Le telecamere per la visione artificiale e le loro applicazioni

Molti fattori tecnici, come i dati, gli algoritmi e la potenza di calcolo, contribuiscono al successo di un'applicazione di intelligenza artificiale (AI). In particolare, nella visione artificiale, un sottocampo dell'IA che si concentra sulla capacità delle macchine di analizzare e comprendere immagini e video, uno dei fattori più importanti è la sorgente dei dati in ingresso: la telecamera. La qualità e il tipo di telecamere utilizzate in un'applicazione di visione artificiale influiscono direttamente sulle prestazioni dei modelli di IA.

Scegliere la telecamera giusta è fondamentale, perché le diverse attività di visione artificiale richiedono tipi diversi di dati visivi. Per esempio, le telecamere ad alta risoluzione vengono usate in applicazioni come il riconoscimento facciale, in cui i dettagli del viso devono essere acquisiti con precisione. Al contrario, le telecamere a risoluzione inferiore possono essere usate per attività come il monitoraggio delle code, che si basa più su schemi generali che su dettagli minuziosi.

Oggi sono disponibili molti tipi di telecamere, ciascuno progettato per esigenze specifiche. Comprenderne le differenze può aiutarti a ottimizzare i tuoi progetti di visione artificiale. Esploriamo i vari tipi di telecamere per la visione artificiale e le loro applicazioni nei diversi settori.

Alla scoperta delle fotocamere RGB per la visione artificiale#

Le telecamere RGB (rosso, verde e blu) sono comunemente usate nelle applicazioni di visione artificiale. Acquisiscono immagini nello spettro visibile, con lunghezze d'onda comprese tra 400 e 700 nanometri (nm). Poiché queste immagini sono simili a quelle percepite dall'occhio umano, le telecamere RGB vengono usate per molte attività, come il rilevamento di oggetti, la segmentazione di istanze e la stima della posa, quando è sufficiente una visione simile a quella umana.

Fig. 1. Panoramica del funzionamento delle fotocamere RGB.

Queste attività prevedono di solito l'identificazione e il rilevamento di oggetti da una prospettiva bidimensionale (2D), per cui non è necessario acquisire la profondità per ottenere risultati accurati. Tuttavia, quando un'applicazione richiede informazioni sulla profondità, come il rilevamento di oggetti 3D o la robotica, si usano telecamere RGB-D (rosso, verde, blu e profondità). Queste telecamere combinano i dati RGB con sensori di profondità per acquisire dettagli 3D e fornire misurazioni della profondità in tempo reale.

Uso delle fotocamere RGB-D nei negozi al dettaglio#

Un'applicazione interessante delle telecamere RGB-D è la prova virtuale dei capi, un concetto sempre più diffuso nei negozi al dettaglio. In breve, gli schermi intelligenti integrati con telecamere e sensori RGB-D possono raccogliere dettagli come l'altezza, la corporatura e la larghezza delle spalle di un cliente. Usando queste informazioni, il sistema può sovrapporre digitalmente i vestiti all'immagine dal vivo del cliente. Le attività di visione artificiale, come la segmentazione di istanze e la stima della posa, possono elaborare i dati visivi per rilevare con precisione il corpo del cliente e adattare i capi alle sue proporzioni in tempo reale.

Fig. 2. Un esempio di prova virtuale.

Le prove virtuali offrono ai clienti una vista 3D della vestibilità di un completo e alcuni sistemi possono persino simulare il movimento del tessuto per un'esperienza più realistica. La visione artificiale e le telecamere RGB-D permettono ai clienti di saltare il camerino e provare i vestiti all'istante. Si risparmia tempo, si confrontano più facilmente modelli e taglie e si migliora l'esperienza di acquisto complessiva.

