Machine Vision và Computer Vision. Sự khác biệt là gì?

Trí tuệ nhân tạo – AI là một thuật ngữ bao trùm một số công nghệ cụ thể. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá Thị giác máy (Machine Vision) so với Thị giác máy tính (Computer Vision). Cả hai đều liên quan đến việc nhập và giải thích các đầu vào trực quan, vì vậy điều quan trọng là phải hiểu các điểm mạnh, hạn chế và các tình huống sử dụng tốt nhất của các công nghệ chồng chéo này.

Machine Vision và Computer Vision

Thị giác máy tính – Computer Vision

Các nhà nghiên cứu bắt đầu phát triển công nghệ thị giác hỗ trợ máy tính ngay từ những năm 1950, bắt đầu với hình ảnh hai chiều đơn giản để nhận dạng đối tượng (mẫu) thống kê. Mãi cho đến năm 1978, khi các nhà nghiên cứu tại MIT AI Lab phát triển phương pháp tiếp cận từ dưới lên để ngoại suy các mô hình 3D từ “bản phác thảo” 2D do máy tính tạo ra thì ứng dụng thực tế của thị giác máy tính mới trở nên rõ ràng. Kể từ đó, các công nghệ nhận dạng hình ảnh đã được chia thành nhiều loại khác nhau tùy theo từng trường hợp sử dụng.

Machine Vision và Computer Vision – Điểm tương đồng

Cả thị giác máy tính và thị giác máy đều sử dụng tính năng chụp và phân tích hình ảnh để thực hiện các tác vụ với tốc độ và độ chính xác mà mắt người không thể nào sánh kịp.

Hệ thống thị giác máy tính và thị giác máy hầu hết có các thành phần giống nhau:

Camera
Ánh sáng để đảm bảo hình ảnh rõ ràng
Lens
Frame grabber (trong một số máy ảnh kỹ thuật số sử dụng giao diện hiện đại, không cần Frame grabber)
Một máy tính và phần mềm, để phân tích và xử lý hình ảnh
Đối sánh mẫu và các thuật toán khác có thể được sử dụng, tùy thuộc vào bản chất của hình ảnh được phân tích

Machine Vision và Computer Vision – Sự khác biệt lớn nhất

Vậy sự khác biệt thực tế là gì? Thị giác máy tính đề cập đến tự động hóa việc chụp và xử lý hình ảnh, với trọng tâm là phân tích hình ảnh. Nói cách khác, mục tiêu của thị giác máy tính không chỉ là để xem (chụp) mà còn là xử lý và cung cấp các kết quả hữu ích dựa trên ảnh đã quan sát. Thị giác máy đề cập đến việc sử dụng thị giác máy tính trong môi trường công nghiệp, làm cho nó trở thành một danh mục con của thị giác máy tính.

Nếu chúng ta coi thị giác máy là cơ thể của một hệ thống, thì thị giác máy tính là võng mạc, dây thần kinh thị giác, não bộ và hệ thần kinh trung ương. Hệ thống thị giác máy sử dụng máy ảnh để xem hình ảnh, các thuật toán thị giác máy tính sau đó xử lý và giải thích hình ảnh, trước khi hướng dẫn các thành phần khác trong hệ thống hành động dựa trên dữ liệu đó.

Thị giác máy tính có thể được sử dụng độc lập mà không cần phải là một phần của hệ thống máy nào. Nhưng hệ thống thị giác máy sẽ không hoạt động nếu không có máy tính và phần mềm xử lý cụ thể ở cốt lõi của nó. Điều này vượt xa quá trình xử lý hình ảnh. Theo thuật ngữ thị giác máy tính, một hình ảnh thậm chí không bắt buộc phải lấy từ “camera” hay “video”, nó có thể là “hình ảnh” từ cảm biến nhiệt, hồng ngoại, máy dò chuyển động hoặc các nguồn khác.

Thị giác máy tính cũng có thể xử lý hình ảnh 3D và chuyển động. Các hoạt động phức tạp phát hiện tất cả các loại tính năng trong một hình ảnh, phân tích chúng và cung cấp thông tin phong phú về những hình ảnh đó.

Cách Machine Vision và Computer Vision hoạt động cùng nhau

Thị giác máy tính cho phép tất cả các loại máy điều khiển bằng máy tính hoạt động thông minh hơn và an toàn hơn. Từ thiết bị trong nhà máy và trang trại, đến những chiếc máy bay không người lái nhỏ bé có thể nhận ra một người, một vật và theo dõi họ tự động, thị giác máy tính đang giúp máy móc hoạt động tốt hơn và theo nhiều cách khác nhau.

Giá trị của thị giác máy từ lâu đã được biết đến trong ngành công nghiệp nặng cho mục đích kiểm tra. Máy ảnh và máy tính kết hợp với nhau có thể chụp và xử lý hình ảnh chính xác và nhanh chóng hơn bất kỳ con người nào. Quá trình sản xuất theo dây chuyền rất tinh vi – chẳng hạn như trong việc tạo ra các bộ phận cho máy điều hòa nhịp tim (không thể có sai sót). Con người rất khó để kiểm tra những chi tiết như vậy.

“Một người sẽ mất mười năm để xem lại những bức ảnh được tải lên Snapchat trong một giờ qua”

Nhiều doanh nghiệp sản xuất hiện đại chỉ đơn giản là không thể duy trì khả năng cạnh tranh nếu không có hoạt động kiểm tra máy móc do máy tính điều khiển như một phần trong quy trình của họ. Một trong những ứng dụng phổ biến nhất là trong sản xuất, đóng gói và phân phối thực phẩm.

Thị giác máy được sử dụng hàng ngày để giảm thiểu sản phẩm lỗi trong quá trình phân loại thực phẩm, đảm bảo nó được đóng gói phù hợp trước khi vận chuyển. Nếu thực phẩm không đảm bảo, siêu thị sẽ đưa ra thông báo thu hồi sản phẩm khẩn cấp ngay lập tức và phạt rất nặng. Quá nhiều thông báo thu hồi có thể gây tổn hại nghiêm trọng đến danh tiếng của nhà cung cấp trong một ngành mà không chấp nhận rủi ro đối với sức khỏe cộng đồng.

Tương lai cho hệ thống thị giác nói chung

Kể từ sự phát triển của thị giác máy tính, thị giác máy cũng đang có những bước nhảy vọt trong tương lai. Khi công nghệ đi vào hệ thống thị giác ngày càng tiến bộ, tiềm năng cho các ứng dụng mới sẽ mở rộng. Điều này được thể hiện qua tốc độ tăng trưởng của ngành. Chúng tôi dự đoán rằng các hệ thống thị giác sẽ ngày càng được xây dựng để đạt được các kết quả mong muốn, thay vì các hệ thống hiện có đang được điều chỉnh cho các mục đích mới.

Các công nghệ mới đang xuất hiện và luôn được cải tiến. Thị giác máy tính, Machine Learning, Deep Learning, điện toán đám mây, AI, các bộ xử lý thế hệ mới và phần mềm tiện ích tích hợp dữ liệu đang mở ra tất cả các cơ hội. Các nhà máy sẽ có thể được hưởng lợi từ Machine Learning và sau đó chia sẻ dữ liệu sản xuất với hệ thống ERP kinh doanh rộng lớn hơn.

Về máy móc, sự phát triển linh kiện đang cung cấp các nguyên liệu thô được cải tiến đáng kể, chẳng hạn như nhiều loại máy ảnh hơn có thể được sử dụng để tạo ra các giải pháp chụp ảnh rất cụ thể, ống kính mới, robot phức tạp và hơn thế nữa.