thigiacmay.comThị giác máy tính là một nhánh của khoa học máy tính cho phép chúng nhìn, xác định và xử lý hình ảnh. Sau đó nó sẽ đưa ra kết quả đầu ra phù hợp. Hệ thống này có nhiều điểm giống với trí tuệ nhân tạo. Vì máy tính phải quyết định những gì nó sẽ thấy và sau đó thực hiện phân tích thích hợp. Thông tin dưới đây sẽ thảo luận về cách để xây dựng một hệ thống thị giác máy tính hiệu quả!
Bạn biết gì về hệ thống thị giác máy tính?
Hệ thống thị giác máy tính là một thành quả của lĩnh vực khoa học máy tính. Hệ thống được tập trung nghiên cứu vào việc tái tạo các phần phức tạp của hệ thống thị giác con người. Và đồng thời cho phép máy tính xác định và xử lý các đối tượng trong hình ảnh và video giống như cách con người làm.
Khả năng của hệ thống là tự nắm bắt và phân tích dữ liệu hình ảnh. Sau đó đưa ra quyết định về nó. Với hệ thống thị giác, máy móc có thể phát hiện và nhận dạng hình ảnh, mẫu hoặc vật thể. Trí tuệ nhân tạo hỗ trợ hệ thống này không chỉ xử lý hình ảnh – nó thực sự diễn giải dữ liệu phi cấu trúc mà nó nhập vào.
Hệ thống không chỉ nhìn thấy mà còn nhận thức dữ liệu hình ảnh cho phép ô tô tự lái tránh tai nạn, rô bốt nông nghiệp hái trái cây và phân loại củ quả. Hay camera truyền hình để tự động theo dõi một quả bóng đang di chuyển nhanh, v.v.
Dưới đây là một số tác vụ phổ biến mà hệ thống thị giác máy tính có thể được sử dụng. Đó là:
Phân loại đối tượng
Hệ thống phân tích cú pháp nội dung trực quan và phân loại đối tượng trên ảnh / video thành danh mục đã xác định. Ví dụ, hệ thống có thể tìm thấy một con chó trong số tất cả các đối tượng trong hình ảnh.
Nhận dạng đối tượng
Hệ thống phân tích cú pháp nội dung trực quan và xác định một đối tượng cụ thể trên ảnh / video. Ví dụ, hệ thống có thể tìm thấy một con chó cụ thể trong số những con chó trong hình ảnh.
Theo dõi đối tượng
Hệ thống xử lý video tìm đối tượng (hoặc các đối tượng) phù hợp với tiêu chí tìm kiếm và theo dõi chuyển động của nó.
5 bước để xây dựng một hệ thống thị giác máy tính thành công
Mục tiêu của hệ thống thị giác máy tính không chỉ là quan sát dữ liệu mà còn xử lý và cung cấp các kết quả hữu ích dựa trên quan sát. Sau đây là các quy tắc để phát triển một ứng dụng hệ thống thị giác máy tính thành công.
Hiểu về các mục tiêu kiểm tra
Kiểm tra thủ công dễ sai khi lặp lại lâu do mỏi mắt và mất tập trung. Hệ thống thị giác máy tính tự động cho kết quả ổn định hơn và không mệt mỏi khi thực hiện các ứng dụng này.
Nhiệm vụ đầu tiên là xác định ngân sách chi phí và lợi ích ứng dụng cho thị giác máy tính. Chi phí của hệ thống phải tự trả trong thời gian ngắn hạn bằng cách cải thiện quy trình sản xuất và năng suất sản phẩm hoặc giảm chi phí chung. Chẳng hạn chi phí hàng lỗi bị trả lại, chi phí bảo hành.
Ước tính thời gian kiểm tra
Khi thời gian kiểm tra sản phẩm chênh lệch một hệ số với thời gian kiểm tra toàn bộ hệ thống thì nên xem xét công nghệ thay thế. Trong một số ứng dụng, các yêu cầu kiểm tra là hệ thống thị giác máy tính không thể làm chậm quá trình sản xuất. Khi xác định thời gian xử lý, hãy xem xét loại xử lý được yêu cầu. Nếu ứng dụng liên quan đến việc đo lường, thì một phương pháp được gọi là phát hiện cạnh được sử dụng.
Kỹ thuật này chỉ xử lý các pixel dọc theo dạng đường thẳng để căn chỉnh và định hướng phần được kiểm tra. Nếu thời gian kiểm tra không thể được tối ưu hóa, thì hãy thích ứng với việc tích hợp hệ thống hoặc phần mềm tầm nhìn.
Xác định các tính năng và khiếm khuyết
Trước khi kết hợp hệ thống thị giác, cần có định nghĩa cụ thể về bộ phận được kiểm tra hoặc hệ thống nào không thể tự động hóa. Thị giác máy tính yêu cầu câu trả lời cho những câu hỏi như cấu thành là gì. Các khuyết khiếm thường gặp của bộ phận là gì? Các tính năng hiển thị cho một phần tốt hay xấu là gì?
Các kỹ thuật thống kê có thể được sử dụng để giúp đánh giá tất cả các khiếm khuyết. Nếu không thể phân loại được các khiếm khuyết thì quá trình kiểm tra nói chung sẽ khó tự động hóa. Phát triển cơ sở dữ liệu hình ảnh về các khiếm khuyết và các thành phần có thể chấp nhận được là rất quan trọng trong việc phát triển chiến lược thị giác máy tính.
