Integreret vision og maskinsyn: Ting, du har brug for at vide
Hvordan "ser" maskiner? Jeg tror, at vi alle har tænkt over dette spørgsmål. Faktisk afhænger dette hovedsageligt af indlejret vision og maskinsynsteknologi. Disse to begreber er kun en hårsbredde fra hinanden, og mange mennesker forveksler ofte de to.
Både maskinsyn og indlejret syn spiller en vigtig rolle i industrien, især inden for styring og automatisering. Indlejrede visionssystemer tilbyder kompakt effektivitet, mens traditionelle maskinvisionssystemer tilbyder høj ydeevne og alsidighed. Med fremskridt inden for kamera- og behandlingsteknologi er indlejret syn blevet næsten lige så kraftfuldt som maskinvisionssystemer. Indlejrede visionssystemer integrerer de hardware- og softwarekomponenter, der er nødvendige for maskinsyn (billedoptagelse, behandling og fortolkning). Da der ikke kræves eksterne forbindelser, kan indlejrede visionssystemer bruges i industrier og markeder, hvor traditionelle maskinvisionssystemer ikke kan anvendes.
Hvad er maskinsyn?
Machine vision gør det muligt for en maskine eller computer at se og fortolke visuel information. Det refererer ikke til en bestemt teknologi, men til alle systemer, der kan fortolke visuel information gennem maskiner. Den er i stand til automatisk at fange, behandle og fortolke visuel information omkring den som et middel til at træffe beslutninger for en række forskellige brancher, såsom medicinsk billeddannelse, samling af butiksgulve og objektgenkendelse. I den forrige artikel havde vi en forståelse afTyper af maskinsyn.
Machine vision-systemer bruger typisk industrielle pc'er til at håndtere opgaver relateret til billeddata. Specialiseret hardware og software giver mulighed for sjov billedanalyse og giver den nødvendige computerkraft til komplekse maskinsynsopgaver. Maskinvisionssystemer omfatter generelt følgende komponenter:
- Kamera: for det meste specieltkameraer tilpasset industrien. Bruges til at tage billeder eller videoklip til behandling af hovedsystemet.
- mage processing software: Ikke alle machine vision kameraer er plug-and-play, så specialiseret software til billedanalyse og behandling er påkrævet.
- Belysning: Korrekt belysning sikrer, at der tages billeder i høj kvalitet. Brug belysningsteknikker såsom LED eller infrarød belysning for at optimere billedets synlighed.
- Hardware: Machine vision-systemer kan lette dataoverførsel og fremskynde billedbehandlingsopgaver ved brug af frame grabbers eller specialiserede processorer.
Hvad er Embedded Vision?
Indlejrede visionssystemer adskiller sig fra traditionelle maskinvisionssystemer i, hvordan og hvor billeder behandles.Integreret visionSystemer er alt-i-én-enheder, der typisk består af et kamera monteret på en billedprocessor. Da alt udstyr er integreret på tavlen, kan billedoptagelse og -behandling udføres i en enkelt enhed.
Indlejrede visionssystemer er kendetegnet ved kompakthed, lavere omkostninger og respons i realtid. Ofte brugt i applikationer, hvor pladsen er trang, såsom autonom kørsel og objektgenkendelsesfunktioner i droner, bevarer indlejret syn effektive beslutningstagningsmuligheder, samtidig med at det eliminerer omfangsrigheden ved maskinsyn.
Indlejrede visionssystemer er utvivlsomt nemmere at bruge og integrere end traditionelle maskinvisionssystemer, men kan være dyrere at installere end maskinsyn på grund af deres tilpasningsegenskaber. Men deres kompakthed og det lave strømforbrug, der kræves, gør dem relativt billigere i drift.
På den anden side er indlejret syn faktisk en del af maskinsyn, men der er små forskelle på grund af forskellige funktioner og applikationer. Med hensyn til den nuværende teknologi er ydeevnen af indlejrede visionssystemer stadig ringere end pc-baserede systemer.
Forskelle mellem indlejret syn og maskinsyn
Selvom både indlejret syn og maskinsyn kan hjælpe maskiner med at se ting, er der nogle forskelle.
Parametre | Maskinsyn | Integreret vision |
Billedbehandling | Dette gøres ved hjælp af en separat pc, der er tilsluttet machine vision-kameraet | Brug dedikerede processorer (f.eks. NVIDIA Jetson, TI Jacinto, NXP osv.) |
Billedanalyse | PC-baseret billedanalyse | Den bruger hovedsageligt edge computing og AI/ML/computer vision-algoritmer til at analysere selve enheden. |
dimension | Den er stor og består af et kamerasystem og en separat pc, normalt i industriel eller kommerciel skala | Det er kompakt. Størrelsen falder konstant, selvom AI-ydeevnen kan være begrænset i nogle kompakte processorfamilier, såsom NXP i.MX |
koste | Omkostningerne kan være høje og involvere flere komponenter, såsom kameraer, pc'er og software, der kan kræve et abonnement på cloud-baseret analyse | De er ofte mere omkostningseffektive, da de reducerer løbende driftsomkostninger. Afhængigt af den anvendte type kamera og processor kan de oprindelige kapitaludgifter dog være højere |
Let at integrere | Nemmere at integrere med en standardgrænseflade, der tilsluttes direkte til en pc for øjeblikkelig drift | Der kræves en vis teknisk ekspertise for at integrere, hvilket varierer afhængigt af applikationen og kompleksiteten af de anvendte komponenter. Kameraintegration kan kræve hjælp fra kameraeksperter som TechNexion |
Beslutningshastighed | Hurtig hardware og software er nødvendig for effektiv dataoverførsel og analyse. | Det udmærker sig ved beslutningstagning i realtid, da behandlingen finder sted på enheden, og data hurtigt overføres til skyen til analyse uden behov for specialiserede indstillinger |
fleksibilitet | Universelle, gennem konfiguration og software, kan maskinvisionssystemer bruges til forskellige opgaver | Designet til specifikke opgaver. Optiske komponenter, sensorer, processorer og softwareanalyse vælges, justeres og omkostningsoptimeres til specifikke brugssituationer |
Konklusion
I årenes løb er mængden af computerkraft, der kan passe ind i et kompakt rum, steget, har maskinlæringssystemer brugt mindre og mindre pc'er, mens de indbyggede processorer i indlejrede visionsenheder er blevet mere og mere kraftfulde. Som følge heraf er forskellene mellem traditionelt maskinsyn og indlejret syn blevet mindre og mindre udtalte. Faktisk kan processorkraften i processorerne i nutidens indlejrede visionssystemer sammenlignes med maskinlæringssystemerne for et par år siden.
Sinoseen har mere end 14 års erfaring med embedded vision, med et professionelt team, hvis du vilTilpas professionelt kameramoduludstyr til dine indlejrede visionsapplikationer, er du velkommen til at kontakte os.