Machine vision (computer vision)
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La Computer Vision est un domaine scientifique interdisciplinaire qui traite de la manière dont les ordinateurs peuvent acquérir une compréhension de haut niveau à partir d’images ou de vidéos numériques. Du point de vue de l’ingénierie, elle cherche à comprendre et à automatiser les tâches que le système visuel humain peut effectuer naturellement.
Les tâches de Computer Vision comprennent les méthodes d’acquisition, de traitement, d’analyse et de compréhension des images numériques, ainsi que l’extraction de données en haute définition du monde réel afin de produire des informations numériques ou symboliques, par exemple sous forme de décisions. Dans ce contexte, la compréhension signifie la transformation d’images visuelles (l’entrée de la rétine) en descriptions du monde qui ont un sens pour les processus de pensée et peuvent susciter des actions appropriées. Cette compréhension des images peut être considérée comme le démêlage d’informations symboliques à partir de données d’images en utilisant des modèles construits à l’aide de la géométrie, de la physique, des statistiques et de la théorie de l’apprentissage.
La Computer Vision est donc la capacité d’un ordinateur à voir ; elle utilise une ou plusieurs caméras vidéo, la conversion analogique-numérique (ADC) et le traitement numérique des signaux (DSP). Les données qui en résultent sont transmises à un ordinateur ou à un contrôleur robot. La vision artificielle est d’une complexité similaire à celle de la reconnaissance vocale.
Deux spécifications importantes dans tout système de vision sont la sensibilité et la résolution. La sensibilité est la capacité d’une machine à voir dans une lumière faible, ou à détecter de faibles impulsions à des longueurs d’onde invisibles. La résolution est la mesure dans laquelle une machine peut différencier les objets. En général, plus la résolution est bonne, plus le champ de vision est restreint. La sensibilité et la résolution sont interdépendantes. Tous les autres facteurs restent constants, l’augmentation de la sensibilité réduit la résolution, et l’amélioration de la résolution réduit la sensibilité.
Les yeux humains sont sensibles aux longueurs d’onde électromagnétiques s allant de 390 à 770 nanomètres (nm). Les caméras vidéo peuvent être sensibles à une gamme de longueurs d’onde beaucoup plus large que celle-ci. Certains systèmes de vision artificielle fonctionnent à l’infrarouge (IR), à l’ultraviolet (UV).
La Computer Vision Binoculaire (stéréo) nécessite un ordinateur avec un processeur avancé. En outre, il nécessite aussi des caméras à haute résolution, une grande quantité de mémoire vive (RAM) et la programmation d’une intelligence artificielle (IA) est nécessaires pour la « Depth Perception ».
La Computer Vision est utilisée dans diverses applications industrielles et médicales. En voici quelques exemples :
- Analyse des composants électroniques
- Identification de la signature
- Reconnaissance optique des caractères
- Reconnaissance de l’écriture manuscrite
- Reconnaissance des objets
- Reconnaissance des modèles
- Inspection des matériaux
- Contrôle des devises
- Analyse d’images médicales
Le terme de vision artificielle est souvent associé aux applications industrielles de la capacité de voir d’un ordinateur, tandis que le terme de vision par ordinateur est souvent utilisé pour décrire tout type de technologie dans laquelle un ordinateur est chargé de numériser une image, de traiter les données qu’elle contient et d’entreprendre une action quelconque.
