အပ်ဒင်တော်ရှင်းချက် များ: ပုံစံအားလုံးကို ညွှန်ကြားချက် | Sinoseen

Embedded vision ဆိုတာက ကွန်ပြူတာဗျူးရှင်းအား အပ်ဒင်တော်ရှင်းပစ္စည်းများနှင့် စနစ်များထဲတွင် ပါဝင်သွားခြင်းဖြစ်ပါသည်။ ဒီစာတမ်းထဲတွင် embedded vision system များ၏ အခြေခံအသိပညာများကို အကြောင်းပြုပြီး သဘာဝများနှင့် အသုံးပြုမှုများကို လေ့လာပါမည်။

Embedded Vision ဆိုတာဘာလဲ?

အမျိုးသားခြင်းရှိသော မျိုးတွဲကို မျိုးတွဲသည် ပတ်ဝန်းကျင်ကို မျှော်လင့်မှုဖြင့် အလိုလျောက် သဘောထားကို သိရှိရန် ရည်ရွယ်သည့် စက်မှုဖြစ်ပြီး၊ အမျိုးသားခြင်းရှိသော စနစ်များတွင် ကွန်ပျူတာဗျီชင်များကို အသုံးပြုခြင်းကို ရည်ညွှန်းသည်။ ဒါဟာ နှစ်ခုလုံးလဲ ဆိုတာက အမျိုးသားခြင်းရှိသော စနစ်များနဲ့ ကွန်ပျူတာဗျီရှင် (ကখ် အကြိမ်တွေမှာ စက်မှုဗျီရှင်လို့လည်း ခေါ်ပါတယ်) ဆိုတာပါ။ အခြားသော အကြောင်းအရာတစ်ခုက အမျိုးသားခြင်းရှိသော စနစ်တစ်ခုက မျှော်လင့်ထုတ်ကုန်မှ အဓိပ္ပာယ်ကို ထုတ်ယူခြင်းဖြစ်ပါတယ်။ အမျိုးသားခြင်းရှိသော စနစ်တစ်ခုက အထူးသတ်မှတ်ထားသော အလုပ်တစ်ခုကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး တစ်ခုခုလို့ တည်ရှိနေပါတယ်။

အမျိုးသားခြင်းရှိသော ဗျီရှင်နှင့် စက်မှုဗျီရှင်စနစ်အဖြစ် များစွာ ခေါ်ဆိုသော အကြောင်းအရာတွင် အကြီးမားဆုံး ခြားနားချက်က အမျိုးသားခြင်းရှိသော ဗျီရှင်စနစ်တွေဟာ အရင်းအမြစ်တစ်ခုလုံး စက်မှုတွေဖြစ်ပြီး၊ အမျိုးသားခြင်းရှိသော ဗျီရှင်က အမျိုးသားခြင်းရှိသော စနစ်များနှင့် စက်မှုဗျီရှင် တုန်းပြုပြင်ခြင်းဖြစ်ပါတယ်။

အမျိုးသားခြင်းရှိသော ဗျီရှင်နှင့် ရိုးရှင်းသော စက်မှုဗျီရှင်အကြား ခြားနားချက်

အစဉ်အလာ စက်အမြင်စနစ်မှာ ကင်မရာစနစ်၊ ပုံပြင်ပြင်စနစ်နဲ့ ထုတ်ကုန်ပြစနစ် သုံးပိုင်းပါဝင်ပါတယ်။ ကင်မရာဟာ ကွန်ရက်အပေါက် (သို့) USB ကြားခံကနေ PC နဲ့ ချိတ်ဆက်ထားပြီး ကင်မရာက ရုပ်ပုံအချက်အလက်ကို စုစည်းပြီး ရုပ်ပုံမှတ်သားမှုလုပ်ငန်းစဉ်အတွက် ကွန်ပြူတာဆီ ပို့ပေးပါတယ်။

ပြီးတော့ Embedded Vision System ဟာရုပ်ပိုင်းမော်ဂျူးပုံဖမ်းခြင်းနဲ့ ပုံပြင်ပြင်ဆင်ခြင်း လုပ်ဆောင်ချက်တွေကို ကိရိယာတစ်ခုတည်းမှာ ပေါင်းစပ်ပေးတဲ့ ပုံပြင်ထုတ်လုပ်ရေး ကဒ်နဲ့ ပုံပြင်ထုတ်လုပ်ရေး ကဒ်ပါ။ ဒီကိရိယာဟာ Edge Computing ကို ထောက်ပံ့ပေးပြီး ဒေတာကို လက်ခံ၊ စီမံ၊ ဆုံးဖြတ်ချက်ချပြီး နောက်မှာ ဒေတာကို အခြားကိရိယာများသို့ ပို့ပေးသလို ဒေသတွင်း သို့မဟုတ် Cloud-based processing နဲ့ ဆန်းစစ်မှုကိုလည်း ထောက်ပံ့ပေးပါတယ်။ သေးငယ်တဲ့ ဒီဇိုင်းကို စက်မှုနှင့် မိုဘိုင်းကိရိယာများတွင် အလွယ်တကူ ထည့်သွင်းနိုင်ပြီး စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုနိမ့်၊ ဘရော့ဒ်ဘန်း လိုအပ်ချက် လျော့နည်းပြီး နှောင့်နှေးမှုနိမ့်သည်။

Embedded Vision System Architecture များမှာ အစိတ်အပိုင်းများနှင့် စံသတ်မှတ်ထားသော အစိတ်အပိုင်းများဖြင့် မတူကွဲပြားကြသည်။

