Camera thị giác máy tính và các ứng dụng của chúng

Nhiều yếu tố kỹ thuật, chẳng hạn như dữ liệu, thuật toán và sức mạnh tính toán, đóng góp vào sự thành công của một ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI). Đặc biệt trong thị giác máy tính, một lĩnh vực con của AI tập trung vào việc cho phép máy móc phân tích và hiểu hình ảnh và video, một trong những yếu tố quan trọng nhất là đầu vào hoặc nguồn dữ liệu: camera. Chất lượng và loại camera được sử dụng cho một ứng dụng thị giác máy tính ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất của các mô hình AI.

Việc chọn đúng camera là rất quan trọng vì các tác vụ thị giác máy tính khác nhau yêu cầu các loại dữ liệu trực quan khác nhau. Ví dụ: camera độ phân giải cao được sử dụng cho các ứng dụng như nhận dạng khuôn mặt, nơi các chi tiết nhỏ trên khuôn mặt phải được ghi lại với độ chính xác. Ngược lại, camera độ phân giải thấp hơn có thể được sử dụng cho các tác vụ như giám sát hàng đợi, vốn phụ thuộc vào các mẫu rộng hơn là các chi tiết phức tạp.

Ngày nay, có rất nhiều loại camera có sẵn, mỗi loại được thiết kế để đáp ứng các nhu cầu cụ thể. Hiểu được sự khác biệt của chúng có thể giúp bạn tối ưu hóa các cải tiến thị giác máy tính của mình. Hãy cùng khám phá các loại camera thị giác máy tính khác nhau và ứng dụng của chúng trong các ngành công nghiệp khác nhau.

Khám phá camera RGB cho thị giác máy tính

Camera RGB (đỏ, lục, lam) thường được sử dụng trong các ứng dụng thị giác máy tính. Chúng thu thập hình ảnh trong phổ ánh sáng nhìn thấy được với bước sóng từ 400 đến 700 nanomet (nm). Vì những hình ảnh này tương tự như cách con người nhìn, camera RGB được sử dụng cho nhiều tác vụ như nhận diện đối tượng, phân vùng thực thể và ước tính tư thế trong các tình huống mà thị giác tương tự con người là đủ. 

‍

Các tác vụ này thường liên quan đến việc xác định và phát hiện các đối tượng từ góc nhìn hai chiều (2D), trong đó việc thu thập độ sâu không cần thiết để có kết quả chính xác. Tuy nhiên, khi một ứng dụng yêu cầu thông tin về độ sâu, chẳng hạn như trong nhận diện đối tượng 3D hoặc robotics, camera RGB-D (Đỏ, Lục, Lam và Độ sâu) sẽ được sử dụng. Các camera này kết hợp dữ liệu RGB với cảm biến độ sâu để thu thập các chi tiết 3D và cung cấp các phép đo độ sâu theo thời gian thực.

Sử dụng camera RGB-D trong các cửa hàng bán lẻ

Một ứng dụng thú vị mà camera RGB-D có thể hữu ích là thử đồ ảo, một khái niệm đang trở nên phổ biến hơn trong các cửa hàng bán lẻ. Nói một cách đơn giản, các màn hình thông minh tích hợp với camera và cảm biến RGB-D có thể thu thập các chi tiết như chiều cao, hình dáng cơ thể và chiều rộng vai của người mua sắm. Sử dụng thông tin này, hệ thống có thể phủ kỹ thuật số quần áo lên hình ảnh trực tiếp của khách hàng. Các tác vụ thị giác máy tính, chẳng hạn như phân vùng thực thể và ước tính tư thế, có thể xử lý dữ liệu hình ảnh để phát hiện chính xác cơ thể của khách hàng và căn chỉnh quần áo sao cho phù hợp với tỷ lệ của họ trong thời gian thực.

‍

Thử đồ ảo cung cấp cho khách hàng chế độ xem 3D về cách một bộ trang phục sẽ vừa vặn, và một số hệ thống thậm chí có thể mô phỏng cách vải sẽ di chuyển để có trải nghiệm chân thực hơn. Thị giác máy tính và camera RGB-D giúp khách hàng có thể bỏ qua phòng thử đồ và thử quần áo ngay lập tức. Nó giúp tiết kiệm thời gian, giúp so sánh kiểu dáng và kích cỡ dễ dàng hơn, đồng thời cải thiện trải nghiệm mua sắm nói chung. 

