Explora o processamento de imagens, a visão computacional e a visão por máquina

A IA pode ser usada para analisar todo o tipo de dados e, quando se trata de dados visuais, como imagens e vídeos, isso enquadra-se no domínio da análise de imagens, que envolve diferentes tecnologias. O processamento de imagens, a visão computacional e a visão industrial permitem que os computadores vejam e compreendam o mundo ao analisar imagens e fotogramas de vídeo. Embora estas três tecnologias pareçam semelhantes, existem diferenças importantes que as tornam úteis para várias aplicações. O processamento de imagens centra-se na manipulação e melhoria de imagens e fotogramas de vídeo, enquanto a visão computacional vai mais longe, utilizando estas imagens processadas para ajudar os computadores a interpretar e compreender o seu conteúdo. A visão industrial, por outro lado, aplica técnicas de visão computacional especificamente em ambientes industriais, por exemplo, em tarefas de inspeção e controlo de qualidade.

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

Estes três campos permitem várias aplicações em muitos setores, como os cuidados de saúde, a indústria e a agricultura. Neste artigo, vamos explorar o processamento de imagens, a visão computacional e a visão industrial, além de analisar as suas diferenças. Também vamos explicar como funcionam e como são utilizadas em vários setores. Vamos começar.

O que é o processamento de imagens?#

Vamos começar pela técnica fundamental por detrás da visão computacional e da visão industrial: o processamento de imagens. Este consiste na utilização de algoritmos para manipular e melhorar imagens digitais, ajustando parâmetros como o brilho, o contraste e o equilíbrio de cores, ou filtrando o ruído, para as preparar para análises e interpretações mais avançadas.

Vejamos como funciona. O processamento de imagens é realizado decompondo as imagens em píxeis individuais e manipulando-os para obter os efeitos pretendidos. Por exemplo, para tornar uma imagem mais clara, o algoritmo pode aumentar a intensidade de cada píxel. De forma semelhante, para detetar contornos, pode procurar alterações súbitas nos valores dos píxeis. Ao aplicar operações matemáticas e algoritmos a estes píxeis, o processamento de imagens pode ser utilizado 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 nítidas e de alta qualidade, ajudando os sistemas de visão computacional e de visão industrial a analisá-las com precisão. Bibliotecas como OpenCV e MATLAB fornecem estruturas robustas que tornam estas técnicas de processamento de imagens acessíveis a programadores e investigadores de várias áreas.

Eis algumas técnicas populares de processamento de imagens:

• Filtragem: A filtragem é aplicada para reduzir os níveis de ruído numa imagem, suavizando as variações e distorções. Alguns filtros comuns incluem filtros gaussianos para desfocagem e filtros de mediana para remover o ruído sal e pimenta, que surge sob a forma de píxeis brancos e pretos aleatórios.
• Deteção de contornos: É utilizada para identificar os limites dos objetos numa imagem, detetando alterações acentuadas na intensidade dos píxeis. Aplicações como a imagiologia médica utilizam a deteção de contornos para delinear a estrutura de órgãos e tumores.
• Limiarização: A limiarização no processamento de imagens consiste em converter uma imagem em escala de cinzentos numa imagem binária, definindo um valor de limiar. Os píxeis acima do limiar tornam-se brancos (1) e os que estão abaixo tornam-se pretos (0).

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

Explorar uma aplicação do processamento de imagens#

A restauração de imagens é um excelente exemplo de uma aplicação do processamento de imagens. Consiste em recuperar uma imagem que se degradou ao longo do tempo. Técnicas como a filtragem e a redução de ruído são utilizadas para remover marcas, riscos, manchas, sinais de desgaste e deterioração, restaurando a imagem degradada à sua qualidade original. A restauração de imagens é particularmente útil quando as imagens têm baixa qualidade ou estão danificadas, como acontece com fotografias antigas.

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

O que é a visão computacional?#

Ao contrário do processamento de imagens, que se centra na alteração e melhoria de imagens, a visão computacional dá aos computadores a capacidade de ver e compreender o mundo real. Muitas aplicações utilizam a visão computacional para identificar e compreender objetos e pessoas em imagens ou fotogramas de vídeo. Esta tecnologia reproduz a visão humana e tenta reproduzir a forma como compreendemos o que vemos à nossa volta.

A visão computacional pode ser utilizada para automatizar tarefas como a vigilância. Também tem uma vasta gama de aplicações práticas, como o reconhecimento facial, a imagiologia médica e os veículos autónomos. Os modelos de visão computacional são treinados com técnicas de aprendizagem profunda para extrair e identificar características e padrões complexos a partir de conjuntos de dados de imagens de grande escala. Vários setores utilizam depois estes modelos treinados, como o Ultralytics YOLOv8, para diferentes tarefas, como a deteção de objetos e o rastreamento de objetos.

