Công nghệ camera sử dụng trong thị giác máy tính
Trong lĩnh vực thị giác máy tính - một nhánh 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 máy tự động.
Việc lựa chọn đúng loại 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, nơi mà các chi tiết nhỏ của khuôn mặt cần 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, nơi mà các mẫu rộng hơn là các chi tiết phức tạp.
Hiện 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 tối ưu hóa các cải tiến về thị giác máy tính. 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
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.
Hình 1. Camera RGB
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, 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.
Camera hồng ngoại (IR)
Camera hồng ngoại hoặc nhiệt được sử dụng để phát hiện nhiệt. Chúng có thể chụp ảnh trong điều kiện ánh sáng yếu hoặc không có ánh sáng, làm cho chúng trở nên lý tưởng cho các ứng dụng giám sát ban đêm và phát hiện nhiệt độ. Camera hồng ngoại cũng được sử dụng trong các ứng dụng y tế để phát hiện các điểm nóng trên cơ thể, giúp chẩn đoán các vấn đề sức khỏe.
Hình 2. Camera hồng ngoại (IR)
Camera thời gian bay Time of Light (ToF)
Camera thời gian bay (time-of-flight) sử dụng ánh sáng để đo khoảng cách giữa camera và vật thể. Chúng phát ra một xung ánh sáng và đo thời gian cần thiết để ánh sáng phản xạ trở lại camera. Camera TOF được sử dụng trong các ứng dụng như nhận diện khuôn mặt, điều khiển cử chỉ và đo lường khoảng cách trong các hệ thống tự động hóa.
Hình 3. Camera thời gian bay Time of Light (ToF)
Camera LiDAR
LiDAR (Light detection and ranging) là một công nghệ sử dụng ánh sáng laser để đo khoảng cách và tạo ra các bản đồ 3D chi tiết. 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
Hình 4. Công nghệ quét LiDAR
.
Camera đa phổ
Camera đa phổ có khả năng chụp ảnh trong nhiều dải sóng khác nhau, từ quang phổ khả kiến đến hồng ngoại và siêu âm. Chúng được sử dụng trong các ứng dụng nông nghiệp để giám sát sức khỏe cây trồng, trong y tế để phân tích mô và trong khảo cổ học để phát hiện các cấu trúc ẩn dưới mặt đất.
Hình 5. So sánh hình ảnh RGB, đa phổ và siêu phổ
Ứng dụng thực tế của camera trong công nghiệp sản xuất
Trong ngành công nghiệp sản xuất, thị giác máy tính đang cách mạng hóa quy trình sản xuất và kiểm tra chất lượng. Các hệ thống thị giác máy tính có thể tự động kiểm tra sản phẩm trên dây chuyền sản xuất, phát hiện các khuyết điểm nhỏ mà mắt người có thể bỏ qua. Điều này giúp đảm bảo chất lượng sản phẩm đồng nhất và giảm thiểu lãng phí.
Hơn nữa, thị giác máy tính còn được sử dụng để tự động hóa quy trình lắp ráp. Các robot được trang bị hệ thống thị giác máy tính có thể nhận diện và lắp ráp các bộ phận với độ chính xác cao, tăng năng suất và giảm thiểu sai sót. Ví dụ, trong ngành sản xuất ô tô, các robot có thể lắp ráp các bộ phận phức tạp như động cơ và hệ thống truyền động một cách nhanh chóng và chính xác.
Thị giác máy tính cũng đóng vai trò quan trọng trong việc giám sát an toàn tại nơi làm việc. Các hệ thống camera có thể theo dõi và phát hiện các tình huống nguy hiểm, cảnh báo kịp thời để ngăn ngừa tai nạn. Điều này không chỉ bảo vệ người lao động mà còn giảm thiểu chi phí liên quan đến tai nạn lao động.
Hình 6. Ứng dụng thực tế của camera trong công nghiệp sản xuất
Tối ưu hóa chuỗi cung ứng là một ứng dụng khác của thị giác máy tính trong sản xuất. Các hệ thống thị giác máy tính có thể theo dõi và quản lý hàng tồn kho, đảm bảo rằng các nguyên vật liệu và sản phẩm hoàn chỉnh luôn sẵn sàng khi cần thiết. Điều này giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất và giảm thiểu thời gian chờ đợi.
Dự đoán bảo trì là một lợi ích quan trọng khác của thị giác máy tính. Các hệ thống này có thể giám sát tình trạng của máy móc và thiết bị, phát hiện các dấu hiệu hỏng hóc trước khi chúng xảy ra. điều này giúp ngăn ngừa sự cố và giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động, đảm bảo rằng quy trình sản xuất luôn diễn ra suôn sẻ.
Tương lai của công nghệ camera trong công nghiệp sản xuất
Công nghệ camera đang không ngừng phát triển, với các cải tiến về độ phân giải, tốc độ chụp và khả năng xử lý dữ liệu. Các camera thế hệ mới sẽ có khả năng chụp ảnh với độ chi tiết cao hơn, trong điều kiện ánh sáng yếu hơn và với tốc độ nhanh hơn. Điều này sẽ mở ra nhiều cơ hội mới cho các ứng dụng thị giác máy tính trong công nghiệp sản xuất.
