26 de setembro de 2024
Descubra as diferenças entre processamento de imagem, visão computacional e visão de máquina e como essas tecnologias são usadas para tarefas como análise de dados visuais.
A IA pode ser usada para analisar todos os tipos de dados e, quando se trata de dados visuais, como imagens e vídeos, isto enquadra-se no domínio da análise de imagem, que envolve diferentes tecnologias. O processamento de imagem, a visão computacional e a visão artificial tornam possível que os computadores vejam e compreendam o mundo, analisando imagens e frames de vídeo. Embora estas três tecnologias pareçam semelhantes, as principais diferenças tornam-nas úteis para uma variedade de aplicações. O processamento de imagem concentra-se na manipulação e melhoria de imagens e frames de vídeo, enquanto a visão computacional vai um passo além, usando estas imagens processadas para ajudar os computadores a interpretar e compreender o seu conteúdo. A visão artificial, por outro lado, aplica técnicas de visão computacional especificamente a ambientes industriais, como para tarefas de inspeção e controlo de qualidade.
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Esses três campos possibilitam diversas aplicações em vários setores, como saúde, manufatura e agricultura. Neste artigo, exploraremos o processamento de imagem, a visão computacional e a visão de máquina e discutiremos suas diferenças. Também veremos como eles funcionam e como são usados em vários setores. Vamos começar.
Vamos começar com a técnica fundamental por trás da visão computacional e da visão de máquina: o processamento de imagem. Ele envolve o uso de algoritmos para manipular e aprimorar imagens digitais, ajustando parâmetros como brilho, contraste, equilíbrio de cores ou filtrando ruídos, para prepará-las para análise e interpretação mais avançadas.
Vamos dar uma olhada em como funciona. O processamento de imagem é feito dividindo as imagens em pixels individuais e, em seguida, manipulando esses pixels para obter os efeitos desejados. Por exemplo, para tornar uma imagem mais brilhante, o algoritmo pode aumentar a intensidade de cada pixel. Da mesma forma, para detectar bordas, ele pode procurar mudanças repentinas nos valores dos pixels. Ao aplicar operações matemáticas e algoritmos a esses pixels, o processamento de imagem pode ser usado para melhorar a qualidade da imagem, extrair informações ou criar novas imagens.
As técnicas de processamento de imagem também são essenciais para o processamento de dados e a criação de conjuntos de dados visuais com imagens nítidas e de alta qualidade, e ajudam os sistemas de visão computacional e visão de máquina a analisá-los com precisão. Bibliotecas como OpenCV e MATLAB fornecem estruturas robustas que tornam essas técnicas de processamento de imagem acessíveis a desenvolvedores e pesquisadores em diversas áreas.
Aqui estão algumas técnicas populares de processamento de imagem:
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Restauração de imagem é um ótimo exemplo de uma aplicação de processamento de imagem. Envolve recuperar uma imagem que foi degradada ao longo do tempo. Técnicas como filtragem e redução de ruído são usadas para remover marcações, arranhões, manchas, desgaste e restaurar a imagem degradada de volta à sua qualidade original. A restauração de imagem é particularmente útil em situações em que as imagens são de baixa qualidade ou danificadas, como fotografias antigas.
Ao contrário do processamento de imagem, que se concentra em alterar e melhorar imagens, a visão computacional oferece aos computadores a capacidade de ver e entender o mundo real. Muitas aplicações usam a visão computacional para identificar e entender objetos e pessoas em imagens ou quadros de vídeo. Ela replica a visão humana e tenta replicar como damos sentido ao que vemos ao nosso redor.
A visão computacional pode ser usada para automatizar tarefas como vigilância. Também tem uma ampla gama de aplicações práticas como reconhecimento facial, imagens médicas e veículos autônomos. Os modelos de visão computacional são treinados usando técnicas de deep learning para extrair e identificar recursos e padrões complexos de conjuntos de dados de imagens em grande escala. Várias indústrias usam então esses modelos treinados, como o Ultralytics YOLOv8, para diferentes tarefas, como detecção de objetos e rastreamento de objetos.
