Caméras de vision par ordinateur et leurs applications

De nombreux facteurs techniques, tels que les données, les algorithmes et la puissance de calcul, contribuent au succès d'une application d'intelligence artificielle (IA). En ce qui concerne plus particulièrement la vision par ordinateur, un sous-domaine de l'IA qui vise à permettre aux machines d'analyser et de comprendre les images et les vidéos, l'un des facteurs les plus critiques est l'entrée ou la source de données : l'appareil photo. La qualité et le type de caméras utilisées pour une application de vision par ordinateur affectent directement les performances des modèles d'IA.

Le choix de la bonne caméra est crucial car les différentes tâches de vision par ordinateur nécessitent différents types de données visuelles. Par exemple, les caméras à haute résolution sont utilisées pour des applications telles que la reconnaissance faciale, où les détails fins du visage doivent être capturés avec précision. En revanche, les caméras à faible résolution peuvent être utilisées pour des tâches telles que la surveillance des files d'attente, qui dépendent davantage de modèles plus larges que de détails complexes.

De nos jours, il existe de nombreux types de caméras, chacune conçue pour répondre à des besoins spécifiques. Comprendre leurs différences peut t'aider à optimiser tes innovations en matière de vision par ordinateur. Explorons les différents types de caméras de vision par ordinateur et leurs applications dans différents secteurs d'activité.

Explorer les caméras RVB pour la vision par ordinateur

Les caméras RVB (rouge, vert et bleu) sont couramment utilisées dans les applications de vision par ordinateur. Elles capturent des images dans le spectre visible à des longueurs d'onde comprises entre 400 et 700 nanomètres (nm). Comme ces images sont similaires à la façon dont les humains voient, les caméras RVB sont utilisées pour de nombreuses tâches telles que la détection d'objets, la segmentation d'instances et l'estimation de la pose dans des situations où une vision semblable à celle des humains est suffisante. 

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Ces tâches impliquent généralement l'identification et la détection d'objets d'un point de vue bidimensionnel (2D), où la capture de la profondeur n'est pas nécessaire pour obtenir des résultats précis. Cependant, lorsqu'une application nécessite des informations sur la profondeur, comme dans la détection d'objets en 3D ou la robotique, on utilise des caméras RVB-D (rouge, vert, bleu et profondeur). Ces caméras combinent les données RVB avec des capteurs de profondeur pour capturer les détails 3D et fournir des mesures de profondeur en temps réel.

Utilisation de caméras RVB-D dans les magasins de détail

Une application intéressante où les caméras RVB-D peuvent être utiles est l'essayage virtuel, un concept qui devient de plus en plus populaire dans les magasins de détail. Pour faire simple, des écrans intelligents intégrés à des caméras RVB-D et à des capteurs peuvent recueillir des détails tels que la taille, la forme du corps et la largeur des épaules d'un client. À l'aide de ces informations, le système peut superposer numériquement des vêtements sur une image en direct du client. Les tâches de vision par ordinateur, telles que la segmentation des instances et l'estimation de la pose, peuvent traiter les données visuelles pour détecter avec précision le corps du client et aligner les vêtements pour qu'ils s'adaptent à ses proportions en temps réel.

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Les essayages virtuels donnent aux clients une vue en 3D de la façon dont une tenue leur irait, et certains systèmes peuvent même imiter la façon dont le tissu bougerait pour une expérience plus réaliste. La vision par ordinateur et les caméras RVB-D permettent aux clients de ne pas passer par la cabine d'essayage et d'essayer les vêtements instantanément. Cela permet de gagner du temps, de comparer plus facilement les styles et les tailles, et d'améliorer l'expérience globale d'achat. 

