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Elaborazione pre-imposta nelle telecamere AI

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Cosa c'è da sapere

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Le telecamere AI stanno diventando sempre più popolari perché offrono una serie di vantaggi rispetto alle telecamere tradizionali. Uno dei principali vantaggi delle telecamere AI è la loro capacità di eseguire un'elaborazione pre- o post-emposed, combinando i vantaggi dell'AI con l'elaborazione tradizionale delle immagini.

COS'È L'ELABORAZIONE PRE-EMPOSED O POST-EMPOSED?

L'elaborazione pre-emposed è una tecnica che consente alle telecamere AI di migliorare la qualità di un'immagine prima che venga elaborata da un algoritmo AI. Ciò può includere attività come la rimozione del rumore, il miglioramento del contrasto e la segmentazione delle immagini.

Di conseguenza, per elaborazione post-imposta si intende l'elaborazione dell'immagine con metodi classici di elaborazione delle immagini dopo l'elaborazione dell'IA.

I VANTAGGI DELL'ELABORAZIONE PRE-IMPOSTA

L'elaborazione preventiva può migliorare le prestazioni delle telecamere AI in diversi modi. Questi vantaggi includono:

- Ridurre la quantità di dati da elaborare, aumentando così la velocità e l'efficienza della telecamera.

- Migliorare l'accuratezza dei risultati della telecamera, consentendole di concentrarsi su oggetti o scene specifiche.

- Consentire alla telecamera di eseguire attività che non sarebbero possibili senza un'elaborazione preventiva, come il tracciamento di oggetti in movimento o il rilevamento di oggetti in condizioni di scarsa illuminazione.

COME FUNZIONA L'ELABORAZIONE PREVENTIVA?

Nell'elaborazione preventiva, l'immagine viene elaborata con una serie di metodi noti di elaborazione delle immagini prima dell'acquisizione. La scelta degli algoritmi più adatti dipende dall'applicazione e dalla creatività del tecnico dell'elaborazione delle immagini.

ELABORAZIONE IN ANTICIPO CON L'ESEMPIO DELL'ISPEZIONE DEI CUSCINETTI A SFERA

Facciamo un esempio pratico. Immaginiamo di voler utilizzare l'intelligenza artificiale per rilevare i difetti superficiali di un cuscinetto a sfera. L'algoritmo di IA è molto bravo a trovare i difetti, ma non è in grado di calibrare l'immagine o di produrre i risultati in coordinate mondiali. È qui che entra in gioco la preelaborazione dell'immagine.

Prima di addestrare l'algoritmo di intelligenza artificiale, l'immagine può essere calibrata con metodi noti. A tal fine, è possibile scattare immagini di parti buone e utilizzare tali immagini per insegnare alla telecamera come dovrebbero apparire le parti. Una volta calibrata, l'immagine può essere passata all'algoritmo di intelligenza artificiale per il rilevamento degli errori.

Nella fase di inferenza, anche l'immagine di ingresso viene calibrata prima dell'esecuzione dell'algoritmo di IA. Questo assicura che i risultati dell'algoritmo di IA siano accurati e in coordinate mondiali.

CONCLUSIONE

L'elaborazione pre-emposed e post-emposed è una tecnica potente che può migliorare le prestazioni delle telecamere AI in diversi modi.