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

AI có thể được sử dụng để phân tích tất cả các loại dữ liệu và khi nói đến dữ liệu trực quan như hình ảnh và video, điều này thuộc về lĩnh vực phân tích hình ảnh, bao gồm các 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 khung hình video. Mặc dù ba công nghệ này có vẻ tương tự nhau, nhưng những khác biệt chính khiến chúng hữu ích cho nhiều ứng dụng khác nhau. Xử lý ảnh tập trung vào việc thao tác và nâng cao hình ảnh và khung hình video, trong khi thị giác máy tính tiến thêm một bước bằng cách sử dụng hình ảnh đã xử lý này để giúp máy tính giải thích và hiểu nội dung của chúng. Mặt khác, Thị giác máy áp dụng các kỹ thuật thị giác máy tính đặc biệt cho các môi trường công nghiệp, chẳng hạn như cho các tác vụ kiểm tra và kiểm soát chất lượng.

‍

Ba lĩnh vực này cho phép ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp, 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 xem xét cách chúng hoạt động và cách chúng được sử dụng trong các ngành công nghiệp khác nhau. Hãy bắt đầu.

Xử lý ảnh là gì?

Hãy bắt đầu với kỹ thuật cơ bản đằng sau cả thị giác máy tính và thị giác máy: xử lý ảnh. Nó bao gồm việc sử dụng các thuật toán để thao tác và nâng cao chất lượng ảnh kỹ thuật số, điều chỉnh các thông số như độ sáng, độ tương phản, cân bằng màu sắc hoặc lọc nhiễu, để chuẩn bị cho các phân tích và diễn giải nâng cao hơn. 

Hãy xem nó hoạt động như thế nào. Xử lý ảnh được thực hiện bằng cách chia nhỏ hình ảnh thành các pixel riêng lẻ, sau đó thao tác các pixel này để đạt được 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 cho các 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 rất cần thiết cho việc xử lý dữ liệu và tạo ra các tập dữ liệu trực quan với hình ảnh rõ ràng, chất lượng cao, đồng thời giúp các hệ thống thị giác máy tính và thị giác máy phân tích chúng một cách chính xác. Các thư viện như OpenCV và MATLAB cung cấp các framework mạnh mẽ giúp các nhà phát triển và nhà nghiên cứu trong nhiều lĩnh vực có thể tiếp cận các kỹ thuật xử lý ảnh này. 

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

• Lọc (Filtering): Lọc được áp dụng để giảm mức độ nhiễu trong 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 dạng muối tiêu, xuất hiện dưới dạng các pixel trắng đen ngẫu nhiên.
  ‍
• Phát hiện cạnh (Edge detection): Được sử dụng để xác định ranh giới của các đối tượng trong ảnh bằng cách phát hiện những thay đổi mạnh 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.
  ‍
• Phân ngưỡng (Thresholding): Phân ngưỡng trong xử lý ảnh bao gồm việc chuyển đổi ảnh thang độ xám thành ảnh nhị phân bằng cách đặt giá trị ngưỡng. Các pixel trên ngưỡng được chuyển thành màu trắng (1) và những pixel dưới ngưỡng được chuyển thành màu đen (0). 

‍

Khám phá một ứng dụng của xử lý ảnh

Phục hồi ảnh (Image restoration) 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, trầy xước, vết ố, hao mòn và phục hồi hình ảnh bị xuống cấp trở lại chất lượng ban đầu. Phục hồi ảnh đặc biệt hữu ích trong các tình huống hình ảnh có chất lượng thấp hoặc bị hỏng, chẳng hạn như ảnh cũ.

‍

Thị giác máy tính là gì?

Không giống như xử lý ảnh, tập trung vào việc thay đổi và nâng cao chất lượng hình ảnh, thị giác máy tính cung cấp 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 hình ảnh hoặc khung hình video. Nó tái tạo thị giác của con người và cố gắng mô phỏng cách chúng ta hiểu những gì chúng ta nhìn thấy xung quanh. 