Comprendre la stéréo-imagerie et les caméras à temps de vol (ToF)

Les caméras stéréo sont un type de caméra qui utilise plusieurs capteurs d'image pour capturer la profondeur en comparant des images prises sous différents angles. Elles sont plus précises que les systèmes à capteur unique. Les caméras ou capteurs à temps de vol (ToF) mesurent les distances en émettant une lumière infrarouge qui rebondit sur les objets et revient vers le capteur. Le temps que met la lumière à revenir est calculé par le processeur de l'appareil photo pour déterminer la distance. 

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Dans certains cas, les caméras stéréo sont intégrées à des capteurs ToF, combinant les forces des deux dispositifs pour capturer les informations de profondeur rapidement et avec une grande précision. La combinaison des mesures de distance en temps réel d'un capteur ToF et de la perception détaillée de la profondeur d'une caméra stéréo en fait un outil idéal pour des applications telles que les véhicules autonomes et l'électronique grand public, où la vitesse et la précision sont vitales.

Un exemple quotidien de détection de profondeur par caméra à temps de vol (ToF)

Il est possible que tu aies utilisé un appareil photo à temps de vol (ToF) sans même t'en rendre compte. En fait, les smartphones populaires de marques comme Samsung, Huawei et Realme intègrent souvent des capteurs ToF pour améliorer les capacités de détection de la profondeur. Les informations précises sur la profondeur que fournissent ces appareils photo sont utilisées pour créer le populaire effet bokeh, où l'arrière-plan est flou tandis que le sujet reste net.

Les capteurs ToF deviennent également essentiels pour d'autres applications que la photographie, comme la reconnaissance gestuelle et la réalité augmentée (RA). Par exemple, des téléphones comme le Samsung Galaxy S20 Ultra et le Huawei P30 Pro utilisent ces capteurs pour cartographier la profondeur 3D en temps réel, ce qui améliore à la fois la photographie et les expériences interactives.

Caméras infrarouges ou thermiques pour la détection de la chaleur

Les caméras thermiques, comme leur nom l'indique, sont largement utilisées pour la détection de la chaleur dans diverses applications, notamment dans les industries manufacturières et les usines automobiles. Ces caméras mesurent la température et peuvent être utilisées pour alerter les utilisateurs lorsqu'elles détectent des niveaux critiques de chaleur trop élevés ou trop bas. En détectant le rayonnement infrarouge, qui est invisible pour l'œil humain, elles fournissent des relevés de température précis. Souvent appelées caméras infrarouges, leurs utilisations dépassent également le cadre industriel. Par exemple, les caméras thermiques sont également utilisées dans l'agriculture pour surveiller la santé du bétail, dans l'inspection des bâtiments pour identifier les fuites de chaleur et dans la lutte contre les incendies pour localiser les points chauds.

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Imagerie thermique pour les applications industrielles

Les machines et les systèmes électriques des usines de fabrication ou des plates-formes pétrolières et gazières fonctionnent souvent en continu et génèrent de la chaleur comme sous-produit. Au fil du temps, une accumulation excessive de chaleur peut se produire dans des composants tels que les moteurs, les roulements ou les circuits électriques, ce qui peut entraîner une défaillance de l'équipement ou des risques pour la sécurité. 

Les caméras thermiques peuvent aider les opérateurs à surveiller ces systèmes en détectant rapidement les pics de température anormaux. Un moteur en surchauffe peut être programmé pour être entretenu et éviter des pannes coûteuses. En intégrant l'imagerie thermique aux inspections régulières, les industries peuvent mettre en place une maintenance prédictive, réduire les temps d'arrêt, prolonger la durée de vie des équipements et garantir un environnement de travail plus sûr. Dans l'ensemble, les performances de l'usine peuvent être améliorées, et le risque de pannes inattendues peut être minimisé.

Caméras lentes et à haute vitesse pour la capture de mouvements

Les caméras à grande vitesse sont conçues pour capturer plus de 10 000 images par seconde (FPS) afin de pouvoir traiter les mouvements rapides avec une précision exceptionnelle. Par exemple, lorsque les produits se déplacent rapidement sur une chaîne de production, les caméras à grande vitesse peuvent être utilisées pour les surveiller et détecter toute anomalie.

