Phân biệt Image Classification vs Object Detection trong sản xuất

Image Classification vs Object Detection là hai khái niệm quan trọng, mang lại những ưu điểm và ứng dụng riêng biệt trong thị giác máy tính, giúp nâng cao hiệu quả sản xuất. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu sự khác biệt giữa Image Classification và Object Detection, cũng như cách hai công nghệ này được sử dụng trong lĩnh vực sản xuất.

Phân biệt Image Classification vs Object Detection

Image Classification là gì?

Image Classification ( phân loại hình ảnh) là một trong những tác vụ quan trọng của thị giác máy tính, có chức năng phân loại và tự động dán nhãn hình ảnh vào các danh mục đã được học/đào tạo trước đó .

Object Detection là gì?

Object Detection (phát hiện đối tượng) là một phần mở rộng của phân loại hình ảnh. Đây là kỹ thuật thị giác máy tính được thiết kế để xác định chính xác vị trí của nhiều đối tượng trong một ảnh hoặc video. Tác vụ này có khả năng sao chép và xác định vị trí của con người cho máy tính. Nhờ có Object Detection, chúng ta có thể nhận diện và định vị các đối tượng quan trọng một cách dễ dàng.

Đọc thêm: Thị giác máy tính là gì? Ứng dụng thị giác máy tính trong sản xuất thông minh

Ví dụ hình dưới đây: 

Image Classification có chức năng dán nhãn đơn cho mỗi hình ảnh: Hình về xe tải (gắn nhãn “truck”), hình về xe ô tô con (gắn nhãn “car”). 

Trong khi đó, tại hình bên phải về khung cảnh dường phố, Image Detection sẽ nhận diện các đối tượng khác nhau trong bức ảnh, sau đó dán nhãn từng đối tượng trong khung cảnh đó (gắn nhiều nhãn khác nhau như: đèn giao thông “traffic light”, xe ô tô “car”, xe tải “truck”…) 

Phân biệt Image Classification vs Object Detection

Sự giống – khác nhau giữa phân loại hình ảnh và phát hiện đối tượng

Điểm giống nhau của Image Classification và Object Detection

Mặc dù cách thức vận hành khác nhau song phân loại hình ảnh và phát hiện đối tượng lại sở hữu một vài điểm chung. Đây cũng chính là lý do khiến nhiều người bị nhầm lẫn hai khái niệm này với nhau.

• Cả hai kỹ thuật đều liên quan đến việc trích xuất hình ảnh để hiểu nội dung của hình ảnh đó
• Ứng dụng phương pháp học sâu (Deep Learning) để học các tính năng
• Cách sử dụng tập dữ liệu của Image Classification và Object Detection là gắn nhãn bộ dữ liệu để đào tạo và đánh giá mô hình
• Hai kỹ thuật đều tuân theo mô hình học tập có giám sát để học các mẫu
• Được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như: Đào tạo AI trong chăm sóc sức khỏe, xe tự động, sản xuất, giải trí,…

Phân loại hình ảnh và phát hiện đối tượng khác nhau như thế nào?

Đọc thêm: Ứng dụng công nghệ 4.0 trong sản xuất

Ứng dụng của phân loại hình ảnh và phát hiện đối tượng trong sản xuất

Image Classification và Object Detection đóng vai trò quan trọng trong thị giác máy tính, mang lại nhiều lợi ích cho các ngành công nghiệp, giúp nâng cao chất lượng và cải thiện hiệu suất lao động. 

Giám sát và bảo trì máy móc – thiết bị

Các hệ thống thị giác máy tính giúp theo dõi và giám sát thiết bị trong thời gian thực hiện, từ máy móc trong quá trình sản xuất đến các thiết bị trong môi trường công nghiệp.

Image Classification có thể phân loại vật thể như máy móc, còn Object Detection có thể xác định và vẽ ra vùng chứa của từng máy hoặc đối tượng cụ thể.

Image Classification vs Object Detection giúp giám sát trong sản xuất

Quản lý chất lượng sản phẩm

Image Classification có thể nhận dạng sản phẩm lỗi, phân loại lỗi trong các danh mục lỗi cho cho trước  Hoặc ở một ví dụ khác: một tập dữ liệu có thể chứa hình ảnh của các đối tượng khác nhau như “Sản phẩm chất lượng cao”, “Sản phẩm có lỗi” hoặc bất kỳ đối tượng nào cần phân loại. Trong quá trình đào tạo, thuật toán học cách nhận diện các đặc trưng quan trọng trong hình ảnh như: màu sắc, hình dạng, các đặc điểm cụ thể của đối tượng

Hệ thống Object Detection có thể phát hiện sự cố hoặc dấu hiệu bất thường trong quá trình sản xuất, giúp định rõ những điểm cần được kiểm tra và bảo trì.

Phân loại sản phẩm đạt chất lượng (OK) hoặc có lỗi (NG) trong sản xuất

Giám sát an toàn lao động

Phân loại hình ảnh và phát hiện đối tượng đóng vai trò quan trọng trong lĩnh vực giám sát an toàn lao động, mang lại nhiều ưu điểm quan trọng để đảm bảo môi trường làm việc an toàn và hiệu quả. 

