Khám phá xử lý ảnh, thị giác máy tính và thị giác máy

AI có thể được sử dụng để phân tích mọi loại dữ liệu, và khi nói đến dữ liệu hình ảnh như ảnh và video, điều này thuộc lĩnh vực phân tích hình ảnh, bao gồm nhiều công nghệ khác nhau. Xử lý ảnh, thị giác máy tính và thị giác máy móc giúp máy tính có thể nhìn và hiểu thế giới bằng cách phân tích các khung hình ảnh và video. Mặc dù ba công nghệ này có vẻ tương tự nhau, những khác biệt then chốt khiến chúng trở nên hữu ích cho nhiều ứng dụng đa dạng. Xử lý ảnh tập trung vào việc thao tác và tăng cường chất lượng hình ảnh và khung hình video, trong khi thị giác máy tính tiến xa hơn bằng cách sử dụng các ảnh đã qua xử lý này để giúp máy tính diễn giải và hiểu nội dung của chúng. Ngược lại, thị giác máy móc áp dụng các kỹ thuật thị giác máy tính cụ thể vào các môi trường công nghiệp, chẳng hạn như cho các nhiệm vụ kiểm tra và kiểm soát chất lượng.

Hình 1. Các công nghệ then chốt được sử dụng để phân tích dữ liệu hình ảnh.

Ba lĩnh vực này tạo điều kiện cho nhiều ứng dụng trong nhiều ngành công nghiệp, chẳng hạn như y tế, sản xuất và nông nghiệp. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá xử lý ảnh, thị giác máy tính và thị giác máy móc và thảo luận về sự khác biệt giữa chúng. Chúng ta cũng sẽ tìm hiểu cách chúng hoạt động và cách chúng được sử dụng trong các ngành công nghiệp khác nhau. Hãy bắt đầu thôi.

Link to this sectionXử lý ảnh là gì?#

Hãy bắt đầu với kỹ thuật nền tảng đằng sau cả thị giác máy tính và thị giác máy móc: xử lý ảnh. Nó liên quan đến việc sử dụng các thuật toán để thao tác và nâng cao hình ảnh kỹ thuật số, điều chỉnh các tham số như độ sáng, độ tương phản, cân bằng màu sắc, hoặc lọc nhiễu để chuẩn bị cho việc phân tích và diễn giải nâng cao hơn.

Hãy cùng xem cách nó hoạt động. Xử lý ảnh được thực hiện bằng cách chia nhỏ hình ảnh thành từng pixel riêng lẻ, sau đó thao tác các pixel này để đạt được các hiệu ứng mong muốn. Ví dụ, để làm cho hình ảnh sáng hơn, thuật toán có thể tăng cường độ của mỗi pixel. Tương tự, để phát hiện các cạnh, nó có thể tìm kiếm những thay đổi đột ngột trong giá trị pixel. Bằng cách áp dụng các phép toán và thuật toán vào các pixel này, xử lý ảnh có thể được sử dụng để cải thiện chất lượng hình ảnh, trích xuất thông tin hoặc tạo ra hình ảnh mới.

Các kỹ thuật xử lý ảnh cũng rất cần thiết cho việc xử lý dữ liệu và tạo ra các tập dữ liệu trực quan với hình ảnh rõ nét, chất lượng cao, giúp các hệ thống thị giác máy tính và thị giác máy móc phân tích chúng một cách chính xác. Các thư viện như OpenCV và MATLAB cung cấp các framework mạnh mẽ giúp các kỹ thuật xử lý ảnh này trở nên dễ tiếp cận đối với các nhà phát triển và nhà nghiên cứu trong nhiều lĩnh vực.

Dưới đây là một số kỹ thuật xử lý ảnh phổ biến:

• Lọc: Lọc được áp dụng để giảm mức độ nhiễu trong hình ảnh bằng cách làm mịn các biến thể và biến dạng. Một số bộ lọc phổ biến bao gồm bộ lọc Gaussian để làm mờ và bộ lọc trung vị để loại bỏ nhiễu muối-tiêu, vốn xuất hiện dưới dạng các pixel trắng và đen ngẫu nhiên.
• Phát hiện cạnh: Kỹ thuật này được sử dụng để xác định ranh giới của các đối tượng trong hình ảnh bằng cách phát hiện những thay đổi đột ngột về cường độ pixel. Các ứng dụng như chẩn đoán hình ảnh y tế sử dụng phát hiện cạnh để phác thảo cấu trúc của các cơ quan và khối u.
• Ngưỡng hóa (Thresholding): Ngưỡng hóa trong xử lý ảnh liên quan đến việc chuyển đổi một hình ảnh thang độ xám thành một hình ảnh nhị phân bằng cách thiết lập một giá trị ngưỡng. Các pixel vượt quá ngưỡng sẽ được chuyển thành màu trắng (1), và những pixel thấp hơn sẽ được chuyển thành màu đen (0).

