Embedded Vision : Ein umfassender Leitfaden | Sinoseen

Embedded Vision bezieht sich auf die Integration von Computer-Vision-Funktionen in eingebettete Geräte und Systeme. In diesem Beitrag stellen wir die grundlegenden Konzepte von Embedded Vision Systemen vor und gehen anschließend auf ihre verschiedenen Vorteile und Anwendungen ein.

Was ist Embedded Vision?

Embedded Vision bezieht sich auf eine Maschine, die ihre Umgebung durch visuelle Methoden versteht, und bezieht sich einfach auf den Einsatz von Computer-Vision-Techniken in eingebetteten Systemen, die zwei Technologien umfassen: eingebettete Systeme und Computer Vision (manchmal auch als maschinelles Sehen bezeichnet). Mit anderen Worten, "Embedded Vision" bezieht sich auf ein eingebettetes System, das Bedeutung aus visuellen Eingaben extrahiert. Embedded-Systeme können alle mikroprozessorbasierten Systeme sein, die eine bestimmte Aufgabe erfüllen und überall verfügbar sind.

Der größte Unterschied zwischen Embedded Vision und dem, was oft als Bildverarbeitungssystem bezeichnet wird, besteht darin, dass Embedded Vision Systeme All-in-One-Geräte sind, d.h. Embedded Vision ist eine Sammlung von Embedded Systemen und Bildverarbeitungstechnologie.

Der Unterschied zwischen Embedded Vision und traditioneller Bildverarbeitung

Das traditionelle Bildverarbeitungssystem besteht aus drei Teilen: Kamerasystem, Bildverarbeitungssystem und Ausgabeanzeigesystem. Die Kamera wird über einen Netzwerkanschluss oder eine USB-Schnittstelle mit dem PC verbunden. Die Kamera sammelt Bildinformationen und überträgt sie zur Bilderkennungsverarbeitung an den Computer.

Und die Hardware des Embedded-Vision-Systems integriert dieKamera-Modulund Processing Board, das Bilderfassungs- und Bildverarbeitungsfunktionen in einem Gerät kombiniert. Das Gerät unterstützt Edge Computing, das Empfangen und Verarbeiten von Daten, das Treffen von Entscheidungen und das anschließende Senden der Daten an andere Geräte oder die lokale oder Cloud-basierte Verarbeitung und Analyse. Das kompakte Design lässt sich problemlos in industrielle und mobile Geräte integrieren, mit geringem Stromverbrauch, reduzierten Breitbandanforderungen und geringerer Latenz.

Embedded-Vision-Systemarchitekturen sind vielfältig und bieten eine Reihe von kundenspezifischen und Standardkomponenten.

Die typischen Komponenten in einem Embedded-Vision-System sind:

• Eingebetteter Prozessor- Führt Algorithmen aus und steuert das Gerät
• Kamera-Modul- Nimmt Bilder/Videos von der Szene auf
• Linse- Passt das Sichtfeld an die Anwendungsanforderungen an
• Gedächtnis- Speichert Bilder, Programmcode und Daten
• Schnittstellen- Verbinden Sie Kamera, Speicher und I/O-Geräte

DasVorteile vonEingebettete Bildverarbeitung

Embedded Vision zeichnet sich durch seine geringe Größe, Echtzeitcharakter und Einsatzfähigkeit an Edge-Standorten aus. Es ermöglicht den Einbau intelligenter Bildverarbeitungsfunktionen in das Gerät, ohne dass externe Verarbeitungshardware erforderlich ist.

Das Embedded-Vision-System ist einfach zu bedienen, einfach zu warten, einfach zu installieren usw. Es kann schnell ein zuverlässiges und effektives Bildverarbeitungssystem aufbauen und so die Entwicklungsgeschwindigkeit des Anwendungssystems erheblich beschleunigen.

Im Vergleich zu herkömmlicher Bildverarbeitung sind Embedded-Vision-Systeme kostengünstiger. Selbst kundenspezifische High-End-Embedded-Vision-Systeme sind günstiger als Bildverarbeitungssysteme. Der Hauptgrund dafür ist, dass Embedded-Vision-Systeme geringe Hardwareanforderungen haben, was sie für viele Anwendungen auch bei hohen Integrationskosten zu einer kostengünstigen Wahl macht.

Darüber hinaus zeichnen sich Embedded-Vision-Systeme durch Benutzerfreundlichkeit, einfache Wartung, einfache Installation, geringen Energieverbrauch und stromlinienförmiges Design aus. Die Fähigkeit, schnell ein zuverlässiges und effektives Bildverarbeitungssystem zu bauen, das die Entwicklung von Anwendungen erheblich beschleunigt, ist ideal für enge Platzverhältnisse und die Integration in bestehende Systeme. Der eigentliche Vorteil von Embedded Vision besteht jedoch darin, dass sich seine Komponenten nicht negativ auf bestehende Systeme auswirken.

