В областта на съвременните технологии решенията за интелигентно зрение се очертаха като крайъгълен камък за различни индустрии, от производството до здравеопазването. Една от основните задачи в рамките на тези решения е сегментирането на изображението, процес, който разделя изображение на множество сегменти или региони, за да опрости анализа му. Като водещ доставчик на решения за интелигентно зрение, аз съм развълнуван да навляза в тънкостите на това как тези решения сегментират изображения.
Разбиране на сегментирането на изображението
Сегментирането на изображението е процес на разделяне на цифрово изображение на множество сегменти (набори от пиксели, известни също като суперпиксели). Целта е да се опрости и/или промени представянето на изображение в нещо, което е по-смислено и по-лесно за анализ. Например в медицинско изображение сегментирането може да се използва за разделяне на различни органи, тумори или тъкани. В промишлени приложения може да помогне за идентифициране на дефекти, части или специфични характеристики на продукт.
Техники за сегментиране на изображението в решения за интелигентно зрение
Прагове
Праговото определяне е един от най-простите и най-широко използваните методи за сегментиране на изображения. Това включва сравняване на всеки пиксел в изображение с предварително зададена прагова стойност. Пикселите със стойности над прага се присвояват на един клас, а тези под прага се присвояват на друг. Например, в изображение в сива скала, ако прагът е зададен на 128 (по скала от 0 до 255), пикселите със стойности от 0 до 127 може да се считат за част от фона, докато пикселите от 128 до 255 са част от предния план.
Този метод е изчислително ефективен и лесен за прилагане. Той обаче има ограничения. Работи добре, когато изображението има ясно разграничение между преден и заден план, но може да се провали при изображения с неравномерно осветление или сложни структури.
Сегментиране на базата на ръбове
Базираната на ръбове сегментация се фокусира върху откриването на границите между различните региони в изображението. Ръбовете са области, където има значителна промяна в интензитета на пикселите. Алгоритми като оператор Sobel, Canny edge detector или Prewitt operator обикновено се използват за откриване на тези ръбове.
След като ръбовете бъдат открити, те могат да се използват за определяне на границите на различни сегменти. Например, в производствена среда сегментирането, базирано на ръбове, може да се използва за идентифициране на ръбовете на част, което помага при контрола на качеството и инспекцията. Този метод обаче може да бъде чувствителен към шум в изображението и понякога може да открие фалшиви ръбове.
Сегментиране на база регион
Методите за сегментиране, базирани на регион, групират пикселите в региони въз основа на тяхната прилика. Сходството може да бъде определено по отношение на цвят, интензивност, текстура или други характеристики. Един популярен подход е методът за нарастване на региона. Започва с набор от начални пиксели и след това разраства региони чрез добавяне на съседни пиксели, които отговарят на определен критерий за сходство.
Друг подход е алгоритъмът на водораздела. Той третира изображението като топографска карта, където интензитетите на пикселите представляват надморска височина. Алгоритъмът наводнява изображението от локални минимуми (области с нисък интензитет), докато басейните се срещнат на вододелните линии, които определят границите между различните региони. Сегментирането, базирано на регион, може да се справи със сложни изображения по-добре от методите, базирани на прагове или край, но може да бъде скъпо от изчислителна гледна точка.
Сегментиране на базата на машинно обучение
С напредването на машинното обучение, особено дълбокото обучение, методите за сегментиране, базирани на машинно обучение, стават все по-популярни. Конволюционните невронни мрежи (CNN) се използват широко за тази цел. CNN могат да научат моделите и характеристиките на изображение чрез обучение на голям набор от данни.
Например U-Net архитектурата е популярен модел на CNN за сегментиране на изображения. Той има структура енкодер - декодер, където енкодерът извлича характеристики от изображението, а декодерът реконструира сегментираното изображение. Базираното на машинно обучение сегментиране може да постигне висока точност, особено в сложни сценарии, но изисква голямо количество етикетирани данни за обучение и значителни изчислителни ресурси.
Приложения на сегментирането на изображението в нашите решения за интелигентно зрение
Индустриална инспекция
В промишленото производство сегментирането на изображението играе решаваща роля в контрола на качеството. Нашите решения за интелигентно зрение използват сегментиране на изображението за откриване на дефекти на продуктите. Например, в процеса на заваряване можем да използваме сегментиране на изображението, за да идентифицираме заваръчния шев. TheЛазерен сензор за проследяване на челни заварки FV - 150 - ZO - TDиЛазерен сензор за проследяване на челни заварки FV - 210 - ZO - TDса оборудвани с усъвършенствани алгоритми за сегментиране на изображения. Тези сензори могат да сегментират зоната на заваръчния шев от околния материал, което позволява прецизно проследяване и оценка на качеството на заваръчния шев.
Медицински изображения
В областта на медицината нашите интелигентни решения за зрение използват сегментиране на изображението, за да помогнат при диагностицирането. Например, при сканиране с магнитен резонанс (MRI) или компютърна томография (CT), сегментирането може да се използва за разделяне на различни органи, тумори или лезии. Това помага на лекарите точно да идентифицират и анализират състоянието на пациента.
Автономни превозни средства
Автономните превозни средства разчитат на интелигентни системи за зрение, за да възприемат заобикалящата ги среда. Сегментирането на изображението се използва за идентифициране на различни обекти като пешеходци, други превозни средства и пътни знаци. Чрез сегментиране на изображението на пътната сцена, системата за управление на автомобила може да взема по-добри решения относно навигацията и избягването на сблъсък.
Предизвикателства и бъдещи насоки
Въпреки значителния напредък в сегментирането на изображения, все още има няколко предизвикателства. Едно от основните предизвикателства е променливостта на изображенията. Изображенията могат да имат различни условия на осветление, нива на шум и ориентации на обекти, което може да повлияе на точността на сегментирането. Друго предизвикателство е липсата на етикетирани данни, особено в някои специализирани области.
В бъдеще очакваме да видим по-усъвършенствани алгоритми, които могат да се справят с тези предизвикателства. Например, интегрирането на множество техники за сегментиране, като комбиниране на машинно обучение с традиционни методи, може да доведе до по-стабилно и точно сегментиране. Освен това разработването на алгоритми за обучение без надзор за сегментиране на изображения може да намали зависимостта от етикетирани данни.
Заключение
Като доставчик на интелигентни визуални решения, ние сме в челните редици на разработването и внедряването на съвременни техники за сегментиране на изображения. Нашите продукти, като сензорите за лазерно проследяване на заваръчните заварки от серията Butt, са проектирани да осигурят висококачествено сегментиране на изображението за различни индустриални приложения.
Ако се интересувате от нашите решения за интелигентна визия и искате да обсъдите специфичните си нужди за сегментиране на изображение във вашата индустрия, ви каним да се свържете с нас за доставка и допълнителни дискусии. Нашият екип от експерти е готов да ви предостави най-добрите решения, съобразени с вашите изисквания.
Референции
- Gonzalez, RC, & Woods, RE (2017). Цифрова обработка на изображения. Пиърсън.
- Goodfellow, IJ, Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Дълбоко обучение. MIT Press.
- Szeliski, R. (2010). Компютърно зрение: Алгоритми и приложения. Спрингър.