Thị giác máy tính (computer vision) là một chuyên ngành mới phát triển gần đây, nhờ cách mạng máy học (Machine learning) và AI. Thay vì xử lý & phân tích ảnh bằng những thư viện tĩnh như OpenCV với những thuộc tính xác định, thì giờ đây hình ảnh được xử lý bằng mô hình (model) đã được huấn luyện trước nhằm nhận diện vật thể, phân tích chuyển động, hành vi.
Phương pháp này rất linh hoạt, trong trường hợp mô hình chưa đủ chính xác hoặc kết quả không như mong đợi thì có thể thực hiện huấn luyện lại, hoặc bổ xung thêm dữ liệu để cải thiện. Không như sử dụng thư viện tĩnh, thì lập trình viên sẽ phải xác định từng thuộc tính, trường hợp cụ thể để phần mềm chạy đúng yêu cầu, với các ứng dụng có hàng trăm, hàng ngàn thuộc tính thì công việc này tốn rất nhiều thời gian, công sức.
Hiện nay, thị giác máy tính được ứng dụng nhiều trong cuộc sống như:
1. Nhận diện con người, hàng hóa, vật nuôi, phương tiện giao thông, cây cối…
2. Nhận diện khuôn mặt, dáng người, phân tích hành vi
3. Đọc biển số xe
4. Chấm bài thi trắc nghiệm
5. Nhận diện chữ viết, “mã “quét mã” QR/Barcode
Dù còn mới mẻ, nhưng thị giác máy tính cũng bắt đầu được sử dụng trong công nghiệp
1. Đếm sản phẩm
2. Nhận diện sản phẩm lỗi, đo kích thước…
3. Xác định đối tượng, hình ảnh cho từng ứng dụng riêng biệt
Những tác vụ trên, hầu hết đều có thể giải quyết bằng camera công nghiệp, tuy nhiên thị giác máy tính có nhiều ưu điểm như:
1. Chi phí thấp (camera công nghiệp có giá thành cao, đi kèm là PLC, phụ kiện đắt đỏ)
2. Chủng loại camera đa dạng: độ phân giải cao, ống kính thích ứng…
3. Có thể hoạt động trong môi trường ánh sáng phức tạp
4. Không giới hạn chủng loại ứng dụng, có thể tự động giám sát cả máy móc đang hoạt động.
5. Nhờ “bộ não” là máy tính, dễ dàng tích hợp nhiều tính năng mà không phát sinh phần cứng như web-server, API…
Hiện tại thì computer vision và AI vẫn còn đang trong buổi bình minh sớm, tin chắc trong thời gian sắp tới chúng sẽ còn phát triển mạnh mẽ hơn nữa, đẩy mạnh cách mạng hóa trong công nghiệp.