Thị giác máy tính là gì? Ứng dụng quan trọng của Computer Vision

Mã Sản Phẩm: : Ung dung cong nghe 01
Tên Sản Phẩm: : Thị giác máy tính là gì? Ứng dụng quan trọng của Computer Vision
Danh Mục: : HỆ THỐNG QLSX MES
Thương Hiệu: : Hệ thống điều hành và thực thi sản xuất
Giá: : Liên Hệ

Thị giác máy tính là gì? Đây là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo đang cách mạng hóa nhiều ngành công nghiệp. Computer vision cho phép máy tính "nhìn" thấy, "hiểu" và "học hỏi" từ hình ảnh, từ đó thực hiện các tác vụ phức tạp.

Chi Tiết Sản Phẩm

Bạn có bao giờ tự hỏi làm thế nào mà các chiếc Iphone của bạn có thể nhận diện khuôn mặt của bạn một cách chính xác đến vậy? Hay làm thế nào mà những chiếc xe tự lái có thể "nhìn" thấy và tránh được chướng ngại vật? Đó là nhờ thị giác máy tính (Computer vision). Cùng DACO tìm hiểu về cách hoạt động, chức năng và ứng dụng thực tế của khái niệm này trong bài viết sau nhé.

1. Thị giác máy tính là gì?

Thị giác máy tính (Computer vision) là một lĩnh vực của khoa học máy tính, cho phép máy tính hiểu và xử lý thông tin từ hình ảnh và video giống như cách con người làm. Computer vision sử dụng các thuật toán và mô hình toán học để xử lý, phân tích và diễn giải dữ liệu hình ảnh, cho phép máy tính có thể "nhìn thấy" và "hiểu" những gì có trong một hình ảnh hoặc video.

thi-giac-may-tinh-la-gi

Thị giác máy tính là một phần quan trọng của trí tuệ nhân tạo (AI) và đã có những tiến bộ đáng kể trong những năm gần đây.

Nhờ khả năng phân tích hàng nghìn sản phẩm hoặc quy trình mỗi phút, hệ thống Computer vision có thể phát hiện các khiếm khuyết hay vấn đề mà con người có thể bỏ qua, vượt xa khả năng giám sát của con người trong các ứng dụng như kiểm tra sản phẩm hay theo dõi sản xuất.

2. Công nghệ thị giác máy tính hoạt động như thế nào?

Trước hết, hãy hiểu cách công nghệ này hoạt động như thế nào. Thị giác máy tính yêu cầu một lượng lớn dữ liệu để phân tích và nhận dạng hình ảnh. Nó liên tục phân tích dữ liệu cho đến khi có thể phân biệt sự khác biệt và cuối cùng nhận diện được đối tượng. Ví dụ, để đào tạo máy tính nhận diện lốp ô tô, cần cung cấp nhiều hình ảnh về lốp và các yếu tố liên quan để máy có thể học cách phân biệt, đặc biệt là phát hiện lốp có khuyết tật.

Hai công nghệ then chốt trong quá trình này là học sâu (Deep Learning) và mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Networks - CNN).

Các ứng dụng thị giác máy tính chạy trên các thuật toán được đào tạo trên lượng lớn dữ liệu trực quan hoặc hình ảnh trên đám mây. Chúng nhận dạng các mẫu trong dữ liệu trực quan này và sử dụng các mẫu đó để xác định nội dung của các hình ảnh khác.

CNN hỗ trợ học sâu bằng cách chia nhỏ hình ảnh thành các điểm ảnh được gắn nhãn, sau đó thực hiện phép tích chập (phép toán giữa hai hàm) để dự đoán hình ảnh đang “thấy”. Mạng nơ-ron kiểm tra và cải thiện độ chính xác của các dự đoán qua nhiều lần lặp, cho đến khi dự đoán đạt độ chính xác cao, tương tự như quá trình con người nhận thức (từ hình dáng, màu sắc đến chi tiết cụ thể)

CNN nhận diện các đặc điểm cơ bản như cạnh và hình dạng, sau đó dựa vào quá trình lặp lại để nhận diện toàn bộ hình ảnh. Đối với video, mạng nơ-ron hồi quy (Recurrent Neural Networks - RNN) được sử dụng để hiểu sự liên kết giữa các khung hình, giúp máy tính phân tích chuỗi hình ảnh động.

