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De câmeras RGB a sensores LiDAR, explore como diferentes tipos de câmeras de visão computacional são usados em várias aplicações em diferentes setores.
Escolher a câmera certa é crucial porque diferentes tarefas de visão computacional exigem diferentes tipos de dados visuais. Por exemplo, câmeras de alta resolução são usadas para aplicações como reconhecimento facial, onde detalhes faciais finos devem ser capturados com precisão. Em contraste, câmeras de resolução mais baixa podem ser usadas para tarefas como monitoramento de filas que dependem de padrões mais amplos do que detalhes intrincados.
Atualmente, existem muitos tipos de câmeras disponíveis, cada um projetado para atender a necessidades específicas. Entender as diferenças entre elas pode ajudar você a otimizar suas inovações em visão computacional. Vamos explorar os vários tipos de câmeras de visão computacional e suas aplicações em diferentes setores.
Explorando câmeras RGB para visão computacional
As câmeras RGB (vermelho, verde e azul) são comumente usadas em aplicações de visão computacional. Elas capturam imagens no espectro visível, dentro de comprimentos de onda de 400 a 700 nanômetros (nm). Como essas imagens são semelhantes à forma como os humanos veem, as câmeras RGB são usadas para muitas tarefas, como detecção de objetos, segmentação de instâncias e estimativa de pose em situações onde uma visão semelhante à humana é suficiente.
Fig 1. Uma visão geral de como as câmeras RGB funcionam.
Essas tarefas geralmente envolvem identificar e detectar objetos a partir de uma perspectiva bidimensional (2D), onde a captura de profundidade não é necessária para resultados precisos. No entanto, quando uma aplicação requer informações de profundidade, como em detecção de objetos 3D ou robótica, câmeras RGB-D (Vermelho, Verde, Azul e Profundidade) são usadas. Essas câmeras combinam dados RGB com sensores de profundidade para capturar detalhes 3D e fornecer medições de profundidade em tempo real.
Usando câmeras RGB-D em lojas de varejo
Uma aplicação interessante em que as câmaras RGB-D podem ser úteis é a experimentação virtual, um conceito que está a tornar-se mais popular nas lojas de retalho. Em termos simples, os ecrãs inteligentes integrados com câmaras e sensores RGB-D podem recolher detalhes como a altura, a forma do corpo e a largura dos ombros de um cliente. Utilizando esta informação, o sistema pode sobrepor digitalmente o vestuário a uma imagem em direto do cliente. As tarefas de visão por computador, como a segmentação de instâncias e a estimativa de pose, podem processar os dados visuais para detect com precisão o corpo do cliente e alinhar o vestuário de acordo com as suas proporções em tempo real.
Os testes virtuais de roupas oferecem aos clientes uma visão 3D de como uma roupa ficaria, e alguns sistemas podem até simular como o tecido se moveria para uma experiência mais realista. A visão computacional e as câmeras RGB-D tornam possível para os clientes pular o provador e experimentar roupas instantaneamente. Isso economiza tempo, facilita a comparação de estilos e tamanhos e melhora a experiência geral de compra.
Entendendo câmeras de imagem estéreo e time-of-flight (ToF)
Câmeras estéreo são um tipo de câmera que usa múltiplos sensores de imagem para capturar profundidade, comparando imagens de diferentes ângulos. Elas são mais precisas do que sistemas de sensor único. Enquanto isso, câmeras ou sensores Time-of-Flight (ToF) medem distâncias emitindo luz infravermelha que reflete nos objetos e retorna ao sensor. O tempo que a luz leva para retornar é calculado pelo processador da câmera para determinar a distância.
Fig 3. Uma visão geral de como as câmeras ToF funcionam.
Em alguns casos, câmeras estéreo são integradas com sensores ToF, combinando os pontos fortes de ambos os dispositivos para capturar informações de profundidade rapidamente e com alta precisão. A combinação das medições de distância em tempo real de um sensor ToF com a percepção de profundidade detalhada de uma câmera estéreo a torna ideal para aplicações como veículos autônomos e eletrônicos de consumo, onde velocidade e precisão são vitais.
Um exemplo cotidiano de detecção de profundidade com câmera time-of-flight (ToF)
É possível que você já tenha usado uma câmera Time-of-Flight (ToF) sem nem perceber. De fato, smartphones populares de marcas como Samsung, Huawei e Realme geralmente incluem sensores ToF para aprimorar os recursos de detecção de profundidade. As informações precisas de profundidade que essas câmeras fornecem são usadas para criar o popular efeito bokeh, onde o fundo é borrado enquanto o objeto permanece em foco.
Câmeras infravermelhas ou térmicas para detecção de calor
As câmaras térmicas, como o nome sugere, são amplamente utilizadas para a deteção de calor em várias aplicações, incluindo indústrias transformadoras e fábricas de automóveis. Estas câmaras medem a temperatura e podem ser utilizadas para alertar os utilizadores quando detect níveis críticos de calor demasiado elevados ou demasiado baixos. Ao detectarem a radiação infravermelha, que é invisível ao olho humano, fornecem leituras precisas da temperatura. Frequentemente designadas por câmaras de infravermelhos, as suas utilizações também vão para além dos ambientes industriais. Por exemplo, as câmaras térmicas também são utilizadas na agricultura para monitorizar a saúde dos animais, em inspecções de edifícios para identificar fugas de calor e no combate a incêndios para localizar focos de incêndio.
