Scopri le differenze tra elaborazione delle immagini, visione computerizzata e visione artificiale e come queste tecnologie vengono utilizzate per attività come l'analisi dei dati visivi.
L'intelligenza artificiale può essere utilizzata per analizzare tutti i tipi di dati e quando si tratta di dati visivi come immagini e video, questo rientra nel dominio dell'analisi delle immagini, che coinvolge diverse tecnologie. L'elaborazione delle immagini, la computer vision e la visione artificiale permettono ai computer di vedere e capire il mondo analizzando immagini e fotogrammi video. Sebbene queste tre tecnologie sembrino simili, le differenze fondamentali le rendono utili per una serie di applicazioni. L'elaborazione delle immagini si concentra sulla manipolazione e sul miglioramento delle immagini e dei fotogrammi video, mentre la visione artificiale fa un ulteriore passo avanti utilizzando queste immagini elaborate per aiutare i computer a interpretarne e comprenderne il contenuto. La visione artificiale, invece, applica le tecniche di computer vision in modo specifico agli ambienti industriali, ad esempio per le ispezioni e i controlli di qualità.
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Questi tre campi consentono diverse applicazioni in molti settori, come quello sanitario, manifatturiero e agricolo. In questo articolo esploreremo l'elaborazione delle immagini, la visione computerizzata e la visione artificiale e discuteremo le loro differenze. Inoltre, ti spiegheremo come funzionano e come vengono utilizzati in vari settori. Iniziamo.
Partiamo dalla tecnica fondamentale che sta alla base della computer vision e della visione artificiale: l'elaborazione delle immagini. Si tratta dell'utilizzo di algoritmi per manipolare e migliorare le immagini digitali, regolando parametri come la luminosità, il contrasto, il bilanciamento dei colori o filtrando il rumore, per prepararle ad analisi e interpretazioni più avanzate.
Diamo un'occhiata a come funziona. L'elaborazione delle immagini avviene scomponendo le immagini in singoli pixel e poi manipolando questi pixel per ottenere gli effetti desiderati. Ad esempio, per rendere un'immagine più luminosa, l'algoritmo potrebbe aumentare l'intensità di ogni pixel. Allo stesso modo, per rilevare i bordi, potrebbe cercare cambiamenti improvvisi nei valori dei pixel. Applicando operazioni matematiche e algoritmi a questi pixel, l'elaborazione delle immagini può essere utilizzata per migliorarne la qualità, estrarre informazioni o creare nuove immagini.
Le tecniche di elaborazione delle immagini sono essenziali anche per l'elaborazione dei dati e la creazione di set di dati visivi con immagini chiare e di alta qualità e aiutano i sistemi di visione artificiale ad analizzarle con precisione. Librerie come OpenCV e MATLAB forniscono solidi framework che rendono queste tecniche di elaborazione delle immagini accessibili a sviluppatori e ricercatori in diversi campi.
Ecco alcune tecniche popolari di elaborazione delle immagini:
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Il restauro delle immagini è un ottimo esempio di applicazione dell'elaborazione delle immagini. Si tratta di recuperare un'immagine che si è degradata nel tempo. Tecniche come il filtraggio e la riduzione del rumore vengono utilizzate per rimuovere segni, graffi, macchie, usura e strappi e riportare l'immagine degradata alla sua qualità originale. Il restauro delle immagini è particolarmente utile in situazioni in cui le immagini sono di bassa qualità o danneggiate, come nel caso di vecchie fotografie.
A differenza dell'elaborazione delle immagini, che si concentra sull'alterazione e il miglioramento delle immagini, la computer vision dà ai computer la capacità di vedere e comprendere il mondo reale. Molte applicazioni utilizzano la computer vision per identificare e comprendere oggetti e persone nelle immagini o nei fotogrammi video. Riproduce la visione umana e cerca di replicare il modo in cui diamo un senso a ciò che vediamo intorno a noi.
La computer vision può essere utilizzata per automatizzare compiti come la sorveglianza. Ha anche una vasta gamma di applicazioni pratiche come il riconoscimento facciale, l'imaging medico e i veicoli autonomi. I modelli di computer vision vengono addestrati con tecniche di deep learning per estrarre e identificare caratteristiche e modelli complessi da set di immagini su larga scala. Diversi settori utilizzano poi questi modelli addestrati, come Ultralytics YOLOv8per compiti diversi come il rilevamento e il tracciamento degli oggetti.
