Alla scoperta dell'elaborazione delle immagini, della computer vision e della visione artificiale
Scopri le differenze tra elaborazione delle immagini, computer vision e machine vision e come queste tecnologie vengono utilizzate per attività come l’analisi dei dati visivi.
L'AI può essere utilizzata per analizzare ogni tipo di dato e, quando si tratta di dati visivi come immagini e video, rientra nel campo dell'analisi delle immagini, che comprende diverse tecnologie. L'elaborazione delle immagini, la visione artificiale e la machine vision permettono ai computer di vedere e comprendere il mondo analizzando immagini e fotogrammi video. Sebbene queste tre tecnologie sembrino simili, alcune differenze fondamentali le rendono utili per una varietà di applicazioni. L'elaborazione delle immagini si concentra sulla manipolazione e sul miglioramento di immagini e fotogrammi video, mentre la visione artificiale fa un passo avanti utilizzando queste immagini elaborate per aiutare i computer a interpretarne e comprenderne il contenuto. La machine vision, invece, applica le tecniche di visione artificiale specificamente agli ambienti industriali, ad esempio per attività di ispezione e controllo qualità.
Fig. 1. Le tecnologie chiave utilizzate per analizzare i dati visivi.
Questi tre ambiti consentono diverse applicazioni in molti settori, tra cui sanità, produzione e agricoltura. In questo articolo esploreremo l'elaborazione delle immagini, la visione artificiale e la machine vision, discutendone le differenze. Vedremo anche come funzionano e come vengono utilizzate nei vari settori. Iniziamo.
Che cos'è l'elaborazione delle immagini?#
Iniziamo dalla tecnica fondamentale alla base sia della visione artificiale sia della machine vision: l'elaborazione delle immagini. Consiste nell'utilizzo di algoritmi per manipolare e migliorare le immagini digitali, regolando parametri come luminosità, contrasto e bilanciamento del colore oppure filtrando il rumore, così da prepararle ad analisi e interpretazioni più avanzate.
Vediamo come funziona. L'elaborazione delle immagini avviene scomponendo le immagini in singoli pixel e manipolando poi questi pixel per ottenere gli effetti desiderati. Ad esempio, per rendere un'immagine più luminosa, l'algoritmo potrebbe aumentare l'intensità di ogni pixel. Analogamente, per rilevare i bordi, potrebbe cercare variazioni improvvise nei valori dei pixel. Applicando operazioni matematiche e algoritmi a questi pixel, l'elaborazione delle immagini può essere utilizzata per migliorare la qualità delle immagini, estrarre informazioni o creare nuove immagini.
Le tecniche di elaborazione delle immagini sono inoltre essenziali per l'elaborazione dei dati e la creazione di dataset visivi con immagini nitide e di alta qualità, e aiutano i sistemi di visione artificiale e machine vision ad analizzarle con precisione. Librerie come OpenCV e MATLAB forniscono framework solidi che rendono queste tecniche di elaborazione delle immagini accessibili a sviluppatori e ricercatori in diversi ambiti.
Ecco alcune tecniche diffuse di elaborazione delle immagini:
- Filtraggio: il filtraggio viene applicato per ridurre il rumore in un'immagine attenuando variazioni e distorsioni. Alcuni filtri comuni includono i filtri gaussiani per la sfocatura e i filtri mediani per rimuovere il rumore sale e pepe, che appare sotto forma di pixel bianchi e neri casuali.
- Rilevamento dei bordi: viene utilizzato per identificare i contorni degli oggetti in un'immagine rilevando variazioni marcate nell'intensità dei pixel. Applicazioni come l'imaging medico usano il rilevamento dei bordi per delineare la struttura di organi e tumori.
- Soglia: nell'elaborazione delle immagini, la sogliatura consiste nel convertire un'immagine in scala di grigi in un'immagine binaria impostando un valore di soglia. I pixel al di sopra della soglia diventano bianchi (1), mentre quelli al di sotto diventano neri (0).
Fig. 2. Un'immagine in scala di grigi prima e dopo la sogliatura.
Esploriamo un'applicazione dell'elaborazione delle immagini#
Il ripristino delle immagini è un ottimo esempio di applicazione dell'elaborazione delle immagini. Consiste nel recuperare un'immagine che si è deteriorata nel tempo. Tecniche come il filtraggio e la riduzione del rumore vengono utilizzate per rimuovere segni, graffi, macchie, usura e deterioramento, riportando l'immagine deteriorata alla qualità originale. Il ripristino delle immagini è particolarmente utile quando le immagini sono di bassa qualità o danneggiate, come nel caso delle fotografie d'epoca.
Fig. 3. L'elaborazione delle immagini può essere utilizzata per ripristinare vecchie immagini danneggiate.
Che cos'è la computer vision?#
A differenza dell'elaborazione delle immagini, che si concentra sulla modifica e sul miglioramento delle immagini, la visione artificiale dà ai computer la capacità di vedere e comprendere il mondo reale. Molte applicazioni utilizzano la visione artificiale per identificare e comprendere oggetti e persone nelle immagini o nei fotogrammi video. Replica la vista umana e cerca di riprodurre il modo in cui interpretiamo ciò che vediamo intorno a noi.
La visione artificiale può essere utilizzata per automatizzare attività come la sorveglianza. Ha inoltre numerose applicazioni pratiche, come il riconoscimento facciale, l'imaging medico e i veicoli autonomi. I modelli di visione artificiale vengono addestrati con tecniche di deep learning per estrarre e identificare caratteristiche e pattern complessi da dataset di immagini su larga scala. Diversi settori utilizzano poi questi modelli addestrati, come Ultralytics YOLOv8, per attività differenti, tra cui il rilevamento degli oggetti e il tracking degli oggetti.