Embedded-Vision-Systeme können Dinge, die herkömmliche Bildverarbeitungssysteme nicht können. Embedded-Vision-Systeme können Bilder erfassen und verarbeiten, so dass mechanische Systeme auf die Welt um sie herum reagieren und ihre Autonomie verbessern können. Embedded-Vision-Systeme können durch Deep Learning auf Bilder reagieren und diese erkennen, sodass mechanische Systeme Entscheidungen auf der Grundlage der Umgebung treffen können.

Die Herausforderungenembedded Vision wird konfrontiert sein

Embedded Vision steht vor mehreren Herausforderungen, die hauptsächlich mit der technischen Implementierung, den Ressourcenbeschränkungen und den Eigenschaften der Anwendungsdomäne zusammenhängen. Im Folgenden sind einige der größten Herausforderungen aufgeführt:

1. Verarbeitungsgeschwindigkeit:Embedded-Vision-Systeme müssen eine große Menge visueller Daten in Echtzeit verarbeiten, was Hochgeschwindigkeitsprozessoren und effiziente Algorithmen erfordert, um die Leistung und Genauigkeit in Echtzeit zu gewährleisten.

2. Problem des Stromverbrauchs:Da Embedded-Vision-Systeme viel Rechen- und Rechenleistung verbrauchen, ist dies eine große Herausforderung für kleine Geräte (z. B. Smartphones, Drohnen usw.), die auf Akkuleistung angewiesen sind. Die Reduzierung des Stromverbrauchs bei gleichzeitiger Sicherstellung der Leistung ist ein zentrales Thema, das in der Embedded-Vision-Technologie angegangen werden muss.

3. Speicher- und Speicherbeschränkungen:Embedded-Vision-Systeme müssen große Mengen an Bildverarbeitungsdaten verarbeiten, was eine große Menge an Arbeitsspeicher und Speicherplatz erfordert. Bei vielen Embedded-Geräten sind die Arbeitsspeicher- und Speicherressourcen jedoch begrenzt, was den Anwendungsumfang und die Leistung von Embedded-Vision-Systemen einschränkt.

4. Begrenzte eingebettete Ressourcen:Zusätzlich zu den oben genannten Speicher- und Speicherbeschränkungen verfügen eingebettete Systeme auch über begrenzte Ressourcen wie Rechenleistung und Bandbreite. Die effiziente visuelle Verarbeitung mit begrenzten Ressourcen ist eine Herausforderung, der sich die Embedded-Vision-Technologie stellen muss.

5. Optimierung von Algorithmen und Modellen:Embedded-Vision-Systeme erfordern komplexe Algorithmen und Modelle für maschinelles Sehen. Diese Algorithmen und Modelle müssen für die Eigenschaften eingebetteter Systeme optimiert werden, um den Rechenaufwand zu reduzieren, den Stromverbrauch zu senken und sich an die Anforderungen der Echtzeitverarbeitung anzupassen.

6. Sicherheit und Datenschutz:Da die Embedded-Vision-Technologie in verschiedenen Bereichen immer häufiger eingesetzt wird, ist die Gewährleistung der Sicherheit und des Datenschutzes von Daten zu einer wichtigen Herausforderung geworden. Wirksame Verschlüsselungs- und Datenschutzmechanismen müssen so konzipiert werden, dass Datenlecks und -missbrauch verhindert werden.

Anwendungen von Embedded Vision Systemen

Das Embedded-Vision-System kann Bilderkennung, Bilderkennung, Bildverfolgung, visuelle Positionierung, Objektmessung, Objektsortierung und andere Anwendungen erreichen. Es wird häufig in der industriellen Fertigung, in der elektronischen Halbleiterproduktion, in der Logistik, in der Robotik, im Automobil-Autopiloten, in Drohnen, in der Unterhaltungselektronik, in der Sicherheitsüberwachung, in der medizinischen Diagnostik und in anderen Bereichen eingesetzt.

Schlussfolgerung

Mit der Entwicklung von Industrie 4.0 wird die Nachfrage nach Bildverarbeitungssystemen auf dem industriellen Markt wachsen, und immer mehr Branchen setzen Embedded-Vision-Lösungen ein. Die Vorteile von Embedded-Vision-Systemen gegenüber herkömmlichen Bildverarbeitungssystemen liegen auf der Hand. Sie sind in der Regel billiger, verbrauchen weniger Strom und haben ein schlankeres Design. In den meisten Fällen kann die Embedded-Vision-Technologie Anwendungsanforderungen erfüllen, die Bildverarbeitungssysteme nicht erfüllen können.