3. Chức năng của thị giác máy tính (Computer vision) là gì?

Các chương trình thị giác máy tính chủ yếu thực hiện các chức năng sau khi xử lý hình ảnh và cung cấp thông tin:

Phân loại đối tượng: Hệ thống phân loại các đối tượng trong hình ảnh theo các danh mục cụ thể. Ví dụ, hệ thống có thể phân biệt người với các đối tượng khác trong ảnh và đếm số lượng người xuất hiện.
Nhận dạng đối tượng: Hệ thống xác định đối tượng cụ thể trong ảnh hoặc video. Ví dụ, không chỉ phân biệt người trong ảnh, hệ thống còn phân tích đặc điểm ngoại hình để xác định danh tính hoặc các đặc điểm của người đó.
Theo dõi đối tượng: Hệ thống phân tích video để theo dõi sự di chuyển của các vật thể theo thời gian. Ví dụ, camera giám sát bãi đỗ xe có thể theo dõi ô tô và cung cấp thông tin về vị trí và chuyển động của các xe trong bãi đỗ.
Nhận dạng ký tự quang học (OCR): Hệ thống nhận diện các chữ cái và số trong hình ảnh, sau đó chuyển đổi chúng thành văn bản số mà các ứng dụng máy tính có thể đọc hoặc người dùng có thể chỉnh sửa.

4. Các ứng dụng của thị giác máy tính (Computer vision)

Thị giác máy tính là một công nghệ mạnh mẽ, đã và đang tạo ra những đột phá đáng kể trong nhiều lĩnh vực khác nhau:

4.1 Sản xuất

Computer vision đã cách mạng hóa quy trình sản xuất bằng cách tự động hóa nhiều công đoạn và nâng cao độ chính xác.

ung-dung-thi-giac-may-tinh-trong-san-xuat

Kiểm soát chất lượng: Thay vì dựa vào mắt người, các hệ thống thị giác máy tính có thể phát hiện những lỗi nhỏ nhất trên sản phẩm, từ vết nứt trên kim loại đến các sai lệch về kích thước. Điều này giúp giảm thiểu tỷ lệ sản phẩm lỗi và đảm bảo chất lượng đồng đều.
Tự động hóa sản xuất: Computer vision cho phép robot thực hiện các tác vụ phức tạp như lắp ráp, hàn, sơn một cách chính xác và nhanh chóng. Các hệ thống này có thể làm việc liên tục mà không bị mệt mỏi, tăng năng suất và giảm chi phí sản xuất.

4.2 Y tế

Trong lĩnh vực y tế, Computer vision đóng vai trò quan trọng trong việc chẩn đoán và điều trị bệnh.

Chẩn đoán hình ảnh: Các thuật toán thị giác máy tính có thể phân tích hình ảnh y tế như X-quang, MRI để phát hiện các dấu hiệu bệnh sớm và chính xác hơn. Giúp bác sĩ đưa ra phác đồ điều trị hiệu quả.
Phẫu thuật: Computer vision cung cấp cho các bác sĩ một cái nhìn chi tiết và rõ ràng về bên trong cơ thể, giúp họ thực hiện các ca phẫu thuật phức tạp với độ chính xác cao.

4.3 An ninh và giám sát

An ninh là một lĩnh vực mà thị giác máy tính phát huy rất lớn.

Nhận diện khuôn mặt: Các hệ thống nhận diện khuôn mặt được sử dụng rộng rãi để kiểm soát truy cập, tìm kiếm tội phạm và xác thực danh tính.
Giám sát video: Các camera giám sát kết hợp với Computer vision có thể phát hiện các hành vi đáng ngờ, theo dõi đối tượng và cung cấp cảnh báo kịp thời.

4.4 Tự động lái xe

Xe tự lái là một trong những ứng dụng nổi bật nhất của thị giác máy tính.

