Khám phá Xử lý hình ảnh, Tầm nhìn máy tính và Tầm nhìn máy

AI có thể được sử dụng để phân tích mọi loại dữ liệu và khi nói đến dữ liệu trực quan như hình ảnh và video, thì dữ liệu này nằm trong phạm vi phân tích hình ảnh, bao gồm các công nghệ khác nhau. Xử lý hình 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 giống nhau, nhưng những điểm khác biệt chính khiến chúng hữu ích cho nhiều ứng dụng khác nhau. Xử lý hình ảnh tập trung vào việc thao tác và nâng cao hình ảnh và khung hình video, trong khi thị giác máy tính tiến xa hơn một bước bằng cách sử dụng những hình ảnh đã xử lý này để giúp máy tính diễn giải và hiểu nội dung của chúng. Mặt khác, thị giác máy áp dụng các kỹ thuật thị giác máy tính cụ thể vào các thiết lập công nghiệp, chẳng hạn như đối với các nhiệm vụ kiểm tra và kiểm soát chất lượng .

‍

Ba lĩnh vực này cho phép nhiều ứng dụng khác nhau 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 hình ảnh, thị giác máy tính và thị giác máy và thảo luận về sự khác biệt của chúng. Chúng ta cũng sẽ tìm hiểu cách chúng hoạt động và cách chúng được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Hãy bắt đầu.

Xử lý hình ảnh là gì?

Hãy bắt đầu với kỹ thuật cơ bản đằng sau cả thị giác máy tính và thị giác máy: xử lý hình ảnh. Nó bao gồm việc sử dụng các thuật toán để thao tác và cải thiện hình 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 quá trình phân tích và diễn giải nâng cao hơn. 

Hãy cùng xem cách thức hoạt động của nó. Xử lý hình ảnh được thực hiện bằng cách chia nhỏ hình ảnh thành từng pixel riêng lẻ rồi 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 từng pixel. Tương tự, để phát hiện các cạnh, thuật toán có thể tìm kiếm những thay đổi đột ngột trong giá trị pixel. Bằng cách áp dụng các phép toán và thuật toán vào các pixel này, xử lý hình 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 hình ảnh cũng rất cần thiết cho việc xử lý dữ liệu và tạo ra các tập dữ liệu trực quan với hình ảnh rõ nét, chất lượng cao và 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 khuôn khổ mạnh mẽ giúp các kỹ thuật xử lý hình ảnh này có thể tiếp cận được với các nhà phát triển và nhà nghiên cứu trên nhiều lĩnh vực. 

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

• Lọc: Lọc được áp dụng để giảm mức độ nhiễu trong hình 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 muối và tiêu, xuất hiện dưới dạng các điểm ảnh trắng và đen ngẫu nhiên.
• Phát hiện cạnh: Được sử dụng để xác định ranh giới của các đối tượng trong hình ảnh bằng cách phát hiện những thay đổi đột ngột về cường độ điểm ảnh. Các ứng dụng như hình ảnh y tế sử dụng phát hiện cạnh để phác thảo cấu trúc của các cơ quan và khối u.
• Ngưỡng: Ngưỡng trong xử lý hình ảnh bao gồm việc chuyển đổi hình ảnh thang độ xám thành hình ảnh nhị phân bằng cách đặt giá trị ngưỡng. Các điểm ảnh trên ngưỡng sẽ chuyển sang màu trắng (1) và các điểm ảnh dưới ngưỡng sẽ chuyển sang màu đen (0). 

‍

Khám phá ứng dụng của xử lý hình ảnh

Phục hồi hình ảnh là một ví dụ tuyệt vời về ứng dụng xử lý hình ảnh. Nó liên quan đến việc khôi phục 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 hằn, vết xước, vết bẩn, hao mòn và khôi phục hình ảnh bị xuống cấp trở lại chất lượng ban đầu. Phục hồi hình 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 hình ảnh, tập trung vào việc thay đổi và cải thiện 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 video. Nó sao chép thị giác của con người và cố gắng sao chép cách chúng ta hiểu những gì chúng ta nhìn thấy xung quanh mình. 