Fig 4. Bombeiros usando câmeras térmicas para encontrar pontos quentes.
Câmeras térmicas podem ajudar os operadores a monitorar esses sistemas, detectando picos anormais de temperatura precocemente. Um motor superaquecido pode ser agendado para manutenção e para evitar avarias dispendiosas. Ao integrar a imagem térmica em inspeções regulares, as indústrias podem implementar a manutenção preditiva, reduzir o tempo de inatividade, prolongar a vida útil do equipamento e garantir um ambiente de trabalho mais seguro. No geral, o desempenho da planta pode ser melhorado e o risco de falhas inesperadas pode ser minimizado.
Câmeras lentas e de alta velocidade para captura de movimento
As câmaras de alta velocidade são concebidas para captar mais de 10.000 fotogramas por segundo (FPS), para que possam processar movimentos rápidos com uma precisão excecional. Por exemplo, quando os produtos se movem rapidamente numa linha de produção, as câmaras de alta velocidade podem ser utilizadas para os monitorizar e detect detetar quaisquer anomalias.
Por outro lado, câmeras de câmera lenta podem ser usadas para capturar imagens em altas taxas de quadros e, em seguida, reduzir a velocidade de reprodução. Isso permite que os espectadores observem detalhes frequentemente perdidos em tempo real. Essas câmeras são usadas para avaliar o desempenho de armas de fogo e materiais explosivos. A capacidade de desacelerar e analisar movimentos intrincados é ideal para este tipo de aplicação.
Em certas situações, combinar câmeras de alta velocidade e câmeras de câmera lenta pode ajudar na análise detalhada de objetos que se movem rápida e lentamente dentro do mesmo evento. Digamos que estamos analisando um jogo de golfe. Câmeras de alta velocidade podem medir a velocidade de uma bola de golfe, enquanto câmeras de câmera lenta podem analisar os movimentos do swing e o controle corporal de um golfista.
Fig 5. Usando visão computacional e câmeras de alta velocidade para analisar o swing de um golfista.
Imagem multiespectral em visão computacional
As câmeras multiespectrais são dispositivos especializados que podem gravar vários comprimentos de onda do espectro de luz, incluindo ultravioleta e infravermelho, em uma única captura. A imagem multiespectral fornece dados detalhados valiosos que as câmeras tradicionais não conseguem capturar. Semelhante às câmeras hiperespectrais, que capturam faixas de luz ainda mais estreitas e contínuas, as câmeras multiespectrais são usadas em campos como agricultura, geologia, monitoramento ambiental e imagem médica. Por exemplo, na área da saúde, as câmeras multiespectrais podem ajudar a visualizar diferentes tecidos, capturando imagens em vários comprimentos de onda.
Fig 6. Comparando Imagem RGB, Multiespectral e Hiperespectral.
Da mesma forma, os drones equipados com imagens multiespectrais estão fazendo avanços significativos na agricultura. Eles podem identificar plantas não saudáveis ou aquelas afetadas por insetos e pragas em um estágio inicial. Essas câmeras podem analisar o espectro do infravermelho próximo, e plantas saudáveis geralmente refletem mais luz infravermelha próxima do que suas contrapartes não saudáveis. Ao adotar essas técnicas de IA na agricultura, os agricultores podem implementar contramedidas precocemente para aumentar o rendimento e reduzir a perda de colheitas.
Câmeras LiDAR para Veículos Autônomos
As câmaras LiDAR (Light Detection and Ranging) utilizam impulsos laser para criar mapas 3D e detect objectos à distância. São eficazes em muitas condições, como nevoeiro, chuva, escuridão e temperaturas elevadas, embora o mau tempo, como a chuva ou o nevoeiro, possa afetar o seu desempenho. O LiDAR é normalmente utilizado em aplicações como os carros autónomos para navegação e deteção de obstáculos.
O LiDAR age como os olhos do carro, enviando pulsos de laser e medindo quanto tempo eles levam para ricochetear. Essas informações ajudam o carro a calcular distâncias e identificar objetos como carros, pedestres e sinais de trânsito, fornecendo uma visão de 360 graus para uma direção mais segura.
Trazendo tudo para o foco
Quando se trata de visão computacional, as câmeras servem como os olhos que permitem que as máquinas vejam e interpretem o mundo de forma semelhante a como os humanos fazem. Escolher o tipo certo de câmera é fundamental para o sucesso de diferentes aplicações de visão computacional. Desde câmeras RGB padrão até sistemas LiDAR avançados, cada tipo oferece recursos exclusivos adequados para tarefas específicas. Ao entender a variedade de tecnologias de câmeras e seus usos, desenvolvedores e pesquisadores podem otimizar melhor os modelos de visão computacional para enfrentar desafios complexos do mundo real.
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