Descobre as diferenças entre processamento de imagem, visão por computador e visão artificial e como estas tecnologias são utilizadas para tarefas como a análise de dados visuais.
A IA pode ser utilizada para analisar todos os tipos de dados e, no que diz respeito aos dados visuais, como imagens e vídeos, esta é abrangida pelo domínio da análise de imagens, que envolve diferentes tecnologias. O processamento de imagens, a visão por computador e a visão artificial permitem que os computadores vejam e compreendam o mundo através da análise de imagens e fotogramas de vídeo. Embora estas três tecnologias pareçam semelhantes, as diferenças fundamentais tornam-nas úteis para uma variedade de aplicações. O processamento de imagens centra-se na manipulação e melhoria de imagens e fotogramas de vídeo, enquanto a visão por computador vai mais longe, utilizando estas imagens processadas para ajudar os computadores a interpretar e compreender o seu conteúdo. A visão artificial, por outro lado, aplica técnicas de visão por computador especificamente a contextos industriais, tais como inspecções e tarefas de controlo de qualidade.
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Estes três campos permitem várias aplicações em muitas indústrias, tais como cuidados de saúde, fabrico e agricultura. Neste artigo, vamos explorar o processamento de imagem, a visão por computador e a visão artificial e discutir as suas diferenças. Iremos também explicar como funcionam e como são utilizados em várias indústrias. Vamos começar.
Comecemos pela técnica fundamental subjacente à visão por computador e à visão artificial: o processamento de imagens. Envolve a utilização de algoritmos para manipular e melhorar imagens digitais, ajustando parâmetros como o brilho, o contraste, o equilíbrio de cores ou filtrando o ruído, para as preparar para uma análise e interpretação mais avançadas.
Vamos ver como funciona. O processamento de imagens é feito através da decomposição das imagens em pixels individuais e da manipulação desses pixels para obter os efeitos desejados. Por exemplo, para tornar uma imagem mais brilhante, o algoritmo pode aumentar a intensidade de cada pixel. Da mesma forma, para detetar arestas, pode procurar alterações súbitas nos valores dos pixels. Ao aplicar operações matemáticas e algoritmos a estes pixéis, o processamento de imagens pode ser utilizado para melhorar a qualidade da imagem, extrair informações ou criar novas imagens.
As técnicas de processamento de imagem são também essenciais para o processamento de dados e para a criação de conjuntos de dados visuais com imagens nítidas e de alta qualidade e ajudam os sistemas de visão por computador e de visão artificial a analisá-las com precisão. Bibliotecas como o OpenCV e o MATLAB fornecem estruturas robustas que tornam estas técnicas de processamento de imagem acessíveis a programadores e investigadores de várias áreas.
Apresentamos-te algumas técnicas populares de processamento de imagem:
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O restauro de imagens é um ótimo exemplo de uma aplicação do processamento de imagens. Envolve a recuperação de uma imagem que se degradou ao longo do tempo. Técnicas como a filtragem e a redução de ruído são utilizadas para remover marcas, riscos, manchas, desgaste e rasgões e restaurar a imagem degradada para a sua qualidade original. O restauro de imagens é particularmente útil em situações em que as imagens são de baixa qualidade ou estão danificadas, como fotografias antigas.
Ao contrário do processamento de imagem, que se concentra na alteração e melhoria de imagens, a visão por computador dá aos computadores a capacidade de ver e compreender o mundo real. Muitas aplicações utilizam a visão por computador para identificar e compreender objectos e pessoas em imagens ou quadros de vídeo. Reproduz a visão humana e tenta reproduzir a forma como damos sentido ao que vemos à nossa volta.
A visão computacional pode ser utilizada para automatizar tarefas como a vigilância. Tem também uma vasta gama de aplicações práticas, como o reconhecimento facial, a imagiologia médica e os veículos autónomos. Os modelos de visão computacional são treinados utilizando técnicas de aprendizagem profunda para extrair e identificar caraterísticas e padrões complexos de conjuntos de dados de imagens em grande escala. Vários sectores utilizam depois estes modelos treinados, como Ultralytics YOLOv8para diferentes tarefas, como a deteção e o seguimento de objectos.