Tìm hiểu về chụp ảnh lập thể và camera thời gian bay (ToF)

Camera lập thể là một loại camera sử dụng nhiều cảm biến hình ảnh để thu thập độ sâu bằng cách so sánh hình ảnh từ các góc khác nhau. Chúng chính xác hơn các hệ thống cảm biến đơn. Trong khi đó, camera hoặc cảm biến Time-of-Flight (ToF) đo khoảng cách bằng cách phát ra ánh sáng hồng ngoại dội vào vật thể và quay trở lại cảm biến. Thời gian ánh sáng quay trở lại được bộ xử lý của camera tính toán để xác định khoảng cách. 

‍

Trong một số trường hợp, camera lập thể được tích hợp với cảm biến ToF, kết hợp các ưu điểm của cả hai thiết bị để thu thập thông tin độ sâu một cách nhanh chóng và có độ chính xác cao. Sự kết hợp giữa các phép đo khoảng cách theo thời gian thực của cảm biến ToF với khả năng nhận biết độ sâu chi tiết của camera lập thể khiến nó trở nên lý tưởng cho các ứng dụng như xe tự hành và điện tử tiêu dùng, nơi cả tốc độ và độ chính xác đều rất quan trọng.

Một ví dụ hàng ngày về cảm biến độ sâu bằng camera thời gian bay (ToF)

Có thể bạn đã sử dụng máy ảnh Time-of-Flight (ToF) mà không hề nhận ra. Trên thực tế, điện thoại thông minh phổ biến từ các thương hiệu như Samsung, Huawei và Realme thường bao gồm các cảm biến ToF để tăng cường khả năng cảm biến độ sâu. Thông tin độ sâu chính xác mà các máy ảnh này cung cấp được sử dụng để tạo hiệu ứng bokeh phổ biến, trong đó nền bị làm mờ trong khi chủ thể vẫn sắc nét.

Cảm biến ToF cũng đang trở nên cần thiết cho các ứng dụng khác ngoài nhiếp ảnh, chẳng hạn như nhận dạng cử chỉ và thực tế tăng cường (AR). Ví dụ: điện thoại như Samsung Galaxy S20 Ultra và Huawei P30 Pro sử dụng các cảm biến này để lập bản đồ độ sâu 3D trong thời gian thực, cải thiện cả nhiếp ảnh và trải nghiệm tương tác.

Camera hồng ngoại hoặc nhiệt để phát hiện nhiệt

Camera nhiệt, như tên gọi của nó, được sử dụng rộng rãi để phát hiện nhiệt trong nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm các ngành công nghiệp sản xuất và các nhà máy ô tô. Các camera này đo nhiệt độ và có thể được sử dụng để cảnh báo người dùng khi chúng phát hiện mức nhiệt quan trọng quá cao hoặc quá thấp. Bằng cách phát hiện bức xạ hồng ngoại, vô hình đối với mắt người, chúng cung cấp các chỉ số nhiệt độ chính xác. Thường được gọi là camera hồng ngoại, việc sử dụng chúng cũng mở rộng ra ngoài môi trường công nghiệp. Ví dụ: camera nhiệt cũng được sử dụng trong nông nghiệp để theo dõi sức khỏe vật nuôi, trong kiểm tra tòa nhà để xác định rò rỉ nhiệt và trong chữa cháy để xác định các điểm nóng.

‍

Chụp ảnh nhiệt cho các ứng dụng công nghiệp

Máy móc và hệ thống điện tại các nhà máy sản xuất hoặc giàn khoan dầu khí thường hoạt động liên tục và tạo ra nhiệt như một sản phẩm phụ. Theo thời gian, sự tích tụ nhiệt quá mức có thể xảy ra trong các thành phần như động cơ, vòng bi hoặc mạch điện, có khả năng dẫn đến hỏng hóc thiết bị hoặc các mối nguy hiểm về an toàn. 

Camera nhiệt có thể giúp người vận hành theo dõi các hệ thống này bằng cách phát hiện sớm các đột biến nhiệt độ bất thường. Một động cơ quá nóng có thể được lên lịch bảo trì để ngăn ngừa sự cố tốn kém. Bằng cách tích hợp chụp ảnh nhiệt vào các cuộc kiểm tra thường xuyên, các ngành công nghiệp có thể thực hiện bảo trì dự đoán, giảm thời gian ngừng hoạt động, kéo dài tuổi thọ thiết bị và đảm bảo môi trường làm việc an toàn hơn. Nhìn chung, hiệu suất của nhà máy có thể được cải thiện và nguy cơ hỏng hóc bất ngờ có thể được giảm thiểu.

Camera tốc độ chậm và tốc độ cao để ghi lại chuyển động

Camera tốc độ cao được thiết kế để chụp hơn 10.000 khung hình mỗi giây (FPS) để chúng có thể xử lý các chuyển động nhanh với độ chính xác vượt trội. Ví dụ: khi sản phẩm di chuyển nhanh trên dây chuyền sản xuất, camera tốc độ cao có thể được sử dụng để theo dõi chúng và phát hiện bất kỳ sự bất thường nào.

