組み込み視覚と機械視覚:知っておくべきこと

Oct 10, 2024

機械はどのように見する? 私たちは皆この疑問について考えていたと思います実際,これは主に組み込み視覚と機械視覚技術に依存しています. この2つの概念は,髪の毛の幅しか離れていないので, 多くの人はしばしば両方を混乱させています.
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機械ビジョンと埋め込みビジョンは,特に制御と自動化分野において,産業において重要な役割を果たしています.埋め込みビジョンシステムはコンパクトな効率を提供し,従来の機械ビジョンシステムは高性能と多功能性を提供します.カメラと処理技術の進歩により,埋め込みビジョンは,機械ビジョンシステムと同じくらい強力になりました.埋め込みビジョンシステムは,機械ビジョン (画像取得,処理

機械の視覚とは?

機械ビジョンは,機械やコンピュータが視覚情報を認識し解釈することを可能にします. これは特定の技術ではなく,機械を通じて視覚情報を解釈できるすべてのシステムを指します. 医療イメージング,工場組立,オブジェクト認識などのさまざまな産業のための意思決定手段として,周りの視覚情報を自動的に捉え,処理,解釈することができます. 前回の記事では,機械視力の種類わかった

わかった
機械ビジョンシステムは,画像データに関連するタスクを処理するために,通常産業用PCを使用します. 特殊なハードウェアとソフトウェアは,面白い画像分析を可能にし,複雑な機械ビジョンタスクに必要なコンピューティング力を提供します. 機械ビジョンシステムは,一般的に以下のコンポーネントを含みます:

カメラ: ほとんど特別産業用カスタマイズされたカメラ画像やビデオをキャプチャしてメインシステムで処理する.
マージー処理ソフトウェア:すべての機械ビジョンカメラはプラグアンドプレイではないので,画像分析と処理のための専門ソフトウェアが必要です.
照明:適切な照明により,高品質の画像が撮影されます.LEDや赤外線照明などの照明技術を使用して,画像の可視性を最適化します.
ハードウェア: マシンビジョンシステムは,フレームグリッパーや特殊なプロセッサを使用することで,データ転送を容易にし,画像処理作業を加速することができます.

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埋め込まれた視覚とは?

組み込み視覚システムは,画像の処理方法と場所において,従来の機械視覚システムとは異なります.埋め込み視力システムとは,画像プロセッサに搭載されたカメラで構成されるオールインワンデバイスです. すべての機器がボードに統合されているため,画像のキャプチャと処理は単一のデバイス内で実行できます.

Embedded vision
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埋め込みビジョンシステムは,コンパクト性,低コスト,リアルタイム応答が特徴です. 空間がプレミアムであるアプリケーション,例えば無人機における自動運転とオブジェクト認識機能で使用されることが多い,埋め込みビジョンは,機械ビジョンの容量をなくしながら効率的な意思決定能力を保持します.
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組み込みビジョンシステムは,従来の機械ビジョンシステムよりも使いやすくて統合が容易であるが,カスタマイズできる特性により,機械ビジョンよりも安く設置できる.しかし,コンパクト性と低電力消費が要求されるため,運用は比較的安価である.
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一方,埋め込みビジョンは実際には機械ビジョンの一部ですが,異なる機能とアプリケーションによりわずかな違いがあります. 現在の技術に関しては,埋め込みビジョンシステムの性能は,まだPCベースのシステムよりも劣っています.

埋め込み視覚と機械視覚の違い

機械の視覚には組み込み視覚と機械の視覚の両方が機械が物事を見るのを助けることができるが違いがある

パラメータ	機械視	埋め込み視力
画像処理	これは,機械ビジョンカメラに接続された別のPCを使用して行われます.	専用プロセッサを使用する (nvidia jetson,ti jacinto,nxpなど)
画像分析	PC ベースの画像分析	主にエッジコンピューティングとAI/ml/コンピュータビジョンアルゴリズムを使ってデバイスそのものを分析します
サイズ	大きく,カメラシステムと別々のPCからなる,通常は産業または商業規模	サイズが常に減少していますが,AIの性能はNXP i.mxのようなコンパクトなプロセッサファミリーでは制限されています.
費用	費用は高く,カメラ,PC,ソフトウェアなどの複数のコンポーネントが含まれるため,クラウドベースの分析への購読が必要かもしれません.	継続的な運用コストを削減するので,コスト効率がよくなります.しかし,使用されたカメラとプロセッサの種類に応じて,初期資本支出は高くなります.
簡単に組み込む	簡単に統合できる標準インターフェースで,即座に操作できるようにPCに直接接続できます	組み込むには,いくつかの技術的な専門知識が必要で,これはアプリケーションと使用されたコンポーネントの複雑さに依存します.カメラの組み込みには,technexionのようなカメラ専門家による支援が必要かもしれません.
意思決定のスピード	効率的なデータ転送と分析のために速いハードウェアとソフトウェアが必要です	リアルタイムでの意思決定に優れています処理はデバイス上で行われデータは専門設定の必要なく分析のためにクラウドに迅速に転送されます
柔軟性	機械ビジョンシステムは,構成とソフトウェアによって,さまざまなタスクに使用できます.	特定のタスクのために設計されています. 光学部品,センサー,プロセッサ,ソフトウェア分析は,特定の使用例のために選択,調整,コストを最適化されています.

結論

コンピュータはより小さなPCを使用し,インベードビジョンデバイスのオンボードプロセッサはより強力になりました. その結果,伝統的な機械ビジョンとインベードビジョンの違いはますます顕著になっていません. 実際,今日のインベードビジョンシステムのプロセッサの処理力は数年前の機械学習システムに匹敵します.

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