Sulautettu visio ja konenäkö: asiat, jotka sinun on tiedettävä

10. lokakuuta 2024

Miten koneet "näkevät"? Uskon, että olemme kaikki pohtineet tätä kysymystä. Itse asiassa tämä riippuu pääasiassa sulautetusta näkö- ja konenäkötekniikasta. Nämä kaksi käsitettä ovat vain hiuksen leveydellä toisistaan, ja monet ihmiset sekoittavat nämä kaksi usein.

Sekä konenäöllä että sulautetulla näöllä on tärkeä rooli teollisuudessa, erityisesti ohjauksen ja automaation alalla. Sulautetut konenäköjärjestelmät tarjoavat kompaktia tehokkuutta, kun taas perinteiset konenäköjärjestelmät tarjoavat korkean suorituskyvyn ja monipuolisuuden. Kamera- ja prosessointitekniikan kehittyessä sulautetusta näöstä on tullut lähes yhtä tehokas kuin konenäköjärjestelmistä. Sulautetut näköjärjestelmät integroivat konenäön tarvitsemat laitteisto- ja ohjelmistokomponentit (kuvan hankinta, käsittely ja tulkinta). Koska ulkoisia liitäntöjä ei tarvita, sulautettuja konenäköjärjestelmiä voidaan käyttää teollisuudenaloilla ja markkinoilla, joilla perinteisiä konenäköjärjestelmiä ei voida soveltaa.

Mikä on konenäkö?

Konenäön avulla kone tai tietokone voi nähdä ja tulkita visuaalista tietoa. Se ei viittaa mihinkään tiettyyn tekniikkaan, vaan kaikkiin järjestelmiin, jotka voivat tulkita visuaalista tietoa koneiden kautta. Se pystyy automaattisesti sieppaamaan, käsittelemään ja tulkitsemaan ympärillään olevaa visuaalista tietoa keinona tehdä päätöksiä useille toimialoille, kuten lääketieteelliseen kuvantamiseen, tuotantotilojen kokoonpanoon ja esineiden tunnistamiseen. Edellisessä artikkelissa meillä oli käsitysKonenäön tyypit.

Konenäköjärjestelmät käyttävät tyypillisesti teollisuus-PC:itä kuvadataan liittyvien tehtävien hoitamiseen. Erikoistuneet laitteistot ja ohjelmistot mahdollistavat hulvattoman kuva-analyysin ja tarjoavat tarvittavan laskentatehon monimutkaisiin konenäkötehtäviin. Konenäköjärjestelmät sisältävät yleensä seuraavat komponentit:

Kamera: enimmäkseen erityinenTeollisuudelle räätälöidyt kamerat. Käytetään kuvien tai videoleikkeiden sieppaamiseen pääjärjestelmän käsittelyä varten.
maagiprosessointiohjelmisto: Kaikki konenäkökamerat eivät ole plug-and-play-kameroita, joten kuvien analysointiin ja käsittelyyn tarvitaan erikoistuneita ohjelmistoja.
Valaistus: Oikea valaistus varmistaa, että korkealaatuisia kuvia otetaan. Käytä valaistustekniikoita, kuten LED- tai infrapunavalaistusta, optimoidaksesi kuvan näkyvyyden.
Laitteisto: Konenäköjärjestelmät voivat helpottaa tiedonsiirtoa ja nopeuttaa kuvankäsittelytehtäviä käyttämällä kehyksen tarttujia tai erikoistuneita prosessoreita.

Mikä on sulautettu visio?

Sulautetut näköjärjestelmät eroavat perinteisistä konenäköjärjestelmistä siinä, miten ja missä kuvia käsitellään.Upotettu visioJärjestelmät ovat all-in-one-laitteita, jotka koostuvat tyypillisesti kuvaprosessoriin asennetusta kamerasta. Koska kaikki laitteet on integroitu levylle, kuvan sieppaus ja käsittely voidaan suorittaa yhdellä laitteella.

Embedded vision

Sulautetuille näköjärjestelmille on ominaista kompakti, alhaisemmat kustannukset ja reaaliaikainen vaste. Sulautettu näkö, jota käytetään usein sovelluksissa, joissa tila on korkealla, kuten autonominen ajaminen ja droonien objektintunnistustoiminnot, säilyttää tehokkaan päätöksentekokyvyn ja eliminoi konenäön tilavuuden.

