V oblasti moderných technológií sa riešenia inteligentného videnia ukázali ako základný kameň pre rôzne priemyselné odvetvia, od výroby až po zdravotníctvo. Jednou zo základných úloh v rámci týchto riešení je segmentácia obrazu, proces, ktorý rozdeľuje obraz na viacero segmentov alebo oblastí, aby sa zjednodušila jeho analýza. Ako popredný dodávateľ riešení pre inteligentné videnie som nadšený, že sa môžem ponoriť do zložitosti toho, ako tieto riešenia segmentujú obrazy.
Pochopenie segmentácie obrázkov
Segmentácia obrazu je proces rozdelenia digitálneho obrazu na viacero segmentov (súbory pixelov, známe aj ako super pixely). Cieľom je zjednodušiť a/alebo zmeniť reprezentáciu obrazu na niečo, čo je zmysluplnejšie a ľahšie analyzovateľné. Napríklad v medicínskom obraze možno segmentáciu použiť na oddelenie rôznych orgánov, nádorov alebo tkanív. V priemyselných aplikáciách môže pomôcť identifikovať chyby, časti alebo špecifické vlastnosti produktu.
Techniky segmentácie obrazu v riešeniach inteligentného videnia
Prahovanie
Prahovanie je jednou z najjednoduchších a najpoužívanejších metód na segmentáciu obrazu. Zahŕňa porovnanie každého pixelu v obrázku s vopred definovanou prahovou hodnotou. Pixely s hodnotami nad prahovou hodnotou sú priradené jednej triede a pixely nižšie sú priradené inej. Napríklad na obrázku v odtieňoch sivej, ak je prah nastavený na 128 (na stupnici od 0 do 255), pixely s hodnotami od 0 do 127 možno považovať za súčasť pozadia, zatiaľ čo pixely od 128 do 255 za časť popredia.
Táto metóda je výpočtovo efektívna a ľahko implementovateľná. Má však obmedzenia. Funguje to dobre, keď má obrázok jasné rozlíšenie medzi popredím a pozadím, ale môže zlyhať na obrázkoch s nerovnomerným osvetlením alebo zložitými štruktúrami.
Edge - Based Segmentation
Segmentácia založená na okrajoch sa zameriava na zisťovanie hraníc medzi rôznymi oblasťami v obraze. Okraje sú oblasti, kde dochádza k výraznej zmene intenzity pixelov. Na detekciu týchto hrán sa bežne používajú algoritmy ako Sobelov operátor, Cannyho detektor hrán alebo Prewittov operátor.
Akonáhle sú okraje zistené, môžu byť použité na definovanie hraníc rôznych segmentov. Napríklad vo výrobnom prostredí sa segmentácia založená na hranách môže použiť na identifikáciu hrán dielu, čo pomáha pri kontrole kvality a inšpekcii. Táto metóda však môže byť citlivá na šum v obraze a niekedy môže odhaliť falošné okraje.
Segmentácia podľa regiónu
Metódy segmentácie založené na oblasti zoskupujú pixely do oblastí na základe ich podobnosti. Podobnosť môže byť definovaná z hľadiska farby, intenzity, textúry alebo iných vlastností. Jedným z populárnych prístupov je metóda pestovania regiónu. Začína sa sadou počiatočných pixelov a potom sa oblasti rozrastú pridaním susedných pixelov, ktoré spĺňajú určité kritérium podobnosti.
Ďalším prístupom je povodný algoritmus. S obrázkom zaobchádza ako s topografickou mapou, kde intenzity pixelov predstavujú nadmorskú výšku. Algoritmus zaplavuje obraz z lokálnych miním (regióny s nízkou intenzitou), kým sa povodia nestretnú na líniách povodia, ktoré definujú hranice medzi rôznymi regiónmi. Segmentácia založená na oblasti dokáže zvládnuť zložité obrázky lepšie ako metódy založené na prahovaní alebo hranách, ale môže byť výpočtovo nákladná.
Segmentácia založená na strojovom učení
S pokrokom strojového učenia, najmä hlbokého učenia, sa metódy segmentácie založené na strojovom učení stávajú čoraz obľúbenejšími. Na tento účel sa široko používajú konvolučné neurónové siete (CNN). CNN sa môžu naučiť vzory a funkcie v obraze prostredníctvom školenia na veľkom súbore údajov.
