Camera computer vision và các ứng dụng của chúng

Nhiều yếu tố kỹ thuật, chẳng hạn như dữ liệu, thuật toán và năng lực tính toán, góp phần quyết định sự thành công của một ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI). Cụ thể trong thị giác máy tính, một nhánh của AI tập trung vào việc giúp máy móc phân tích và hiểu hình ảnh, video, một trong những yếu tố quan trọng nhất là đầu vào hay 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 model AI.

Việc chọn đúng camera rất quan trọng vì các tác vụ thị giác máy tính khác nhau yêu cầu các loại dữ liệu hình ảnh khác nhau. Ví dụ, camera độ phân giải cao được sử dụng cho các ứng dụng như nhận diện khuôn mặt, trong đó các chi tiết nhỏ trên khuôn mặt phải được thu nhận với độ chính xác cao. 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 nhiều hơn vào các quy luật tổng thể thay vì các chi tiết phức tạp.

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

Khám phá camera RGB cho thị giác máy tính#

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

Hình 1. Tổng quan về cách camera RGB hoạt động.

Các tác vụ này thường bao gồm việc nhận dạng và phát hiện đối tượng từ góc nhìn hai chiều (2D), trong đó việc thu nhận chiều sâu là không cần thiết để đạt được kết quả chính xác. Tuy nhiên, khi ứng dụng yêu cầu thông tin chiều sâu, chẳng hạn như trong phát hiện đối tượng 3D hoặc robotics, camera RGB-D (Đỏ, Lục, Lam và Chiều sâu) được sử dụng. Các camera này kết hợp dữ liệu RGB với cảm biến chiều sâu để thu nhận chi tiết 3D và cung cấp phép đo chiều 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 phát huy hiệu quả là thử đồ ảo, một khái niệm ngày càng phổ biến trong các cửa hàng bán lẻ. Nói một cách đơn giản, các màn hình thông minh tích hợp camera và cảm biến RGB-D có thể thu thập những thông tin như chiều cao, vóc dáng và độ rộng vai của khách hàng. Dựa trên 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 đoạn instance và ước tính tư thế, có thể xử lý dữ liệu hình ảnh để phát hiện chính xác cơ thể khách hàng và căn chỉnh quần áo phù hợp với tỷ lệ cơ thể của họ theo thời gian thực.

Hình 2. Ví dụ về thử đồ ảo.

Thử đồ ảo cung cấp cho khách hàng góc nhìn 3D về độ vừa vặn của một bộ trang phục, và một số hệ thống thậm chí có thể mô phỏng cách vải chuyển động để mang lại trải nghiệm chân thực hơn. Thị giác máy tính và camera RGB-D giúp khách hàng không cần vào phòng thử đồ mà vẫn có thể thử quần áo ngay lập tức. Điều này tiết kiệm thời gian, giúp việc so sánh kiểu dáng và kích cỡ dễ dàng hơn, đồng thời cải thiện trải nghiệm mua sắm tổng thể.

Tìm hiểu về ảnh lập thể và camera time-of-flight (ToF)#

Camera lập thể là một loại camera sử dụng nhiều cảm biến hình ảnh để thu nhận chiều sâu bằng cách so sánh hình ảnh từ các góc khác nhau. Chúng chính xác hơn các hệ thống chỉ sử dụng một cảm biến. Trong khi đó, camera hoặc cảm biến Time-of-Flight (ToF) đo khoảng cách bằng cách phát ra ánh sáng hồng ngoại, ánh sáng này phản xạ khỏi các vật thể rồi quay trở lại cảm biến. Bộ xử lý của camera tính toán thời gian ánh sáng quay trở lại để xác định khoảng cách.

Hình 3. Tổng quan về cách camera ToF hoạt động.

Trong một số trường hợp, camera lập thể được tích hợp với cảm biến ToF, kết hợp ưu điểm của cả hai thiết bị để thu nhận thông tin chiều sâu nhanh chóng và với độ chính xác cao. Sự kết hợp giữa phép đo khoảng cách theo thời gian thực của cảm biến ToF và khả năng cảm nhận chiều sâu chi tiết của camera lập thể khiến hệ thống này trở nên lý tưởng cho các ứng dụng như phương tiện tự hành và thiết bị điện tử tiêu dùng, nơi cả tốc độ lẫn độ chính xác đều đóng vai trò thiết yếu.

Ví dụ hằng ngày về cảm biến chiều sâu bằng camera time-of-flight (ToF)#

Có thể bạn đã từng sử dụng camera Time-of-Flight (ToF) mà không hề nhận ra. Trên thực tế, các smartphone phổ biến của những thương hiệu như Samsung, Huawei và Realme thường tích hợp cảm biến ToF để nâng cao khả năng cảm nhận chiều sâu. Thông tin chiều sâu chính xác do các camera này cung cấp được dùng để tạo hiệu ứng bokeh phổ biến, trong đó hậu cảnh bị làm mờ còn chủ thể vẫn được lấy nét rõ.

Cảm biến ToF cũng ngày càng trở nên thiết yếu đối với các ứng dụng khác ngoài nhiếp ảnh, chẳng hạn như nhận diện cử chỉ và thực tế tăng cường (AR). Ví dụ, các điện thoại như Samsung Galaxy S20 Ultra và Huawei P30 Pro sử dụng những cảm biến này để lập bản đồ chiều sâu 3D theo thời gian thực, cải thiện cả nhiếp ảnh lẫn trải nghiệm tương tác.

