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 tratta di dati visivi come immagini e video, questo rientra nel dominio dell'analisi delle immagini, che coinvolge diverse tecnologie. L'elaborazione delle immagini, la computer vision e la machine vision permettono ai computer di 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 ulteriore 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 tecniche di computer vision specificamente in contesti industriali, come per compiti di ispezione e controllo qualità.

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

Questi tre campi abilitano varie applicazioni in molti settori, come la sanità, la produzione manifatturiera e l'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 impiegate in vari settori. Cominciamo.

Che 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, e aiutano i sistemi di computer vision e di machine vision ad analizzarli con precisione. Librerie come OpenCV e MATLAB offrono framework robusti che rendono queste tecniche di elaborazione delle immagini accessibili a sviluppatori e ricercatori in una vasta gamma di campi.

Ecco alcune tecniche popolari di elaborazione delle immagini:

• Filtraggio: Il filtraggio viene applicato per ridurre i livelli di 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 come pixel casuali bianchi e neri.
• Rilevamento dei bordi: Viene utilizzato per identificare i confini degli oggetti in un'immagine rilevando brusche variazioni di 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.

Esplorare 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 degradata nel tempo. Tecniche come il filtraggio e la riduzione del rumore vengono utilizzate per rimuovere segni, graffi, macchie, usura e strappi, ripristinando 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.

Cos'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 inoltre un'ampia gamma di applicazioni pratiche come il riconoscimento facciale, l'imaging medico e i veicoli autonomi. I modelli di computer vision vengono addestrati utilizzando tecniche di deep learning per estrarre e identificare caratteristiche e pattern complessi da dataset di immagini su larga scala. Diversi settori utilizzano quindi questi modelli addestrati, come Ultralytics YOLOv8, per vari compiti 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 quelle di Tesla usano la computer vision per muoversi nel mondo reale. I filmati ripresi dalle telecamere di bordo dell'auto vengono elaborati tramite la computer vision. Attività di computer vision come il rilevamento e il tracciamento di oggetti e la segmentazione sono fondamentali per comprendere le situazioni di traffico e l'ambiente circostante. Un'altra applicazione interessante è il riconoscimento facciale. La computer vision può essere impiegata per analizzare e riconoscere i tratti del viso nelle immagini catturando il volto di una persona da un'immagine o da un video, identificandone i tratti chiave e confrontandoli con un database di dati facciali memorizzati.

Che cos'è la machine vision?#

La machine vision viene utilizzata in contesti industriali come grandi stabilimenti di produzione o impianti produttivi 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 una branca specializzata della computer vision che si affida a hardware durevole per funzionare efficacemente in condizioni difficili. Poiché questi sistemi sono integrati in 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 includere anche funzioni specializzate come l'infrarosso o l'imaging termico. Successivamente, i dati raccolti vengono analizzati utilizzando tecniche di computer vision per estrarre le informazioni necessarie. Le informazioni estratte includono in genere dettagli come identificazione degli oggetti, forme, dimensioni, movimenti, pattern e qualsiasi anomalia presente 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 raggiungano i clienti, portando a una maggiore soddisfazione del cliente e a profitti più elevati. I metodi tradizionali si affidano spesso all'ispezione manuale, che può richiedere molto tempo ed essere soggetta a errori umani. Un controllo qualità scadente può anche causare ritardi di produzione e perdite finanziarie, danneggiando la reputazione di un'azienda. Una grande soluzione consiste nell'automatizzare attività come l'ispezione superficiale, la verifica delle etichette e il posizionamento degli oggetti con l'ausilio 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 ciascuna confezione abbia esattamente la giusta quantità, come dieci pillole in una confezione da 10. Un modello di computer vision come YOLOv8 può essere utilizzato per identificare e contare le pillole tramite il rilevamento di oggetti.

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

Tuttavia, è importante essere consapevoli del fatto 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 in contesti industriali. Sono inoltre necessarie 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 sono progettati specificamente per compiti pratici in ambienti industriali è che possono essere costosi da configurare.

Differenze 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 ideale per compiti 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. D'altra parte, la computer vision eccelle nell'estrarre approfondimenti significativi dalle immagini e nel gestire scene complesse, ma richiede maggiori risorse di calcolo e complessità. Nel frattempo, la machine vision è ottimizzata per usi industriali, come l'ispezione automatizzata, ed è spesso supportata da sistemi specializzati e costosi.

Vedere 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.

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