nombreuses applications s’en servent pour identifier et comprendre des objets et des personnes dans des images ou des images vidéo. Elle cherche à reproduire la manière dont nous interprétons ce que nous voyons autour de nous.

La vision par ordinateur peut servir à automatiser des tâches comme la surveillance. Elle a également de nombreuses applications pratiques, notamment la reconnaissance faciale, l’imagerie médicale et les véhicules autonomes. Les modèles de vision par ordinateur sont entraînés avec des techniques d’apprentissage profond afin d’extraire et d’identifier des caractéristiques et des motifs complexes dans de grands jeux de données d’images. Divers secteurs utilisent ensuite ces modèles entraînés, comme Ultralytics YOLOv8, pour différentes tâches telles que la détection d’objets et le suivi d’objets.

Fig. 4. Exemple d’utilisation d’Ultralytics YOLOv8 pour la détection d’objets.

Par exemple, les voitures autonomes, comme celles de Tesla, utilisent la vision par ordinateur pour se déplacer dans le monde réel. Les images captées par les caméras embarquées du véhicule sont traitées par vision par ordinateur. Des tâches de vision par ordinateur comme la détection et le suivi d’objets et la segmentation sont essentielles pour comprendre les conditions de circulation et l’environnement alentour. La reconnaissance faciale est une autre application intéressante. La vision par ordinateur peut analyser et reconnaître les traits du visage dans des images en capturant le visage d’une personne dans une image ou une vidéo, en identifiant les caractéristiques clés et en les comparant à une base de données de visages enregistrés.

Qu’est-ce que la vision industrielle ?#

La vision industrielle est utilisée dans des environnements industriels, comme les grandes usines ou les sites de production, pour des applications telles que l’assurance qualité des produits et la vérification de l’exactitude des étiquettes et des codes-barres des produits finis. La vision industrielle est une branche spécialisée de la vision par ordinateur qui s’appuie sur du matériel robuste pour fonctionner efficacement dans des conditions difficiles. Comme ces systèmes sont intégrés aux applications industrielles, une grande vitesse et une précision en temps réel sont essentielles.

Voyons comment cela fonctionne. D’abord, les données sont collectées à l’aide d’une ou plusieurs caméras haute résolution. Ces caméras peuvent également être dotées de fonctions spécialisées comme l’imagerie infrarouge ou thermique. Ensuite, les données collectées sont analysées à l’aide de techniques de vision par ordinateur pour en extraire les informations nécessaires. Selon l’application, les informations extraites portent généralement sur l’identification des objets, leurs formes, leurs tailles, leurs mouvements, les motifs et les anomalies présentes dans la scène.

Comprendre une application de la vision industrielle#

Le contrôle qualité sur les lignes de production garantit que seuls des produits de haute qualité parviennent aux clients, ce qui améliore leur satisfaction et augmente les bénéfices. Les méthodes traditionnelles reposent souvent sur une inspection manuelle, qui peut prendre beaucoup de temps et être sujette aux erreurs humaines. Un contrôle qualité insuffisant peut également entraîner des retards de production et des pertes financières, nuisant à la réputation d’une entreprise. L’automatisation de tâches comme l’inspection des surfaces, la vérification des étiquettes et le positionnement des objets à l’aide de la vision industrielle constitue une excellente solution.

Par exemple, dans l’industrie pharmaceutique, la qualité des produits est cruciale et des réglementations strictes sont appliquées pour garantir des normes élevées. La vision industrielle peut vérifier que les plaquettes contiennent le bon nombre de comprimés, en s’assurant que chaque emballage contient exactement la quantité prévue, par exemple dix comprimés dans une plaquette de 10. Un modèle de vision par ordinateur comme YOLOv8, entraîné sur un jeu de données comme Medical Pills, peut servir à identifier et à compter les comprimés par détection d’objets.

Fig. 5. La vision industrielle peut servir au contrôle qualité dans l’industrie pharmaceutique.

Il est toutefois important de connaître certaines limites de la vision industrielle. Les systèmes de vision industrielle ont souvent besoin d’un éclairage excellent pour éclairer les produits en milieu industriel. Des caméras, des processeurs et des accélérateurs matériels de haute qualité sont également nécessaires pour capturer les données et accélérer leur analyse. Comme ces systèmes sont spécifiquement conçus pour des tâches pratiques en milieu industriel, leur installation peut être coûteuse.

Principales différences entre le traitement d’images, la vision par ordinateur et la vision industrielle#

Maintenant que nous avons présenté séparément ces trois technologies et examiné certaines de leurs applications, comparons-les plus en détail.

Fig. 6. Comparaison côte à côte du traitement d’images, de la vision par ordinateur et de la vision industrielle.

Le traitement d’images convient mieux aux tâches comme le réglage de la luminosité ou la réduction du bruit, qui nécessitent peu de puissance de calcul et ne requièrent pas la capacité de comprendre des informations visuelles complexes. La vision par ordinateur, en revanche, excelle dans l’extraction d’informations utiles à partir d’images et le traitement de scènes complexes, mais elle requiert davantage de ressources de calcul et de complexité. La vision industrielle, quant à elle, est conçue pour les applications industrielles, comme l’inspection automatisée, et repose souvent sur des systèmes spécialisés et coûteux.

Prendre du recul#

Bien que le traitement d’images, la vision par ordinateur et la vision industrielle soient étroitement liés, chacun répond à des besoins distincts. Le traitement d’images améliore et manipule les images au niveau des pixels, ce qui le rend très utile pour des tâches comme la restauration d’images.

La vision par ordinateur va plus loin en donnant aux ordinateurs la capacité de comprendre et d’interpréter les données visuelles. Elle est essentielle pour des applications comme la reconnaissance faciale et les voitures autonomes. La vision industrielle, quant à elle, est spécifiquement utilisée dans les applications industrielles. Elle automatise des processus industriels comme l’inspection et le contrôle qualité.

En comprenant ces technologies et leurs différences, tu peux choisir celle qui convient le mieux à tes applications et ainsi améliorer l’efficacité et obtenir de meilleurs résultats.

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