Le fotocamere per la computer vision 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 computer vision, un sottocampo dell'AI che si concentra sulla capacità delle macchine di analizzare e comprendere immagini e video, uno dei fattori più critici è l'input, ovvero la fonte dei dati: la telecamera. La qualità e il tipo di telecamere utilizzate per un'applicazione di computer vision influenzano direttamente le prestazioni dei modelli di AI.

Scegliere la telecamera giusta è fondamentale perché attività diverse di computer vision richiedono tipi diversi di dati visivi. Ad esempio, le telecamere ad alta risoluzione vengono utilizzate per applicazioni come il riconoscimento facciale, in cui i dettagli del volto devono essere acquisiti con precisione. Al contrario, le telecamere a bassa risoluzione possono essere utilizzate per attività come il monitoraggio delle code, che dipendono più da schemi generali che da dettagli complessi.

Oggi sono disponibili molti tipi di telecamere, ciascuno progettato per soddisfare esigenze specifiche. Comprenderne le differenze può aiutarti a ottimizzare le tue innovazioni nella computer vision. Esploriamo i vari tipi di telecamere per la computer vision e le loro applicazioni nei diversi settori.

Esplorazione delle telecamere RGB per la computer vision#

Le telecamere RGB (rosso, verde e blu) sono comunemente utilizzate nelle applicazioni di computer vision. Acquisiscono immagini nello spettro visibile, con lunghezze d'onda comprese tra 400 e 700 nanometri (nm). Poiché queste immagini sono simili a ciò che vedono gli esseri umani, le telecamere RGB vengono utilizzate per molte attività, come il rilevamento degli oggetti, la segmentazione delle istanze e la stima della posa, in situazioni in cui è sufficiente una visione simile a quella umana.

Fig. 1 Una panoramica del funzionamento delle telecamere RGB.

Queste attività di solito prevedono l'identificazione e il rilevamento degli oggetti da una prospettiva bidimensionale (2D), in cui acquisire la profondità non è necessario per ottenere risultati accurati. Tuttavia, quando un'applicazione richiede informazioni sulla profondità, come nel rilevamento 3D degli oggetti o nella robotica, vengono utilizzate 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.

Utilizzo delle telecamere RGB-D nei negozi al dettaglio#

Un'applicazione interessante in cui le telecamere RGB-D possono rivelarsi utili è la prova virtuale, un concetto sempre più diffuso nei negozi al dettaglio. In parole semplici, gli schermi intelligenti integrati con telecamere e sensori RGB-D possono raccogliere dettagli come l'altezza, la corporatura e la larghezza delle spalle di chi fa acquisti. Utilizzando queste informazioni, il sistema può sovrapporre digitalmente gli abiti all'immagine dal vivo del cliente. Le attività di computer vision, come la segmentazione delle istanze e la stima della posa, possono elaborare i dati visivi per rilevare con precisione il corpo del cliente e allineare gli abiti alle sue proporzioni in tempo reale.

Fig. 2 Un esempio di prova virtuale.

Le prove virtuali offrono ai clienti una visualizzazione 3D di come calzerebbe un abito e alcuni sistemi possono persino simulare il movimento del tessuto per un'esperienza più realistica. La computer vision e le telecamere RGB-D permettono ai clienti di evitare il camerino e provare subito i vestiti. Questo fa risparmiare tempo, facilita il confronto tra stili e taglie e migliora l'esperienza di acquisto complessiva.

Comprendere l'imaging stereo e le telecamere time-of-flight (ToF)#

Le telecamere stereo sono un tipo di telecamera che utilizza più sensori d'immagine per acquisire la profondità confrontando immagini scattate da angolazioni diverse. Sono più precise dei sistemi a sensore singolo. Le telecamere o i sensori time-of-flight (ToF), invece, misurano le distanze emettendo luce infrarossa, che rimbalza sugli oggetti e torna al sensore. Il tempo impiegato dalla luce per tornare indietro viene calcolato dal processore della telecamera per determinare la distanza.

Fig. 3 Una panoramica del funzionamento delle telecamere ToF.

In alcuni casi, le telecamere stereo vengono integrate con sensori ToF, combinando i punti di forza di entrambi i dispositivi per acquisire informazioni sulla profondità rapidamente e con elevata precisione. La combinazione delle misurazioni della distanza in tempo reale 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, dove velocità e precisione sono entrambe fondamentali.

Un esempio quotidiano di rilevamento della profondità con una telecamera time-of-flight (ToF)#

È possibile che tu abbia utilizzato una telecamera time-of-flight (ToF) senza nemmeno rendertene conto. Infatti, gli smartphone più diffusi di marchi come Samsung, Huawei e Realme spesso includono sensori ToF per migliorare le capacità di rilevamento della profondità. Le precise informazioni sulla profondità fornite da queste telecamere vengono utilizzate per creare il popolare effetto bokeh, in cui lo sfondo viene sfocato mentre il soggetto rimane perfettamente a fuoco.

