Embedded Vision und Machine Vision: Dinge, die Sie wissen müssen

Wie "sehen" Maschinen? Ich glaube, wir alle haben über diese Frage nachgedacht. Tatsächlich hängt dies hauptsächlich von der Embedded-Vision- und Bildverarbeitungstechnologie ab. Diese beiden Konzepte sind nur um Haaresbreite voneinander entfernt, und viele Menschen verwechseln die beiden oft.
 
Sowohl Machine Vision als auch Embedded Vision spielen in der Industrie eine wichtige Rolle, insbesondere im Bereich der Steuerung und Automatisierung. Embedded-Vision-Systeme bieten einen kompakten Wirkungsgrad, während herkömmliche Bildverarbeitungssysteme eine hohe Leistung und Vielseitigkeit bieten. Mit den Fortschritten in der Kamera- und Verarbeitungstechnologie ist Embedded Vision fast so leistungsfähig geworden wie Bildverarbeitungssysteme. Embedded-Vision-Systeme integrieren die für die industrielle Bildverarbeitung erforderlichen Hardware- und Softwarekomponenten (Bilderfassung, -verarbeitung und -interpretation). Da keine externen Verbindungen erforderlich sind, können Embedded-Vision-Systeme in Branchen und Märkten eingesetzt werden, in denen herkömmliche Bildverarbeitungssysteme nicht eingesetzt werden können.

Was ist maschinelles Sehen?

Maschinelles Sehen ermöglicht es einer Maschine oder einem Computer, visuelle Informationen zu sehen und zu interpretieren. Er bezieht sich nicht auf eine bestimmte Technologie, sondern auf alle Systeme, die visuelle Informationen durch Maschinen interpretieren können. Es ist in der Lage, visuelle Informationen um sich herum automatisch zu erfassen, zu verarbeiten und zu interpretieren, um Entscheidungen für eine Vielzahl von Branchen zu treffen, z. B. in der medizinischen Bildgebung, in der Werkstattmontage und in der Objekterkennung. Im vorherigen Artikel hatten wir ein Verständnis für dieArten der industriellen Bildverarbeitung.

  
Bildverarbeitungssysteme verwenden in der Regel Industrie-PCs, um Aufgaben im Zusammenhang mit Bilddaten zu bewältigen. Spezialisierte Hard- und Software ermöglicht eine urkomische Bildanalyse und stellt die notwendige Rechenleistung für komplexe Bildverarbeitungsaufgaben bereit. Bildverarbeitungssysteme bestehen im Allgemeinen aus den folgenden Komponenten:

• Kamera: meist SpezialKameras, die auf die Industrie zugeschnitten sind. Wird verwendet, um Bilder oder Videoclips für die Verarbeitung durch das Hauptsystem aufzunehmen.
• MAGE Processing Software: Nicht alle Bildverarbeitungskameras sind Plug-and-Play-fähig, daher ist eine spezielle Software für die Bildanalyse und -verarbeitung erforderlich.
• Beleuchtung: Die richtige Beleuchtung stellt sicher, dass qualitativ hochwertige Bilder aufgenommen werden. Verwenden Sie Beleuchtungstechniken wie LED- oder Infrarotbeleuchtung, um die Bildsichtbarkeit zu optimieren.
• Hardware: Bildverarbeitungssysteme können durch den Einsatz von Framegrabbern oder spezialisierten Prozessoren die Datenübertragung erleichtern und Bildverarbeitungsaufgaben beschleunigen.

 
Was ist Embedded Vision?

Embedded-Vision-Systeme unterscheiden sich von herkömmlichen Bildverarbeitungssystemen darin, wie und wo Bilder verarbeitet werden.Eingebettete VisionSysteme sind All-in-One-Geräte, die in der Regel aus einer Kamera bestehen, die auf einem Bildprozessor montiert ist. Da alle Geräte auf der Platine integriert sind, kann die Bilderfassung und -verarbeitung in einem einzigen Gerät durchgeführt werden.

 
Embedded-Vision-Systeme zeichnen sich durch Kompaktheit, niedrigere Kosten und Echtzeitreaktion aus. Embedded Vision wird häufig in Anwendungen eingesetzt, bei denen der Platz knapp ist, wie z. B. autonomes Fahren und Objekterkennungsfunktionen in Drohnen, und behält gleichzeitig effiziente Entscheidungsfindungsfähigkeiten bei, während die Sperrigkeit der industriellen Bildverarbeitung beseitigt wird.
 
Embedded-Vision-Systeme sind zweifellos einfacher zu bedienen und zu integrieren als herkömmliche Bildverarbeitungssysteme, können aber aufgrund ihrer Anpassungseigenschaften teurer zu installieren sein als Bildverarbeitungssysteme. Aufgrund ihrer Kompaktheit und des geringen Stromverbrauchs sind sie jedoch relativ kostengünstiger im Betrieb.
 
Auf der anderen Seite ist Embedded Vision eigentlich ein Teil der industriellen Bildverarbeitung, aber es gibt leichte Unterschiede aufgrund unterschiedlicher Funktionen und Anwendungen. Nach heutigem Stand der Technik ist die Leistungsfähigkeit von Embedded-Vision-Systemen noch schlechter als die von PC-basierten Systemen.

Unterschiede zwischen Embedded Vision und Machine Vision

Obwohl sowohl Embedded Vision als auch Machine Vision Maschinen helfen können, Dinge zu sehen, gibt es einige Unterschiede.

Schlussfolgerung

Im Laufe der Jahre, als die Menge an Rechenleistung, die auf kompaktem Raum Platz findet, zugenommen hat, haben maschinelle Lernsysteme immer kleinere PCs verwendet, während die On-Board-Prozessoren in Embedded-Vision-Geräten immer leistungsfähiger geworden sind. Dadurch sind die Unterschiede zwischen traditioneller Bildverarbeitung und Embedded Vision immer geringer geworden. Tatsächlich ist die Rechenleistung der Prozessoren in heutigen Embedded-Vision-Systemen vergleichbar mit den Machine-Learning-Systemen von vor einigen Jahren.

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