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

Saya tidak tahu apakah Anda pernah memahami konsep rasio sinyal-ke-gangguan (SNR)? Mereka yang telah terpaparsistem visi tertanamseharusnya mengetahui bahwa sistem-sistem ini bergantung pada kamera dan sensor canggih untuk menangkap dan memproses data gambar dan video serta memberikan wawasan dan respons waktu nyata, membuatnya populer di industri seperti kesehatan dan keamanan. Rasio sinyal-ke-gangguan adalah faktor kunci yang dapat memengaruhi akurasi visual, keandalan, dan kinerja dari sistem-sistem ini.

Mungkin Anda masih bingung tentang rasio sinyal-ke-gangguan. Meskipun Anda pernah mendengarnya, Anda tidak memahami apa artinya, bagaimana cara menghitungnya, dan mengapa hal itu penting. Maka dalam artikel ini, kita akan lebih memahami pentingnya rasio tersebut dalam visi tertanam (misalnya, kamera pengawasan pintar, fotografi otomatis, dll.).

Apa itu Rasio Sinyal-ke-Gangguan?

apa itu rasio sn? Rasio Sinyal-ke-Noise, atau SNR singkatnya, adalah ukuran kuantitatif dari kekuatan sinyal yang diinginkan relatif terhadap noise latar belakang (sinyal tidak diinginkan). SNR penting untuk membandingkan sinyal bermanfaat dengan sinyal gangguan dalam suatu sistem, membedakan antara berbagai sinyal keluaran, dan mewujudkan keluaran yang efisien.

Rasio sinyal-ke-noise biasanya dinyatakan dalam desibel (dB). Semakin tinggi nilai rasio sinyal-ke-noise, semakin baik keluarannya. Dalam visi tersemat, sinyal adalah data yang ditangkap oleh perangkat, yang dapat berisi informasi yang perlu diproses oleh sistem. Noise bisa berupa faktor eksternal apa pun seperti gangguan elektromagnetik, getaran, dll. Semakin kecil pengaruh noise pada sinyal, semakin tinggi SNR, semakin banyak informasi berguna dalam sinyal, sehingga meningkatkan kualitas dan keandalan data. Misalnya, 90dB lebih baik daripada 50dB.

Jadi, bagaimana cara menghitung SNR? Perhitungan rasio sinyal terhadap noise (SNR) dapat menggunakan rumus dan hasilnya dinyatakan dalam desibel:

rumus rasio s/n: SNR = 20 * log10 (Amplitudo Sinyal / Amplitudo Bising)

Di mana Amplitudo Sinyal adalah intensitas data gambar atau video dan Amplitudo Noise adalah intensitas noise yang memengaruhi data.

Mengapa rasio sinyal-ke-noise penting dalam visi tertanam?

Rasio sinyal-ke-noise penting karena secara langsung memengaruhi kualitas data gambar dan video serta keakuratan dan keandalan hasil analisis. Saat berbicara tentang aplikasi visi tertanam seperti pemrosesan edge, seperti penghitungan kepala dan pengenalan objek, SNR tinggi bermanfaat dalam mengurangi partikel noise pada gambar dan memberikan hasil yang lebih jelas. Dan dalam algoritma seperti pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan, SNR tinggi dapat secara efektif meningkatkan keakuratan pemrosesan data dan mengurangi kesalahan. Sementara itu, untukmodul kamera cahaya rendah, hal ini dapat dengan jelas mencerminkan dampak noise terhadap kualitas gambar.

Dampak noise pada data visi tertanam

Gangguan secara umum merujuk pada sinyal yang tidak diinginkan yang muncul dalam data gambar atau video, seperti distorsi, noise kuantum, pikselasi, dll., yang dapat menyebabkan kesalahan dalam data. Kehadiran gangguan ini mengurangi visualisasi data dan membuat sistem lebih sulit untuk mengekstrak dan memproses informasi berguna dari data tersebut. Ini juga meningkatkan ukuran dan kebutuhan bandwidth data.Apa itu gangguan dalam visi tersemat?

Pengaruh Rasio Sinyal terhadap Gangguan terhadap Kinerja Sistem Visi Tersemat

Tingkat Kebisingan:SNR rendah memperbesar tingkat gangguan, membuat sistem lebih sulit untuk mengekstrak informasi berguna dari data.
Rentang dinamis:Tingkat SNR secara langsung memengaruhi rentang dinamis sistem, yaitu rasio antara bagian paling terang dengan bagian paling gelap. SNR rendah akan membuat sistem lebih sulit membedakan antara berbagai tingkat kecerlangan dan kontras.
Resolusi dan Kecerlangan: SNR rendah akan membuat pengenalan objek menjadi terhambat, sementara SNR tinggi membantu meningkatkan resolusi dan kecerlangan gambar, membuat detail lebih jelas dan membantu algoritma deteksi tepi.

Apa hubungan antara SNR dan karakteristik kamera?

SNR tidak hanya memengaruhi visualisasi, tetapi erat kaitannya dengan banyak karakteristik kamera. Memahami bagaimana karakteristik ini memengaruhi SNR dapat menghasilkan hasil visual yang lebih baik.

Rentang dinamis:Rentang dinamis yang baik dapat menangkap lebih banyak nada warna, yang bagus untuk mendapatkan SNR yang lebih baik pada tingkat kecerahan yang berbeda, serta membedakan detail di area terang dan gelap dengan lebih baik.

Kesensitifan ISO:ISO tinggi memperkuat sinyal sekaligus menguatkan noise, menurunkan SNR. ISO rendah memberikan rasio bunyi ke noise yang lebih baik, tetapi memerlukan pencahayaan yang lebih baik untuk paparan.

kecepatan rana:kecepatan rana yang lebih cepat mengurangi buram gerakan, tetapi memerlukan bukaan yang lebih besar atau ISO yang lebih tinggi, yang memengaruhi SNR. kecepatan rana yang lebih lambat dalam cahaya rendah menghasilkan SNR yang lebih rendah karena paparan yang lebih lama.

ukuran sensor:semakin besar sensor, semakin besar pikselnya, semakin banyak foton yang terkumpul dan semakin banyak cahaya yang dapat ditangkap untuk rasio sinyal-ke-bunyi yang lebih baik. Sebaliknya, piksel kecil dapat menghasilkan derau dan memengaruhi SNR.

Algoritma pengolahan gambar:Algoritma pengolahan gambar canggih dapat mengurangi derau yang tidak diinginkan dan meningkatkan SNR sambil tetap menjaga detail gambar.

Ukuran bukaan:Semakin besar bukaan, semakin banyak cahaya yang masuk, membantu meningkatkan rasio snr. Semakin kecil bukaannya, semakin lama waktu paparan yang dibutuhkan, yang memperkenalkan lebih banyak derau.

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 teori meningkatkan kekuatan sinyal dan memperbaiki rasio sinyal-ke-bunyi. Hal ini juga dapat menyebabkan pembentukan lebih banyak bunyi fotonik dan elektronik, terutama pada suhu tinggi atau selama paparan panjang, yang dapat menurunkan kualitas gambar.

Dari yang di atas kita dapat menyimpulkan bahwa sinyal (s) berbanding lurus dengan jumlah foton yang dikumpulkan selama waktu paparan, yang terakhir dihitung sebagai hasil kali intensitas cahaya (I) dan waktu paparan (t):

Ketika mempertimbangkan intensitas foton insiden, bunyi akibat penyimpangan foton (photon scattering noise adalah jenis bunyi yang melekat pada setiap sistem yang menghitung cahaya dalam unit diskrit (yaitu, foton)) juga muncul. Rasio sinyal-ke-bunyi akibat bunyi penyimpangan foton (SNR_Shot) diberikan oleh persamaan berikut:

Ketika waktu paparan lebih lama, jumlah foton yang terkumpul (N) juga bertambah, dan begitu pula sinyal (S). Akar kuadrat dari sinyal (√S) juga meningkat. Ini berarti bahwa dalam kasus derau butiran tersebar, rasio sinyal terhadap derau meningkat dengan akar kuadrat dari waktu paparan.

Beberapa saran relevan untuk meningkatkan SNR dalam visi tertanam

Dari yang di atas, saya dapat menyimpulkan bahwa mengurangi derau atau memperbaiki kualitas sinyal dapat efektif dalam meningkatkan SNR. Untuk ini, kita bisa menghasilkan saran optimasi relevan berikut:

• untuk optimasi kekuatan sinyal. Namun, hindari over-optimasi untuk mencegah pengamplifan derau, yang mengakibatkan tidak ada perbaikan substansial pada gambar.
• Optimalkan arsitektur kamera saat membeli atau menyesuaikan kamera. Menggunakan desain arsitektur yang baik memungkinkan performa pengambilan gambar yang lebih baik.
• Gunakan sensor berkualitas tinggi. Sensor gambar berkualitas tinggi dengan derau pembacaan rendah dapat mengurangi derau dan meningkatkan SNR.
• Desain termal yang efektif menurunkan suhu sensor dan mengurangi bentuk-bentuk lain dari noise seperti noise termal.
• mengoptimalkan pengaturan kamera seperti waktu paparan dan kecepatan rana untuk mengurangi noise sambil menangkap gambar terbaik.

Untuk Meringkas

Rasio sinyal-ke-noise adalah faktor penting yang memengaruhi sistem visi tertanam, yang secara langsung memengaruhi kualitas data gambar dan video serta akurasi dan keandalan hasil analisis. Kami harap melalui artikel ini kita dapat lebih memahami makna rasio sinyal-ke-noise, faktor-faktor yang memengaruhinya, dan bagaimana cara memperbaikinya agar kita bisa mengoptimalkan aplikasi visi tertanam kita dan mencapai hasil yang lebih baik.

Jika Anda membutuhkan bantuan atau menyesuaikan kamera dengan noise rendah dan mengintegrasikannya ke dalam aplikasi visi tertanam Anda, jangan ragu untukHubungi kami.