Rabu, 07 Desember 2011

Penerapan Komputer Vision

Computer Vision adalah ilmu dan teknologi mesin yang melihat. Sebagai suatu disiplin ilmu, visi komputer berkaitan dengan teori untuk membangun sistem buatan yang memperoleh informasi dari gambar. Data gambar dapat mengambil banyak bentuk, seperti urutan video, dilihat dari beberapa kamera, atau multi-dimensi data dari scanner medis. 



Sebagai teknologi disiplin, visi komputer berusaha untuk menerapkan teori dan model untuk pembangunan sistem visi komputer. Contoh aplikasi visi komputer mencakup sistem untuk :

· Pengendalian Proses ( misalnya sebuah robot industri atau kendaraan otonom).

· Mendeteksi peristiwa (misalnya, untuk pengawasan visual atau orang menghitung).

· Mengorganisir informasi (misalnya, untuk pengindeksan database foto dan gambar urutan).

· Modeling benda atau lingkungan (misalnya, industri inspeksi, analisis gambar medis / topografis).

· Interaksi (misalnya, sebagai input ke perangkat untuk interaksi manusia komputer).


Pada Computer Vision terdapat kombinasi antara Pengolahan Citra dan Pengenalan. Pengolahan Citra (Image Processing) merupakan bidang yang berhubungan dengan proses transformasi citra atau gambar. Proses ini bertujuan untuk mendapatkan kualitas citra yang lebih baik. Sedangkan Pengenalan Pola (Pattern Recognition), bidang ini berhubungan dengan proses identifikasi obyek pada citra atau interpretasi citra. Proses ini bertujuan untuk mengekstrak informasi atau pesan yang disampaikan oleh gambar atau citra.


Penerapan Computer Vision antara lain : 

1. Bidang Pengolahan Citra Medis. 

Hal ini dicirikan dengan ekstraksi informasi dari data gambar untuk tujuan membuat diagnosis medis pasien.contoh informasi yang dapat diekstraksi dari data gambar tersebut deteksi tumor, arteriosclerosis atau perubahan memfitnah lainnya. Hal ini juga dapat pengukuran dimensi organ, aliran darah, dll area aplikasi ini juga mendukung penelitian medis dengan memberikan informasi baru, misalnya, tentang struktur otak, atau tentang kualitas perawatan medis. 

2. Bidang Industri. 

Kadang-kadang disebut visi mesin, dimana informasi ini diekstraksi untuk tujuan mendukung proses manufaktur. Salah satu contohnya adalah kendali mutu dimana rincian atau produk akhir yang secara otomatis diperiksa untuk menemukan cacat. Contoh lain adalah pengukuran posisi dan orientasi rincian yang akan dijemput oleh lengan robot. Mesin visi juga banyak digunakan dalam proses pertanian untuk menghilangkan bahan makanan yang tidak diinginkan dari bahan massal, proses yang disebut sortir optik. 

3. Bidang Fisika. 

Fisika merupakan bidang lain yang terkait erat dengan Computer vision. Sistem Computer vision bergantung pada sensor gambar yang mendeteksi radiasi elektromagnetik yang biasanya dalam bentuk baik cahaya tampak atau infra-merah. Sensor dirancang dengan menggunakan fisika solid-state. Proses di mana cahaya merambat dan mencerminkan off permukaan dijelaskan menggunakan optik. Sensor gambar canggih bahkan meminta mekanika kuantum untuk memberikan pemahaman lengkap dari proses pembentukan gambar. Selain itu, berbagai masalah pengukuran fisika dapat diatasi dengan menggunakan Computer vision, untuk gerakan misalnya dalam cairan. 

4. Bidang Neurobiologi. 

Khususnya studi tentang sistem biological vision Selama abad terakhir, telah terjadi studi ekstensif dari mata, neuron, dan struktur otak dikhususkan untuk pengolahan rangsangan visual pada manusia dan berbagai hewan. Hal ini menimbulkan gambaran kasar, namun rumit, tentang bagaimana “sebenarnya” sistem visi beroperasi dalam menyelesaikan tugas-tugas visi tertentu yang terkait. Hasil ini telah menyebabkan subfield di dalam visi komputer di mana sistem buatan yang dirancang untuk meniru pengolahan dan perilaku sistem biologi, pada berbagai tingkat kompleksitas. Juga, beberapa metode pembelajaran berbasis komputer yang dikembangkan dalam visi memiliki latar belakang mereka dalam biologi. 

