Signal-to-Noise Ratio काय आहे? ते Embedded Visionला कसे प्रभावित करते?

मला ते बघितले आहे की तुम्हाला सिग्नल-टू-नोइज रेशो (SNR) हे अभ्यास ओळखले आहे का? जे लोक एम्बेडेड विशन सिस्टम्स यांच्यावर प्रतिबंधित झाले आहेत, ते माहिती करतात की हे सिस्टम उन्नत कॅम्यारा आणि सेंसर्स वापरून प्रतिमा आणि व्हिडिओ डेटा धरून घेऊन प्रोसेस करतात आणि वास्तविक-वेळ अंदाज आणि प्रतिसाद देतात, ज्यामुळे ते स्वास्थ्यपरिचरण आणि सुरक्षा यासारख्या उद्योगांमध्ये लोकप्रिय झाले आहेत. सिग्नल-टू-नोइज रेशो हे एखादी महत्त्वाची घटक आहे जे ह्या सिस्टमची दृश्य खरेपणा, विश्वासार्हता आणि प्रदर्शनावर प्रभाव डागू शकते.

शायद तुम्ही सिग्नल-टू-नोइज रेशो याबद्दल अजूनही भ्रमित आहात. तुम्हाला ते सुनले असले पण त्याचा अर्थ, त्याची गणना कसे करावी आणि त्याचा महत्त्व का असा हे ओळखले नाही. तर ह्या लेखात, हे ह्या अभ्यासाचा महत्त्व एम्बेडेड विशनमध्ये (उदा., स्मार्ट सर्वेलियन कॅम्यारा, स्वत: फोटोग्राफी इत्यादी) ओळखला जाईल.

सिग्नल-टू-नोइज रेशो काय आहे?

सिग्नल-टู-नॉɪज गुणोत्तर काय आहे? सिग्नल-टो-नॉɪज गुणोत्तर, ज्याला संक्षेपात SNR म्हणतात, ही एक प्रमाणवादी माप आहे ज्यामध्ये अभिप्रेत सिग्नळच्या शक्तीचे बाकीपडतार सिग्नळ (अभिप्रेत नाही) च्या तुलनेत घेतले जाते. SNR सिस्टममध्ये उपयुक्त सिग्नळ्स व अडचणीदायक सिग्नळ्सची तुलना करण्यासाठी, विविध आउटपुट सिग्नळ्समध्ये भेद करण्यासाठी व दक्ष आउटपुट प्राप्त करण्यासाठी महत्त्वाची आहे.

सिग्नल-टु-नॉɪज गुणोत्तर सामान्यत: डेसिबेल (dB) मध्ये व्यक्त केला जातो. सिग्नल टू नॉɪज गुणोत्तरच्या मूल्याची उंची जाते, तेवढीच आउटपुट च बेहतर असते. इम्बेडेड विजनमध्ये, सिग्नल ही यंत्राने खोललेली डेटा आहे, जी सिस्टमला प्रोसेस करायची असू शकते. नॉɪज हे कोणतेही बाह्य कारक असू शकतात, जसे की इलेक्ट्रोमॅग्नेटिक अडचणी, थरथर, इत्यादी. नॉɪजचा सिग्नलवरील प्रभाव कमी असल्यास, SNR जास्त असते, सिग्नलमध्ये जास्त उपयुक्त माहिती असते, ज्यामुळे डेटाची गुणवत्ता व विश्वासार्हता वाढते. उदाहरणार्थ, 90dB ही 50dB पेक्षा बेहतर आहे.

तर snr कसे काढायचे? signal to noise ratio (SNR) ची गणना सूत्राने करून करू शकतो आणि परिणाम decibels ने दाखवला जातो:

सिग्नल टู नोइज रेशियोची सूत्र: SNR = 20 * log10 (सिग्नल आयाम / नोइज आयाम)

जेथे Signal Amplitude ही छबी किंवा व्हिडिओ डेटा ची तीव्रता आहे आणि Noise Amplitude ही डेटावर पडणारी शोरीची तीव्रता आहे.

embedded vision मध्ये signal-to-noise ratio चा कारण का अहम आहे?

signal-to-noise ratio अहम आहे कारण तो छबी आणि व्हिडिओ डेटा च्या गुणवत्तेवर आणि विश्लेषण परिणामांच्या सटीकतेवर आणि विश्वासार्हतेवर सीध्यांशी परिणाम देतो. embedded vision अ‍ॅप्लिकेशन जसे edge processing, head counting आणि object recognition, यांमध्ये उच्च SNR छबीमधील शोरी पार्टिकल्स कमी करण्यासाठी आणि स्पष्ट फळ देण्यासाठी उपयुक्त आहे. आणि machine learning आणि artificial intelligence यासारख्या एल्गोरिदम्समध्ये, उच्च SNR डेटा प्रोसेसिंगची सटीकता वाढवू शकते आणि त्रुटींचे कमी करू शकते. तसेच, low-light camera modules , ही छबी गुणवत्तेवर शोरीचा परिणाम स्पष्टपणे दाखवू शकते.