Mặt khác, camera quay chậm có thể được sử dụng để quay phim ở tốc độ khung hình cao và sau đó giảm tốc độ phát lại. Điều này cho phép người xem quan sát các chi tiết thường bị bỏ lỡ trong thời gian thực. Các camera này được sử dụng để đánh giá hiệu suất của súng và vật liệu nổ. Khả năng làm chậm và phân tích các chuyển động phức tạp là lý tưởng cho loại ứng dụng này.

Trong một số tình huống nhất định, việc kết hợp camera tốc độ cao và quay chậm có thể giúp phân tích chi tiết các vật thể chuyển động nhanh và chậm trong cùng một sự kiện. Giả sử, chúng ta đang phân tích một trận golf. Camera tốc độ cao có thể đo tốc độ của một quả bóng golf, trong khi camera quay chậm có thể phân tích các chuyển động vung vợt và kiểm soát cơ thể của người chơi golf.

‍

Ứng dụng ảnh đa phổ trong thị giác máy tính

Camera đa phổ là các thiết bị chuyên dụng có thể ghi lại nhiều bước sóng của quang phổ, bao gồm cả tia cực tím và tia hồng ngoại, trong một lần chụp. Ảnh đa phổ cung cấp dữ liệu chi tiết có giá trị mà các camera truyền thống không thể thu được. Tương tự như camera siêu phổ, thu được các dải ánh sáng hẹp và liên tục hơn, camera đa phổ được sử dụng trong các lĩnh vực như nông nghiệp, địa chất, giám sát môi trường và chẩn đoán hình ảnh y tế. Ví dụ, trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, camera đa phổ có thể giúp hiển thị các mô khác nhau bằng cách chụp ảnh trên nhiều bước sóng.

‍

Tương tự, máy bay không người lái (drone) được trang bị hệ thống chụp ảnh đa phổ đang đạt được những tiến bộ đáng kể trong nông nghiệp. Chúng có thể xác định các cây bị bệnh hoặc bị ảnh hưởng bởi côn trùng và sâu bệnh ở giai đoạn sớm. Các camera này có thể phân tích quang phổ cận hồng ngoại, và cây khỏe mạnh thường phản xạ ánh sáng cận hồng ngoại nhiều hơn so với cây không khỏe mạnh. Bằng cách áp dụng các kỹ thuật AI như vậy trong nông nghiệp, nông dân có thể triển khai các biện pháp đối phó sớm để tăng năng suất và giảm thất thoát mùa màng.

Camera LiDAR cho xe tự hành

Camera LiDAR (Light Detection and Ranging) sử dụng xung laser để tạo bản đồ 3D và phát hiện các vật thể từ xa. Chúng hoạt động hiệu quả trong nhiều điều kiện như sương mù, mưa, bóng tối và nhiệt độ cao, mặc dù thời tiết khắc nghiệt như mưa lớn hoặc sương mù có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của chúng. LiDAR thường được sử dụng trong các ứng dụng như xe tự lái để điều hướng và phát hiện chướng ngại vật. 

LiDAR hoạt động như đôi mắt của xe, phát ra các xung laser và đo thời gian chúng dội lại. Những thông tin này giúp xe tính toán khoảng cách và xác định các vật thể như xe hơi, người đi bộ và tín hiệu giao thông, cung cấp tầm nhìn 360 độ để lái xe an toàn hơn.

Tập trung tất cả vào

Trong lĩnh vực thị giác máy tính, camera đóng vai trò là đôi mắt cho phép máy móc nhìn và diễn giải thế giới tương tự như cách con người làm. Việc chọn đúng loại camera là chìa khóa thành công của các ứng dụng thị giác máy tính khác nhau. Từ camera RGB tiêu chuẩn đến hệ thống LiDAR tiên tiến, mỗi loại cung cấp các tính năng độc đáo phù hợp với các tác vụ cụ thể. Bằng cách hiểu sự đa dạng của các công nghệ camera và cách sử dụng chúng, các nhà phát triển và nhà nghiên cứu có thể tối ưu hóa tốt hơn các mô hình thị giác máy tính để giải quyết các thách thức phức tạp trong thế giới thực.

Tìm hiểu thêm về AI bằng cách xem kho lưu trữ GitHub của chúng tôi. Tham gia cộng đồng của chúng tôi để kết nối với những người đam mê Vision AI có cùng chí hướng. Tìm hiểu thêm về các ứng dụng thị giác máy tính trong chăm sóc sức khỏe và sản xuất trên các trang giải pháp của chúng tôi.