Camera hồng ngoại hoặc camera nhiệt để phát hiện nhiệt#

Camera nhiệt, đúng như tên gọi, được sử dụng rộng rãi để phát hiện nhiệt trong nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm các ngành sản xuất và nhà máy sản xuất ô tô. Những camera này đo nhiệt độ và có thể cảnh báo người dùng khi phát hiện mức nhiệt tới hạn quá cao hoặc quá thấp. Bằng cách phát hiện bức xạ hồng ngoại, vốn không thể nhìn thấy bằng mắt người, chúng cung cấp các chỉ số nhiệt độ chính xác. Thường được gọi là camera hồng ngoại, chúng còn được sử dụng 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 công trình để xác định vị trí rò rỉ nhiệt và trong công tác chữa cháy để tìm các điểm nóng.

Hình 4. Lính cứu hỏa sử dụng camera nhiệt để tìm các điểm nóng.

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, nhiệt tích tụ quá mức có thể xảy ra trong các bộ phận như động cơ, vòng bi hoặc mạch điện, có khả năng dẫn đến hỏng hóc thiết bị hoặc mối nguy an toàn.

Camera nhiệt có thể giúp người vận hành giám sát các hệ thống này bằng cách phát hiện sớm những đợt tăng nhiệt độ bất thường. Động cơ quá nhiệt có thể được lên lịch bảo trì để ngăn ngừa các sự cố hỏng hóc tốn kém. Bằng cách tích hợp ảnh nhiệt vào các đợt kiểm tra thường xuyên, các ngành công nghiệp có thể triển khai bảo trì dự đoán, giảm thời gian ngừng hoạt động, kéo dài tuổi thọ thiết bị và bảo đảm 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 chuyển động chậm và tốc độ cao để ghi lại chuyển động#

Camera tốc độ cao được thiết kế để thu nhận hơn 10.000 khung hình mỗi giây (FPS), nhờ đó 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 giám sát và phát hiện mọi bất thường.

Mặt khác, camera chuyển động chậm có thể thu nhận cảnh quay với tốc độ khung hình cao rồi giảm tốc độ phát lại. Điều này cho phép người xem quan sát những chi tiết thường bị bỏ qua 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 rất phù hợp với loại ứng dụng này.

Trong một số tình huống, việc kết hợp camera tốc độ cao và camera chuyển động chậm có thể hỗ trợ phân tích chi tiết các vật thể chuyển động nhanh và chậm trong cùng một sự kiện. Ví dụ, hãy thử xét một trận golf. Camera tốc độ cao có thể đo tốc độ của quả bóng golf, trong khi camera chuyển động chậm có thể phân tích chuyển động vung gậy và khả năng kiểm soát cơ thể của người chơi golf.

Hình 5. Sử dụng thị giác máy tính và camera tốc độ cao để phân tích cú swing của người chơi golf.

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 ánh sáng, bao gồm 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 nhận. Tương tự camera siêu phổ, vốn thu nhận 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 chụp ảnh y khoa. Ví dụ, trong chăm sóc sức khỏe, camera đa phổ có thể giúp hiển thị các mô khác nhau bằng cách thu nhận hình ảnh ở nhiều bước sóng.

Hình 6. So sánh ảnh RGB, đa phổ và siêu phổ.

Tương tự, drone được trang bị công nghệ ảnh đa phổ đang tạo ra những bước tiến đáng kể trong nông nghiệp. Chúng có thể xác định những cây trồng không khỏe mạnh 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 nhiều ánh sáng cận hồng ngoại hơn so với cây không khỏe mạnh. Bằng cách áp dụng các kỹ thuật AI như vậy trong nông nghiệp, nông dân có thể sớm triển khai các biện pháp đối phó để tăng năng suất và giảm thiệt hại mùa màng.

Camera LiDAR cho phương tiện tự hành#

Camera LiDAR (phát hiện và đo khoảng cách) sử dụng các xung laser để tạo bản đồ 3D và phát hiện vật thể từ xa. Chúng hoạt động hiệu quả trong nhiều điều kiện như sương mù, mưa, bóng tối và nhiệt độ cao, dù thời tiết khắc nghiệt như mưa hoặc sương mù có thể ảnh hưởng đến hiệu suất. LiDAR thường được sử dụng trong các ứng dụng như ô tô tự lái để định vị và phát hiện chướng ngại vật.

LiDAR hoạt động như đôi mắt của ô tô, phát ra các xung laser và đo thời gian chúng phản xạ trở lại. Những thông tin này giúp ô tô tính toán khoảng cách và nhận dạng các vật thể như ô tô, người đi bộ và tín hiệu giao thông, cung cấp góc nhìn 360 độ để lái xe an toàn hơn.

Đưa mọi thứ vào tiêu điểm#

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

Tìm hiểu thêm về AI bằng cách xem repository GitHub của chúng tôi. Tham gia cộng đồng để kết nối với những người đam mê AI thị giác có cùng mối quan tâm. Tìm hiểu thêm về các ứng dụng thị giác máy tính trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và sản xuất trên các trang giải pháp của chúng tôi.