शोरी चा embedded vision डेटावर परिणाम

नॉयझ ही ब्रॉडली तसेच चित्र किंवा व्हिडिओ माहितीमध्ये येऊ लागणार्‍या अवाञ्छित संकेतांची एक सामान्य उदाहरणे आहे, जसे की विकृती, क्वांटम नॉयझ, पिक्सेलेशन इ. ज्यामुळे माहितीमध्ये त्रूटी घडू शकते. या नॉयझची उपस्थिती माहितीचे दृश्य अस्पष्ट करते आणि प्रणालीला उपयुक्त माहिती तसेच प्रोसेस करण्यास अधिक कठीण बनवते. त्यामुळे माहितीचा आकार आणि बॅंडव्हिड्थचे आवश्यकता वाढते. एम्बेडेड विजनमध्ये नॉयझ काय आहे?

सिग्नल टู नॉयझ रेशियोचा एम्बेडेड विजन प्रणालीच्या प्रदर्शनावर असर

नॉयझ स्तर: कमी SNR नॉयझ स्तराला वाढवते, ज्यामुळे प्रणालीला माहितीमधून उपयुक्त माहिती तसेच प्राप्त करणे अधिक कठीण बनते.
डायनामिक रेंज: SNR स्तर खूप जवळच्या प्रणालीच्या डायनामिक रेंजवर सहज असर देते, ज्याचा अर्थ तीव्रतम प्रकाश ते धुंद भागातील गुणोत्तर आहे. कमी SNR प्रणालीला विभिन्न प्रकाश तीव्रता आणि कन्ट्रास्टमध्ये फरक दिसण्यास अधिक कठीण बनवते.
विरचना आणि तीक्ष्णता: कमी SNR वस्तू पहचान हल्ला घेऊ शकते, जरी उंच SNR चित्राची विरचना आणि तीक्ष्णता सुधारण्यास मदत करते, विस्तृत माहिती अधिक स्पष्ट होते आणि बजावट अलगाव अल्गोरिदमसाठी मदत होते.

SNR आणि कॅमेरा वैशिष्ट्यांमध्ये काय संबंध आहे?

SNR दृश्यकरणपेक्षा एकमेव परिणाम देते, त्याच बद्दल अनेक कॅमेरा वैशिष्ट्यांशी निर्भरता आहे. या वैशिष्ट्यांच्या SNR वर पडणाऱ्या परिणामांची ओळख करणे अधिक अचूक दृश्य परिणामांमध्ये नेतृत्व करू शकते.

डायनामिक रेंज: अचूक डायनामिक रेंज अधिक रंग छायांकन धरू शकते, जे वेगळ्या तेज़पणा स्तरांवर अधिक अचूक SNR मिळवण्यासाठी आणि प्रकाश आणि थंड्या क्षेत्रांमधील विवरण अलग करण्यास मदत करते.

ISO संवेदनशीलता: उंच ISO संकेत वाढवते तरी शोर दरम्यान वाढवते, SNR कमी होते. कमी ISO शोर-संवेदनशीलतेसाठी अधिक अचूक अनुपात देते, परंतु प्रकाशासाठी अधिक अचूक वाढवण्यासाठी फोटोग्राफीसाठी अधिक प्रकाश आवश्यक आहे.

शटर स्पीड: तीव्र शटर स्पीड मोशन ब्लरची कमी करते, परंतु हे अधिक एपर्चर किंवा ISO आवश्यक आहे, जे SNRला प्रभाव देते. कमी प्रकाशात धीमी शटर स्पीड अधिक एक्सपोजर कारण निम्न SNR देते.

सेंसर आकार: सेंसर मोठा असेल तर पिक्सेल मोठे असतात, ज्यामुळे अधिक फोटॉन्स संग्रहित होतात आणि अधिक प्रकाश संचयित होतो, ज्यामुळे निम्न नोइज-टू-सिग्नल गुणोत्तर मिळते. विरोधीत्या, लहान पिक्सेल नोइज उत्पन्न करू शकतात आणि SNRला प्रभाव देतात.

छवी प्रोसेसिंग एल्गोरिदम: उन्नत छवी प्रोसेसिंग एल्गोरिदम अवांछित नोइज कमी करू शकतात आणि SNR वाढवू शकतात तरी छवीचे विवरण ठेवतात.

एपर्चर आकार: एपर्चर मोठा असेल तर अधिक प्रकाश आढळतो, ज्यामुळे snr गुणोत्तर वाढतो. एपर्चर लहान असेल तर अधिक एक्सपोजर वेळा आवश्यक असते, ज्यामुळे अधिक नोइज येते.

एक्सपोजर वेळा का SNRला प्रभाव देते?