Hình 2. Một hình ảnh thang độ xám trước và sau khi ngưỡng hóa.

Link to this sectionKhám phá một ứng dụng của xử lý ảnh#

Phục hồi hình ảnh là một ví dụ tuyệt vời về ứng dụng của xử lý ảnh. Nó bao gồm việc khôi phục một hình ảnh đã bị xuống cấp theo thời gian. Các kỹ thuật như lọc và giảm nhiễu được sử dụng để loại bỏ các vết bẩn, vết trầy xước, nhòe, hư hại và khôi phục hình ảnh xuống cấp trở lại chất lượng ban đầu. Phục hồi hình ảnh đặc biệt hữu ích trong các tình huống mà hình ảnh có chất lượng thấp hoặc bị hỏng, như các bức ảnh cũ.

Hình 3. Xử lý ảnh có thể được sử dụng để phục hồi các hình ảnh cũ bị hỏng.

Link to this sectionThị giác máy tính là gì?#

Không giống như xử lý ảnh, vốn tập trung vào việc thay đổi và nâng cao hình ảnh, thị giác máy tính mang lại cho máy tính khả năng nhìn và hiểu thế giới thực. Nhiều ứng dụng sử dụng thị giác máy tính để xác định và hiểu các đối tượng và con người trong ảnh hoặc khung hình video. Nó mô phỏng thị giác con người và cố gắng tái tạo cách chúng ta hiểu những gì chúng ta nhìn thấy xung quanh mình.

Thị giác máy tính có thể được sử dụng để tự động hóa các tác vụ như giám sát. Nó cũng có nhiều ứng dụng thực tế rộng rãi như nhận diện khuôn mặt, chẩn đoán hình ảnh y tế và phương tiện tự hành. Các mô hình thị giác máy tính được huấn luyện bằng các kỹ thuật deep learning để trích xuất và xác định các đặc điểm và mẫu phức tạp từ các tập dữ liệu hình ảnh quy mô lớn. Sau đó, nhiều ngành công nghiệp sử dụng các mô hình đã được huấn luyện này, chẳng hạn như Ultralytics YOLOv8, cho các tác vụ khác nhau như phát hiện đối tượng và theo dõi đối tượng.

Hình 4. Một ví dụ về việc sử dụng Ultralytics YOLOv8 cho phát hiện đối tượng.

Ví dụ, xe tự lái như Tesla sử dụng thị giác máy tính để điều hướng trong thế giới thực. Các cảnh quay được thu lại bởi camera trên xe được xử lý bằng thị giác máy tính. Các tác vụ thị giác máy tính như phát hiện, theo dõi đối tượng và phân đoạn là rất quan trọng để hiểu các tình huống giao thông và môi trường xung quanh chúng. Một ứng dụng thú vị khác là nhận diện khuôn mặt. Thị giác máy tính có thể được sử dụng để phân tích và nhận diện các đặc điểm khuôn mặt trong hình ảnh bằng cách ghi lại khuôn mặt của một người từ ảnh hoặc video, xác định các đặc điểm chính và so sánh chúng với cơ sở dữ liệu khuôn mặt đã lưu trữ.

Link to this sectionThị giác máy móc là gì?#

Thị giác máy móc được sử dụng trong các môi trường công nghiệp như các nhà máy sản xuất lớn hoặc các cơ sở sản xuất cho các ứng dụng như đảm bảo chất lượng sản phẩm và kiểm tra tính chính xác của nhãn và mã vạch trên thành phẩm. Thị giác máy móc là một nhánh chuyên biệt của thị giác máy tính dựa vào phần cứng bền bỉ để hoạt động hiệu quả trong các điều kiện khắc nghiệt. Vì các hệ thống này được tích hợp vào các ứng dụng công nghiệp, tốc độ cao và độ chính xác theo thời gian thực là rất cần thiết.

Hãy cùng xem cách nó hoạt động. Đầu tiên, dữ liệu được thu thập bằng cách sử dụng một hoặc nhiều camera độ phân giải cao. Những camera này cũng có thể bao gồm các tính năng chuyên biệt như hồng ngoại hoặc chụp ảnh nhiệt. Sau đó, dữ liệu thu thập được được phân tích bằng các kỹ thuật thị giác máy tính để trích xuất thông tin cần thiết. Thông tin được trích xuất thường bao gồm các chi tiết như xác định đối tượng, hình dạng, kích thước, chuyển động, các mẫu và bất kỳ bất thường nào có mặt trong cảnh, tùy thuộc vào ứng dụng cụ thể.

