Esplorare l'elaborazione delle immagini, la computer vision e la machine vision

L'IA può essere utilizzata per analizzare ogni tipo di dato, e quando si parla di dati visivi come immagini e video, si rientra nel dominio dell'analisi delle immagini, che coinvolge diverse tecnologie. L'elaborazione delle immagini, la computer vision e la machine vision rendono possibile per i computer vedere e comprendere il mondo analizzando immagini e fotogrammi video. Sebbene queste tre tecnologie sembrino simili, differenze chiave 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 computer vision fa un passo avanti utilizzando queste immagini elaborate per aiutare i computer a interpretare e comprendere il loro contenuto. La machine vision, d'altra parte, applica le computer vision tecniche specificamente ad ambienti industriali, come per attività di ispezione e controllo qualità.

Fig 1. Le tecnologie chiave utilizzate per l'analisi dei dati visivi.

Questi tre campi consentono varie applicazioni in molti settori, come sanità, produzione e agricoltura. In questo articolo, esploreremo l'elaborazione delle immagini, la computer vision e la machine vision e discuteremo le loro differenze. Vedremo anche come funzionano e come vengono utilizzate in vari settori. Iniziamo.

Link to this sectionChe cos'è l'elaborazione delle immagini?#

Iniziamo con la tecnica fondamentale alla base sia della computer vision che della machine vision: l'elaborazione delle immagini. Essa implica l'uso di algoritmi per manipolare e migliorare le immagini digitali, regolando parametri come luminosità, contrasto, bilanciamento del colore o filtrando il rumore, per prepararle a un'analisi e un'interpretazione più avanzate.

Diamo un'occhiata a come funziona. L'elaborazione delle immagini si ottiene suddividendo 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. Allo stesso modo, per rilevare i bordi, potrebbe cercare cambiamenti improvvisi nei valori dei pixel. Applicando operazioni matematiche e algoritmi a questi pixel, l'elaborazione delle immagini può essere utilizzata per migliorare la qualità dell'immagine, estrarre informazioni o creare nuove immagini.

Le tecniche di elaborazione delle immagini sono essenziali anche per l'elaborazione dei dati e la creazione di dataset visivi con immagini chiare e di alta qualità, aiutando i sistemi di computer vision e di machine vision ad analizzarli accuratamente. Librerie come OpenCV e MATLAB forniscono framework robusti che rendono queste tecniche di elaborazione delle immagini accessibili a sviluppatori e ricercatori in una vasta gamma di settori.

Ecco alcune tecniche popolari di elaborazione delle immagini:

• Filtraggio: Il filtraggio viene applicato per ridurre i livelli di rumore in un'immagine smussando le variazioni e le distorsioni. Alcuni filtri comuni includono filtri gaussiani per la sfocatura e filtri mediani per rimuovere il rumore sale e pepe, che appare come pixel bianchi e neri casuali.
• Rilevamento dei bordi: Viene utilizzato per identificare i contorni degli oggetti in un'immagine rilevando cambiamenti netti nell'intensità dei pixel. Applicazioni come l'imaging medico utilizzano il rilevamento dei bordi per delineare la struttura di organi e tumori.
• Soglia (Thresholding): La soglia nell'elaborazione delle immagini consiste nel convertire un'immagine in scala di grigi in un'immagine binaria impostando un valore di soglia. I pixel che sono al di sopra della soglia diventano bianchi (1), e quelli al di sotto diventano neri (0).

Fig 2. Un'immagine in scala di grigi prima e dopo la soglia.

Link to this sectionEsplorare 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 degradata nel tempo. Tecniche come il filtraggio e la riduzione del rumore vengono utilizzate per rimuovere segni, graffi, macchie, usura e strappi, riportando l'immagine degradata alla sua qualità originale. Il ripristino delle immagini è particolarmente utile in situazioni in cui le immagini sono di bassa qualità o danneggiate, come le vecchie fotografie.

Fig 3. L'elaborazione delle immagini può essere utilizzata per ripristinare vecchie immagini danneggiate.

Link to this sectionCos'è la computer vision?#

A differenza dell'elaborazione delle immagini, che si concentra sull'alterazione e sul miglioramento delle immagini, la computer vision conferisce ai computer la capacità di vedere e comprendere il mondo reale. Molte applicazioni utilizzano la computer vision per identificare e comprendere oggetti e persone in immagini o fotogrammi video. Essa replica la visione umana e tenta di emulare il modo in cui diamo un senso a ciò che vediamo intorno a noi.

La computer vision può essere utilizzata per automatizzare attività come la sorveglianza. Ha anche una vasta gamma di applicazioni pratiche come il riconoscimento facciale, l'imaging medico e i veicoli autonomi. I modelli di computer vision sono addestrati utilizzando tecniche di deep learning per estrarre e identificare caratteristiche e pattern complessi da dataset di immagini su larga scala. Vari settori utilizzano poi questi modelli addestrati, come Ultralytics YOLOv8, per diverse attività come il rilevamento di oggetti e il tracciamento di oggetti.

Fig 4. Un esempio di utilizzo di Ultralytics YOLOv8 per il rilevamento di oggetti.

