Từ camera RGB đến cảm biến LiDAR, hãy khám phá cách các loại camera thị giác máy tính khác nhau được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau.
Nhiều yếu tố kỹ thuật , chẳng hạn như dữ liệu , thuật toán và sức mạnh tính toán , góp phần vào sự thành công của ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI). Cụ thể trong thị giác máy tính , một lĩnh vực con của AI tập trung vào việc cho phép máy móc phân tích và hiểu hình ảnh và video, một trong những yếu tố quan trọng nhất là đầu vào hoặc nguồn dữ liệu: máy ảnh . Chất lượng và loại máy ảnh được sử dụng cho ứng dụng thị giác máy tính ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất của các mô hình AI .
Việc lựa chọn đúng camera là rất quan trọng vì các tác vụ thị giác máy tính khác nhau yêu cầu các loại dữ liệu hình ảnh khác nhau. Ví dụ, camera có độ phân giải cao được sử dụng cho các ứng dụng như nhận dạng khuôn mặt , trong đó các chi tiết khuôn mặt nhỏ phải được chụp chính xác . Ngược lại, camera có độ phân giải thấp hơn có thể được sử dụng cho các tác vụ như giám sát hàng đợi phụ thuộc vào các mẫu rộng hơn là các chi tiết phức tạp.
Ngày nay, có nhiều loại camera , mỗi loại được thiết kế để đáp ứng các nhu cầu cụ thể. Hiểu được sự khác biệt của chúng có thể giúp bạn tối ưu hóa các cải tiến về thị giác máy tính của mình. Hãy cùng khám phá các loại camera thị giác máy tính khác nhau và ứng dụng của chúng trong các ngành công nghiệp khác nhau.
Camera RGB (đỏ, xanh lá cây và xanh lam) thường được sử dụng trong các ứng dụng thị giác máy tính . Chúng chụp ảnh trong quang phổ khả kiến trong các bước sóng từ 400 đến 700 nanomet (nm). Vì những hình ảnh này tương tự như cách con người nhìn thấy, nên camera RGB được sử dụng cho nhiều tác vụ như phát hiện vật thể , phân đoạn trường hợp và ước tính tư thế trong các tình huống mà thị lực giống con người là đủ.
Các tác vụ này thường liên quan đến việc xác định và phát hiện các vật thể từ góc nhìn hai chiều (2D) , trong đó việc chụp độ sâu không cần thiết để có kết quả chính xác. Tuy nhiên, khi một ứng dụng yêu cầu thông tin về độ sâu, như trong phát hiện vật thể 3D hoặc robot , thì camera RGB-D (Đỏ, Xanh lục, Xanh lam và Độ sâu) được sử dụng. Các camera này kết hợp dữ liệu RGB với cảm biến độ sâu để chụp các chi tiết 3D và cung cấp các phép đo độ sâu theo thời gian thực.
Một ứng dụng thú vị mà camera RGB-D có thể phát huy tác dụng là thử đồ ảo , một khái niệm đang ngày càng phổ biến trong các cửa hàng bán lẻ . Nói một cách đơn giản, màn hình thông minh tích hợp camera RGB-D và cảm biến có thể thu thập các chi tiết như chiều cao, hình dáng cơ thể và chiều rộng vai của người mua sắm. Sử dụng thông tin này, hệ thống có thể phủ kỹ thuật số quần áo lên hình ảnh trực tiếp của khách hàng. Các tác vụ thị giác máy tính , chẳng hạn như phân đoạn trường hợp và ước tính tư thế , có thể xử lý dữ liệu trực quan để phát hiện chính xác cơ thể của khách hàng và căn chỉnh quần áo sao cho phù hợp với tỷ lệ cơ thể của họ theo thời gian thực.
Thử đồ ảo cung cấp cho khách hàng góc nhìn 3D về cách trang phục sẽ vừa vặn như thế nào và một số hệ thống thậm chí có thể mô phỏng cách vải di chuyển để có trải nghiệm chân thực hơn. Công nghệ thị giác máy tính và camera RGB-D giúp khách hàng có thể bỏ qua phòng thử đồ và thử đồ ngay lập tức. Tiết kiệm thời gian, giúp so sánh kiểu dáng và kích cỡ dễ dàng hơn và cải thiện trải nghiệm mua sắm tổng thể.