5. Bidang Matematika Murni. 

Sebagai contoh, banyak metode dalam visi komputer didasarkan pada statistik, optimasi atau geometri. Akhirnya, bagian penting dari lapangan dikhususkan untuk aspek pelaksanaan visi komputer, bagaimana metode yang ada dapat diwujudkan dalam berbagai kombinasi perangkat lunak dan perangkat keras, atau bagaimana metode ini dapat dimodifikasi untuk mendapatkan kecepatan pemrosesan tanpa kehilangan terlalu banyak kinerja . 

6. Bidang Pemrosesan Sinyal. 

Banyak metode untuk pemrosesan sinyal satu-variabel, biasanya sinyal temporal, dapat diperpanjang dengan cara alami untuk pengolahan sinyal dua variabel atau sinyal multi-variabel dalam visi komputer. Namun, karena sifat spesifik gambar ada banyak metode dikembangkan dalam visi komputer yang tidak memiliki mitra dalam pengolahan sinyal satu-variabel. Sebuah karakter yang berbeda dari metode ini adalah kenyataan bahwa mereka adalah non-linear yang bersama-sama dengan dimensi-multi sinyal, mendefinisikan subfield dalam pemrosesan sinyal sebagai bagian dari visi komputer. 

7. Bidang Prtahanan Dan Keamanan (Militer). 

Contoh jelas adalah deteksi tentara musuh atau kendaraan dan bimbingan rudal. Lebih sistem canggih untuk panduan mengirim rudal rudal ke daerah daripada target yang spesifik, dan pemilihan target yang dibuat ketika rudal mencapai daerah berdasarkan data citra diperoleh secara lokal. Konsep modern militer, seperti "kesadaran medan perang", menunjukkan bahwa berbagai sensor, termasuk sensor gambar, menyediakan kaya set informasi tentang adegan tempur yang dapat digunakan untuk mendukung keputusan strategis. Dalam hal ini, pengolahan otomatis data yang digunakan untuk mengurangi kompleksitas dan informasi sekering dari sensor ganda untuk meningkatkan keandalan. 

8. Bidang Didalam Kendaraan Otonom. 

Meliputi submersibles , berbasis kendaraan darat (robot kecil dengan roda, mobil atau truk), kendaraan udara, dan kendaraan udara tak berawak ( UAV ). Tingkat berkisar otonomi dari sepenuhnya otonom (berawak) kendaraan untuk kendaraan di mana sistem visi berbasis komputer mendukung driver atau pilot dalam berbagai situasi. Sepenuhnya otonom kendaraan biasanya menggunakan visi komputer untuk navigasi, yakni untuk mengetahui mana itu, atau untuk menghasilkan peta lingkungan ( SLAM ) dan untuk mendeteksi rintangan. Hal ini juga dapat digunakan untuk mendeteksi peristiwa-peristiwa tugas tertentu yang spesifik, misalnya, sebuah UAV mencari kebakaran hutan. Contoh sistem pendukung sistem peringatan hambatan dalam mobil, dan sistem untuk pendaratan pesawat otonom. Beberapa produsen mobil telah menunjukkan sistem otonom mengemudi mobil , tapi teknologi ini masih belum mencapai tingkat di mana dapat diletakkan di pasar.. Ada banyak contoh kendaraan otonom militer mulai dari rudal maju, untuk UAV untuk misi pengintaian atau bimbingan rudal. Ruang eksplorasi sudah dibuat dengan kendaraan otonom menggunakan visi komputer, misalnya, NASA Mars Exploration Rover dan ESA exomars Rover. 