Fig. 4. Un esempio dell'utilizzo di Ultralytics YOLOv8 per il rilevamento degli oggetti.
Ad esempio, le auto a guida autonoma come quelle di Tesla utilizzano la visione artificiale per navigare nel mondo reale. Le riprese acquisite dalle telecamere di bordo dell'auto vengono elaborate tramite la visione artificiale. Attività di visione artificiale come il rilevamento e il tracking degli oggetti e la segmentazione sono fondamentali per comprendere le situazioni del traffico e l'ambiente circostante. Un'altra applicazione interessante è il riconoscimento facciale. La visione artificiale può essere utilizzata per analizzare e riconoscere i tratti del viso nelle immagini acquisendo il volto di una persona da un'immagine o da un video, identificando i tratti principali e confrontandoli con un database di dati facciali memorizzati.
Che cos'è la machine vision?#
La machine vision viene utilizzata negli ambienti industriali, come grandi fabbriche o impianti di produzione, per applicazioni quali la garanzia della qualità dei prodotti e la verifica della correttezza di etichette e codici a barre sui prodotti finiti. La machine vision è un ramo specializzato della visione artificiale che si basa su hardware robusto per funzionare efficacemente in condizioni difficili. Poiché questi sistemi sono integrati in applicazioni industriali, sono essenziali alta velocità e precisione in tempo reale.
Vediamo come funziona. Innanzitutto, i dati vengono raccolti utilizzando una o più telecamere ad alta risoluzione. Queste telecamere possono includere anche funzionalità specializzate, come l'imaging a infrarossi o termico. I dati raccolti vengono quindi analizzati utilizzando tecniche di visione artificiale per estrarre le informazioni necessarie. Le informazioni estratte includono in genere dettagli come l'identificazione degli oggetti, forme, dimensioni, movimenti, pattern ed eventuali anomalie presenti nella scena, a seconda dell'applicazione specifica.
Comprendere un'applicazione della machine vision#
Il controllo qualità nelle linee di produzione manifatturiera garantisce che solo prodotti di alta qualità arrivino ai clienti, aumentando la soddisfazione dei clienti e i profitti. I metodi tradizionali si basano spesso sull'ispezione manuale, che può richiedere molto tempo ed essere soggetta a errori umani. Un controllo qualità insufficiente può inoltre causare ritardi nella produzione e perdite finanziarie, danneggiando la reputazione dell'azienda. Un'ottima soluzione consiste nell'automatizzare attività come l'ispezione delle superfici, la verifica delle etichette e il posizionamento degli oggetti con l'aiuto della machine vision.
Ad esempio, nell'industria farmaceutica, la qualità dei prodotti è fondamentale e vengono applicate normative rigorose per mantenere standard elevati. La machine vision può essere utilizzata per assicurarsi che i blister contengano il numero corretto di pillole, verificando che ogni confezione abbia esattamente la quantità prevista, ad esempio dieci pillole in una confezione da 10. Un modello di visione artificiale come YOLOv8 può essere utilizzato per identificare e contare le pillole tramite il rilevamento degli oggetti.
Fig. 5. La machine vision può essere utilizzata per il controllo qualità nell'industria farmaceutica.
Tuttavia, è importante tenere presente che ci sono alcune limitazioni da considerare quando si lavora con la machine vision. I sistemi di machine vision spesso necessitano di condizioni di illuminazione eccellenti per illuminare i prodotti negli ambienti industriali. Sono inoltre necessarie telecamere di alta qualità, processori e acceleratori hardware per acquisire i dati e velocizzare il processo di analisi. Il fatto che questi sistemi siano progettati specificamente per attività pratiche in ambienti industriali comporta direttamente costi di installazione elevati.
Differenze chiave tra elaborazione delle immagini, visione artificiale e machine vision#
Ora che abbiamo discusso separatamente tutte e tre le tecnologie e analizzato alcune delle loro applicazioni, osserviamole più da vicino a confronto.
Fig. 6. Un confronto affiancato tra elaborazione delle immagini, visione artificiale e machine vision.
L'elaborazione delle immagini è ideale per attività come la regolazione della luminosità o il filtraggio del rumore, che richiedono meno potenza di calcolo e non necessitano della capacità di comprendere informazioni visive complesse. La visione artificiale, invece, eccelle nell'estrarre informazioni significative dalle immagini e nel gestire scene complesse, ma richiede maggiori risorse di calcolo e una maggiore complessità. La machine vision, invece, è pensata per gli usi industriali, come l'ispezione automatizzata, ed è spesso supportata da sistemi specializzati e costosi.
Guardando il quadro generale#
Sebbene l'elaborazione delle immagini, la visione artificiale e la machine vision siano strettamente correlate, ognuna ha finalità distinte. L'elaborazione delle immagini migliora e manipola le immagini a livello di pixel, risultando molto utile per attività come la ricostruzione delle immagini.
La visione artificiale, invece, fa un passo ulteriore, dando ai computer la capacità di comprendere e interpretare i dati visivi. È fondamentale per casi d'uso come il riconoscimento facciale e le auto a guida autonoma. La machine vision, inoltre, viene utilizzata specificamente per le applicazioni industriali. Automatizza processi industriali come le ispezioni e il controllo qualità.
Comprendendo queste tecnologie e le loro differenze, puoi scegliere quella più adatta alle tue applicazioni, ottenendo una maggiore efficienza e risultati migliori.
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