Camera stereo là loại camera sử dụng nhiều cảm biến hình ảnh để chụp độ sâu bằng cách so sánh hình ảnh từ nhiều góc độ khác nhau. Chúng chính xác hơn so với hệ thống cảm biến đơn. Trong khi đó, camera hoặc cảm biến Time-of-Flight (ToF) đo khoảng cách bằng cách phát ra ánh sáng hồng ngoại phản xạ từ các vật thể và quay trở lại cảm biến. Bộ xử lý của camera sẽ tính toán thời gian ánh sáng quay trở lại để xác định khoảng cách.
Trong một số trường hợp, camera stereo được tích hợp với cảm biến ToF, kết hợp sức mạnh của cả hai thiết bị để nắm bắt thông tin độ sâu một cách nhanh chóng và với độ chính xác cao. Sự kết hợp giữa phép đo khoảng cách thời gian thực của cảm biến ToF với khả năng nhận biết độ sâu chi tiết của camera stereo khiến nó trở nên lý tưởng cho các ứng dụng như xe tự hành và thiết bị điện tử tiêu dùng , nơi cả tốc độ và độ chính xác đều quan trọng.
Có thể bạn đã sử dụng camera Time-of-Flight (ToF) mà không hề nhận ra. Trên thực tế, các điện thoại thông minh phổ biến từ các thương hiệu như Samsung, Huawei và Realme thường bao gồm cảm biến ToF để tăng cường khả năng cảm biến độ sâu. Thông tin độ sâu chính xác mà các camera này cung cấp được sử dụng để tạo hiệu ứng bokeh phổ biến, trong đó hậu cảnh bị mờ trong khi chủ thể vẫn được lấy nét rõ nét.
Cảm biến ToF cũng đang trở nên thiết yếu cho các ứng dụng khác ngoài nhiếp ảnh , chẳng hạn như nhận dạng cử chỉ và thực tế tăng cường (AR) . Ví dụ, các điện thoại như Samsung Galaxy S20 Ultra và Huawei P30 Pro sử dụng các cảm biến này để lập bản đồ độ sâu 3D theo thời gian thực, cải thiện cả trải nghiệm nhiếp ảnh và tương tác .
Camera nhiệt, như tên gọi của nó, được sử dụng rộng rãi để phát hiện nhiệt trong nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm các ngành sản xuất và nhà máy ô tô . Những camera này đo nhiệt độ và có thể được sử dụng để cảnh báo người dùng khi họ phát hiện mức nhiệt quan trọng quá cao hoặc quá thấp. Bằng cách phát hiện bức xạ hồng ngoại, vô hình đối với mắt người, chúng cung cấp các phép đo nhiệt độ chính xác. Thường được gọi là camera hồng ngoại , công dụng của chúng cũng mở rộng ra ngoài phạm vi công nghiệp . Ví dụ, camera nhiệt cũng được sử dụng trong nông nghiệp để theo dõi sức khỏe vật nuôi , trong các cuộc kiểm tra tòa nhà để xác định rò rỉ nhiệt và trong chữa cháy để xác định điểm nóng.
Máy móc và hệ thống điện tại các nhà máy sản xuất hoặc giàn khoan dầu khí thường hoạt động liên tục và tạo ra nhiệt như một sản phẩm phụ. Theo thời gian, sự tích tụ nhiệt quá mức có thể xảy ra trong các thành phần như động cơ, ổ trục hoặc mạch điện , có khả năng dẫn đến hỏng thiết bị hoặc nguy cơ an toàn .
Camera nhiệt có thể giúp người vận hành theo dõi các hệ thống này bằng cách phát hiện sớm các đột biến nhiệt độ bất thường. Có thể lên lịch bảo dưỡng động cơ quá nhiệt và ngăn ngừa sự cố tốn kém. Bằng cách tích hợp hình ảnh nhiệt vào các cuộc kiểm tra thường xuyên, các ngành công nghiệp có thể triển khai bảo trì dự đoán , giảm thời gian chết, kéo dài tuổi thọ thiết bị và đảm bảo môi trường làm việc an toàn hơn. Nhìn chung, hiệu suất của nhà máy có thể được cải thiện và rủi ro hỏng hóc bất ngờ có thể được giảm thiểu.
Camera tốc độ cao được thiết kế để chụp hơn 10.000 khung hình mỗi giây (FPS) để có thể xử lý các chuyển động nhanh với độ chính xác đặc biệt . Ví dụ, khi sản phẩm di chuyển nhanh trên dây chuyền sản xuất, camera tốc độ cao có thể được sử dụng để theo dõi chúng và phát hiện bất kỳ bất thường nào.