Nhận biết môi trường: Xe tự lái sử dụng Computer vision để nhận biết các vật thể xung quanh như xe khác, người đi bộ, biển báo giao thông.
Lập bản đồ 3D: Computer vision giúp xe tự lái xây dựng bản đồ 3D của môi trường xung quanh để định vị và điều hướng.

4.5 Thương mại điện tử

Thị giác máy tính đã tạo ra những trải nghiệm mua sắm trực tuyến thú vị hơn.

Tìm kiếm hình ảnh: Người dùng có thể tìm kiếm sản phẩm bằng cách tải lên hình ảnh.
Đề xuất sản phẩm: Các hệ thống thị giác máy tính có thể phân tích sở thích của người dùng dựa trên lịch sử tìm kiếm hình ảnh để đề xuất các sản phẩm phù hợp.
Kiểm tra chất lượng sản phẩm: Đảm bảo sản phẩm được bán online có chất lượng như hình ảnh quảng cáo.

4.6 Theo dõi vật thể trong thời gian thực (Real-time tracking)

Theo dõi vật thể: Theo dõi chuyển động của các vật thể trong thời gian thực, ứng dụng trong thể thao, logistics. Các hệ thống theo dõi chuyển động của các vận động viên giúp phân tích hiệu suất, tối ưu hóa kỹ thuật và đưa ra các chiến thuật phù hợp. Hay Computer vision được sử dụng để theo dõi hàng hóa trong kho, từ khâu nhập kho đến xuất kho, giúp quản lý hiệu quả chuỗi cung ứng.
Phân tích hành vi: Bằng cách theo dõi chuyển động của con người, thị giác máy tính có thể phân tích hành vi của khách hàng trong cửa hàng, giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về nhu cầu và sở thích của khách hàng, từ đó cải thiện trải nghiệm mua sắm..

4.7 Thực tế tăng cường (Augmented Reality - AR)

Thị giác máy tính là nền tảng cho sự phát triển của công nghệ thực tế tăng cường.

Trải nghiệm tương tác: AR cho phép chúng ta chồng các đối tượng ảo lên thế giới thực, tạo ra những trải nghiệm tương tác sống động.
Hướng dẫn kỹ thuật: AR cung cấp các hướng dẫn trực quan cho người dùng trong quá trình lắp ráp, sửa chữa hoặc học tập.

4.8 Phân tích hình ảnh vệ tinh

Hình ảnh vệ tinh cung cấp một cái nhìn tổng quan về Trái đất, và thị giác máy tính giúp chúng ta khai thác thông tin từ những hình ảnh này.

Giám sát môi trường: Phát hiện các thay đổi trong môi trường như cháy rừng, ô nhiễm để đưa ra các biện pháp bảo vệ môi trường hiệu quả.
Quy hoạch đô thị: Phân tích hình ảnh vệ tinh để xây dựng cơ sở hạ tầng và quản lý đô thị hiệu quả.

Vậy là bạn đã hiểu thị giác máy tính là gì, cách hoạt động, chức năng và ứng dụng của khái niệm này. Computer vision đang ngày càng trở nên phổ biến và có ảnh hưởng sâu rộng đến cuộc sống của chúng ta. Với khả năng xử lý thông tin hình ảnh một cách nhanh chóng và chính xác, công nghệ này đã và đang mở ra những tiềm năng vô hạn cho sự phát triển của công nghệ và xã hội.

Với hơn 15 năm kinh nghiệm, DACO - Đơn vị phát triển giải pháp tự động hóa - chuyên cung cấp các thiết bị và giải pháp tự động hóa chất lượng cao, hỗ trợ doanh nghiệp trong việc tối ưu hóa quy trình sản xuất và cải thiện chất lượng sản phẩm.

Nếu bạn đang tìm kiếm cách tối ưu hóa quy trình sản xuất hoặc nâng cao hiệu suất doanh nghiệp, hãy liên hệ với DACO để khám phá các giải pháp tự động hóa phù hợp với nhu cầu của bạn. Chúng tôi luôn sẵn sàng đồng hành đến tận cùng với doanh nghiệp trên con đường phát triển công nghệ và tự động hóa. Liên hệ với DACO theo hotline: 0936.064.289-Mr.Vũ để được tư vấn miễn phí.

Xem thêm: