26 septembre 2024
Découvrez les différences entre le traitement de l'image, la vision par ordinateur et la vision industrielle et comment ces technologies sont utilisées pour des tâches telles que l'analyse de données visuelles.
L'IA peut être utilisée pour analyser toutes sortes de données, et lorsqu'il s'agit de données visuelles telles que des images et des vidéos, cela relève du domaine de l'analyse d'images, qui fait appel à différentes technologies. Le traitement d'images, la vision par ordinateur et la vision artificielle permettent aux ordinateurs de voir et de comprendre le monde en analysant des images et des séquences vidéo. Bien que ces trois technologies semblent similaires, des différences essentielles les rendent utiles pour toute une série d'applications. Le traitement d'images se concentre sur la manipulation et l'amélioration des images et des trames vidéo, tandis que la vision par ordinateur va plus loin en utilisant ces images traitées pour aider les ordinateurs à interpréter et à comprendre leur contenu. La vision industrielle, quant à elle, applique les techniques de vision par ordinateur spécifiquement aux environnements industriels, par exemple pour les inspections et les tâches de contrôle de la qualité.
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Ces trois domaines permettent diverses applications dans de nombreux secteurs, tels que les soins de santé, la fabrication et l'agriculture. Dans cet article, nous allons explorer le traitement de l'image, la vision par ordinateur et la vision industrielle et discuter de leurs différences. Nous verrons également comment ils fonctionnent et comment ils sont utilisés dans différents secteurs. Commençons par le commencement.
Commençons par la technique fondamentale qui sous-tend à la fois la vision par ordinateur et la vision industrielle : le traitement d'images. Il s'agit d'utiliser des algorithmes pour manipuler et améliorer les images numériques, en ajustant des paramètres tels que la luminosité, le contraste, la balance des couleurs ou en filtrant le bruit, afin de les préparer à une analyse et à une interprétation plus poussées.
Voyons comment cela fonctionne. Le traitement d'images consiste à décomposer les images en pixels individuels, puis à manipuler ces pixels pour obtenir les effets souhaités. Par exemple, pour rendre une image plus lumineuse, l'algorithme peut augmenter l'intensité de chaque pixel. De même, pour détecter les contours, il peut rechercher des changements soudains dans les valeurs des pixels. En appliquant des opérations mathématiques et des algorithmes à ces pixels, le traitement d'image peut être utilisé pour améliorer la qualité de l'image, extraire des informations ou créer de nouvelles images.
Les techniques de traitement d'images sont également essentielles pour le traitement des données et la création d'ensembles de données visuelles avec des images claires et de haute qualité, et aident les systèmes de vision par ordinateur et de vision artificielle à les analyser avec précision. Des bibliothèques comme OpenCV et MATLAB fournissent des cadres robustes qui rendent ces techniques de traitement d'images accessibles aux développeurs et aux chercheurs dans de nombreux domaines.
Voici quelques techniques courantes de traitement d'images :
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La restauration d'images est un excellent exemple d'application du traitement d'images. Elle consiste à récupérer une image qui s'est dégradée au fil du temps. Des techniques telles que le filtrage et la réduction du bruit sont utilisées pour supprimer les marques, les rayures, les taches, l'usure et la détérioration et redonner à l'image dégradée sa qualité d'origine. La restauration d'images est particulièrement utile dans les situations où les images sont de mauvaise qualité ou endommagées, comme les vieilles photographies.
Contrairement au traitement de l'image, qui se concentre sur la modification et l'amélioration des images, la vision par ordinateur donne aux ordinateurs la capacité de voir et de comprendre le monde réel. De nombreuses applications utilisent la vision par ordinateur pour identifier et comprendre des objets et des personnes dans des images ou des séquences vidéo. Elle reproduit la vision humaine et tente de reproduire la manière dont nous donnons un sens à ce que nous voyons autour de nous.
La vision par ordinateur peut être utilisée pour automatiser des tâches telles que la surveillance. Elle a également un large éventail d'applications pratiques telles que la reconnaissance faciale, l'imagerie médicale et les véhicules autonomes. Les modèles de vision par ordinateur sont formés à l'aide de techniques d'apprentissage approfondi pour extraire et identifier des caractéristiques et des modèles complexes à partir d'ensembles de données d'images à grande échelle. Diverses industries utilisent ensuite ces modèles formés, comme Ultralytics YOLOv8, pour différentes tâches telles que la détection et le suivi d'objets.
Par exemple, les voitures autonomes comme Tesla utilisent la vision par ordinateur pour naviguer dans le monde réel. Les images captées par les caméras embarquées de la voiture sont traitées à l'aide de la vision par ordinateur. Les tâches de vision par ordinateur telles que la détection, le suivi et la segmentation des objets sont essentielles pour comprendre les situations de circulation et l'environnement qui les entoure. Une autre application intéressante est la reconnaissance faciale. La vision par ordinateur peut être utilisée pour analyser et reconnaître les caractéristiques faciales dans les images en capturant le visage d'une personne à partir d'une image ou d'une vidéo, en identifiant les caractéristiques clés et en les comparant à une base de données de données faciales stockées.
