Explorer le traitement des images, la vision par ordinateur et la vision industrielle

L’IA peut être utilisée pour analyser toutes sortes de données et, lorsqu’il s’agit de données visuelles comme des images et des vidéos, cela relève du domaine de l’analyse d’images, qui fait appel à différentes technologies. Le traitement d’image, 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 pour diverses applications. Le traitement d’image se concentre sur la modification et l’amélioration 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, notamment pour les tâches d’inspection et de contrôle qualité.

Fig. 1. Les principales technologies utilisées pour analyser les données visuelles.

Ces trois domaines permettent diverses applications dans de nombreux secteurs, notamment les soins de santé, la fabrication et l’agriculture. Dans cet article, nous allons explorer le traitement d’image, la vision par ordinateur et la vision industrielle, et examiner leurs différences. Nous verrons également comment ils fonctionnent et comment ils sont utilisés dans différents secteurs. Commençons.

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

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

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

Les techniques de traitement d’image 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 frameworks robustes qui rendent ces techniques de traitement d’image accessibles aux développeurs et aux chercheurs dans de nombreux domaines.

Voici quelques techniques populaires de traitement d’image :

• Filtrage : Le filtrage est appliqué pour réduire le niveau de bruit d’une image en lissant les variations et les distorsions. Parmi les filtres courants, on trouve les filtres gaussiens pour le flou et les filtres médians pour supprimer le bruit sel et poivre, qui apparaît sous forme de pixels blancs et noirs répartis aléatoirement.
• Détection des contours : Elle sert à identifier les limites des objets dans une image en détectant les variations brusques de l’intensité des pixels. Des applications comme l’imagerie médicale utilisent la détection des contours pour délimiter la structure des organes et des tumeurs.
• Seuillage : Le seuillage en traitement d’image consiste à convertir une image en niveaux de gris en image binaire en définissant une valeur seuil. Les pixels situés au-dessus du seuil deviennent blancs (1), tandis que ceux situés en dessous deviennent noirs (0).

Fig. 2. Une image en niveaux de gris avant et après le seuillage.

Explorer une application du traitement d’image#

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

Fig. 3. Le traitement d’image peut être utilisé pour restaurer de vieilles images endommagées.

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

Contrairement au traitement d’image, qui se concentre sur la modification et l’amélioration des images, la vision par ordinateur donne aux ordinateurs la capacité de voir et de comprendre le monde réel. De nombreuses applications utilisent la vision par ordinateur pour identifier et comprendre les objets et les personnes dans des images ou des images vidéo. Elle reproduit la vision humaine et tente de reproduire la façon dont nous interprétons ce que nous voyons autour de nous.

La vision par ordinateur peut être utilisée pour automatiser des tâches comme la surveillance. Elle possède également de nombreuses applications pratiques, notamment la reconnaissance faciale, l’imagerie médicale et les véhicules autonomes. Les modèles de vision par ordinateur sont entraînés à l’aide de techniques d’apprentissage profond pour extraire et identifier des caractéristiques et des motifs complexes à partir de grands jeux de données d’images. Différents secteurs utilisent ensuite ces modèles entraînés, comme Ultralytics YOLOv8, pour diverses 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 de la voiture sont traitées à l’aide de la vision par ordinateur. Les tâches de vision par ordinateur comme la détection et le suivi d’objets, ainsi que la segmentation, sont essentielles pour comprendre les situations de circulation et l’environnement qui les entoure. La reconnaissance faciale constitue une autre application intéressante. La vision par ordinateur peut être utilisée pour analyser et reconnaître les traits du visage dans des images en capturant le visage d’une personne à partir d’une image ou d’une vidéo, en identifiant les caractéristiques clés, puis en les comparant à une base de données de données faciales stockées.

Qu’est-ce que la vision industrielle ?#

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

Voyons comment cela fonctionne. Tout d’abord, les données sont collectées à l’aide d’une ou plusieurs caméras haute résolution. Ces caméras peuvent également intégrer des fonctionnalités spécialisées comme l’imagerie infrarouge ou l’imagerie thermique. Ensuite, les données collectées sont analysées à l’aide de techniques de vision par ordinateur afin d’en extraire les informations nécessaires. Les informations extraites comprennent généralement des détails tels que l’identification des objets, leurs formes, leurs tailles, leurs mouvements, leurs motifs et les éventuelles anomalies présentes dans la scène, selon l’application concernée.

Comprendre une application de la vision industrielle#

Le contrôle qualité sur les lignes de production industrielle 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 être très chronophage et sujette aux erreurs humaines. Un contrôle qualité insuffisant peut également entraîner des retards de production et des pertes financières, nuisant à la réputation de l’entreprise. Une excellente solution consiste à automatiser des tâches telles que l’inspection des surfaces, la vérification des étiquettes et le positionnement des objets à l’aide de la vision industrielle.

Par exemple, dans l’industrie pharmaceutique, la qualité des produits est essentielle et des réglementations strictes sont appliquées pour maintenir des normes élevées. La vision industrielle peut être utilisée pour vérifier que les plaquettes contiennent le bon nombre de comprimés, en s’assurant que chaque plaquette contient exactement la quantité requise, par exemple dix comprimés dans une boîte de 10. Un modèle de vision par ordinateur comme YOLOv8 peut être utilisé pour identifier et compter les comprimés grâce à la détection d’objets.

Fig. 5. La vision industrielle peut être utilisée pour le contrôle qualité dans l’industrie pharmaceutique.

Cependant, il est important de savoir que la vision industrielle présente certaines limites à prendre en compte. Les systèmes de vision industrielle ont souvent besoin d’excellentes conditions d’éclairage pour éclairer les produits dans les environnements industriels. Des caméras haute qualité, des processeurs et des accélérateurs matériels sont également nécessaires pour capturer les données et accélérer le processus d’analyse. Ces systèmes étant spécifiquement conçus pour des tâches pratiques dans des environnements industriels, leur installation peut s’avérer coûteuse.

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

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

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

Le traitement d’image est idéal pour des tâches comme l’ajustement de la luminosité ou le filtrage du bruit, qui nécessitent moins de puissance de calcul et ne requièrent pas la capacité à comprendre des informations visuelles complexes. En revanche, la vision par ordinateur excelle dans l’extraction d’informations pertinentes à partir des images et la gestion de scènes complexes, mais elle nécessite davantage de ressources informatiques et de complexité. Quant à la vision industrielle, elle est adaptée aux utilisations industrielles, comme l’inspection automatisée, et repose souvent sur des systèmes spécialisés et coûteux.

Prendre du recul#

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

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

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

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