Ad esempio, le auto a guida autonoma come Tesla utilizzano la computer vision per navigare nel mondo reale. I filmati raccolti dalle telecamere di bordo dell'auto vengono elaborati con la computer vision. Le attività di computer vision come il rilevamento, il tracciamento e la segmentazione degli oggetti sono fondamentali per comprendere le situazioni del traffico e l'ambiente circostante. Un'altra applicazione interessante è il riconoscimento facciale. La computer vision può essere utilizzata per analizzare e riconoscere i tratti del viso nelle immagini catturando il volto di una persona da un'immagine o da un video, identificando i tratti chiave e confrontandoli con un database di dati facciali memorizzati.
La visione artificiale viene utilizzata in ambienti industriali come grandi fabbriche o impianti di produzione per applicazioni come la garanzia della qualità dei prodotti e la verifica della correttezza delle etichette e dei codici a barre sui prodotti finiti. La visione artificiale è una branca specializzata della visione computerizzata che si basa su un hardware resistente per funzionare efficacemente in condizioni difficili. Dal momento che questi sistemi sono integrati nelle applicazioni industriali, l'alta velocità e la precisione in tempo reale sono essenziali.
Vediamo come funziona. Innanzitutto, i dati vengono raccolti utilizzando una o più telecamere ad alta risoluzione. Queste telecamere possono anche includere funzioni specializzate come l'imaging a infrarossi o termico. Poi, i dati raccolti vengono analizzati con tecniche di computer vision per estrarre le informazioni necessarie. Le informazioni estratte includono in genere dettagli come l'identificazione degli oggetti, le forme, le dimensioni, i movimenti, i modelli e le anomalie presenti nella scena, a seconda dell'applicazione specifica.
Il controllo della qualità nelle linee di produzione assicura che solo i prodotti di alta qualità arrivino ai clienti, con conseguente maggiore soddisfazione dei clienti e aumento dei profitti. I metodi tradizionali si basano spesso sull'ispezione manuale, che può richiedere molto tempo ed essere soggetta a errori umani. Un controllo di qualità insufficiente può anche causare ritardi nella produzione, perdite finanziarie e compromettere la reputazione di un'azienda. Un'ottima soluzione è l'automazione di attività come l'ispezione delle superfici, la verifica delle etichette e il posizionamento degli oggetti con l'aiuto della visione artificiale.
Ad esempio, nell' industria farmaceutica la qualità dei prodotti è fondamentale e vengono applicate norme severe per mantenere standard elevati. La visione artificiale può essere utilizzata per assicurarsi che i blister contengano il numero corretto di pillole, verificando che ogni confezione contenga esattamente la quantità giusta, come ad esempio dieci pillole in una confezione da dieci. Un modello di computer vision come YOLOv8 può essere utilizzato per identificare e contare le pillole grazie al rilevamento degli oggetti.
Tuttavia, è importante sapere che ci sono alcune limitazioni da considerare quando si lavora con la visione artificiale. I sistemi di visione artificiale spesso necessitano di condizioni di luce eccellenti per illuminare i prodotti in ambienti industriali. Sono inoltre necessari telecamere, processori e acceleratori hardware di alta qualità per acquisire i dati e velocizzare il processo di analisi. Un risultato diretto del fatto che questi sistemi sono stati progettati specificamente per compiti pratici in ambienti industriali è che possono essere costosi da configurare.
Ora che abbiamo parlato di tutte e tre le tecnologie separatamente e abbiamo visto alcune delle loro applicazioni, vediamo di analizzarle più da vicino una accanto all'altra.
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L'elaborazione delle immagini è la migliore per compiti come la regolazione della luminosità o il filtraggio del rumore, che richiedono una minore potenza di calcolo e non richiedono la capacità di comprendere informazioni visive complesse. D'altro canto, la computer vision eccelle nell'estrazione di informazioni significative dalle immagini e nella gestione di scene complesse, ma richiede maggiori risorse computazionali e complessità. Nel frattempo, la visione artificiale è stata concepita per usi industriali, come l'ispezione automatizzata, e spesso è supportata da sistemi specializzati e costosi.
Sebbene l'elaborazione delle immagini, la visione computerizzata e la visione artificiale siano strettamente correlate, ognuna di esse serve a scopi diversi. L'elaborazione delle immagini migliora e manipola le immagini a livello di pixel, rendendole molto utili per compiti come la ricostruzione delle immagini.
La computer vision, invece, si spinge un po' più in là, dando ai computer la capacità di comprendere e dare un senso ai dati visivi. È fondamentale per casi d'uso come il riconoscimento facciale e le auto a guida autonoma. Inoltre, la visione artificiale viene utilizzata in modo specifico per le applicazioni industriali. Automatizza i processi industriali come le ispezioni e il controllo qualità.
Conoscendo queste tecnologie e le loro differenze, potrai scegliere quella più adatta alle tue applicazioni, ottenendo una maggiore efficienza e risultati migliori.
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