La vision industrielle est utilisée dans des environnements industriels tels que les grandes usines de fabrication ou les installations de production pour des applications telles que l'assurance de la qualité des produits et la vérification de l'exactitude des étiquettes et des codes-barres sur les produits finis. La vision industrielle est une branche spécialisée de la vision par ordinateur qui s'appuie sur un matériel durable pour fonctionner efficacement dans des conditions difficiles. Comme ces systèmes sont intégrés à des applications industrielles, une vitesse élevée et une précision en temps réel sont essentielles.
Voyons comment cela fonctionne. Tout d'abord, les données sont collectées à l'aide d'une ou plusieurs caméras à haute résolution. Ces caméras peuvent également inclure des fonctions spécialisées telles que l'imagerie infrarouge ou thermique. Ensuite, les données collectées sont analysées à l'aide de techniques de vision par ordinateur afin d'extraire les informations nécessaires. Les informations extraites comprennent généralement des détails tels que l'identification de l'objet, les formes, les tailles, les mouvements, les modèles et toutes les anomalies présentes dans la scène, en fonction de l'application spécifique.
Le contrôle de la qualité dans les chaînes de production garantit que seuls des produits de haute qualité parviennent aux clients, ce qui se traduit par une plus grande satisfaction de ces derniers et une augmentation des bénéfices. Les méthodes traditionnelles reposent souvent sur une inspection manuelle, qui peut prendre beaucoup de temps et être sujette à des erreurs humaines. Un mauvais contrôle de la qualité peut également entraîner des retards de production, des pertes financières et nuire à la réputation de l'entreprise. L'automatisation des tâches telles que l'inspection des surfaces, la vérification des étiquettes et le positionnement des objets à l'aide de la vision industrielle constitue une excellente solution.
Par exemple, dans l' industrie pharmaceutique, la qualité des produits est cruciale et des réglementations strictes sont appliquées pour maintenir des normes élevées. La vision industrielle peut être utilisée pour s'assurer que les plaquettes thermoformées contiennent le nombre correct de pilules, en vérifiant que chaque plaquette contient exactement la bonne quantité, par exemple dix pilules dans une plaquette de dix. Un modèle de vision artificielle tel que YOLOv8 peut être utilisé pour identifier et compter les pilules grâce à la détection d'objets.
Cependant, il est important de savoir qu'il y a quelques limitations à prendre en compte lorsque l'on travaille avec la vision industrielle. Les systèmes de vision industrielle ont souvent besoin d'excellentes conditions d'éclairage pour illuminer les produits dans les environnements industriels. Des caméras, des processeurs et des accélérateurs matériels de haute qualité sont également nécessaires pour capturer les données et accélérer le processus d'analyse. Ces systèmes étant spécifiquement conçus pour des tâches pratiques en milieu industriel, leur installation peut s'avérer coûteuse.
Maintenant que nous avons abordé ces trois technologies séparément et examiné certaines de leurs applications, regardons-les de plus près, côte à côte.
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Le traitement d'images est plus adapté à des tâches telles que l'ajustement de la luminosité ou le filtrage du bruit, qui nécessitent moins de puissance de calcul et ne requièrent pas la capacité de comprendre des informations visuelles complexes. En revanche, la vision par ordinateur excelle dans l'extraction d'informations significatives à partir d'images et dans le traitement de scènes complexes, mais elle nécessite davantage de ressources informatiques et de complexité. Par ailleurs, la vision artificielle est conçue pour des utilisations industrielles, telles que l'inspection automatisée, et est souvent soutenue par des systèmes spécialisés et coûteux.
Bien que le traitement d'images, la vision par ordinateur et la vision industrielle soient étroitement liés, ils ont chacun des objectifs distincts. Le traitement d'images améliore et manipule les images au niveau du pixel, ce qui le rend très utile pour des tâches telles que la reconstruction d'images.
La vision par ordinateur, quant à elle, va un peu plus loin en donnant aux ordinateurs la capacité de comprendre et de donner un sens aux données visuelles. Elle est essentielle pour des cas d'utilisation tels que la reconnaissance faciale et les voitures autonomes. En outre, la vision artificielle est utilisée spécifiquement pour les applications industrielles. Elle automatise les processus industriels tels que les inspections et le contrôle de la qualité.
En comprenant ces technologies et leurs différences, vous pouvez choisir celle qui convient le mieux à vos applications, ce qui vous permettra d'améliorer l'efficacité et les résultats.
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