Procesamiento preimpuesto en las cámaras de IA

Lo que debe saber

Las cámaras de IA son cada vez más populares, ya que ofrecen una serie de ventajas con respecto a las cámaras tradicionales. Una de las principales ventajas de las cámaras de IA es su capacidad para realizar un procesamiento previo o posterior a la exposición, combinando las ventajas de la IA con el procesamiento tradicional de imágenes.

¿QUÉ ES EL PROCESAMIENTO ANTICIPADO O POSTERIOR?

El procesamiento anticipado es una técnica que permite a las cámaras de IA mejorar la calidad de una imagen antes de que sea procesada por un algoritmo de IA. Esto puede incluir tareas como la eliminación de ruido, la mejora del contraste y la segmentación de imágenes.

En consecuencia, el procesamiento post-empostillado significa procesar la imagen utilizando métodos clásicos de procesamiento de imágenes después del procesamiento de IA.

VENTAJAS DEL PROCESAMIENTO PREVIO

El procesamiento pre-emposed puede mejorar el rendimiento de las cámaras AI de varias maneras. Estas ventajas incluyen:

- Reducir la cantidad de datos que hay que procesar, lo que puede aumentar la velocidad y la eficacia de la cámara.

- Mejorar la precisión de los resultados de la cámara al permitir que ésta se centre en objetos o escenas específicos.

- Permitir que la cámara realice tareas que no serían posibles sin el procesamiento anticipado, como el seguimiento de objetos en movimiento o la detección de objetos en condiciones de poca luz.

¿CÓMO FUNCIONA EL PROCESAMIENTO ANTICIPADO?

En el procesamiento anticipado, la imagen se procesa mediante una serie de métodos conocidos de procesamiento de imágenes antes de ser capturada. Los algoritmos adecuados dependen de la aplicación y dependen de la creatividad del ingeniero de procesamiento de imágenes.

PROCESAMIENTO ANTICIPADO EN EL EJEMPLO DE LA INSPECCIÓN DE RODAMIENTOS DE BOLAS

Pongamos un ejemplo práctico. Imaginemos que se quiere utilizar la IA para detectar defectos superficiales en un rodamiento de bolas. El algoritmo de IA es muy bueno para encontrar defectos, pero no puede calibrar la imagen ni mostrar los resultados en coordenadas mundiales. Aquí es donde entra en juego el preprocesamiento de imágenes.

Antes de entrenar el algoritmo de IA, la imagen puede calibrarse con métodos conocidos. Para ello, se toman imágenes de piezas buenas y se utilizan para enseñar a la cámara el aspecto que deben tener las piezas. Una vez calibrada la imagen, puede pasarse al algoritmo de IA para la detección de errores.

En la fase de inferencia, la imagen de entrada también se calibra antes de ejecutar el algoritmo de IA. Esto garantiza que los resultados del algoritmo de IA sean precisos y estén en coordenadas mundiales.

CONCLUSIÓN

El procesamiento anticipado y anticipado son técnicas potentes que pueden mejorar el rendimiento de las cámaras de IA de varias maneras.