Comprendere l’imaging stereoscopico e le fotocamere a tempo di volo (ToF)#

Le telecamere stereo sono dispositivi che usano più sensori d'immagine per acquisire la profondità confrontando immagini riprese da angolazioni diverse. Sono più precise dei sistemi con un singolo sensore. Le telecamere o i sensori a tempo di volo (ToF), invece, misurano le distanze emettendo luce infrarossa che rimbalza sugli oggetti e torna al sensore. Il processore della telecamera calcola il tempo impiegato dalla luce per tornare, così da determinare la distanza.

Fig. 3. Panoramica del funzionamento delle fotocamere ToF.

In alcuni casi, le telecamere stereo sono integrate con sensori ToF, combinando i punti di forza di entrambi i dispositivi per acquisire rapidamente informazioni sulla profondità con grande precisione. L'unione delle misurazioni in tempo reale della distanza di un sensore ToF con la percezione dettagliata della profondità di una telecamera stereo è ideale per applicazioni come i veicoli autonomi e l'elettronica di consumo, in cui velocità e accuratezza sono entrambe fondamentali.

Un esempio quotidiano di rilevamento della profondità con una fotocamera a tempo di volo (ToF)#

È possibile che tu abbia già utilizzato una fotocamera a tempo di volo (ToF) senza rendertene conto. Infatti, gli smartphone più diffusi di marchi come Samsung, Huawei e Realme spesso includono sensori ToF per migliorare le funzionalità di rilevamento della profondità. Le precise informazioni sulla profondità fornite da queste fotocamere vengono usate per creare il popolare effetto bokeh, che sfoca lo sfondo mantenendo il soggetto perfettamente a fuoco.

I sensori ToF stanno diventando essenziali anche in applicazioni diverse dalla fotografia, come il riconoscimento dei gesti e la realtà aumentata (AR). Per esempio, telefoni come Samsung Galaxy S20 Ultra e Huawei P30 Pro usano questi sensori per mappare la profondità 3D in tempo reale, migliorando sia la fotografia che le esperienze interattive.

Fotocamere a infrarossi o termiche per il rilevamento del calore#

Come suggerisce il nome, le telecamere termiche sono ampiamente usate per rilevare il calore in diverse applicazioni, tra cui gli impianti di produzione e le fabbriche automobilistiche. Misurano la temperatura e possono avvisare gli utenti quando rilevano livelli di calore critici, troppo alti o troppo bassi. Rilevando la radiazione infrarossa, invisibile all'occhio umano, forniscono misurazioni precise della temperatura. Spesso chiamate telecamere a infrarossi, vengono utilizzate anche al di fuori degli ambienti industriali. Per esempio, in agricoltura si usano per monitorare la salute del bestiame, nelle ispezioni degli edifici per individuare dispersioni di calore e nelle attività di lotta antincendio per localizzare i focolai.

Fig. 4. Vigili del fuoco usano fotocamere termiche per individuare i focolai.

Imaging termico per applicazioni industriali#

I macchinari e gli impianti elettrici negli stabilimenti di produzione o nelle piattaforme petrolifere e del gas spesso funzionano ininterrottamente e generano calore come sottoprodotto. Con il tempo, nei componenti come motori, cuscinetti o circuiti elettrici può accumularsi calore eccessivo, con il rischio di guasti alle attrezzature o pericoli per la sicurezza.

Le telecamere termiche possono aiutare gli operatori a monitorare questi sistemi rilevando tempestivamente picchi anomali di temperatura. È possibile programmare la manutenzione di un motore surriscaldato per evitare guasti costosi. Integrando la termografia nelle ispezioni regolari, le industrie possono attuare la manutenzione predittiva, ridurre i tempi di inattività, prolungare la vita utile delle attrezzature e garantire un ambiente di lavoro più sicuro. Nel complesso, le prestazioni degli impianti possono migliorare e il rischio di guasti imprevisti può diminuire.

Fotocamere per riprese al rallentatore e ad alta velocità#

Le telecamere ad alta velocità sono progettate per acquisire oltre 10.000 fotogrammi al secondo (FPS), così da registrare i movimenti rapidi con grande dettaglio. Per esempio, quando i prodotti si spostano velocemente lungo una linea di produzione, le telecamere ad alta velocità possono essere usate per monitorarli e rilevare eventuali anomalie.

