Esplorazione dell'elaborazione delle immagini, della visione computerizzata e della visione artificiale

Che cos'è l'elaborazione delle immagini?

Cominciamo con la tecnica fondamentale che sta alla base della computer vision e della visione artificiale: l'elaborazione delle immagini. Si tratta di utilizzare algoritmi per manipolare e migliorare le immagini digitali, regolando parametri come la luminosità, il contrasto, il bilanciamento dei colori o filtrando il rumore, per prepararle ad analisi e interpretazioni più avanzate. 

Vediamo come funziona. L'elaborazione delle immagini avviene scomponendo le immagini in singoli pixel e manipolando questi ultimi per ottenere gli effetti desiderati. Ad esempio, per rendere un'immagine più luminosa, l'algoritmo potrebbe aumentare l'intensità di ciascun 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 insiemi di dati visivi con immagini chiare e di alta qualità e aiutano i sistemi di visione artificiale e di computer vision ad analizzarle con precisione. Librerie come OpenCV e MATLAB forniscono framework robusti che rendono queste tecniche di elaborazione delle immagini accessibili a sviluppatori e ricercatori in diversi campi. 

Ecco alcune tecniche popolari di elaborazione delle immagini: 

• Filtraggio: Il filtraggio viene applicato per ridurre i livelli di rumore in un'immagine attenuando le variazioni e le distorsioni. Alcuni filtri comuni includono i filtri gaussiani per la sfocatura e i filtri mediani per la rimozione del rumore sale e pepe, che appare come pixel bianchi e neri casuali.
  ‍
• Rilevamento dei bordi: Si usa per identificare i confini 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: La sogliatura nell'elaborazione delle immagini comporta la conversione di 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). 

‍

Esplorare un'applicazione dell'elaborazione delle immagini

Il restauro delle immagini è un ottimo esempio di applicazione dell'elaborazione delle immagini. Si tratta di 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 e riportare l'immagine degradata alla sua qualità originale. Il restauro delle immagini è particolarmente utile in situazioni in cui le immagini sono di bassa qualità o danneggiate, come le vecchie fotografie.

‍

Che cos'è la computer vision?

A differenza dell'elaborazione delle immagini, che si concentra sull'alterazione e il 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 nelle immagini o nei fotogrammi video. La computer vision riproduce la visione umana e cerca di replicare il modo in cui diamo un senso a ciò che vediamo intorno a noi. 

La visione artificiale può essere utilizzata per automatizzare compiti come la sorveglianza. Ha anche un'ampia gamma di applicazioni pratiche come il riconoscimento facciale, l'imaging medico e i veicoli autonomi. I modelli di visione computerizzata vengono addestrati utilizzando tecniche di apprendimento profondo per estrarre e identificare caratteristiche e modelli complessi da set di dati di immagini su larga scala. Diversi settori utilizzano poi questi modelli addestrati, come Ultralytics YOLOv8, per diverse attività come il rilevamento e il tracciamento degli oggetti.

‍

Ad esempio, le auto a guida autonoma come Tesla utilizzano la computer vision per navigare nel mondo reale. Le riprese effettuate dalle telecamere di bordo dell'auto vengono elaborate con la computer vision. Le attività di computer vision come il rilevamento, il tracciamento e la segmentazione degli oggetti sono fondamentali per comprendere le situazioni del traffico e l'ambiente circostante. Un'altra applicazione interessante è il riconoscimento facciale. La visione computerizzata può essere utilizzata per analizzare e riconoscere i tratti del viso nelle immagini catturando il volto di una persona da un'immagine o da un video, identificando i tratti chiave e confrontandoli con un database di dati facciali memorizzati.

Che cos'è la visione artificiale?

