26 settembre 2024
Scopri le differenze tra image processing, 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 tutti i tipi di dati e, quando si tratta di dati visivi come immagini e video, questo rientra nel dominio dell'analisi delle immagini, che coinvolge diverse tecnologie. L'image processing, la computer vision e la machine vision consentono ai computer di vedere e comprendere il mondo analizzando immagini e fotogrammi video. Sebbene queste tre tecnologie sembrino simili, le differenze fondamentali le rendono utili per una varietà di applicazioni. L'image processing 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, ad esempio per attività di ispezione e controllo qualità.
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Questi tre campi consentono diverse applicazioni in molti settori, come sanità, produzione e agricoltura. In questo articolo, esploreremo l'image processing, la computer vision e la machine vision e discuteremo le loro differenze. Analizzeremo anche come funzionano e come vengono utilizzate in vari settori. Iniziamo.
Iniziamo con la tecnica fondamentale alla base sia della computer vision che della machine vision: l'image processing. Implica l'utilizzo 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'image processing viene eseguito suddividendo le immagini in singoli pixel e quindi manipolando 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'image processing può essere utilizzato per migliorare la qualità dell'immagine, estrarre informazioni o creare nuove immagini.
Le tecniche di image processing 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 machine vision ad analizzarli accuratamente. Librerie come OpenCV e MATLAB forniscono framework robusti che rendono queste tecniche di image processing accessibili a sviluppatori e ricercatori in una vasta gamma di settori.
Ecco alcune tecniche di image processing popolari:
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Il ripristino delle immagini è un ottimo esempio di applicazione dell'image processing. Comporta il recupero di 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 ripristinare 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.
A differenza dell'elaborazione delle immagini, che si concentra sull'alterazione e il miglioramento delle immagini, la computer vision offre 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 replicare 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 medicale e i veicoli autonomi. I modelli di computer vision vengono addestrati utilizzando tecniche di deep learning per estrarre e identificare caratteristiche e modelli complessi da dataset di immagini su larga scala. Diversi settori utilizzano quindi questi modelli addestrati, come Ultralytics YOLOv8, per diverse attività come l'object detection e l'object tracking.
Ad esempio, le auto a guida autonoma come Tesla utilizzano la computer vision per navigare nel mondo reale. Le riprese acquisite dalle telecamere di bordo dell'auto vengono elaborate utilizzando la computer vision. Attività di computer vision come object detection, tracking e segmentazione sono fondamentali 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 facciali nelle immagini catturando il volto di una persona da un'immagine o da un video, identificando le caratteristiche chiave e confrontandole con un database di dati facciali memorizzati.
La machine vision viene utilizzata in contesti industriali come grandi fabbriche di produzione o impianti di produzione per applicazioni quali garantire la qualità del prodotto e verificare la correttezza delle etichette e dei codici a barre sui prodotti finiti. La machine vision è una branca specializzata della computer vision che si basa su hardware resistente per funzionare efficacemente in condizioni difficili. Poiché questi sistemi sono integrati con applicazioni industriali, sono essenziali l'alta velocità e la precisione in tempo reale.
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 in genere includono dettagli come l'identificazione degli oggetti, le forme, le dimensioni, i movimenti, i modelli e qualsiasi anomalia presente nella scena, a seconda dell'applicazione specifica.
Il controllo qualità nelle linee di produzione manifatturiera garantisce che solo i prodotti di alta qualità raggiungano i clienti, portando a una maggiore soddisfazione del cliente e a maggiori profitti. I metodi tradizionali spesso si basano sull'ispezione manuale, che può richiedere molto tempo ed essere soggetta a errori umani. Uno scarso controllo qualità può anche portare a ritardi nella produzione, perdite finanziarie, che influiscono sulla reputazione di un'azienda. Un'ottima soluzione è automatizzare attività come l'ispezione della superficie, 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 giusta quantità, ad esempio dieci pillole in una confezione da 10. Un modello di computer vision come YOLOv8 può essere utilizzato per identificare e contare le pillole utilizzando l'object detection.
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 eccellenti condizioni di illuminazione per illuminare i prodotti in ambienti industriali. Sono inoltre necessarie telecamere, processori e acceleratori hardware di alta qualità per acquisire dati e accelerare il processo di analisi. Un risultato diretto del fatto che questi sistemi sono progettati specificamente per attività pratiche all'interno di contesti industriali è che possono essere costosi da configurare.
Ora che abbiamo discusso separatamente tutte e tre le tecnologie e abbiamo esaminato alcune delle loro applicazioni, diamo un'occhiata più da vicino fianco a fianco.
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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 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 più risorse computazionali e complessità. Nel frattempo, la machine vision è progettata per usi industriali, come l'ispezione automatizzata, ed è spesso supportata da sistemi specializzati e costosi.
Sebbene l'elaborazione delle immagini, la computer vision e la machine vision siano strettamente correlate, ognuna ha 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, d'altra parte, va un po' oltre 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 machine vision viene 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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