D'autre part, les caméras de ralenti peuvent être utilisées pour capturer des séquences à des fréquences d'images élevées, puis réduire la vitesse de lecture. Cela permet aux spectateurs d'observer des détails souvent manqués en temps réel. Ces caméras sont utilisées pour évaluer les performances des armes à feu et des matériaux explosifs. La possibilité de ralentir et d'analyser des mouvements complexes est idéale pour ce type d'application.

Dans certaines situations, la combinaison de caméras à grande vitesse et de caméras au ralenti peut aider à l'analyse détaillée d'objets se déplaçant rapidement et lentement au sein d'un même événement. Disons que nous analysons une partie de golf. Les caméras à grande vitesse peuvent mesurer la vitesse d'une balle de golf, tandis que les caméras au ralenti peuvent analyser les mouvements d'élan et le contrôle du corps d'un golfeur.

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L'imagerie multispectrale dans la vision par ordinateur

Les caméras multispectrales sont des appareils spécialisés qui peuvent enregistrer plusieurs longueurs d'onde du spectre lumineux, y compris l'ultraviolet et l'infrarouge, en une seule prise de vue. L'imagerie multispectrale fournit des données détaillées précieuses que les caméras traditionnelles ne peuvent pas capturer. À l'instar des caméras hyperspectrales, qui capturent des bandes de lumière encore plus étroites et continues, les caméras multispectrales sont utilisées dans des domaines tels que l'agriculture, la géologie, la surveillance de l'environnement et l'imagerie médicale. Par exemple, dans le domaine de la santé, les caméras multispectrales peuvent aider à visualiser différents tissus en capturant des images sur plusieurs longueurs d'onde.

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De même, les drones équipés d'une imagerie multispectrale font des progrès considérables dans l'agriculture. Ils peuvent identifier très tôt les plantes malsaines ou celles qui sont affectées par les insectes et les ravageurs. Ces caméras peuvent analyser le spectre proche infrarouge, et les plantes saines reflètent généralement plus de lumière proche infrarouge que leurs homologues en mauvaise santé. En adoptant de telles techniques d'IA dans l'agriculture, les agriculteurs peuvent mettre en œuvre des contre-mesures à un stade précoce afin d'augmenter le rendement et de réduire les pertes de récoltes.

Caméras LiDAR pour véhicules autonomes

Les caméras LiDAR (Light Detection and Ranging) utilisent des impulsions laser pour créer des cartes en 3D et détecter des objets à distance. Elles sont efficaces dans de nombreuses conditions comme le brouillard, la pluie, l'obscurité et les températures élevées, bien que les conditions météorologiques difficiles comme la pluie ou le brouillard puissent avoir un impact sur leurs performances. Le LiDAR est couramment utilisé dans des applications telles que les voitures auto-conduites pour la navigation et la détection des obstacles. 

Le LiDAR agit comme les yeux de la voiture, en envoyant des impulsions laser et en mesurant le temps qu'elles mettent à rebondir. Ces informations aident la voiture à calculer les distances et à identifier les objets tels que les voitures, les piétons et les feux de signalisation, offrant ainsi une vue à 360 degrés pour une conduite plus sûre.

Tout mettre au point

Lorsqu'il s'agit de vision par ordinateur, les caméras servent d'yeux qui permettent aux machines de voir et d'interpréter le monde de la même façon que les humains. Le choix du bon type de caméra est la clé du succès des différentes applications de vision par ordinateur. Des caméras RVB standard aux systèmes LiDAR avancés, chaque type offre des caractéristiques uniques adaptées à des tâches spécifiques. En comprenant la variété des technologies de caméra et leurs utilisations, les développeurs et les chercheurs peuvent mieux optimiser les modèles de vision par ordinateur pour relever les défis complexes du monde réel.

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