Apa rasio sinyal-ke-bising?bagaimana hal itu mempengaruhi penglihatan tertanam?

Saya tidak tahu apakah Anda pernah memahami konsep rasio sinyal ke kebisingan (SNR)?sistem penglihatan tertanamharus tahu bahwa sistem ini bergantung pada kamera dan sensor canggih untuk menangkap dan memproses data gambar dan video dan memberikan wawasan dan tanggapan secara real-time, menjadikannya populer di industri seperti kesehatan dan keamanan. rasio sinyal-ke-noise adalah faktor kunci yang dapat mempengaruhi akurasi visual, keandalan dan kinerja sistem ini.

mungkin Anda masih bingung tentang rasio sinyal-ke-noise. meskipun Anda pernah mendengarnya, Anda tidak mengerti apa artinya, bagaimana dihitung, dan mengapa itu penting. maka dalam artikel ini, kita akan tahu lebih banyak tentang pentingnya dalam visi tertanam (misalnya, kamera pengawasan cerdas, fotografi otomatis carry-over, dll).

Berapa rasio sinyal ke kebisingan?

rasio sinyal-ke-bising, atau snr untuk singkat, adalah ukuran kuantitatif kekuatan sinyal yang diinginkan relatif terhadap kebisingan latar belakang (sinyal yang tidak diinginkan).

rasio sinyal ke kebisingan biasanya dinyatakan dalam desibel (db).semakin tinggi nilai rasio sinyal ke kebisingan, semakin baik outputnya. dalam visi tertanam, sinyal adalah data yang ditangkap oleh perangkat, yang mungkin berisi informasi yang perlu diproses oleh sistem. kebisingan dapat menjadi faktor eksternal seperti gangguan elektromagnetik, getaran, dll. semakin kecil efek

jadi bagaimana menghitung snr?perhitungan rasio sinyal ke kebisingan ((snr) dapat menggunakan rumus dan hasilnya dinyatakan menggunakan desibel:

Rumus rasio s/n: snr = 20 * log10 (amplitudo sinyal / amplitudo kebisingan)

dimana amplitudo sinyal adalah intensitas data gambar atau video dan amplitudo kebisingan adalah intensitas kebisingan yang mempengaruhi data.

Mengapa rasio sinyal ke kebisingan penting dalam visi tertanam?

rasio sinyal-ke-noise penting karena secara langsung mempengaruhi kualitas gambar dan data video dan akurasi dan keandalan hasil analisis. ketika datang ke aplikasi penglihatan tertanam seperti pengolahan tepi, seperti penghitungan kepala dan pengenalan objek, snr tinggi bermanfaat dalam mengurangi partikel kebisingan dalam gambar dan memberikan hasil yang lebih jelas. dan dalam algoritma sepertimodul kamera dengan cahaya rendah, dapat dengan jelas mencerminkan dampak kebisingan pada kualitas gambar.

dampak kebisingan pada data penglihatan tertanam

noise mengacu pada sinyal yang tidak diinginkan yang muncul dalam gambar atau video data, seperti distorsi, quantum noise, pixelation, dll, yang dapat menyebabkan kesalahan dalam data. kehadiran noise ini mengurangi visualisasi data dan membuatnya lebih sulit bagi sistem untuk mengekstrak dan memproses informasi yang berguna dari itu. itu juga meningkatkan ukuran dan persyaratan bandwidth data.Apa itu kebisingan dalam visi tertanam?

dampak rasio sinyal ke kebisingan pada kinerja sistem penglihatan tertanam

tingkat kebisingan:SNR rendah memperkuat tingkat kebisingan, sehingga lebih sulit bagi sistem untuk mengekstrak informasi yang berguna dari informasi.
rentang dinamis:tingkat snr secara langsung mempengaruhi rentang dinamis sistem, yang merupakan rasio antara bagian paling terang dan yang paling gelap. snr rendah akan membuat lebih sulit bagi sistem untuk membedakan antara kecerahan dan kontras yang berbeda.
Resolusi dan ketajaman: snr rendah akan membuat pengenalan objek menjadi macet yang, sementara snr tinggi membantu meningkatkan resolusi dan ketajaman gambar, membuat detail lebih jelas dan membantu algoritma deteksi tepi.

Apa hubungan antara karakteristik SNR dan kamera?

SNR tidak mempengaruhi visualisasi saja, hal ini terkait erat dengan banyak karakteristik kamera. Memahami bagaimana karakteristik ini mempengaruhi SNR dapat menyebabkan hasil visual yang lebih baik.

rentang dinamis:rentang dinamis yang baik dapat menangkap lebih banyak nada warna, yang baik untuk mendapatkan snr yang lebih baik pada tingkat kecerahan yang berbeda, dan membedakan detail yang lebih baik di daerah terang dan gelap.