Sulautetut konenäköjärjestelmät ovat epäilemättä helpompia käyttää ja integroida kuin perinteiset konenäköjärjestelmät, mutta niiden asentaminen voi olla konenäköä kalliimpaa niiden räätälöintiominaisuuksien vuoksi. Niiden kompaktius ja vaadittu alhainen virrankulutus tekevät niistä kuitenkin suhteellisen halvempia käyttää.

Toisaalta sulautettu näkö on itse asiassa osa konenäköä, mutta pieniä eroja on eri toiminnoista ja sovelluksista johtuen. Nykytekniikalla sulautettujen näköjärjestelmien suorituskyky on edelleen huonompi kuin PC-pohjaisten järjestelmien.

Sulautetun näön ja konenäön erot

Vaikka sekä sulautettu näkö että konenäkö voivat auttaa koneita näkemään asioita, niissä on joitakin eroja.

Parametrit	Konenäkö	Upotettu visio
Kuvankäsittely	Tämä tehdään erillisellä tietokoneella, joka on kytketty konenäkökameraan	Käytä erillisiä suorittimia (esim. NVIDIA Jetson, TI Jacinto, NXP jne.)
Kuva-analyysi	PC-pohjainen kuva-analyysi	Se käyttää pääasiassa reunalaskentaa ja AI / ML / tietokonenäköalgoritmeja itse laitteen analysointiin.
dimensio	Se on suuri, koostuu kamerajärjestelmästä ja erillisestä tietokoneesta, yleensä teollisessa tai kaupallisessa mittakaavassa	Se on kompakti. Koko pienenee jatkuvasti, vaikka tekoälyn suorituskyky voi olla rajoitettu joissakin kompakteissa suoritinperheissä, kuten NXP i.MX
kustannus	Kustannukset voivat olla korkeat ja sisältää useita komponentteja, kuten kameroita, tietokoneita ja ohjelmistoja, jotka saattavat edellyttää pilvipohjaisen analytiikan tilausta	Ne ovat usein kustannustehokkaampia, koska ne vähentävät juoksevia käyttökustannuksia. Käytetyn kameran ja prosessorin tyypistä riippuen alkuperäiset investoinnit voivat kuitenkin olla korkeammat
Helppo integroida	Helpompi integroida, vakioliitännällä, joka liitetään suoraan tietokoneeseen välitöntä käyttöä varten	Integrointiin tarvitaan jonkin verran teknistä asiantuntemusta, joka vaihtelee sovelluksen ja käytettyjen komponenttien monimutkaisuuden mukaan. Kameran integrointi saattaa edellyttää kamera-asiantuntijoiden, kuten TechNexionin, apua
Päätöksenteon nopeus	Tehokkaaseen tiedonsiirtoon ja analysointiin tarvitaan nopeita laitteita ja ohjelmistoja.	Se on erinomainen reaaliaikaisessa päätöksenteossa, koska käsittely tapahtuu laitteella ja tiedot siirretään nopeasti pilveen analysoitavaksi ilman erikoistuneita asetuksia
joustavuus	Universaali, konfiguroinnin ja ohjelmiston avulla konenäköjärjestelmiä voidaan käyttää erilaisiin tehtäviin	Suunniteltu tiettyihin tehtäviin. Optiset komponentit, anturit, prosessorit ja ohjelmistoanalytiikka valitaan, viritetään ja kustannusoptimoidaan tiettyihin käyttötapauksiin

Johtopäätös

Vuosien mittaan, kun kompaktiin tilaan mahtuvan laskentatehon määrä on kasvanut, koneoppimisjärjestelmät ovat käyttäneet yhä pienempiä tietokoneita, kun taas sulautettujen näkölaitteiden sisäiset prosessorit ovat tulleet yhä tehokkaammiksi. Tämän seurauksena erot perinteisen konenäön ja sulautetun näön välillä ovat käyneet yhä vähemmän selviksi. Itse asiassa prosessorien prosessointiteho nykypäivän sulautetuissa näköjärjestelmissä on verrattavissa muutaman vuoden takaisiin koneoppimisjärjestelmiin.

Sinoseenilla on yli 14 vuoden sulautettu visiokokemus ammattitaitoisen tiimin kanssa, jos haluatMukauta ammattimainen kameramoduuliLaitteet sulautettuihin näkösovelluksiisi, ota rohkeasti yhteyttä.