Thị giác máy tính có thể được sử dụng để tự động hóa các tác vụ như giám sát. Nó cũng có một loạt các ứng dụng thực tế như nhận dạng khuôn mặt, chẩn đoán hình ảnh y tế và xe tự hành. Các mô hình thị giác máy tính được đào tạo bằng các kỹ thuật học sâu để trích xuất và xác định các đặc điểm và mẫu phức tạp từ tập dữ liệu hình ảnh quy mô lớn. Sau đó, các ngành công nghiệp khác nhau sử dụng các mô hình đã được đào tạo này, như Ultralytics YOLOv8, cho các tác vụ khác nhau như phát hiện đối tượng và theo dõi đối tượng.

‍

Ví dụ: xe tự lái như Tesla sử dụng thị giác máy tính để điều hướng thế giới thực. Các cảnh quay được thu 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 (segmentation) rất quan trọng để hiểu các tình huống giao thông và môi trường xung quanh chúng. Một ứng dụng thú vị khác là nhận dạng khuôn mặt. Thị giác máy tính có thể được sử dụng để phân tích và nhận dạng các đặc điểm trên khuôn mặt trong hình ảnh bằng cách chụp khuôn mặt của một người từ ảnh hoặc video, xác định các đặc điểm chính và so sánh chúng với cơ sở dữ liệu dữ liệu khuôn mặt đã được lưu trữ.

Thị giác máy là gì?

Thị giác máy 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 các sản phẩm đã hoàn thành. Thị giác máy là một nhánh chuyên biệt của thị giác máy tính, dựa vào phần cứng bền bỉ để hoạt động hiệu quả trong điều kiện khắc nghiệt. Vì các hệ thống này được tích hợp với các ứng dụng công nghiệp, tốc độ cao và độ chính xác theo thời gian thực là rất cần thiết. 

Hãy xem nó hoạt động như thế nào. Đầu tiên, dữ liệu được thu thập bằng một hoặc nhiều camera độ phân giải cao. Các camera này cũng có thể bao gồm các tính năng chuyên biệt như hồng ngoại hoặc chụp 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 dạng đối tượng, hình dạng, kích thước, chuyển động, mẫu và bất kỳ điểm bất thường nào có trong cảnh, tùy thuộc vào ứng dụng cụ thể.

Tìm hiểu một ứng dụng của thị giác máy

Kiểm soát chất lượng trong dây chuyền sản xuất đảm bảo rằng chỉ những sản phẩm chất lượng cao mới đến tay khách hàng, dẫn đến sự hài lòng của khách hàng lớn hơn và tăng lợi nhuận. Các phương pháp truyền thống thường dựa vào kiểm tra thủ công, có thể tốn 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, 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.

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 các tiêu chuẩn cao. Thị giác máy có thể được sử dụng để đảm bảo rằng vỉ thuốc chứa đúng số lượng viên thuốc, xác minh rằng mỗi vỉ có chính xác số lượng viên thuốc phù hợp, chẳng hạn như mười viên 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 lượng viên thuốc bằng cách sử dụng phát hiện đối tượng. 

‍

Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là có một vài hạn chế cần xem xét khi làm việc với thị giác máy. Hệ thống thị giác máy thường cần điều kiện ánh sáng tuyệt vời 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. Một hệ 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 chi phí thiết lập có thể tốn kém.

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

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 xem xét kỹ hơn chúng cạnh nhau. 

‍

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

Nhìn vào bức tranh lớn hơn

Mặc dù xử lý ảnh, thị giác máy tính và thị giác máy có liên quan chặt chẽ với nhau, nhưng mỗi loại phục vụ một mục đích riêng biệt. Xử lý ảnh tăng cường và thao tác hình ảnh ở cấp độ pixel, làm cho 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 cung cấp cho máy tính khả năng hiểu và nắm bắt dữ liệu trực quan. Nó rất quan trọng đối với các trường hợp sử dụng như nhận dạng khuôn mặt và xe tự lái. Hơn nữa, thị giác máy được sử dụng đặc biệt 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 công nghệ phù hợp nhất cho các ứng dụng của mình, dẫn đến hiệu quả được cải thiện và kết quả tốt hơn.

Hãy cùng nhau học hỏi và khám phá! Hãy xem 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 chăm sóc sức khỏe bằng công nghệ AI tiên tiến.