Ad esempio, le auto a guida autonoma come Tesla usano la computer vision per navigare nel mondo reale. Il filmato catturato dalle telecamere di bordo dell'auto viene elaborato utilizzando la computer vision. Attività di computer vision come il rilevamento e tracciamento di oggetti e la segmentazione sono vitali per comprendere le situazioni del traffico e l'ambiente circostante. Un'altra applicazione interessante è il riconoscimento facciale. La computer vision può essere utilizzata per analizzare e riconoscere le caratteristiche del viso nelle immagini catturando il volto di una persona da un'immagine o un video, identificando le caratteristiche chiave e confrontandole con un database di dati facciali archiviati.

Link to this sectionChe cos'è la machine vision?#

La machine vision viene utilizzata in contesti industriali come grandi stabilimenti produttivi o impianti di produzione per applicazioni come garantire la qualità del prodotto e verificare la correttezza di etichette e codici a barre sui prodotti finiti. La machine vision è un ramo specializzato della computer vision che si affida a hardware durevole per funzionare efficacemente in condizioni difficili. Poiché questi sistemi sono integrati con applicazioni industriali, l'alta velocità e la precisione in tempo reale sono essenziali.

Vediamo come funziona. Innanzitutto, i dati vengono raccolti utilizzando una o più telecamere ad alta risoluzione. Queste telecamere possono anche includere funzionalità specializzate come l'infrarosso o l'imaging termico. Quindi, i dati raccolti vengono analizzati utilizzando tecniche di computer vision per estrarre le informazioni necessarie. Le informazioni estratte includono solitamente dettagli come identificazione dell'oggetto, forme, dimensioni, movimenti, pattern ed eventuali anomalie presenti nella scena, a seconda dell'applicazione specifica.

Link to this sectionComprendere un'applicazione della machine vision#

Il controllo qualità nelle linee di produzione manifatturiera garantisce che solo prodotti di alta qualità raggiungano i clienti, portando a una maggiore soddisfazione del cliente e a maggiori profitti. I metodi tradizionali si basano spesso sull'ispezione manuale, che può richiedere molto tempo ed essere soggetta a errori umani. Un controllo qualità scadente può anche portare a ritardi nella produzione e perdite finanziarie, influenzando la reputazione di un'azienda. Un'ottima soluzione consiste nell'automatizzare attività come l'ispezione superficiale, la verifica delle etichette e il posizionamento degli oggetti con l'aiuto della machine vision.

Ad esempio, nell'industria farmaceutica, la qualità del prodotto 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 giusta, come dieci pillole in una confezione da 10. Un modello di computer vision come YOLOv8 può essere utilizzato per identificare e contare le pillole utilizzando il rilevamento di oggetti.

Fig 5. La machine vision può essere utilizzata per il controllo qualità nell'industria farmaceutica.

Tuttavia, è importante essere consapevoli che ci sono alcune limitazioni da considerare quando si lavora con la machine vision. I sistemi di machine vision spesso necessitano di eccellenti condizioni di illuminazione per illuminare i prodotti in contesti industriali. Sono inoltre necessari telecamere di alta qualità, processori e acceleratori hardware per catturare i dati e accelerare il processo di analisi. Una conseguenza diretta del fatto che questi sistemi siano progettati specificamente per attività pratiche all'interno di contesti industriali è che possono essere costosi da configurare.

Link to this sectionDifferenze chiave tra elaborazione delle immagini, computer vision e machine vision#

Ora che abbiamo discusso tutte e tre le tecnologie separatamente e abbiamo esaminato alcune delle loro applicazioni, diamo uno sguardo più da vicino affiancandole.

Fig 6. Un confronto affiancato di elaborazione delle immagini, computer vision e machine vision.

L'elaborazione delle immagini è ottimale per attività come la regolazione della luminosità o il filtraggio del rumore che richiedono meno potenza computazionale e non richiedono la capacità di comprendere informazioni visive complesse. D'altra parte, la computer vision eccelle nell'estrarre insight significativi dalle immagini e nel gestire scene complesse, ma richiede maggiori risorse computazionali e complessità. Nel frattempo, la machine vision è su misura per usi industriali, come l'ispezione automatizzata, ed è spesso supportata da sistemi specializzati e costosi.

Link to this sectionVedere il quadro generale#

Sebbene l'elaborazione delle immagini, la computer vision e la machine vision siano strettamente correlate, ciascuna serve a scopi distinti. L'elaborazione delle immagini migliora e manipola le immagini a livello di pixel, rendendola molto utile per attività come la ricostruzione delle immagini.

La computer vision, invece, va un po' oltre conferendo ai computer la capacità di comprendere e dare un senso ai dati visivi. È fondamentale per casi d'uso come il riconoscimento facciale e le auto a guida autonoma. Inoltre, la machine vision è utilizzata specificamente per applicazioni industriali. Automatizza i processi industriali come le ispezioni e il controllo qualità.

Comprendendo queste tecnologie e le loro differenze, puoi scegliere quella più adatta alle tue applicazioni, portando a una maggiore efficienza e risultati migliori.

Impariamo ed esploriamo insieme! Dai un'occhiata al nostro repository GitHub per vedere i nostri contributi all'AI e non dimenticare di interagire con la nostra community. Scopri come stiamo ridefinendo settori come produzione e sanità con tecnologie AI all'avanguardia.