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 trực quan như hình ảnh và video, lĩnh vực này thuộc phạm vi phân tích hình ảnh, bao gồm nhiều công nghệ khác nhau. Xử lý ảnh, thị giác máy tính và thị giác máy giúp máy tính có thể nhìn và hiểu thế giới bằng cách phân tích hình ảnh và các khung hình video. Mặc dù ba công nghệ này có vẻ tương tự nhau, những điểm khác biệt quan trọng khiến chúng hữu ích cho nhiều ứng dụng khác nhau. Xử lý ảnh tập trung vào việc thao tác và nâng cao hình ảnh cũng như khung hình video, trong khi thị giác máy tính tiến thêm một bước bằng cách sử dụng hình ảnh đã xử lý để giúp máy tính diễn giải và hiểu nội dung của chúng. Mặt khác, thị giác máy áp dụng cụ thể các kỹ thuật thị giác máy tính trong môi trường công nghiệp, chẳng hạn như cho các nhiệm vụ kiểm tra và kiểm soát chất lượng.

Hình 1. Các công nghệ chính được sử dụng để phân tích dữ liệu trực quan.

Ba lĩnh vực này hỗ trợ nhiều ứng dụng trong nhiều ngành, chẳng hạn như chăm sóc sức khỏe, 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, đồng thời thảo luận về sự khác biệt giữa chúng. Chúng ta cũng sẽ tìm hiểu cách chúng hoạt động và được sử dụng trong nhiều ngành khác nhau. Hãy bắt đầu.

Xử lý ảnh là gì?#

Hãy bắt đầu với kỹ thuật nền tảng đằng sau cả thị giác máy tính và thị giác máy: xử lý ảnh. Kỹ thuật này bao gồm 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 hoặc lọc nhiễu, nhằm chuẩn bị hình ảnh cho việc phân tích và diễn giải nâng cao hơn.

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

Các kỹ thuật xử lý ảnh cũng đóng vai trò thiết yếu trong xử lý dữ liệu và tạo các dataset trực quan với hình ảnh rõ nét, chất lượng cao, đồng thời giúp các hệ thống thị giác máy tính và thị giác máy phân tích chúng chính xác. Các thư viện như OpenCV và MATLAB cung cấp những framework mạnh mẽ, giúp các kỹ thuật xử lý ảnh này dễ tiếp cận với developer 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 nhiễu trong hình ảnh bằng cách làm mượt các biến thiên và biến dạng. Một số bộ lọc phổ biến gồm bộ lọc Gaussian để làm mờ và bộ lọc trung vị để loại bỏ nhiễu muối tiêu, xuất hiện dưới dạng các pixel trắng và đen ngẫu nhiên.
• Phát hiện biên: Kỹ thuật này được sử dụng để xác định ranh giới của các vật thể trong hình ảnh bằng cách phát hiện những thay đổi mạnh về cường độ pixel. Các ứng dụng như chẩn đoán hình ảnh y khoa sử dụng phát hiện biên để phác thảo cấu trúc của các cơ quan và khối u.
• Phân ngưỡng: Phân ngưỡng trong xử lý ảnh bao gồm việc chuyển một hình ảnh grayscale thành hình ảnh nhị phân bằng cách đặt một giá trị ngưỡng. Các pixel nằm trên ngưỡng được chuyển thành màu trắng (1), còn các pixel nằm dưới ngưỡng được chuyển thành màu đen (0).

Hình 2. Hình ảnh grayscale trước và sau khi phân ngưỡng.

Khám phá một ứng dụng của xử lý ảnh#

Khôi phục ảnh là một ví dụ điển hình về ứng dụng của xử lý ảnh. Kỹ thuật này bao gồm việc phục hồi một hình ảnh đã xuống cấp theo thời gian. Các kỹ thuật như lọc và giảm nhiễu được sử dụng để loại bỏ vết đánh dấu, vết xước, vết bẩn, hao mòn và hư hỏng, đồng thời khôi phục hình ảnh xuống cấp về chất lượng ban đầu. Khôi phục ảnh đặc biệt hữu ích trong những trường hợp hình ảnh có chất lượng thấp hoặc bị hư hỏng, chẳng hạn như ảnh cũ.

Hình 3. Có thể sử dụng xử lý ảnh để khôi phục các hình ảnh cũ bị hư hỏng.

Thị giác máy tính là gì?#

Khác với 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 nhận diện và hiểu các vật thể cũng như con người trong hình ảnh hoặc khung hình video. Công nghệ này mô phỏng thị giác con người và cố gắng tái hiện cách chúng ta nhận thức những gì nhìn thấy xung quanh mình.

Thị giác máy tính có thể được sử dụng để tự động hóa các nhiệm vụ như giám sát. Công nghệ này cũng có nhiều ứng dụng thực tiễn như nhận diện khuôn mặt, chẩn đoán hình ảnh y khoa và xe tự hành. Các model thị giác máy tính được huấn luyện bằng các kỹ thuật deep learning để trích xuất và nhận diện các đặc trưng, mẫu phức tạp từ những dataset hình ảnh quy mô lớn. Sau đó, nhiều ngành sử dụng các model đã huấn luyện này, chẳng hạn như Ultralytics YOLOv8, cho các nhiệm vụ khác nhau như phát hiện vật thể và theo dõi vật thể.

Hình 4. Ví dụ sử dụng Ultralytics YOLOv8 để phát hiện vật thể.