9. Bidang Kecerdasan Buatan.

Keterkaitan dengan perencanaan otonom atau musyawarah untuk sistem robotical untuk menavigasi melalui lingkungan. Pemahaman yang rinci tentang lingkungan ini diperlukan untuk menavigasi melalui mereka. Information about the environment could be provided by a computer vision system, acting as a vision sensor and providing high-level information about the environment and the robot. Informasi tentang lingkungan dapat diberikan oleh sistem visi komputer, bertindak sebagai sensor visi dan memberikan informasi tingkat tinggi tentang lingkungan dan robot. Buatan kecerdasan dan visi lain berbagi topik komputer seperti pengenalan pola dan teknik pembelajaran. Akibatnya, visi komputer kadang-kadang dilihat sebagai bagian dari bidang kecerdasan buatan atau ilmu bidang komputer secara umum.

10. Bidang Industri Perfilman

Semua efek-efek di dunia akting , animasi, dan penyotingan adegan film semua di
rekam dengan perangkat elektronik yang dihubungkan dengan komputer. Animasinya
juga di kembangkan mempergunakan animasi yang dibuat dengan aplikasi komputer.
Sebagai contoh film-film Hollywood berjudul TITANIC itu sebenarnya tambahan
animasi untuk menggambarkan kapal raksasa ya.

Sumber : http://astrobo-yeah.blogspot.com/2011/11/penerapan-komputer-vision.html

Selasa, 18 Oktober 2011

Aplikasi untuk visi computer


Salah satu bidang aplikasi yang paling menonjol adalah computer vision medis atau pengolahan citra medis. Daerah ini dicirikan oleh ekstraksi informasi dari data citra untuk tujuan membuat diagnosis medis pasien. Secara umum, data citra dalam bentuk gambar mikroskop, gambar X-ray, gambar angiografi, gambar ultrasonik, dan gambar tomografi. Contoh informasi yang dapat diekstraksi dari data gambar tersebut deteksi tumor, arteriosclerosis atau perubahan memfitnah lainnya. Hal ini juga dapat pengukuran dimensi organ, aliran darah, dll area aplikasi ini juga mendukung penelitian medis dengan memberikan informasi baru, misalnya, tentang struktur otak, atau tentang kualitas perawatan medis.

Sebuah wilayah aplikasi kedua dalam visi komputer di industri, kadang-kadang disebut visi mesin, dimana informasi ini diekstraksi untuk tujuan mendukung proses manufaktur. Salah satu contohnya adalah kendali mutu dimana rincian atau produk akhir yang secara otomatis diperiksa untuk menemukan cacat. Contoh lain adalah pengukuran posisi dan orientasi rincian yang akan dijemput oleh lengan robot. Mesin visi juga banyak digunakan dalam proses pertanian untuk menghilangkan bahan makanan yang tidak diinginkan dari bahan massal, proses yang disebut sortir optik.

Militer aplikasi mungkin salah satu daerah terbesar untuk visi komputer. Contoh jelas adalah deteksi tentara musuh atau kendaraan dan bimbingan rudal. Lebih sistem canggih untuk panduan mengirim rudal rudal ke daerah daripada target yang spesifik, dan pemilihan target yang dibuat ketika rudal mencapai daerah berdasarkan data citra diperoleh secara lokal. konsep modern militer, seperti "kesadaran medan perang", menunjukkan bahwa berbagai sensor, termasuk sensor gambar, menyediakan kaya set informasi tentang adegan tempur yang dapat digunakan untuk mendukung keputusan strategis. Dalam hal ini, pengolahan otomatis data yang digunakan untuk mengurangi kompleksitas dan informasi sekering dari sensor ganda untuk meningkatkan keandalan.

Artis Konsep Rover di Mars, sebuah contoh dari kendaraan darat tak berawak. Perhatikan kamera stereo yang terpasang di atas Rover.