Link to this sectionHiểu một ứng dụng của thị giác máy móc#

Kiểm soát chất lượng trong các dây chuyền sản xuất đảm bảo rằng chỉ các sản phẩm chất lượng cao mới đến tay khách hàng, dẫn đến sự hài lòng của khách hàng cao hơn và tăng lợi nhuận. Các phương pháp truyền thống thường dựa vào kiểm tra thủ công, điều này có thể rất tốn thời gian và dễ xảy ra lỗi do con người. Kiểm soát chất lượng kém cũng có thể dẫn đến chậm trễ sản xuất và tổn thất tài chính, ảnh hưởng đến danh tiếng của công ty. Một giải pháp tuyệt vời là tự động hóa các tác vụ như kiểm tra bề mặt, xác minh nhãn và định vị đối tượng với sự trợ giúp của thị giác máy móc.

Ví dụ, trong ngành dược phẩm, chất lượng sản phẩm là rất quan trọng và các quy định nghiêm ngặt được thực thi để duy trì tiêu chuẩn cao. Thị giác máy móc có thể được sử dụng để đảm bảo rằng các vỉ thuốc chứa đúng số lượng viên thuốc, xác minh rằng mỗi vỉ có chính xác số lượng phù hợp, chẳng hạn như mười viên thuốc trong một vỉ 10 viên. Một mô hình thị giác máy tính như YOLOv8 có thể được sử dụng để xác định và đếm số viên thuốc bằng cách sử dụng phát hiện đối tượng.

Hình 5. Thị giác máy móc có thể được sử dụng để kiểm soát chất lượng trong ngành dược phẩm.

Tuy nhiên, điều quan trọng là cần lưu ý rằng có một vài hạn chế cần xem xét khi làm việc với thị giác máy móc. Các hệ thống thị giác máy móc thường cần điều kiện ánh sáng tuyệt vời để chiếu sáng các sản phẩm trong môi trường công nghiệp. Các máy ảnh chất lượng cao, bộ xử lý và bộ tăng tốc phần cứng cũng cần thiết để thu thập dữ liệu và tăng tốc quá trình phân tích. Kết quả trực tiếp của việc các hệ thống này được thiết kế đặc biệt cho các tác vụ thực tế trong môi trường công nghiệp là chúng có thể tốn kém khi thiết lập.

Link to this sectionSự khác biệt chính giữa xử lý ảnh, thị giác máy tính và thị giác máy móc#

Bây giờ chúng ta đã thảo luận về cả ba công nghệ một cách riêng biệt và xem xét một số ứng dụng của chúng, hãy cùng xem xét kỹ hơn chúng khi đặt cạnh nhau.

Hình 6. So sánh cạnh nhau giữa xử lý ảnh, thị giác máy tính và thị giác máy móc.

Xử lý ảnh phù hợp nhất cho các tác vụ như điều chỉnh độ sáng hoặc lọc nhiễu, những tác vụ cần ít sức mạnh tính toán hơn và không đòi hỏi khả năng hiểu thông tin hình ảnh phức tạp. Mặt khác, thị giác máy tính vượt trội trong việc trích xuất các thông tin có ý nghĩa từ hình ảnh và xử lý các cảnh phức tạp, nhưng nó đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán và phức tạp hơn. Trong khi đó, thị giác máy móc được thiết kế riêng cho các mục đích sử dụng công nghiệp, chẳng hạn như kiểm tra tự động và thường được hỗ trợ bởi các hệ thống chuyên biệt và tốn kém.

Link to this sectionNhìn vào bức tranh lớn hơn#

Mặc dù xử lý ảnh, thị giác máy tính và thị giác máy móc có liên quan mật thiết với nhau, mỗi loại phục vụ các mục đích riêng biệt. Xử lý ảnh tăng cường và thao tác hình ảnh ở cấp độ pixel, khiến nó rất hữu ích cho các tác vụ như tái tạo hình ảnh.

Mặt khác, thị giác máy tính tiến xa hơn một chút bằng cách mang lại cho máy tính khả năng hiểu và nắm bắt ý nghĩa của dữ liệu hình ảnh. Nó rất quan trọng cho các trường hợp sử dụng như nhận diện khuôn mặt và xe tự lái. Hơn nữa, thị giác máy móc được sử dụng cụ thể cho các ứng dụng công nghiệp. Nó tự động hóa các quy trình công nghiệp như kiểm tra và kiểm soát chất lượng.

Bằng cách hiểu các công nghệ này và sự khác biệt của chúng, bạn có thể chọn loại phù hợp nhất cho các ứng dụng của mình, dẫn đến hiệu quả được cải thiện và kết quả tốt hơn.

Hãy cùng học hỏi và khám phá với nhau! Kiểm tra kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để xem những đóng góp của chúng tôi cho AI, và đừng quên tương tác với cộng đồng của chúng tôi. Hãy xem cách chúng tôi đang định nghĩa lại các ngành công nghiệp như sản xuất và y tế với công nghệ AI tiên tiến.