Sensitivitas iso:iso tinggi memperkuat sinyal sambil memperkuat kebisingan, menurunkan snr. iso rendah memberikan rasio suara ke kebisingan yang lebih baik, tetapi membutuhkan cahaya yang lebih baik untuk paparan.

kecepatan rana:Kecepatan rana yang lebih cepat mengurangi motion blur, tetapi membutuhkan aperture atau iso yang lebih besar, yang mempengaruhi snr. kecepatan rana yang lebih lambat dalam cahaya rendah menghasilkan snr yang lebih rendah karena peningkatan paparan.

ukuran sensor:Semakin besar sensor, semakin besar piksel, semakin banyak foton yang dikumpulkan dan lebih banyak cahaya dapat ditangkap untuk rasio sinyal-ke-noise yang lebih baik. Sebaliknya, piksel kecil dapat menghasilkan kebisingan dan mempengaruhi snr.

Algoritma pengolahan gambar:Algoritma pemrosesan gambar canggih dapat mengurangi kebisingan yang tidak diinginkan dan meningkatkan snr sambil mempertahankan detail gambar.

ukuran aperture:Semakin besar aperture, semakin banyak cahaya yang ada, membantu meningkatkan rasio snr. Semakin kecil aperture, semakin lama waktu paparan yang diperlukan, yang memperkenalkan lebih banyak kebisingan.

- Tidak.

Mengapa waktu paparan mempengaruhi SNR?

waktu paparan juga merupakan faktor kunci dalam snr, menentukan berapa lama sensor menerima cahaya. waktu paparan yang lebih lama dapat meningkatkan jumlah foton yang ditangkap, secara teoritis meningkatkan kekuatan sinyal dan meningkatkan rasio sinyal-ke-noise. ini juga dapat menyebabkan penciptaan lebih banyak suara fotonik dan elektronik, terutama pada suhu tinggi atau selama paparan lama, yang dapat menurunkan

Dari hal di atas kita dapat menyimpulkan bahwa sinyal (s) adalah proporsional dengan jumlah foton yang dikumpulkan selama waktu paparan, yang terakhir dihitung sebagai hasil dari intensitas cahaya (i) dan waktu paparan (t):

ketika mempertimbangkan intensitas foton yang terjadi, suara buyar foton (suara buyar foton adalah jenis suara yang melekat pada setiap sistem yang menghitung cahaya dalam unit diskrit (yaitu, foton)) juga muncul. rasio sinyal ke kebisingan karena suara buyar foton (snr_shot) diberikan oleh persamaan berikut:

ketika waktu paparan lebih lama, jumlah foton yang dikumpulkan (n) juga meningkat, dan begitu juga sinyal (s). akar kuadrat sinyal (√s) juga meningkat. ini berarti bahwa dalam kasus bising butiran bertebaran, rasio suara ke bising meningkat dengan akar kuadrat waktu paparan.

beberapa saran yang relevan untuk meningkatkan snr dalam visi tertanam

Dari hal di atas saya dapat mengatakan bahwa mengurangi kebisingan atau meningkatkan kualitas sinyal dapat efektif dalam meningkatkan snr. untuk ini kita dapat datang dengan saran optimasi yang relevan berikut:

• untuk optimasi kekuatan sinyal. tapi hindari terlalu optimasi untuk mencegah memperkuat kebisingan, yang menghasilkan peningkatan yang tidak signifikan dalam gambar.
• mengoptimalkan arsitektur kamera saat membeli atau menyesuaikan kamera. menggunakan desain arsitektur yang baik memungkinkan kinerja pencitraan yang lebih baik.
• menggunakan sensor berkualitas tinggi. Sensor gambar berkualitas tinggi dengan kebisingan bacaan rendah dapat mengurangi kebisingan dan meningkatkan snr.
• Desain termal yang efektif menurunkan suhu sensor dan mengurangi bentuk kebisingan lainnya seperti kebisingan termal.
• mengoptimalkan pengaturan kamera seperti waktu paparan dan kecepatan rana untuk mengurangi kebisingan sambil menangkap gambar terbaik.

untuk meringkas

rasio sinyal-ke-noise adalah faktor penting yang mempengaruhi sistem penglihatan tertanam, yang secara langsung mempengaruhi kualitas gambar dan video data dan akurasi dan keandalan hasil analisis. kami berharap bahwa melalui artikel ini kita dapat lebih memahami arti rasio sinyal-ke-noise, faktor-faktor yang mempengaruhi, dan bagaimana untuk meningkatkan sehingga kita dapat mengoptimalkan aplikasi peng

jika Anda membutuhkan bantuan atau menyesuaikan kamera low noise dan mengintegrasikannya ke dalam aplikasi visi tertanam Anda, silakan merasa bebas untukHubungi kamiAku tidak tahu.