Explorando o processamento de imagem, visão computacional e visão artificial

A IA pode ser usada para analisar todos os tipos de dados e, quando se trata de dados visuais, como imagens e vídeos, isso se enquadra no domínio da análise de imagens, que envolve diferentes tecnologias. O processamento de imagens, visão computacional e visão de máquina tornam possível para computadores ver e entender o mundo analisando imagens e quadros de vídeo. Embora essas três tecnologias pareçam semelhantes, diferenças fundamentais as tornam úteis para uma variedade de aplicações. O processamento de imagens concentra-se na manipulação e melhoria de imagens e quadros de vídeo, enquanto a visão computacional vai um passo além, usando essas imagens processadas para ajudar os computadores a interpretar e entender seu conteúdo. A visão de máquina, por outro lado, aplica técnicas de visão computacional especificamente a configurações industriais, como tarefas de inspeções e controle de qualidade.

Fig 1. As principais tecnologias usadas para analisar dados visuais.

Esses três campos permitem várias aplicações em muitos setores, como saúde, manufatura e agricultura. Neste artigo, exploraremos o processamento de imagens, a visão computacional e a visão de máquina e discutiremos suas diferenças. Também veremos como elas funcionam e como são usadas em vários setores. Vamos começar.

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Vamos começar com a técnica fundamental por trás da visão computacional e da visão de máquina: o processamento de imagens. Ele envolve o uso de algoritmos para manipular e melhorar imagens digitais, ajustando parâmetros como brilho, contraste, equilíbrio de cores ou filtragem de ruído, para prepará-las para uma análise e interpretação mais avançadas.

Vamos dar uma olhada em como funciona. O processamento de imagens 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 clara, 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 imagens pode ser usado para melhorar a qualidade da imagem, extrair informações ou criar novas imagens.

As técnicas de processamento de imagens também são essenciais para o processamento de dados e a criação de conjuntos de dados visuais com imagens claras e de alta qualidade, e ajudam os sistemas de visão computacional e de visão de máquina a analisá-los com precisão. Bibliotecas como OpenCV e MATLAB fornecem estruturas robustas que tornam essas técnicas de processamento de imagens acessíveis a desenvolvedores e pesquisadores em diversos campos.

Aqui estão algumas técnicas populares de processamento de imagens:

• Filtragem: A filtragem é aplicada para reduzir os níveis de ruído em uma imagem, suavizando as variações e distorções. Alguns filtros comuns incluem filtros gaussianos para desfoque e filtros de mediana para remover ruído de sal e pimenta, que aparecem como pixels brancos e pretos aleatórios.
• Detecção de bordas: É usada para identificar os limites de objetos em uma imagem, detectando mudanças nítidas na intensidade dos pixels. Aplicações como imagens médicas usam detecção de bordas para delinear a estrutura de órgãos e tumores.
• Limiarização (Thresholding): A limiarização no processamento de imagens envolve converter uma imagem em escala de cinza em uma imagem binária, definindo um valor de limiar. Os pixels que estão acima do limiar tornam-se brancos (1) e aqueles abaixo tornam-se pretos (0).

Fig 2. Uma imagem em escala de cinza antes e depois da limiarização.

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A restauração de imagens é um ótimo exemplo de aplicação do processamento de imagens. Envolve recuperar uma imagem que se degradou com o tempo. Técnicas como filtragem e redução de ruído são usadas para remover marcas, arranhões, manchas, desgaste e restaurar a imagem degradada à sua qualidade original. A restauração de imagens é particularmente útil em situações onde as imagens são de baixa qualidade ou danificadas, como fotografias antigas.

Fig 3. O processamento de imagens pode ser usado para restaurar imagens antigas e danificadas.

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Ao contrário do processamento de imagens, que se concentra em alterar e melhorar imagens, a visão computacional dá 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 reproduzir como damos sentido ao que vemos ao nosso redor.

A visão computacional pode ser usada para automatizar tarefas como vigilância. Ela 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 aprendizado profundo (deep learning) para extrair e identificar características e padrões complexos de grandes conjuntos de dados de imagens. Vários setores usam esses modelos treinados, como o Ultralytics YOLOv8, para diferentes tarefas, como detecção de objetos e rastreamento de objetos.

Fig 4. Um exemplo de uso do Ultralytics YOLOv8 para detecção de objetos.

Por exemplo, carros autônomos, como os da Tesla, usam visão computacional para navegar no mundo real. As imagens captadas pelas câmeras integradas do carro são processadas usando visão computacional. Tarefas de visão computacional, como detecção de objetos, rastreamento e segmentação, são vitais para entender o tráfego 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 principais e comparando-as com um banco de dados de informações faciais armazenadas.

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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 etiquetas 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 de forma eficaz 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.

Link to this sectionEntendendo uma aplicação da visão de máquina#

O controle de qualidade em linhas de produção de manufatura garante que apenas produtos de alta qualidade cheguem aos clientes, levando a uma maior satisfação do cliente e aumento de lucros. Os métodos tradicionais geralmente dependem de inspeção manual, o que pode consumir muito tempo e ser suscetível a erro humano. O controle de qualidade precário também pode levar a atrasos na produção e perdas financeiras, afetando a reputação da empresa. Uma ótima solução é automatizar tarefas como inspeção de superfície, verificação de etiquetas e posicionamento de objetos com a ajuda da visão de máquina.

Por exemplo, na indústria farmacêutica, a qualidade do produto é crucial e regulamentações rígidas são aplicadas para manter altos padrões. A visão de máquina pode ser usada para garantir que cartelas de comprimidos contenham o número correto de pílulas, verificando se cada embalagem tem exatamente a quantidade certa, como dez comprimidos em uma cartela de 10 unidades. Um modelo de visão computacional como o YOLOv8 pode ser usado para identificar e contar os comprimidos usando detecção de objetos.

Fig 5. A visão de máquina pode ser usada para controle de qualidade na indústria farmacêutica.

No entanto, é importante estar ciente de que existem algumas limitações a considerar ao trabalhar com visão de máquina. Os sistemas de visão de máquina geralmente precisam de excelentes condições de iluminação para iluminar produtos em configurações 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 serem projetados especificamente para tarefas práticas dentro de ambientes industriais é que eles podem ser caros de configurar.

Link to this sectionPrincipais diferenças entre processamento de imagens, visão computacional e visão de máquina#

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.

Fig 6. Uma comparação lado a lado do processamento de imagens, visão computacional e visão de máquina.

O processamento de imagens é melhor para tarefas como ajustar o brilho ou filtrar ruído, que exigem menos poder computacional e não requerem a capacidade de entender informações visuais complexas. Por outro lado, a visão computacional se destaca na extração de percepções significativas 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 apoiada por sistemas especializados e dispendiosos.

Link to this sectionVendo o quadro geral#

Embora o processamento de imagens, a visão computacional e a visão de máquina estejam estreitamente relacionados, cada um serve a propósitos distintos. O processamento de imagens melhora e manipula imagens no nível do pixel, tornando-o muito útil para tarefas como reconstrução de imagem.

A visão computacional, por outro lado, vai um pouco mais longe ao dar aos computadores a capacidade de entender e dar sentido a dados visuais. É fundamental para casos de uso como reconhecimento facial e carros autônomos. Além disso, a visão de máquina é usada especificamente para aplicações industriais. Ela automatiza processos industriais, como inspeções e controle de qualidade.

Ao entender essas tecnologias e suas diferenças, você pode escolher a mais adequada para suas aplicações, levando a uma eficiência melhorada e melhores resultados.

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