Le telecamere per riprese al rallentatore, invece, possono acquisire filmati a frequenze di fotogrammi elevate e poi ridurne la velocità di riproduzione. Questo permette agli spettatori di osservare dettagli che spesso sfuggono in tempo reale. Queste telecamere vengono usate per valutare le prestazioni delle armi da fuoco e dei materiali esplosivi. La possibilità di rallentare e analizzare movimenti complessi le rende ideali per questo tipo di applicazione.

In alcune situazioni, combinare telecamere ad alta velocità e telecamere per riprese al rallentatore può aiutare ad analizzare nel dettaglio oggetti che si muovono a velocità diverse durante lo stesso evento. Prendiamo come esempio una partita di golf. Le telecamere ad alta velocità possono misurare la velocità di una pallina da golf, mentre le telecamere per riprese al rallentatore possono analizzare i movimenti dello swing e il controllo del corpo del golfista.

Fig. 5. Uso della visione artificiale e di fotocamere ad alta velocità per analizzare lo swing di un golfista.

Imaging multispettrale nella visione artificiale#

Le telecamere multispettrali sono dispositivi specializzati che possono acquisire in un singolo scatto più lunghezze d'onda dello spettro luminoso, comprese quelle ultraviolette e infrarosse. Le immagini multispettrali forniscono dati dettagliati e preziosi che le telecamere tradizionali non possono acquisire. Come le telecamere iperspettrali, che acquisiscono un numero ancora maggiore di bande luminose strette e continue, le telecamere multispettrali sono usate in settori come l'agricoltura, la geologia, il monitoraggio ambientale e l'imaging medico. Per esempio, in ambito sanitario possono aiutare a visualizzare diversi tessuti acquisendo immagini a più lunghezze d'onda.

Fig. 6. Confronto tra imaging RGB, multispettrale e iperspettrale.

Allo stesso modo, i droni dotati di sistemi di imaging multispettrale stanno facendo grandi progressi in agricoltura. Possono identificare tempestivamente le piante non sane o colpite da insetti e parassiti. Queste telecamere possono analizzare lo spettro del vicino infrarosso; in genere, le piante sane riflettono più luce nel vicino infrarosso rispetto a quelle non sane. Adottando queste tecniche di IA in agricoltura, gli agricoltori possono intervenire tempestivamente per aumentare la resa e ridurre le perdite di raccolto.

Fotocamere LiDAR per veicoli autonomi#

Le telecamere LiDAR (rilevamento e misurazione della distanza tramite luce) usano impulsi laser per creare mappe 3D e rilevare oggetti a distanza. Sono efficaci in molte condizioni, come il buio e le temperature elevate, anche se condizioni meteorologiche avverse, come pioggia o nebbia, possono comprometterne le prestazioni. Il LiDAR è comunemente usato in applicazioni come le auto a guida autonoma per la navigazione e il rilevamento degli ostacoli.

Il LiDAR funziona come gli occhi dell'auto: emette impulsi laser e misura il tempo che impiegano a rimbalzare. Queste informazioni aiutano l'auto a calcolare le distanze e a identificare oggetti come automobili, pedoni e segnali stradali, offrendo una visuale a 360 gradi per una guida più sicura.

Mettiamo tutto a fuoco#

Nella visione artificiale, le telecamere fungono da occhi che permettono alle macchine di vedere e interpretare il mondo in modo simile agli esseri umani. Scegliere il tipo di telecamera giusto è fondamentale per il successo delle diverse applicazioni di visione artificiale. Dalle telecamere RGB standard ai sistemi LiDAR avanzati, ogni tipologia offre funzionalità specifiche adatte a determinati compiti. Comprendendo la varietà delle tecnologie per telecamere e i loro impieghi, sviluppatori e ricercatori possono ottimizzare meglio i modelli di visione artificiale per affrontare sfide complesse del mondo reale.

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