Thị giác máy tính có thể được sử dụng để tự động hóa các tác vụ như giám sát . Nó cũng có nhiều ứng dụng thực tế như nhận dạng khuôn mặt , 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 tính năng và mẫu phức tạp từ các tập dữ liệu hình ảnh quy mô lớn. Sau đó, nhiều ngành công nghiệp khác nhau sử dụng các mô hình 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 công nghệ thị giác máy tính để điều hướng thế giới thực. Các cảnh quay được camera trên xe thu được sẽ được xử lý bằng công nghệ thị giác máy tính. Các tác vụ thị giác máy tính như phát hiện vật thể, theo dõi và phân đoạn rất quan trọng để hiểu các tình huống giao thông và môi trường xung quanh. Một ứng dụng thú vị khác là nhận dạng khuôn mặt. Công nghệ thị giác máy tính có thể được sử dụng để phân tích và nhận dạng các đặc điểm khuôn mặt trong hình ảnh bằng cách chụp khuôn mặt của một người từ hình ảnh hoặc video , xác định các đặc điểm chính và so sánh chúng với cơ sở dữ liệu dữ liệu khuôn mặt đã lưu trữ.

Tầm nhìn máy tính là gì?

Thị giác máy được sử dụng trong các thiết lập công nghiệp như nhà máy sản xuất lớn hoặc 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 hoàn thiện. 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 nên tốc độ cao và độ chính xác theo thời gian thực là điều cần thiết. 

Hãy cùng xem cách thức hoạt động của nó. Đầu tiên, dữ liệu được thu thập bằng một hoặc nhiều camera có độ phân giải cao. Những camera này cũng có thể bao gồm các tính năng chuyên biệt như hình ảnh hồng ngoại hoặc nhiệt . Sau đó, dữ liệu thu thập được 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 bất thường nào có trong cảnh, tùy thuộc vào ứng dụng cụ thể.

Hiểu về 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 cao hơn và lợi nhuận tăng lên. Các phương pháp truyền thống thường dựa vào kiểm tra thủ công, có thể rất tốn thời gian và dễ xảy ra lỗi của 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 yếu tố 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 các vỉ thuốc chứa đúng số lượng viên thuốc, xác minh rằng mỗi vỉ thuốc có đúng số lượng, chẳng hạn như mười viên thuốc trong một vỉ thuốc 10 viên. Một mô hình thị giác máy tính như YOLOv8 có thể được sử dụng để nhận dạng và đếm thuốc bằng cách phát hiện vật thể . 

‍

Tuy nhiên, điều quan trọng là phải biết rằng có một số hạn chế cần cân nhắc khi làm việc với thị giác máy. Hệ thống thị giác máy thường cần điều kiện chiếu sáng tuyệt vời để chiếu sáng sản phẩm trong môi trường công nghiệp. Máy ảnh, bộ xử lý và bộ tăng tốc phần cứng chất lượng cao cũng cần thiết để thu thập dữ liệu và tăng tốc quá trình phân tích. Một kết quả trực tiếp của việc các hệ thống này được thiết kế riêng cho các tác vụ thực tế trong môi trường công nghiệp là chúng có thể tốn kém khi thiết lập.

Sự khác biệt chính giữa Xử lý hình ảnh, Thị giác máy tính và Thị giác máy

Bây giờ chúng ta đã thảo luận riêng về cả ba công nghệ và xem xét một số ứng dụng của chúng, hãy cùng xem xét kỹ hơn từng công nghệ này. 

‍

Xử lý hình ảnh là tốt nhất cho các tác vụ như điều chỉnh độ sáng hoặc lọc nhiễu cần ít năng lực tính toán hơn và không yêu cầu khả năng hiểu thông tin hình ảnh 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

Trong khi xử lý hình ảnh, thị giác máy tính và thị giác máy có liên quan chặt chẽ với nhau, mỗi loại đều phục vụ các mục đích riêng biệt. Xử lý hình ảnh cải thiện và thao tác hình ảnh ở cấp độ pixel, khiến 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 hiểu 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 cụ thể 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 ứng dụng của mình, giúp nâng cao hiệu quả và mang lại kết quả tốt hơn.

Hãy cùng nhau tìm hiểu 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.