Lựa chọn phương pháp chiếu sáng và xử lý vật liệu
Mục tiêu của việc xử lý vật liệu và ánh sáng thích hợp là làm nổi bật phần được kiểm tra. Thông thường, các thiết bị xử lý vật liệu và ánh sáng thích hợp làm giảm thời gian phát triển phần mềm. Chiếu sáng và gá đặt phù hợp giúp thu ảnh ổn định, rõ đặc điểm cần kiểm, nhờ đó phần mềm xử lý đơn giản hơn.
Ánh sáng là rất quan trọng để phát triển thành công các hệ thống thị giác. Qua đó nhằm để đo lường, phân loại, giám sát và kiểm soát các ứng dụng kiểm tra công nghiệp. Trong xử lý vật liệu, các máy móc tinh vi như băng tải, công đoạn định vị x-y, cánh tay robot, phần cứng và phần mềm điều khiển chuyển động được sử dụng. Nhìn chung, quá trình sản xuất, độ chính xác và tốc độ sản xuất phản ánh độ chính xác của hệ thống thị giác.
Lựa chọn phần cứng thu nhận hình ảnh
Việc chọn máy ảnh và tính toán tỷ lệ thu nhận hình ảnh cần thiết phụ thuộc vào việc hệ thống thị giác sẽ được định vị cùng với dây chuyền sản xuất hay được sử dụng cho mục đích kiểm tra ngoài công trường. Tốc độ khung hình cho máy ảnh đơn sắc đặt tốc độ thu nhận và thời gian xử lý tối thiểu của thẻ thu nhận hình ảnh.
Có một số cách để cải thiện hiệu suất thu nhận hình ảnh. Ví dụ: giả sử một số bảng thu nhận hình ảnh cung cấp vùng quan tâm (ROI) có thể lập trình. ROI có thể lập trình giúp tối ưu hóa dữ liệu đang được truyền qua bus PCI để xử lý.
>> Xem thêm : Tầm nhìn máy móc cho tương lai của dược phẩm
Tìm hiểu về hoạt động của hệ thống thị giác máy tính
Công nghệ thị giác máy tính có xu hướng bắt chước cách thức hoạt động của bộ não con người. Nhưng làm thế nào để bộ não của chúng ta giải quyết vấn đề nhận dạng đối tượng trực quan? Một trong những giả thuyết phổ biến nói rằng bộ não của chúng ta dựa vào các mẫu để giải mã các đối tượng riêng lẻ.
Các thuật toán thị giác máy tính mà chúng ta sử dụng ngày nay dựa trên nhận dạng mẫu. Ví dụ: nếu chúng ta gửi một triệu hình ảnh về hoa, máy tính sẽ phân tích chúng. Xác định các mẫu giống với tất cả các bông hoa và vào cuối quá trình này, sẽ tạo ra một mô hình “hoa”. Do đó, máy tính sẽ có thể phát hiện chính xác xem một hình ảnh cụ thể có phải là một bông hoa hay không mỗi khi chúng ta gửi ảnh cho nó.
Để hiểu cách công nghệ này vận hành, chúng ta cần đi sâu vào các thuật toán mà kỹ thuật này dựa vào.
Hoạt động của hệ thống thị giác máy tính được hợp thành từ công nghệ nào?
Hệ thống thị giác máy tính cần nhiều dữ liệu. Nó chạy các phân tích dữ liệu lặp đi lặp lại cho đến khi phân biệt được các điểm khác biệt và cuối cùng là nhận ra hình ảnh. Hai công nghệ thiết yếu được sử dụng để thực hiện điều này: học sâu và mạng nơ-ron tích chập (CNN).
Mô hình học sâu
Học sâu đại diện cho một cách hiệu quả hơn để thực hiện thị giác máy tính. Nó sử dụng một thuật toán cụ thể được gọi là mạng thần kinh. Mạng nơron được sử dụng để trích xuất các mẫu từ các mẫu dữ liệu được cung cấp. Các thuật toán được lấy cảm hứng từ sự hiểu biết của con người về cách thức hoạt động của não. Đặc biệt là các kết nối giữa các tế bào thần kinh trong vỏ não.
Khi dữ liệu thông qua mô hình được cung cấp đầy đủ. Lúc này máy tính sẽ thực hiện “quan sát” vào dữ liệu và tự dạy cho nó biết hình ảnh này với hình ảnh khác.
Công nghệ CNN
CNN trượt các bộ lọc tích chập trên ảnh để trích đặc trưng, rồi dùng đặc trưng đó để dự đoán nội dung ảnh. Sau đó, giống như cách của con người, nó có thể tự nhận biết hoặc nhìn thấy hình ảnh.
Kết luận
Ngày nay, chúng ta không khỏi ấn tượng với những tiến bộ của khoa học công nghệ. Và hệ thống thị giác máy tính là một trong số đó. Nhiều lĩnh vực từ tự động hóa công nghiệp, sức khỏe, nông nghiệp…đã áp dụng hệ thống thị giác máy tính này để xử lý vấn đề hiệu quả hơn. Và trong tương lai, xu hướng này sẽ càng ngày càng chứng tỏ được những lợi ích của mình.
Nếu bạn muốn được tư vấn chi tiết hơn về giải pháp thông minh này, các chuyên gia của IPC247 sẽ hỗ trợ bạn. Hãy liên hệ IPC247 bằng cách truy cập địa chỉ website https://www.ipc247.com/ hoặc gọi đến số hotline 0968864140!