Por exemplo, os carros autónomos como o Tesla utilizam a visão por computador para navegar no mundo real. As imagens captadas pelas câmaras de bordo do automóvel são processadas utilizando a visão por computador. As tarefas de visão por computador, como a deteção, o seguimento e a segmentação de objectos, são vitais para compreender as situações de trânsito e o ambiente que as rodeia. Outra aplicação interessante é o reconhecimento facial. A visão por computador pode ser utilizada para analisar e reconhecer caraterísticas faciais em imagens, capturando o rosto de uma pessoa a partir de uma imagem ou vídeo, identificando as principais caraterísticas e comparando-as com uma base de dados de dados faciais armazenados.
A visão mecânica é utilizada em ambientes industriais, como grandes fábricas ou instalações de produção, para aplicações como garantir a qualidade do produto e verificar a correção de etiquetas e códigos de barras em produtos acabados. A visão mecânica é um ramo especializado da visão computacional que se baseia em hardware durável para funcionar eficazmente em condições difíceis. Como esses sistemas são integrados a aplicações industriais, alta velocidade e precisão em tempo real são essenciais.
Vejamos como funciona. Primeiro, os dados são recolhidos utilizando uma ou mais câmaras de alta resolução. Estas câmaras podem também incluir funcionalidades especializadas, como imagens de infravermelhos ou térmicas. Depois, os dados recolhidos são analisados utilizando técnicas de visão por computador para extrair as informações necessárias. A informação extraída inclui normalmente detalhes como a identificação de objectos, formas, tamanhos, movimentos, padrões e quaisquer anomalias presentes na cena, dependendo da aplicação específica.
O controlo de qualidade nas linhas de produção garante que apenas os produtos de alta qualidade chegam aos clientes, levando a uma maior satisfação dos clientes e a um aumento dos lucros. Os métodos tradicionais baseiam-se frequentemente na inspeção manual, que pode ser muito morosa e propensa a erros humanos. Um controlo de qualidade deficiente também pode levar a atrasos na produção, perdas financeiras e afetar a reputação da empresa. Uma excelente solução é a automatização de tarefas como a inspeção de superfícies, a verificação de etiquetas e o posicionamento de objectos com a ajuda da visão artificial.
Por exemplo, na indústria farmacêutica, a qualidade do produto é crucial e regulamentações rigorosas são aplicadas para manter altos padrões. A visão mecânica pode ser usada para garantir que as embalagens blister contenham o número correto de comprimidos, verificando se cada embalagem tem exatamente a quantidade certa, como dez comprimidos em uma embalagem de 10. Um modelo de visão por computador como YOLOv8 pode ser utilizado para identificar e contar os comprimidos utilizando a deteção de objectos.
No entanto, é importante estar ciente de que existem algumas limitações a serem consideradas ao trabalhar com visão mecânica. Os sistemas de visão mecânica precisam frequentemente de excelentes condições de iluminação para iluminar produtos em ambientes industriais. Câmeras, processadores e aceleradores de hardware de alta qualidade também são necessários para capturar dados e acelerar o processo de análise. Um resultado direto desses sistemas serem projetados especificamente para tarefas práticas em ambientes industriais é que eles podem ser caros para configurar.
Agora que já discutimos as três tecnologias separadamente e analisámos algumas das suas aplicações, vamos analisá-las mais de perto, lado a lado.
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O processamento de imagens é melhor para tarefas como o ajuste da luminosidade ou a filtragem de ruído, que necessitam de menos poder computacional e não requerem a capacidade de compreender informações visuais complexas. Por outro lado, a visão por computador é excelente para extrair informações significativas de imagens e lidar com cenas complexas, mas requer mais recursos computacionais e complexidade. Entretanto, a visão artificial foi concebida para utilizações industriais, como a inspeção automática, e é frequentemente suportada por sistemas especializados e dispendiosos.
Embora o processamento de imagem, a visão por computador e a visão artificial estejam intimamente relacionados, cada um deles serve objectivos distintos. O processamento de imagens melhora e manipula as imagens ao nível do pixel, o que o torna muito útil para tarefas como a reconstrução de imagens.
A visão computacional, por outro lado, vai um pouco mais longe, dando aos computadores a capacidade de compreender e dar sentido aos dados visuais. É fundamental para casos de utilização como o reconhecimento facial e a condução autónoma de automóveis. Além disso, a visão artificial é utilizada especificamente para aplicações industriais. Automatiza processos industriais como inspecções e controlo de qualidade.
Se conheceres estas tecnologias e as suas diferenças, podes escolher a mais adequada para as tuas aplicações, conduzindo a uma maior eficiência e a melhores resultados.
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