エンベデッドビジョンとマシンビジョン:知っておくべきこと
機械はどのように「見る」のですか?私たちは皆、この質問について考えたことがあると思います。実際、これは主にエンベデッドビジョンとマシンビジョン技術に依存しています。この2つの概念は髪の毛ほどの幅しか離れておらず、多くの人がこの2つを混同しがちです。
マシンビジョンとエンベデッドビジョンはどちらも、業界、特に制御と自動化の分野で重要な役割を果たしています。エンベデッドビジョンシステムはコンパクトな効率を提供しますが、従来のマシンビジョンシステムは高いパフォーマンスと汎用性を提供します。カメラと処理技術の進歩により、エンベデッドビジョンはマシンビジョンシステムとほぼ同じくらい強力になりました。エンベデッドビジョンシステムは、マシンビジョン (画像の取り込み、処理、解釈) に必要なハードウェアとソフトウェアのコンポーネントを統合します。外部接続が不要なため、エンベデッドビジョンシステムは、従来のマシンビジョンシステムでは適用できない業界や市場でも使用できます。
マシンビジョンとは?
マシンビジョンは、機械やコンピュータが視覚情報を見て解釈することを可能にします。特定の技術を指すのではなく、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。周囲の視覚情報を自動的にキャプチャ、処理、解釈し、医用画像処理、製造現場での組み立て、物体認識など、さまざまな業界の意思決定の手段として活用できます。前回の記事では、マシンビジョンの種類.
マシンビジョンシステムは、通常、産業用PCを使用して画像データに関連するタスクを処理します。専用のハードウェアとソフトウェアにより、陽気な画像分析が可能になり、複雑なマシンビジョンタスクに必要な計算能力が提供されます。マシンビジョンシステムには、通常、次のコンポーネントが含まれています。
- カメラ:主に特殊業界向けにカスタマイズされたカメラ.メインシステムで処理するために画像またはビデオクリップをキャプチャするために使用されます。
- mage処理ソフトウェア:すべてのマシンビジョンカメラがプラグアンドプレイであるとは限らないため、画像分析と処理に特化したソフトウェアが必要です。
- 照明: 適切な照明により、高品質の画像がキャプチャされます。LEDや赤外線照明などの照明技術を使用して、画像の視認性を最適化します。
- ハードウェア:マシンビジョンシステムは、フレームグラバーや特殊なプロセッサを使用して、データ転送を容易にし、画像処理タスクを高速化できます。
エンベデッドビジョンとは?
エンベデッドビジョンシステムは、従来のマシンビジョンシステムと異なり、画像の処理方法と場所が異なります。エンベデッドビジョンシステムはオールインワンデバイスであり、通常は画像プロセッサに取り付けられたカメラで構成されています。すべての機器がボード上に統合されているため、1つのデバイス内で画像のキャプチャと処理を実行できます。
エンベデッドビジョンシステムは、コンパクトさ、低コスト、リアルタイム応答を特徴としています。ドローンの自動運転や物体認識機能など、スペースが限られているアプリケーションでよく使用される組み込みビジョンは、マシンビジョンのかさばりを排除しながら、効率的な意思決定機能を維持します。
エンベデッドビジョンシステムは、従来のマシンビジョンシステムよりも使いやすく、統合も簡単ですが、カスタマイズ特性があるため、マシンビジョンよりも設置費用がかかる可能性があります。ただし、そのコンパクトさと必要な低消費電力により、動作が比較的安価になります。
一方、エンベデッドビジョンは実はマシンビジョンの一部ですが、機能や用途によって若干の違いがあります。現在の技術では、エンベデッドビジョンシステムの性能は、PCベースのシステムよりもまだ劣っています。
エンベデッドビジョンとマシンビジョンの違い
エンベデッドビジョンとマシンビジョンはどちらも機械が物を見るのに役立ちますが、いくつかの違いがあります。
パラメーター | マシンビジョン | エンベデッドビジョン |
画像処理 | これは、マシン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(NVIDIA Jetson、TI Jacinto、NXPなど)を使用する |
画像解析 | PCベースの画像解析 | 主にエッジコンピューティングとAI / ML /コンピュータービジョンアルゴリズムを使用して、デバイス自体を分析します。 |
次元 | これは大きく、カメラシステムと別のPCで構成されており、通常は産業規模または商業規模です | コンパクトです。サイズは絶えず減少していますが、NXP i.MX などの一部のコンパクト プロセッサ ファミリでは AI のパフォーマンスが制限される場合があります |
費用 | コストは高額になる可能性があり、カメラ、PCS、ソフトウェアなど、クラウドベースの分析のサブスクリプションが必要な場合がある複数のコンポーネントが関与します | 多くの場合、継続的な運用コストを削減するため、費用対効果が高くなります。ただし、使用するカメラやプロセッサの種類によっては、初期設備投資が高額になる場合があります |
統合が簡単 | 統合が容易で、PCに直接接続してすぐに操作できる標準インターフェースを備えています | 統合にはある程度のエンジニアリングの専門知識が必要ですが、これはアプリケーションや使用するコンポーネントの複雑さによって異なります。カメラの統合には、TechNexionなどのカメラ専門家の支援が必要な場合があります |
意思決定のスピード | 効率的なデータ転送と分析には、高速なハードウェアとソフトウェアが必要です。 | 処理がデバイス上で行われ、データは特別な設定を必要とせずに分析のためにクラウドに迅速に転送されるため、リアルタイムの意思決定に優れています |
柔軟性 | ユニバーサルで、構成とソフトウェアを通じて、マシンビジョンシステムはさまざまなタスクに使用できます | 特定のタスク向け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、特定のユースケースに合わせて選択、調整、およびコスト最適化されます |
結論
年々、コンパクトなスペースに収まる計算能力が増加するにつれて、機械学習システムはますます小型のPCを使用し、組み込みビジョンデバイスのオンボードプロセッサはますます強力になっています。その結果、従来のマシンビジョンとエンベデッドビジョンの違いは、ますます顕著でなくなっています。実際、今日の組み込みビジョンシステムのプロセッサの処理能力は、数年前の機械学習システムに匹敵します。
Sinoseenは、14年以上の組み込みビジョンの経験があり、必要に応じて専門チームでサポートしていますプロフェッショナルカメラモジュールのカスタマイズあなたの組み込みビジョンアプリケーションのための機器は、お気軽にお問い合わせください。
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