Napríklad architektúra U - Net je populárny model CNN na segmentáciu obrazu. Má štruktúru kodér - dekodér, kde kodér extrahuje prvky z obrazu a dekodér rekonštruuje segmentovaný obraz. Segmentácia založená na strojovom učení môže dosiahnuť vysokú presnosť, najmä v zložitých scenároch, ale vyžaduje si veľké množstvo označených trénovacích údajov a značné výpočtové zdroje.
Aplikácie segmentácie obrazu v našich riešeniach inteligentného videnia
Priemyselná inšpekcia
V priemyselnej výrobe hrá segmentácia obrazu kľúčovú úlohu pri kontrole kvality. Naše riešenia inteligentného videnia využívajú segmentáciu obrazu na zisťovanie chýb na produktoch. Napríklad v procese zvárania môžeme použiť segmentáciu obrazu na identifikáciu zvarového švu. TheLaserový snímač na sledovanie zvaru série Butt FV - 150 - ZO - TDaLaserový snímač na sledovanie zvaru série Butt FV - 210 - ZO - TDsú vybavené pokročilými algoritmami segmentácie obrazu. Tieto senzory dokážu segmentovať oblasť zvaru od okolitého materiálu, čo umožňuje presné sledovanie a hodnotenie kvality zvaru.
Lekárske zobrazovanie
V oblasti medicíny naše inteligentné riešenia videnia využívajú segmentáciu obrazu na pomoc pri diagnostike. Napríklad pri zobrazovaní magnetickou rezonanciou (MRI) alebo počítačovej tomografii (CT) možno segmentáciu použiť na oddelenie rôznych orgánov, nádorov alebo lézií. To pomáha lekárom pri presnej identifikácii a analýze stavu pacienta.
Autonómne vozidlá
Autonómne vozidlá sa pri vnímaní okolia spoliehajú na inteligentné systémy videnia. Segmentácia obrazu sa používa na identifikáciu rôznych objektov, ako sú chodci, iné vozidlá a dopravné značky. Segmentovaním obrazu cestnej scény dokáže riadiaci systém vozidla lepšie rozhodovať o navigácii a predchádzaní kolíziám.
Výzvy a budúce smerovanie
Napriek výraznému pokroku v segmentácii obrazu stále existuje niekoľko výziev. Jednou z hlavných výziev je variabilita obrázkov. Obrázky môžu mať rôzne svetelné podmienky, úrovne šumu a orientáciu objektov, čo môže ovplyvniť presnosť segmentácie. Ďalšou výzvou je nedostatok označených údajov, najmä v niektorých špecializovaných doménach.
V budúcnosti očakávame, že uvidíme pokročilejšie algoritmy, ktoré dokážu zvládnuť tieto výzvy. Napríklad integrácia viacerých segmentačných techník, ako je kombinácia strojového učenia s tradičnými metódami, môže viesť k robustnejšej a presnejšej segmentácii. Okrem toho vývoj algoritmov učenia bez dozoru na segmentáciu obrazu môže znížiť závislosť od označených údajov.
Záver
Ako dodávateľ riešení inteligentného videnia stojíme v popredí vývoja a implementácie pokročilých techník segmentácie obrazu. Naše produkty, ako napríklad laserové snímače na sledovanie zvarov série Butt, sú navrhnuté tak, aby poskytovali vysokokvalitnú segmentáciu obrazu pre rôzne priemyselné aplikácie.
Ak máte záujem o naše riešenia inteligentného videnia a chceli by ste prediskutovať svoje špecifické potreby segmentácie obrazu vo vašom odvetví, pozývame vás, aby ste sa na nás obrátili kvôli obstarávaniu a ďalším diskusiám. Náš tím odborníkov je pripravený poskytnúť vám tie najlepšie riešenia šité na mieru vašim požiadavkám.
Referencie
- Gonzalez, RC a Woods, RE (2017). Digitálne spracovanie obrazu. Pearson.
- Goodfellow, IJ, Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Hlboké učenie. MIT Press.
- Szeliski, R. (2010). Počítačové videnie: Algoritmy a aplikácie. Springer.