Explorer le traitement d'image, la vision par ordinateur et la vision industrielle

L'IA peut être utilisée pour analyser tous types de données. Lorsqu'il s'agit de données visuelles comme des images et des vidéos, cela relève du domaine de l'analytique d'image, qui implique 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 séquences vidéo. Bien que ces trois technologies semblent similaires, des différences clés les rendent utiles pour une variété d'applications. Le traitement d'image se concentre sur la manipulation et l'amélioration des images et des séquences vidéo, tandis que la vision par ordinateur va plus loin en utilisant ces images traitées pour aider les ordinateurs à interpréter et comprendre leur contenu. La vision industrielle, en revanche, applique des techniques de vision par ordinateur spécifiquement à des environnements industriels, par exemple pour des tâches d'inspection et de contrôle qualité.

Fig 1. Les technologies clés utilisées pour l'analyse des données visuelles.

Ces trois domaines permettent diverses applications à travers de nombreuses industries, telles que la santé, la fabrication et l'agriculture. Dans cet article, nous explorerons le traitement d'image, la vision par ordinateur et la vision industrielle et discuterons de leurs différences. Nous verrons également comment ils fonctionnent et comment ils sont utilisés dans diverses industries. Commençons.

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Commençons par la technique fondamentale derrière la vision par ordinateur et la vision industrielle : le traitement d'image. Il implique l'utilisation d'algorithmes pour manipuler et améliorer les images numériques, en ajustant des paramètres tels que la luminosité, le contraste, l'équilibre des couleurs ou en filtrant le bruit, afin de les préparer à une analyse et une interprétation plus avancées.

Examinons comment cela fonctionne. Le traitement d'image s'effectue 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 des contours, 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 de jeux de données visuels avec des images claires et de haute qualité, et 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'image accessibles aux développeurs et chercheurs dans divers domaines.

Voici quelques techniques de traitement d'image populaires :

• Filtrage : Le filtrage est appliqué pour réduire les niveaux de bruit dans une image en lissant les variations et les distorsions. Certains filtres courants incluent les filtres gaussiens pour le floutage et les filtres médians pour supprimer le bruit poivre et sel, qui apparaissent sous forme de pixels blancs et noirs aléatoires.
• Détection de contours : Elle est utilisée pour identifier les limites des objets dans une image en détectant des changements nets dans l'intensité des pixels. Des applications comme l'imagerie médicale utilisent la détection de contours pour souligner la structure des organes et des tumeurs.
• Seuillage : Le seuillage dans le traitement d'image consiste à convertir une image en niveaux de gris en une image binaire en définissant une valeur de seuil. Les pixels situés au-dessus du seuil deviennent blancs (1), et ceux en dessous deviennent noirs (0).

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

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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, rayures, taches, usures et restaurer l'image dégradée à sa qualité d'origine. La restauration d'image est particulièrement utile dans les situations où les images sont de faible qualité ou endommagées, comme pour de vieilles photographies.

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

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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 des objets et des personnes dans des images ou des séquences vidéo. Elle reproduit la vision humaine et tente de répliquer la manière dont nous donnons du sens à ce que nous voyons autour de nous.

La vision par ordinateur peut être utilisée pour automatiser des tâches comme la surveillance. Elle dispose également d'un large éventail d'applications pratiques comme 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 jeux de données d'images à grande échelle. Diverses industries utilisent ensuite ces modèles entraînés, comme Ultralytics YOLOv8, pour différentes tâches telles que la détection d'objets et le suivi d'objets.

Fig 4. Un 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 naviguer dans le monde réel. Les images capturées par les caméras embarquées de la voiture sont traitées à l'aide de la vision par ordinateur. Des tâches de vision par ordinateur telles que la détection et le suivi d'objets et la segmentation sont essentielles pour comprendre le trafic et l'environnement alentour. Une autre application intéressante est la reconnaissance faciale. 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 depuis une image ou une vidéo, en identifiant des caractéristiques clés et en les comparant à une base de données de données faciales stockées.

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La vision industrielle est utilisée dans des environnements industriels, comme de grandes usines de fabrication ou des installations de production, pour des applications telles que garantir la qualité des produits et vérifier 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 durable 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. 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 incluent généralement des détails tels que l'identification d'objets, les formes, les tailles, les mouvements, les motifs et toute anomalie présente dans la scène, selon l'application spécifique.

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Le contrôle qualité sur les lignes de production manufacturière garantit que seuls des produits de haute qualité atteignent les clients, menant à une plus grande satisfaction client et à une augmentation des profits. Les méthodes traditionnelles reposent souvent sur une inspection manuelle, qui peut être très chronophage et sujette à l'erreur humaine. Un mauvais contrôle qualité peut également entraîner des retards de production et des pertes financières, affectant la réputation d'une entreprise. Une excellente solution consiste à automatiser les tâches telles que l'inspection de surface, la vérification d'étiquettes et le positionnement d'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 nombre correct de pilules, en vérifiant que chaque emballage a exactement la bonne quantité, par exemple dix pilules dans un paquet de 10. Un modèle de vision par ordinateur comme YOLOv8 peut être utilisé pour identifier et compter les pilules via 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 noter qu'il existe quelques limites à prendre en compte lorsque l'on travaille avec la vision industrielle. Les systèmes de vision industrielle nécessitent souvent d'excellentes conditions d'éclairage pour illuminer les produits dans des 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 des environnements industriels est qu'ils peuvent être coûteux à mettre en place.

Link to this sectionDifférences clés entre traitement d'image, vision par ordinateur et vision industrielle#

Maintenant que nous avons abordé les trois technologies séparément et examiné certaines de leurs applications, regardons-les de plus près côte à côte.

Fig 6. Une 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 de bruit qui nécessitent moins de puissance de calcul et ne demandent pas la capacité à comprendre des informations visuelles complexes. D'un autre côté, la vision par ordinateur excelle dans l'extraction d'informations significatives à partir d'images et la gestion de scènes complexes, mais nécessite plus de ressources de calcul et de complexité. Pendant ce temps, la vision industrielle est adaptée aux usages industriels, comme l'inspection automatisée, et est souvent soutenue par des systèmes spécialisés et coûteux.

Link to this sectionVoir la situation dans son ensemble#

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 du pixel, ce qui le rend très utile pour des tâches comme 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 des données visuelles. Elle est critique pour des cas d'usage comme la reconnaissance faciale et les voitures autonomes. De plus, la vision industrielle est utilisée spécifiquement pour des 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 est la plus adaptée à tes applications, menant à une efficacité améliorée et de meilleurs résultats.

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