Ví dụ, xe tự lái như Tesla sử dụng thị giác máy tính để định hướng trong thế giới thực. Hình ảnh do các camera tích hợp trên xe ghi lại được xử lý bằng thị giác máy tính. Các nhiệm vụ thị giác máy tính như phát hiện, theo dõi vật thể và phân đoạn đóng vai trò thiết yếu trong việc hiểu tình hình giao thông và môi trường xung quanh xe. 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 thu thập khuôn mặt của một người từ một hình ảnh hoặc video, xác định các đặc điểm chính và so sánh chúng với cơ sở dữ liệu chứa dữ liệu khuôn mặt đã lưu trữ.

Thị giác máy là gì?#

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

Hãy xem cách kỹ thuật này hoạt động. Trước tiên, dữ liệu được thu thập bằng một hoặc nhiều camera độ phân giải cao. Các camera này cũng có thể bao gồm những tính năng chuyên dụng như hồng ngoại hoặc ảnh nhiệt. Sau đó, dữ liệu đã thu thập 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 nhận diện vật thể, hình dạng, kích thước, chuyển động, mẫu và mọi điểm bất thường xuất hiện trong cảnh, tùy thuộc vào ứng dụng cụ thể.

Tìm hiểu một ứng dụng của thị giác máy#

Kiểm soát chất lượng trên các dây chuyền sản xuất công nghiệp đảm bảo chỉ những sản phẩm chất lượng cao mới đến tay khách hàng, từ đó nâng cao mức độ hài lòng của khách hàng và tăng lợi nhuận. Các phương pháp truyền thống thường dựa vào kiểm tra thủ công, vốn có thể mất rất nhiều 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 uy tín của công ty. Một giải pháp hiệu quả là tự động hóa các nhiệm vụ như kiểm tra bề mặt, xác minh nhãn và định vị vật thể với sự hỗ trợ của thị giác máy.

Ví dụ, trong ngành dược phẩm, chất lượng sản phẩm rất quan trọng và các quy định nghiêm ngặt được áp dụng để duy trì tiêu chuẩn cao. Thị giác máy có thể được sử dụng để đảm bảo các vỉ thuốc chứa đúng số lượng viên, xác minh mỗi vỉ có chính xác số lượng cần thiết, chẳng hạn như mười viên trong một gói 10 viên. Một model thị giác máy tính như YOLOv8 có thể được sử dụng để nhận diện và đếm số viên thuốc bằng phát hiện vật thể.

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

Tuy nhiên, điều quan trọng là cần lưu ý một số hạn chế khi làm việc với thị giác máy. Các hệ thống thị giác máy thường cần điều kiện chiếu sáng lý tưởng để chiếu sáng sản phẩm trong môi trường công nghiệp. Camera 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. Việc các hệ thống này được thiết kế chuyên biệt cho những nhiệm vụ thực tiễn trong môi trường công nghiệp đồng nghĩa với việc chi phí thiết lập chúng có thể cao.

Những khác biệt chính giữa xử lý ảnh, thị giác máy tính và thị giác máy#

Sau khi đã thảo luận riêng về cả ba công nghệ và xem xét một số ứng dụng của chúng, hãy cùng so sánh chúng kỹ hơn.

Hình 6. So sánh song song giữa xử lý ảnh, thị giác máy tính và thị giác máy.

Xử lý ảnh phù hợp nhất với các nhiệm vụ như điều chỉnh độ sáng hoặc lọc nhiễu, vốn cần ít năng lực tính toán hơn và không yêu cầu khả năng hiểu thông tin trực quan phức tạp. Mặt khác, thị giác máy tính rất hiệu quả trong việc trích xuất thông tin có ý nghĩa từ hình ảnh và xử lý các cảnh phức tạp, nhưng đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán hơn và có độ phức tạp cao hơn. Trong khi đó, thị giác máy được thiết kế cho các ứng dụng công nghiệp, chẳng hạn như kiểm tra tự động, và thường được hỗ trợ bởi các hệ thống chuyên dụng, có chi phí cao.

Nhìn vào bức tranh tổng thể#

Mặc dù xử lý ảnh, thị giác máy tính và thị giác máy có mối liên hệ chặt chẽ, mỗi công nghệ lại phục vụ những mục đích riêng. Xử lý ảnh nâng cao và thao tác trên hình ảnh ở cấp độ pixel, rất hữu ích cho các nhiệm vụ như tái tạo hình ảnh.

Mặt khác, thị giác máy tính tiến thêm một bước bằng cách mang lại cho máy tính khả năng hiểu và diễn giải dữ liệu trực quan. Công nghệ này đóng vai trò then chốt trong các trường hợp sử dụng như nhận diện khuôn mặt và xe tự lái. Ngoài ra, thị giác máy được sử dụng riêng cho các ứng dụng công nghiệp. Công nghệ này tự động hóa những quy trình công nghiệp như kiểm tra và kiểm soát chất lượng.

Bằng cách hiểu các công nghệ này và sự khác biệt giữa chúng, bạn có thể lựa chọn công nghệ phù hợp nhất cho ứng dụng của mình, từ đó nâng cao hiệu quả và cải thiện kết quả.

Hãy cùng học hỏi và khám phá! Hãy xem repository GitHub của chúng tôi để tìm hiểu những đóng góp của chúng tôi cho AI, và đừng quên tham gia cùng cộng đồng của chúng tôi. Hãy khám phá cách chúng tôi đang tái định hình các ngành như sản xuất và chăm sóc sức khỏe bằng công nghệ AI tiên tiến.