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Traitement préimposé dans les caméras d'IA

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Ce qu'il faut savoir

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Les caméras IA sont de plus en plus populaires car elles offrent un certain nombre d'avantages par rapport aux caméras traditionnelles. L'un des principaux avantages des caméras IA est leur capacité à effectuer un traitement avant ou après la pose, combinant ainsi les avantages de l'IA avec le traitement d'image traditionnel.

QU'EST-CE QUE LE TRAITEMENT PAR PRÉEMPTION OU PAR POSTÉMPTION ?

Le traitement par anticipation est une technique qui permet aux caméras d'IA d'améliorer la qualité d'une image avant qu'elle ne soit traitée par un algorithme d'IA. Il peut s'agir de tâches telles que la suppression du bruit, l'amélioration du contraste et la segmentation des images.

Par conséquent, le traitement postérieur à l'imposition désigne le traitement de l'image à l'aide de méthodes de traitement d'image classiques après le traitement par l'IA.

LES AVANTAGES DU TRAITEMENT PRÉIMPOSÉ

Le traitement pré-imposé peut améliorer les performances des caméras IA de plusieurs manières. Ces avantages sont les suivants

- Réduire la quantité de données à traiter, ce qui peut augmenter la vitesse et l'efficacité de la caméra.

- Améliorer la précision des résultats de la caméra en lui permettant de se concentrer sur des objets ou des scènes spécifiques.

- Permettre à la caméra d'effectuer des tâches qui ne seraient pas possibles sans traitement préalable, comme le suivi d'objets en mouvement ou la détection d'objets dans des conditions de faible luminosité.

COMMENT FONCTIONNE LE TRAITEMENT PRÉEMPTÉ ?

Dans le traitement par anticipation, l'image est traitée à l'aide d'un certain nombre de méthodes de traitement d'image connues avant d'être capturée. Le choix des algorithmes appropriés dépend de l'application et est laissé à la créativité de l'ingénieur en traitement d'images.

TRAITEMENT PAR ANTICIPATION À L'AIDE DE L'EXEMPLE DE L'INSPECTION D'UN ROULEMENT À BILLES

Prenons un exemple pratique. Imaginons que vous souhaitiez utiliser l'IA pour détecter des défauts de surface sur un roulement à billes. L'algorithme d'IA est très performant pour trouver les défauts, mais il ne peut pas calibrer l'image ni produire les résultats en coordonnées mondiales. C'est là que le prétraitement de l'image entre en jeu.

Avant d'entraîner l'algorithme d'IA, l'image peut être calibrée à l'aide de méthodes connues. Pour ce faire, on prend des images de bonnes pièces et on utilise ces images pour apprendre à la caméra à quoi les pièces doivent ressembler. Une fois l'image calibrée, elle peut être transmise à l'algorithme d'IA pour la détection des erreurs.

Dans la phase d'inférence, l'image d'entrée est également calibrée avant l'exécution de l'algorithme d'IA. Cela permet de s'assurer que les résultats de l'algorithme d'IA sont précis et en coordonnées mondiales.

CONCLUSION

Les traitements pré- et post-imposition sont des techniques puissantes qui peuvent améliorer les performances des caméras d'IA de plusieurs façons.