Salah satu area aplikasi yang lebih baru adalah kendaraan otonom, yang meliputi submersibles, kendaraan darat (robot kecil dengan roda, mobil atau truk), kendaraan udara, dan kendaraan udara tak berawak (UAV). Tingkat berkisar otonomi dari sepenuhnya otonom (berawak) kendaraan untuk kendaraan di mana sistem visi berbasis komputer mendukung driver atau pilot dalam berbagai situasi. Sepenuhnya otonom kendaraan biasanya menggunakan visi komputer untuk navigasi, yakni untuk mengetahui mana itu, atau untuk menghasilkan peta lingkungan (SLAM) dan untuk mendeteksi rintangan. Hal ini juga dapat digunakan untuk mendeteksi peristiwa-peristiwa tugas tertentu yang spesifik, e. g., sebuah UAV mencari kebakaran hutan. Contoh sistem pendukung sistem peringatan hambatan dalam mobil, dan sistem untuk pendaratan pesawat otonom. Beberapa produsen mobil telah menunjukkan sistem otonomi mengemudi mobil, tapi teknologi ini masih belum mencapai tingkat di mana dapat diletakkan di pasar. Ada banyak contoh kendaraan otonom militer mulai dari rudal maju, untuk UAV untuk misi pengintaian atau bimbingan rudal. Ruang eksplorasi sudah dibuat dengan kendaraan otonom menggunakan visi komputer, e. g., NASA Mars Exploration Rover dan Rover ExoMars ESA.

Pengolahan Citra (Image Processing)


Bidang yang berhubungan dengan proses transformasi citra/gambar (image). Proses ini bertujuan untuk mendapatkan kualitas citra yang lebih baik

Pengenalan Pola (Pattern Recognition) :
Bidang ini berhubungan dengan proses identifikasi obyek pada citra atau interpretasi citra. Proses ini bertujuan untuk mengekstrak informasi/pesan yang disampaikan oleh gambar/citra.

Computer Vision :
       Ilmu pengetahuan yang mempelajari bagaimana komputer dapat mengenali obyek yang diamati/ diobservasi.
       Computer Vision adalah kombinasi antara Pengolahan Citra dan Pengenalan Pola.
       Bersama Intelijensia Semu (Artificial Intelligence) akan mampu menghasilkan sistem intelijen visual (Visual Intelligence System).

High Level Capability
Computer Vision System (CVS) diharapkan memiliki kemampuan tingkat tinggi sebagaimana Human Visual System (HVS)
Ø  Object detection – is an object present in the
    scene ? If so, where is its boundaries ?
Ø  Recognition – putting a label on an object
Ø  Description – assigning properties to objects
Ø  3D inference – interpreting a 3D scene from 2D
    views
Ø  Interpreting motion

Processing Tools
Ø Pengolahan citra (image processing) – noise
    removal, edge detection, morphology
Ø  Feature extraction and grouping
Ø  Measurement
Ø  Modeling, matching (fitting) models to data and
    optimization
Ø  Statistics and Classification

Komputer Vision


Computer Vision sering didefinisikan sebagai salah satu cabang ilmu pengetahuan yang mempelajari bagaimana komputer dapat mengenali obyek yang diamati/ diobservasi. Cabang ilmu ini bersama Intelijensia Semu (Artificial Intelligence) akan mampu menghasilkan sistem intelijen visual (Visual Intelligence System).

Computer Vision adalah kombinasi antara Pengolahan Citra dan Pengenalan Pola yang hubungan antara ketiganya

Pengolahan Citra (Image Processing) merupakan bidang yang berhubungan dengan proses transformasi citra/gambar (image). Proses ini bertujuan untuk mendapatkan kualitas citra yang lebih baik.

Sedangkan Pengenalan Pola (Pattern Recognition), bidang ini berhubungan dengan proses identifikasi obyek pada citra atau interpretasi citra. Proses ini bertujuan untuk mengekstrak informasi/pesan yang disampaikan oleh gambar/citra.

Beberapa applikasi yang dihasilkan dari Computer Vision antara lain :

1. Robotic – navigation and control
2. Medical Image Analysis – measurement and interpretation of many types of images
3. Industrial Inspection – measurement, fault checking, process control
4. Optical Character Recognition – text reading
5. Remote Sensing – land use and environmental monitoring
6. Psychology, AI – exploring representation and computation in natural vision