Mặt khác, máy quay chậm có thể được sử dụng để ghi lại cảnh quay ở tốc độ khung hình cao và sau đó giảm tốc độ phát lại. Điều này cho phép người xem quan sát các chi tiết thường bị bỏ lỡ trong thời gian thực. Những máy quay này được sử dụng để đánh giá hiệu suất của vũ khí và vật liệu nổ. Khả năng làm chậm và phân tích các chuyển động phức tạp là lý tưởng cho loại ứng dụng này.
Trong một số tình huống, việc kết hợp camera tốc độ cao và camera chuyển động chậm có thể giúp phân tích chi tiết các vật thể chuyển động nhanh và chậm trong cùng một sự kiện. Giả sử chúng ta đang phân tích một trò chơi golf . Camera tốc độ cao có thể đo tốc độ của một quả bóng golf , trong khi camera chuyển động chậm có thể phân tích chuyển động vung gậy và khả năng kiểm soát cơ thể của người chơi golf.
Máy ảnh đa phổ là thiết bị chuyên dụng có thể ghi lại nhiều bước sóng của quang phổ ánh sáng, bao gồm tia cực tím và hồng ngoại, chỉ trong một lần chụp. Hình ảnh đa phổ cung cấp dữ liệu chi tiết có giá trị mà máy ảnh thông thường không thể chụp được. Tương tự như máy ảnh siêu phổ, chụp được nhiều dải ánh sáng hẹp và liên tục hơn, máy ảnh đa phổ được sử dụng trong các lĩnh vực như nông nghiệp , địa chất, giám sát môi trường và hình ảnh y tế . Ví dụ, trong chăm sóc sức khỏe , máy ảnh đa phổ có thể giúp hình dung các mô khác nhau bằng cách chụp ảnh trên nhiều bước sóng.
Tương tự như vậy, máy bay không người lái được trang bị hình ảnh đa phổ đang có những bước tiến đáng kể trong nông nghiệp. Chúng có thể xác định những cây trồng không khỏe mạnh hoặc những cây bị côn trùng và sâu bệnh tấn công ở giai đoạn đầu. Những chiếc máy ảnh này có thể phân tích quang phổ gần hồng ngoại và những cây khỏe mạnh thường phản xạ nhiều ánh sáng gần hồng ngoại hơn so với những cây không khỏe mạnh. Bằng cách áp dụng các kỹ thuật AI như vậy trong nông nghiệp , nông dân có thể triển khai các biện pháp đối phó sớm để tăng năng suất và giảm mất mùa.
Camera LiDAR (Phát hiện và Đo khoảng cách bằng Ánh sáng) sử dụng xung laser để tạo bản đồ 3D và phát hiện vật thể từ xa. Chúng có hiệu quả trong nhiều điều kiện như sương mù, mưa, bóng tối và nhiệt độ cao, mặc dù thời tiết khắc nghiệt như mưa hoặc sương mù có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của chúng. LiDAR thường được sử dụng trong các ứng dụng như xe tự lái để điều hướng và phát hiện chướng ngại vật.
LiDAR hoạt động như mắt của ô tô, phát ra các xung laser và đo thời gian chúng phản xạ trở lại. Những thông tin chi tiết này giúp ô tô tính toán khoảng cách và xác định các vật thể như ô tô , người đi bộ và tín hiệu giao thông, cung cấp góc nhìn 360 độ để lái xe an toàn hơn .
Khi nói đến thị giác máy tính, camera đóng vai trò như đôi mắt cho phép máy móc nhìn và diễn giải thế giới tương tự như cách con người làm. Việc lựa chọn đúng loại camera là chìa khóa thành công của các ứng dụng thị giác máy tính khác nhau. Từ camera RGB tiêu chuẩn đến hệ thống LiDAR tiên tiến, mỗi loại đều có các tính năng độc đáo phù hợp với các tác vụ cụ thể. Bằng cách hiểu được sự đa dạng của các công nghệ camera và cách sử dụng của chúng, các nhà phát triển và nhà nghiên cứu có thể tối ưu hóa tốt hơn các mô hình thị giác máy tính để giải quyết các thách thức phức tạp trong thế giới thực.
Khám phá thêm về AI bằng cách xem kho lưu trữ GitHub của chúng tôi. Tham gia cộng đồng của chúng tôi để kết nối với những người đam mê Vision AI có cùng chí hướng. Tìm hiểu thêm về các ứng dụng thị giác máy tính trong chăm sóc sức khỏe và sản xuất trên các trang giải pháp của chúng tôi.
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
