Chúng ta thường xuyên được hỏi về sự khác biệt giữa computer vision và machine vision, và cả hai lĩnh vực này so sánh với image processing như thế nào? Đây là một câu hỏi hợp lý vì hai lĩnh vực có vẻ tương đồng là computer vision và machine vision đều liên quan đến việc giải nghĩa hình ảnh kỹ thuật số để tạo ra kết quả từ việc xử lý ảnh của các bức ảnh hoặc hình ảnh.

Machine vision (Thị giác ứng dụng) là gì?

Machine vision đã trở thành một công nghệ then chốt trong lĩnh vực kiểm soát chất lượng và kiểm tra trong sản xuất. Điều này là do nhu cầu chất lượng ngày càng tăng và những cải tiến mà nó mang lại vượt trội hơn hẳn so với thị giác của con người và hoạt động thủ công.

• Định nghĩa: Khả năng của máy để cảm nhận một đối tượng theo trình tự, chụp ảnh đối tượng đó, sau đó xử lý và phân tích thông tin để đưa ra quyết định.

Về bản chất, machine vision cho phép các thiết bị sản xuất "nhìn thấy" và "suy nghĩ". Đây là một lĩnh vực thú vị kết hợp các công nghệ và quy trình để tự động hóa các nhiệm vụ kiểm tra trực quan phức tạp hoặc đơn giản và hướng dẫn chính xác hoạt động sản xuất. Trong bối cảnh công nghiệp, nó thường được gọi là "Thị giác công nghiệp" hoặc "Hệ thống thị giác". Vì hình ảnh thô trong machine vision thường được chụp bởi camera được kết nối với hệ thống theo "thời gian thực" (so với computer vision), các lĩnh vực vật lý liên quan đến công nghệ quang học, ánh sáng và lọc cũng là một phần kiến thức trong thế giới machine vision.

Vậy điều này so sánh với computer vision và image processing như thế nào?

Có rất nhiều điểm trùng lặp giữa các lĩnh vực khác nhau, nhưng có những điểm phân biệt rõ ràng giữa các nhóm.

Image processing bắt nguồn từ thần kinh học và phân tích khoa học. Điều này chủ yếu là do hạn chế về tốc độ xử lý khi image processing ra đời vào những năm 1970 và 1980 - ví dụ, xử lý các ảnh đơn lẻ sau khi chụp từ camera gắn trên kính hiển vi.

Khi bộ xử lý trở nên nhanh hơn và các thuật toán image processing trở nên giỏi hơn trong việc phân tích khối lượng dữ liệu lớn, image processing đã bước vào môi trường công nghiệp và việc kiểm soát dây chuyền sản xuất được tích hợp thêm. Lần đầu tiên, điều này cho phép phân tích, kiểm tra và định tuyến các thành phần, bộ phận và cụm lắp ráp như một phần của dây chuyền lắp ráp tự động dựa trên đánh giá chất lượng. Do đó, machine vision (được ví như "đôi mắt của dây chuyền sản xuất") ra đời. Không có gì ngạc nhiên, ngành công nghiệp đầu tiên áp dụng công nghệ này hàng loạt là các nhà sản xuất PCB và bán dẫn, vì sự bùng nổ mạnh mẽ của ngành điện tử diễn ra vào những năm 1980.

Computer vision là sự kết hợp của hai lĩnh vực này, tạo ra một biểu đồ Venn thể hiện sự chồng chéo giữa ba lĩnh vực, như hình dưới đây.

[Biểu đồ Venn về sự trùng lặp giữa Image processing, Computer vision và Machine vision]

Như bạn có thể thấy, nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo liên quan đến học sâu bắt nguồn từ computer vision. Tuy nhiên, trong vài năm qua, lĩnh vực này đã chuyển sang machine vision, vì image processing học được từ thị giác sinh học kết hợp với thị giác nhận thức đang dần được áp dụng vào các hệ thống và machine vision nói chung. Mối quan hệ này hiếm khi diễn ra theo hai chiều, nhưng một số nghiên cứu về machine vision cũng được chuyển ngược trở lại vào thế giới image processing và computer vision nói chung. Do ngành công nghiệp computer vision có phạm vi rộng hơn so với ngành machine vision chuyên biệt hơn, các thuật toán và phát triển mới được thúc đẩy bởi ngành công nghiệp computer vision nói chung.

Hiện nay, machine vision, computer vision và image processing có mối quan hệ chặt chẽ với nhau, và những phát triển trong từng lĩnh vực đều có tác động qua lại đến sự phát triển của các thuật toán mới trong mỗi ngành.