Fig. 4. Um exemplo da utilização do Ultralytics YOLOv8 para deteção de objetos.

Por exemplo, os carros autónomos, como os da Tesla, utilizam a visão computacional para se orientarem no mundo real. As imagens captadas pelas câmaras integradas no veículo são processadas através de visão computacional. Tarefas de visão computacional, como a deteção e o rastreamento de objetos e a segmentação, são essenciais para compreender as situações de trânsito e o ambiente circundante. Outra aplicação interessante é o reconhecimento facial. A visão computacional pode ser utilizada para analisar e reconhecer características faciais em imagens, captando o rosto de uma pessoa a partir de uma imagem ou vídeo, identificando características importantes e comparando-as com uma base de dados de informações faciais armazenadas.

O que é a visão industrial?#

A visão industrial é utilizada em ambientes industriais, como grandes fábricas ou instalações de produção, para aplicações como garantir a qualidade dos produtos e verificar a correção das etiquetas e dos códigos de barras dos produtos acabados. A visão industrial é um ramo especializado da visão computacional que depende de hardware robusto para funcionar eficazmente em condições exigentes. Como estes sistemas estão integrados em aplicações industriais, a alta velocidade e a precisão em tempo real são essenciais.

Vejamos como funciona. Primeiro, os dados são recolhidos utilizando uma ou mais câmaras de alta resolução. Estas câmaras também podem incluir funcionalidades especializadas, como infravermelhos ou imagiologia térmica. Em seguida, os dados recolhidos são analisados utilizando técnicas de visão computacional para extrair as informações necessárias. As informações extraídas incluem normalmente detalhes como a identificação, as formas, os tamanhos, os movimentos e os padrões dos objetos, bem como quaisquer anomalias presentes na cena, dependendo da aplicação específica.

Compreender uma aplicação da visão industrial#

O controlo de qualidade nas linhas de produção industrial garante que apenas produtos de alta qualidade chegam aos clientes, conduzindo a uma maior satisfação dos clientes e ao aumento dos lucros. Os métodos tradicionais dependem frequentemente de inspeções manuais, que podem consumir muito tempo e estar sujeitas a erros humanos. Um controlo de qualidade deficiente também pode causar atrasos na produção e perdas financeiras, afetando a reputação de uma empresa. Uma excelente solução consiste em automatizar tarefas como a inspeção de superfícies, a verificação de etiquetas e o posicionamento de objetos com a ajuda da visão industrial.

Por exemplo, na indústria farmacêutica, a qualidade dos produtos é crucial e são aplicados regulamentos rigorosos para manter padrões elevados. A visão industrial pode ser utilizada para garantir que as embalagens blister contêm o número correto de comprimidos, verificando se cada embalagem tem exatamente a quantidade certa, como dez comprimidos numa embalagem de 10. Um modelo de visão computacional como o YOLOv8 pode ser utilizado para identificar e contar os comprimidos através da deteção de objetos.

Fig. 5. A visão industrial pode ser utilizada para o controlo de qualidade na indústria farmacêutica.

No entanto, é importante ter em conta que existem algumas limitações ao trabalhar com visão industrial. Os sistemas de visão industrial necessitam frequentemente de excelentes condições de iluminação para iluminar os produtos em ambientes industriais. Também são necessárias câmaras de alta qualidade, processadores e aceleradores de hardware para captar os dados e acelerar o processo de análise. O facto de estes sistemas serem especificamente concebidos para tarefas práticas em ambientes industriais significa que a sua instalação pode ser dispendiosa.

Principais diferenças entre o processamento de imagens, a visão computacional e a visão industrial#

Agora que abordámos as três tecnologias separadamente e analisámos algumas das suas aplicações, vamos observá-las mais de perto lado a lado.

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

O processamento de imagens é mais indicado para tarefas como ajustar o brilho ou filtrar ruído, que requerem menos poder computacional e não exigem a capacidade de compreender informações visuais complexas. Por outro lado, a visão computacional é excelente a extrair informações relevantes de imagens e a lidar com cenas complexas, mas requer mais recursos computacionais e complexidade. Entretanto, a visão industrial é adaptada a utilizações industriais, como a inspeção automatizada, e é frequentemente apoiada por sistemas especializados e dispendiosos.

Observar o panorama geral#

Embora o processamento de imagens, a visão computacional e a visão industrial estejam estreitamente relacionados, cada um tem objetivos distintos. O processamento de imagens melhora e manipula as imagens ao nível dos píxeis, sendo 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 compreender e interpretar dados visuais. É fundamental para casos de utilização como o reconhecimento facial e os carros autónomos. Além disso, a visão industrial é utilizada especificamente em aplicações industriais. Automatiza processos industriais como inspeções e controlo de qualidade.

Ao compreender estas tecnologias e as suas diferenças, podes escolher a mais adequada para as tuas aplicações, obtendo maior eficiência e melhores resultados.

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