26 septembre 2024
Découvrez les différences entre le traitement d'image, la vision artificielle et la vision industrielle, et comment ces technologies sont utilisées pour des tâches telles que l'analyse de données visuelles.
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 implique 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 trames vidéo. Bien que ces trois technologies semblent similaires, des différences essentielles les rendent utiles pour une variété d'applications. Le traitement d'images se concentre sur la manipulation et l'amélioration des images et des trames 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 de la qualité.
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Ces trois domaines permettent diverses applications dans de nombreux secteurs, tels que la 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 discuter de leurs différences. Nous verrons également comment ils fonctionnent et comment ils sont utilisés dans divers secteurs. Commençons.
Commençons par la technique fondamentale qui sous-tend à la fois la vision par ordinateur et la vision industrielle : le traitement d'image. Il s'agit d'utiliser des algorithmes pour manipuler et améliorer les images numériques, en ajustant des paramètres tels que la luminosité, le contraste, la balance des couleurs ou en filtrant le bruit, afin de les préparer à une analyse et une interprétation plus avancées.
Voyons comment cela fonctionne. Le traitement d'image est effectué en décomposant les images en pixels individuels, puis en manipulant 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 bords, il peut rechercher des changements soudains dans les valeurs des pixels. En appliquant des opérations mathématiques et des algorithmes à ces pixels, le traitement d'image peut être utilisé pour améliorer la qualité de l'image, extraire des informations ou créer de nouvelles images.
Les techniques de traitement d'image sont également essentielles pour le traitement des données et la création d'ensembles de données visuelles avec des images claires et de haute qualité, et aident les systèmes de vision par ordinateur et de vision industrielle à les analyser avec précision. Les bibliothèques telles qu'OpenCV et MATLAB fournissent des frameworks robustes qui rendent ces techniques de traitement d'image accessibles aux développeurs et aux chercheurs dans un large éventail de domaines.
Voici quelques techniques populaires de traitement d'image :
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La restauration d'images est un excellent exemple d'application du traitement d'image. Elle consiste à récupérer une image qui s'est dégradée avec le temps. Des techniques telles que le filtrage et la réduction du bruit sont utilisées pour supprimer les marques, les rayures, les taches, l'usure et les déchirures et restaurer l'image dégradée à sa qualité d'origine. La restauration d'images est particulièrement utile dans les situations où les images sont de mauvaise qualité ou endommagées, comme les vieilles photographies.
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 les images ou les trames 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 telles que la surveillance. Elle possède également un large éventail d'applications pratiques telles que 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 modèles complexes à partir d'ensembles de données d'images à grande échelle. Diverses industries utilisent ensuite ces modèles entraînés, tels que Ultralytics YOLOv8, pour différentes tâches telles que la détection d'objets et le suivi d'objets.
Par exemple, les voitures autonomes comme Tesla utilisent la vision par ordinateur pour naviguer 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 telles que la détection d'objets, le suivi et la segmentation sont essentielles pour comprendre les situations de circulation et l'environnement qui les entoure. Une autre application intéressante est la reconnaissance faciale. La vision par ordinateur peut être utilisée pour analyser et reconnaître les traits du visage dans les images en capturant le visage d'une personne à partir d'une image ou d'une vidéo, en identifiant les caractéristiques clés et en les comparant à une base de données de données faciales stockées.
La vision industrielle est utilisée dans des environnements industriels tels que les grandes usines de fabrication ou les installations de production pour des applications telles que le contrôle 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 un matériel durable pour fonctionner efficacement dans des conditions difficiles. Étant donné que 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 inclure des fonctionnalités spécialisées comme l'infrarouge ou l'imagerie thermique. Ensuite, les données collectées sont analysées à l'aide de techniques de vision par ordinateur pour extraire les informations nécessaires. Les informations extraites comprennent généralement des détails tels que l'identification des objets, les formes, les tailles, les mouvements, les motifs et toute anomalie présente dans la scène, en fonction de l'application spécifique.
Le contrôle qualité dans les chaînes de production manufacturière garantit que seuls les produits de haute qualité parviennent aux clients, ce qui se traduit par une plus grande satisfaction de la clientèle et une augmentation des bénéfices. Les méthodes traditionnelles reposent souvent sur l'inspection manuelle, qui peut prendre beaucoup de temps et être sujette à des erreurs humaines. Un mauvais contrôle de la qualité peut également entraîner des retards de production, des pertes financières, affectant la réputation d'une entreprise. Une excellente solution consiste à automatiser des tâches telles que l'inspection de surface, 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 cruciale et des réglementations strictes sont appliquées pour maintenir des normes élevées. La vision industrielle peut être utilisée pour s'assurer que les plaquettes thermoformées contiennent le bon nombre de pilules, en vérifiant que chaque plaquette contient exactement la bonne quantité, par exemple dix pilules dans une plaquette de 10. Un modèle de vision par ordinateur tel que YOLOv8 peut être utilisé pour identifier et compter les pilules à l'aide de la détection d'objets.
Cependant, il est important de savoir qu'il y a quelques limitations à prendre en compte lorsque l'on travaille avec la vision industrielle. Les systèmes de vision industrielle ont souvent besoin d'excellentes conditions d'éclairage pour illuminer les produits dans les environnements industriels. Des caméras de haute qualité, des processeurs et des accélérateurs matériels sont également nécessaires pour capturer les données et accélérer le processus d'analyse. Un résultat direct de la conception spécifique de ces systèmes pour des tâches pratiques dans les environnements industriels est qu'ils peuvent être coûteux à mettre en place.
Maintenant que nous avons abordé ces trois technologies séparément et examiné certaines de leurs applications, regardons-les de plus près côte à côte.
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Le traitement d'image est idéal pour les tâches telles que le réglage de la luminosité ou le filtrage du bruit qui nécessitent moins de puissance de calcul et n'exigent pas la capacité de comprendre des informations visuelles complexes. D'autre part, la vision par ordinateur excelle dans l'extraction d'informations significatives à partir d'images et dans la gestion de scènes complexes, mais elle nécessite plus de ressources de calcul et de complexité. Parallèlement, la vision industrielle est conçue pour des utilisations industrielles, telles que l'inspection automatisée, et est souvent prise en charge par des systèmes spécialisés et coûteux.
Bien que le traitement d'image, la vision par ordinateur et la vision industrielle soient étroitement liés, ils servent chacun des objectifs distincts. Le traitement d'image améliore et manipule les images au niveau des pixels, ce qui le rend très utile pour des tâches telles que la reconstruction d'image.
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 tels que la reconnaissance faciale et les voitures autonomes. De plus, la vision industrielle est utilisée spécifiquement pour les applications industrielles. Elle automatise les processus industriels tels que les inspections et le contrôle qualité.
En comprenant ces technologies et leurs différences, vous pouvez choisir celle qui convient le mieux à vos applications, ce qui améliore l'efficacité et donne de meilleurs résultats.
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