Por exemplo, carros autónomos como o Tesla usam visão computacional para navegar no mundo real. As imagens captadas pelas câmaras integradas no carro são processadas usando visão computacional. Tarefas de visão computacional como deteção de objetos, rastreamento e segmentação são vitais para compreender as situações de trânsito e o ambiente ao seu redor. Outra aplicação interessante é o reconhecimento facial. A visão computacional pode ser usada para analisar e reconhecer características faciais em imagens, capturando o rosto de uma pessoa a partir de uma imagem ou vídeo, identificando características-chave e comparando-as com uma base de dados de dados faciais armazenados.
A visão de máquina é usada em ambientes industriais, como grandes fábricas de manufatura ou instalações de produção, para aplicações como garantir a qualidade do produto e verificar a correção de rótulos e códigos de barras em produtos acabados. A visão de máquina é um ramo especializado da visão computacional que depende de hardware durável para funcionar efetivamente em condições difíceis. Como esses sistemas são integrados a aplicações industriais, alta velocidade e precisão em tempo real são essenciais.
Vamos ver como funciona. Primeiro, os dados são coletados usando uma ou mais câmeras de alta resolução. Essas câmeras também podem incluir recursos especializados, como infravermelho ou imagem térmica. Em seguida, os dados coletados são analisados usando técnicas de visão computacional para extrair as informações necessárias. As informações extraídas normalmente incluem detalhes como identificação de objetos, formas, tamanhos, movimentos, padrões e quaisquer anomalias presentes na cena, dependendo da aplicação específica.
O controle de qualidade nas linhas de produção industrial garante que apenas produtos de alta qualidade cheguem aos clientes, levando a uma maior satisfação do cliente e aumento dos lucros. Os métodos tradicionais geralmente dependem da inspeção manual, que pode consumir muito tempo e ser propensa a erros humanos. O controle de qualidade deficiente também pode levar a atrasos na produção, perdas financeiras, afetando a reputação de uma empresa. Uma ótima solução é automatizar tarefas como inspeção de superfície, verificação de rótulos e posicionamento de objetos com a ajuda da visão computacional.
Por exemplo, na indústria farmacêutica, a qualidade do produto é crucial e regulamentações rigorosas são aplicadas para manter altos padrões. A visão de máquina pode ser usada para garantir que os blisters contenham o número correto de pílulas, verificando se cada embalagem tem exatamente a quantidade certa, como dez pílulas em uma embalagem de 10. Um modelo de visão computacional como o YOLOv8 pode ser usado para identificar e contar as pílulas usando a detecção de objetos.
No entanto, é importante estar ciente de que existem algumas limitações a serem consideradas ao trabalhar com visão de máquina. Os sistemas de visão de máquina geralmente precisam de excelentes condições de iluminação para iluminar os produtos em ambientes industriais. Câmeras de alta qualidade, processadores e aceleradores de hardware também são necessários para capturar dados e acelerar o processo de análise. Um resultado direto desses sistemas sendo projetados especificamente para tarefas práticas em ambientes industriais é que eles podem ser caros de configurar.
Agora que discutimos todas as três tecnologias separadamente e analisamos algumas de suas aplicações, vamos dar uma olhada mais de perto nelas lado a lado.
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O processamento de imagens é mais adequado para tarefas como ajuste de brilho ou filtragem de ruído que precisam de menos poder computacional e não exigem a capacidade de entender informações visuais complexas. Por outro lado, a visão computacional se destaca na extração de insights significativos de imagens e no tratamento de cenas complexas, mas requer mais recursos computacionais e complexidade. Enquanto isso, a visão de máquina é feita sob medida para usos industriais, como inspeção automatizada, e é frequentemente suportada por sistemas especializados e dispendiosos.
Embora o processamento de imagem, a visão computacional e a visão de máquina estejam intimamente relacionados, cada um serve a propósitos distintos. O processamento de imagem aprimora e manipula imagens no nível do pixel, tornando-o muito útil para tarefas como a reconstrução de imagens.
A visão computacional, por outro lado, vai um pouco mais longe, dando aos computadores a capacidade de entender e interpretar dados visuais. É fundamental para casos de uso como reconhecimento facial e carros autónomos. Além disso, a visão de máquina é usada especificamente para aplicações industriais. Automatiza processos industriais como inspeções e controlo de qualidade.
Ao entender essas tecnologias e suas diferenças, você pode escolher a mais adequada para suas aplicações, levando a uma melhor eficiência e melhores resultados.
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