La visione artificiale viene utilizzata in ambienti industriali come grandi fabbriche o impianti di produzione per applicazioni quali la garanzia della qualità dei prodotti e il controllo della correttezza delle etichette e dei codici a barre sui prodotti finiti. La visione artificiale è una branca specializzata della visione computerizzata che si basa su hardware durevole per funzionare efficacemente in condizioni difficili. Dal momento che questi sistemi sono integrati nelle 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 funzioni specializzate come l'imaging a infrarossi o termico. Quindi, i dati raccolti vengono analizzati con tecniche di visione computerizzata per estrarre le informazioni necessarie. Le informazioni estratte comprendono in genere dettagli come l'identificazione degli oggetti, le forme, le dimensioni, i movimenti, i modelli e le anomalie presenti nella scena, a seconda dell'applicazione specifica.

Comprendere un'applicazione della visione artificiale

Il controllo della qualità nelle linee di produzione assicura che solo i prodotti di alta qualità arrivino ai clienti, con conseguente maggiore soddisfazione dei clienti e aumento dei profitti. I metodi tradizionali si basano spesso sull'ispezione manuale, che può richiedere molto tempo ed essere soggetta a errori umani. Un controllo di qualità insufficiente può anche causare ritardi nella produzione, perdite finanziarie e compromettere la reputazione dell'azienda. Un'ottima soluzione è l'automazione di attività come l'ispezione delle superfici, la verifica delle etichette e il posizionamento degli oggetti con l'aiuto della visione artificiale.

Ad esempio, nell' industria farmaceutica la qualità dei prodotti è fondamentale e vengono applicate norme rigorose per mantenere standard elevati. La visione artificiale può essere utilizzata per assicurarsi che i blister contengano il numero corretto di pillole, verificando che ogni confezione contenga esattamente la quantità giusta, come ad esempio dieci pillole in una confezione da dieci. Un modello di visione artificiale come YOLOv8 può essere utilizzato per identificare e contare le pillole utilizzando il rilevamento degli oggetti. 

‍

Tuttavia, è importante sapere che ci sono alcune limitazioni da considerare quando si lavora con la visione artificiale. I sistemi di visione industriale spesso necessitano di condizioni di illuminazione eccellenti per illuminare i prodotti in ambienti industriali. Sono inoltre necessari telecamere, processori e acceleratori hardware di alta qualità per acquisire i dati e accelerare il processo di analisi. Un risultato diretto del fatto che questi sistemi sono stati progettati specificamente per compiti pratici in ambienti industriali è che possono essere costosi da configurare.

Differenze chiave tra elaborazione delle immagini, visione computerizzata e visione artificiale

Dopo aver discusso separatamente tutte e tre le tecnologie e averne esaminato alcune applicazioni, esaminiamole più da vicino una accanto all'altra. 

‍

L'elaborazione delle immagini è più adatta a compiti come la regolazione della luminosità o il filtraggio del rumore, che richiedono una minore potenza di calcolo e non richiedono la capacità di comprendere informazioni visive complesse. D'altra parte, la computer vision eccelle nell'estrazione di informazioni significative dalle immagini e nella gestione di scene complesse, ma richiede maggiori risorse computazionali e complessità. La visione artificiale, invece, è destinata a usi industriali, come l'ispezione automatica, e spesso è supportata da sistemi specializzati e costosi.

Vedere il quadro generale

Sebbene l'elaborazione delle immagini, la visione computerizzata e la visione artificiale siano strettamente correlate, ognuna di esse serve a scopi diversi. L'elaborazione delle immagini migliora e manipola le immagini a livello di pixel, rendendole molto utili per compiti come la ricostruzione delle immagini. 

La computer vision, invece, si spinge un po' più in là, dando 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 visione artificiale è utilizzata specificamente per le applicazioni industriali. Automatizza i processi industriali come le ispezioni e il controllo qualità. 

Conoscendo queste tecnologie e le loro differenze, è possibile scegliere quella più adatta alle proprie applicazioni, ottenendo una maggiore efficienza e risultati migliori.

Impariamo ed esploriamo insieme! Consultate il nostro repository GitHub per vedere i nostri contributi all'IA e non dimenticate di partecipare alla nostra comunità. Scoprite come stiamo ridefinendo settori come quello manifatturiero e sanitario con una tecnologia AI all'avanguardia.