Image Classification có thể sử dụng để nhận diện việc đeo đúng trang thiết bị bảo hộ lao động, chẳng hạn như mũ bảo hiểm, kính bảo hộ. Image Classification còn giúp theo dõi hành vi của người lao động để xác định nếu họ đang thực hiện công việc một cách an toàn hay không.

Object Detection giúp phát hiện người không đeo PPE hoặc vật dụng nguy hiểm trong khu vực làm việc và kích thích các biện pháp an ninh. Ngoài ra phát hiện đối tượng còn giúp nhận diện và cảnh báo về vị trí của các nguyên vật liệu, chất lỏng, hoặc thiết bị nguy hiểm đối với người lao động.

Đọc thêm: Phần mềm quản lý sản xuất cho nhà máy

Kỹ thuật phân loại hình ảnh trong sản xuất

Với lĩnh vực thị giác máy tính trong sản xuất, có nhiều kỹ thuật phân loại ảnh được ứng dụng, chia thành hai nhóm chính là có giám sát và không giám sát.

Phân loại có giám sát

Trong học có giám sát, thuật toán được đào tạo trên tập dữ liệu đã được gán nhãn. Điều này giúp mô hình học từ các đối tượng đã biết để phân loại đối tượng mới. Các mô hình máy học như Support Vector Machines, Decision Trees, K Nearest Neighbors và mạng nơ-ron như AlexNet, ResNet, DenseNet, Inception.

• Phân loại nhãn đơn: Mỗi hình ảnh được gán một nhãn duy nhất, thí dụ như phân loại hàng lỗi, hàng nguyên vẹn.
• Phân loại đa nhãn: Hình ảnh có thể có nhiều hơn một nhãn, phù hợp cho các tình huống như muốn kiểm tra chất lượng, xác định các bộ phận, đánh giá tiến độ của một công đoạn nào đó.

Phân loại không giám sát

Trong học không giám sát, thuật toán chỉ sử dụng dữ liệu thô mà không yêu cầu nhãn đối tượng. Thuật toán tự động tìm ra các mẫu, đặc điểm trong dữ liệu. Sử dụng các thuật toán phân cụm tham số như Gaussian Mixture Models, K-means, hoặc các thuật toán học không giám sát khác.

• Phân loại video: Kết hợp thông tin thời gian và không gian, sử dụng mô hình kết hợp CNN với mô hình thần kinh nhân tạo như LSTM và RNN.
• Phân loại 3D: Xử lý dữ liệu 3D với nhân 3D và chuyển động trượt theo cả ba trục để mô tả các phần khác nhau của vật thể.

Đọc thêm: Làm thế nào để chuyển đổi số trong sản xuất?

Các thuật toán phát hiện đối tượng trong sản xuất

Kể từ đầu những năm 2010, sự phát triển của học sâu đã nâng cao chất lượng của các thuật toán phát hiện đối tượng. Dưới đây là một số thuật toán phổ biến:

Histogram of Oriented Gradients (Phương pháp mô tả đặc trưng)

• Phương thức hoạt động: Sử dụng cường độ gradient và hướng biên để mô tả hình dạng và xuất hiện của đối tượng trong ảnh. Ảnh được chia thành các cell, với mỗi cell, tính toán histogram của hướng gradient.
• Ưu điểm: Đơn giản, hiệu quả với các đối tượng có hình dạng đặc trưng.
• Nhược điểm: Không quá mạnh đối với các đối tượng có biến động lớn và đa dạng.

Region-based CNN (Mạng nơ-ron tích chập theo vùng)

• Phương thức hoạt động: Trích xuất đặc trưng từ ảnh bằng cách sử dụng selective search để chọn các vùng có khả năng chứa đối tượng. Các vùng này sau đó được đưa vào mô hình CNN để xác định, phân loại đối tượng.
• Ưu điểm: Hiệu quả, độ chính xác cao.
• Nhược điểm: Tốc độ chậm do số lượng lớn các vùng đề xuất và không thể tối ưu hóa đồng thời.

Thuật toán CNN của Object Detection 

Faster R-CNN

• Phương thức hoạt động: Sử dụng Region Proposal Network (RPN) để trích xuất các vùng chứa đối tượng. Cải thiện tốc độ so với R-CNN bằng cách tích hợp quá trình trích xuất đặc trưng cùng với xác định vùng chứa đối tượng.
• Ưu điểm: Nhanh hơn so với R-CNN, độ chính xác cao.
• Nhược điểm: Phức tạp hóa thiết kế và triển khai.

Đọc thêm:

Trên đây là cách thức phân biệt Image Classification vs Object Detection (phân loại hình ảnh và phát hiện đối tượng). Cùng với sự tiến bộ của công nghệ, chúng ta đã chứng kiến sự gia tăng đáng kể về độ chính xác cũng như hiệu suất của các thuật toán phân loại hình ảnh và phát hiện đối tượng trong sản xuất. Mong những chia sẻ trên hữu ích với bạn. Nếu bạn có bất cứ thắc mắc nào hãy liên hệ ngay hotline của ITG để được giải đáp nhé.