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

Telecamere a infrarossi o termiche per il rilevamento del calore#

Le telecamere termiche, come suggerisce il nome, sono ampiamente utilizzate per il rilevamento del calore in diverse applicazioni, tra cui le industrie manifatturiere e le fabbriche automobilistiche. Queste telecamere misurano la temperatura e possono essere utilizzate per avvisare gli utenti quando rilevano livelli critici di calore, troppo elevati o troppo bassi. Rilevando la radiazione infrarossa, invisibile all'occhio umano, forniscono letture precise della temperatura. Spesso chiamate telecamere a infrarossi, vengono utilizzate anche al di fuori degli ambienti industriali. Ad esempio, le telecamere termiche vengono utilizzate anche in agricoltura per monitorare la salute del bestiame, nelle ispezioni degli edifici per individuare dispersioni di calore e nelle operazioni di lotta antincendio per localizzare i focolai.

Fig. 4 Vigili del fuoco utilizzano telecamere termiche per individuare i focolai.

Imaging termico per applicazioni industriali#

Le macchine e i sistemi elettrici negli stabilimenti di produzione o sulle piattaforme petrolifere e del gas spesso funzionano continuamente e generano calore come sottoprodotto. Nel tempo, può accumularsi un calore eccessivo in componenti come motori, cuscinetti o circuiti elettrici, causando potenzialmente guasti alle apparecchiature o rischi per la sicurezza.

Le telecamere termiche possono aiutare gli operatori a monitorare questi sistemi rilevando tempestivamente aumenti anomali della temperatura. Un motore surriscaldato può essere programmato per la manutenzione, prevenendo costosi guasti. Integrando l'imaging termico nelle ispezioni regolari, le industrie possono implementare la manutenzione predittiva, ridurre i tempi di inattività, prolungare la vita utile delle apparecchiature e garantire un ambiente di lavoro più sicuro. Nel complesso, le prestazioni dello stabilimento possono migliorare e il rischio di guasti imprevisti può essere ridotto al minimo.

Telecamere lente e ad alta velocità per l'acquisizione del movimento#

Le telecamere ad alta velocità sono progettate per acquisire più di 10.000 fotogrammi al secondo (FPS), così da poter elaborare movimenti rapidi con eccezionale precisione. Ad esempio, quando i prodotti si muovono rapidamente su una linea di produzione, le telecamere ad alta velocità possono essere utilizzate per monitorarli e rilevare eventuali anomalie.

Le telecamere per le riprese al rallentatore, invece, possono acquisire filmati con frequenze dei fotogrammi elevate e poi ridurre la velocità di riproduzione. Questo consente agli spettatori di osservare dettagli che spesso sfuggono in tempo reale. Queste telecamere vengono utilizzate per valutare le prestazioni delle armi da fuoco e dei materiali esplosivi. La capacità di rallentare e analizzare movimenti complessi è ideale per questo tipo di applicazione.

In determinate situazioni, combinare telecamere ad alta velocità e telecamere per le riprese al rallentatore può aiutare ad analizzare in dettaglio oggetti che si muovono velocemente e lentamente all'interno dello stesso evento. Supponiamo di analizzare una partita di golf. Le telecamere ad alta velocità possono misurare la velocità di una pallina da golf, mentre le telecamere per le riprese al rallentatore possono analizzare i movimenti dello swing e il controllo del corpo del golfista.

Fig. 5 Utilizzo della computer vision e di telecamere ad alta velocità per analizzare lo swing di un golfista.

Imaging multispettrale nella computer vision#

Le telecamere multispettrali sono dispositivi specializzati in grado di registrare più lunghezze d'onda dello spettro luminoso, comprese quelle ultraviolette e infrarosse, in un'unica acquisizione. L'imaging multispettrale fornisce dati dettagliati e preziosi che le telecamere tradizionali non possono acquisire. Analogamente alle telecamere iperspettrali, che acquisiscono bande di luce ancora più strette e continue, le telecamere multispettrali vengono utilizzate in settori come l'agricoltura, la geologia, il monitoraggio ambientale e l'imaging medico. Ad esempio, nell'assistenza sanitaria, le telecamere multispettrali possono aiutare a visualizzare tessuti diversi acquisendo immagini a più lunghezze d'onda.

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

Analogamente, i droni dotati di imaging multispettrale stanno compiendo importanti progressi in agricoltura. Possono identificare precocemente le piante malate o colpite da insetti e parassiti. Queste telecamere possono analizzare lo spettro del vicino infrarosso e, in genere, le piante sane riflettono più luce nel vicino infrarosso rispetto a quelle malate. Adottando tecniche di AI di questo tipo in agricoltura, gli agricoltori possono attuare tempestivamente contromisure per aumentare la resa e ridurre la perdita dei raccolti.

Telecamere LiDAR per veicoli autonomi#

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

Il LiDAR agisce come gli occhi dell'auto, inviando impulsi laser e misurando il tempo impiegato per rimbalzare indietro. Queste informazioni aiutano l'auto a calcolare le distanze e identificare oggetti come auto, pedoni e segnali stradali, fornendo una visuale a 360 gradi per una guida più sicura.

Mettere tutto a fuoco#

Nel campo della computer vision, 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 computer vision. Dalle telecamere RGB standard agli avanzati sistemi LiDAR, ogni tipo offre funzionalità uniche adatte a compiti specifici. Comprendendo la varietà delle tecnologie delle telecamere e dei loro utilizzi, sviluppatori e ricercatori possono ottimizzare meglio i modelli di computer vision per affrontare complesse sfide del mondo reale.

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