संकेत से अनुपात (SNR) मध्ये प्रकाश किंवा एकूण विद्युत आघाडीचा समयही महत्त्वाचा घटक आहे, हे निर्धारित करते की सेंसर किती लांब वेळ ते प्रकाश प्राप्त करते. लांब असलेले एक्सपोजर वेळ थेट फोटॉनची संख्या वाढवू शकते, ज्यामुळे संकेतची ताकद वाढू शकते आणि संकेत-त्रास अनुपात मेळ घेऊ शकते. हे फोटॉनिक आणि विद्युत त्रासाची वाढ देखील घडू शकते, विशेषत: उच्च उष्णता आणि लांब एक्सपोजर दरम्यान, ज्यामुळे चित्रपटाची गुणवत्ता कमी होऊ शकते.

उपरोक्तपासून आम्ही निष्कर्ष ठेवू शकतो की संकेत (s) एक्सपोजर वेळादरम्यान एकत्रित केलेल्या फोटॉनांच्या संख्येशी समानुपातिक आहे, ते उज्ज्वलता (I) आणि एक्सपोजर वेळ (t) च्या उत्पादानार्थ गणना केले जाते:

प्रकाश फोटॉन तीव्रता विचारल्यास, फोटॉन स्कॅटरिंग त्रास (फोटॉन स्कॅटरिंग त्रास ही कोणत्याही प्रणालीत जी फोटॉन यांसारख्या विभाजित एककांमध्ये प्रकाश गणना करते त्यात अंतर्निहित त्रासचा प्रकार आहे) दिसते. फोटॉन स्कॅटरिंग त्रासामुळे संकेत-त्रास अनुपात (SNR_Shot) खालील समीकरणाद्वारे दिला जातो:

जेव्हा एकुण विस्फोट काल अधिक असतो, तेव्हा संकलित फोटॉन्स (N) ची संख्याही वाढते आणि संकेत (S) ही दर्शवते. संकेतच्या वर्गमूळ (√S) हीही वाढते. हे म्हणजे फोटोग्राफिक ग्रेन शोर च्या प्रभावामध्ये, सांग-टू-नोइज गुणोत्तर विस्फोट कालाच्या वर्गमूळाशिवाय वाढते.

एम्बेडेड विजनमध्ये SNR वाढवण्यासाठी काही संबंधित सुचना

उपरोक्तपासून मी सांगू शकतो की शोरच्या कमी करणे किंवा सिग्नल गुणवत्तेचे सुधारणे SNR वाढवण्यासाठी प्रभावी असू शकते. हे करण्यासाठी आम्ही खालील संबंधित ऑप्टिमाइझेशन सुचना देऊ शकतो:

• सिग्नल स्ट्रॉन्ग्थच्या ऑप्टिमाइझेशनसाठी. परंतु शोरच्या वाढेला निर्भर करण्यासाठी ओवर-ऑप्टिमाइझेशन टाळा, ज्यामुळे चित्रातील सापेक्ष वाढ नाही झाली.
• कॅमेरा खरेदी करताना किंवा तयार करताना कॅमेराची आर्किटेक्चर ऑप्टिमाइज करा. महाराने डिझाइन वापरून निर्मित केल्यामुळे त्याच्या छायाचित्रण गुणवत्तेची वाढ होऊ शकते.
• उच्च गुणवत्तेचा सेंसर वापरा. निम्न रीड-आउट शोर असलेले उच्च गुणवत्तेचे छायाचित्र सेंसर शोर कमी करू शकतात आणि SNR वाढवू शकतात.
• अपशक्त थर्मल डिझाइन सेंसरची तापमाने कमी करते आणि थर्मल शोर यासारख्या इतर प्रकारचे शोर कमी करते.
• कॅमेराचे सेटिंग जसे की एक्सपोजर वेळ आणि शटर स्पीड शोर कमी करण्यासाठी आणि सर्वोत्कृष्ट चित्रे घेण्यासाठी ऑप्टिमाइज करते.

सारांश स्वरूप

सिग्नल-टู-नोइझ रेशिओ ही एम्बेडेड विजन सिस्टम्सवर असर देणारी महत्त्वाची घटके आहे, जी चित्र आणि व्हिडिओ डेटाची गुणवत्ता आणि विश्लेषणाच्या परिणामांची सटीकता आणि विश्वासार्हता यावर सध्याच्या प्रमाणात असर देते. आम्ही आशा टाळतो की या लेखाद्वारे आपण सिग्नल-टो-नोइझ रेशिओचा अर्थ, त्यावर असर देणार्‍या घटकांपैकी आणि त्याचे सुधारणे याबद्दल अधिक माहिती मिळाली आहे जेणेकरून आपण आपल्या एम्बेडेड विजन अॅप्लिकेशन्सचे ऑप्टिमाइज करू शकतो आणि अधिक उत्कृष्ट परिणाम मिळवू शकतो.

जर आपल्याला मदत हवी असेल किंवा निमित्तानुसार निर्मित निम्न शोर कॅमेरा घ्यायची आहे आणि ती आपल्या एम्बेडेड विजन अॅप्लिकेशनमध्ये एकत्र करू शकता, तर कृपया स्वतःच फक्त आमच्याशी संपर्क साधा .