Embedded Vision System ထဲမှာ ပုံမှန်ပါဝင်တဲ့ အစိတ်အပိုင်းတွေကတော့

• ထည့်သွင်းထားတဲ့ ပရိုဆက်ဆာ- အယူအဆများကို လုပ်ဆောင်ပြီး ရုပ်ပိုင်းကိရိယာကို ထိန်းသိမ်းသည်
• ရုပ်ပိုင်းမော်ဂျူး- ခရီးစဉ်မှ รုပ်ပိုင်း/ဗီဒီယိုများကို ဖမ်းယူသည်
• လင်စ်- FOV ကို အသုံးပြုမှုလိုအပ်ချက်များအတွက် ပြင်ဆင်သည်
• မှတ်ဉာဏ်- ရုပ်ပိုင်းများ၊ ပရိုဂရမ်ကုဒ်များနှင့် ဒေတာများကို ထိန်းသိမ်းသည်
• အินတာเฟေးများ- ရုပ်ပိုင်း၊ မီမိုရီနှင့် I/O ကိရိယာများကို ဆက်သွယ်သည်

၎င်းအားသာချက်များအထက်ပါembedded vision

အစုံထည့်ရုပ်ပိုင်းသည် အရွယ်အစားငယ်၊ တကယ်တရားတစ်ခါတစ်ရံမှာလည်း ဖြစ်ပြီး edge နေရာများတွင် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဒါဟာ အပြင်ပrocessing hardware မလိုဘဲ ရုပ်ပိုင်းလုပ်ဆောင်ချက်များကို အင်တာလီဂျင့်ထဲသို့ ထည့်သွင်းနိုင်စေသည်။

အစုံထည့်ရုပ်ပိုင်းစနစ်သည် အသုံးပြုရေးလွယ်ကူပြီး မိမိတော်ကြည့်ရေး၊ တည်ဆောက်ရေးတွင်လည်း လွယ်ကူသည်။ ဒါဟာ မှန်ကန်သော ရုပ်ပိုင်းစနစ်ကို မြန်မြန်ပြီး အကြံပြုနိုင်စေပြီး အသုံးပြုမှုစနစ်၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအမြန်ကို အကြီးအကျယ်တွင် ပိုမိုအပြင်အဆင်ရေးပေးသည်။

ပရောင်းကိန်းများ အတွင်းရှိ စက်မှုမျိုးသီးသား ခြင်းတွင် နှိုင်းယှဉ်လျှင်၊ အထည်ထဲသို့ ပါဝင်သော မျိုးသီးသား ခြင်းစနစ်များသည် ကျေးဇူးပိုများသည်။ အထူးသဖြင့် အမြင့်ဆုံးအဆင့်အတွင်းရှိ ပြုလုပ်ထားသော အထည်ထဲသို့ ပါဝင်သော မျိုးသီးသား ခြင်းစနစ်များသည် စက်မှုမျိုးသီးသား ခြင်းစနစ်များထက် ကျေးဇူးပိုများသည်။ အထည်ထဲသို့ ပါဝင်သော မျိုးသီးသား ခြင်းစနစ်များသည် ကြောင့် အလုပ်ရေးအတွက် အလျှော့ကြောင့် လျှော့ချထားသော ဟာရှင်းလိုအပ်ချက်များရှိသည်။ ဒါကြောင့် အများစုအသုံးပြုမှုများအတွက် ကျေးဇူးပိုသော ရွေးချယ်မှုဖြစ်သည်။ အထည်ထဲသို့ ပါဝင်သော မျိုးသီးသား ခြင်းစနစ်များသည် အလုပ်ရေးအတွက် ကျေးဇူးပိုသော ရွေးချယ်မှုဖြစ်သည်။

ထို့ပြင်၊ အထည်ထဲသို့ ပါဝင်သော မျိုးသီးသား ခြင်းစနစ်များသည် အသုံးပြုရေး၊ မှတ်တမ်းတင်ရေး၊ အသေးစိတ်တည်ဆောက်ရေး၊ အင်အားသုံးစွဲမှုအနည်းငယ်နှင့် ဒီဇိုင်းသားသော အဆင့်အတန်းများဖြင့် အသိအမှတ်ပြုရပါသည်။ အချိန်မှာ အလှူရှင်းလွယ်ကူသော နှင့် ကျေးဇူးပြီးသော စက်မှုမျိုးသီးသား ခြင်းစနစ်တစ်ခုကို တည်ဆောက်ရန် အရည်အချင်းကို အလွယ်တကူ ပြုလုပ်နိုင်သည်။ ဒါကြောင့် အသုံးပြုမှုများ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို အလွယ်တကူ ပြုလုပ်နိုင်သည်။ အထည်ထဲသို့ ပါဝင်သော မျိုးသီးသား ခြင်းစနစ်များသည် အရောင်းအကြံပြုမှုများအတွင်း အလွယ်တကူ ပြုလုပ်နိုင်သည်။ အထည်ထဲသို့ ပါဝင်သော မျိုးသီးသား ခြင်း၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုများသည် ရှိသော စနစ်များကို မပိုင်ဆင်ဘဲ အကျိုးအမြတ်ရှိသည်။

အင်ဘেဒေဒိုင်ရှင်စနစ်များသည် ပုံမှန်ဆိုင်ရာကောင်မောင်းဗီးရှင်စနစ်များထက်ပို၍လုပ်ဆောင်နိုင်သည့်အချက်များရှိသည်။ အင်ဘဲဒေဒိုင်ရှင်စနစ်များသည် ပုံများကိုဖမ်းယူနှင့်အာရုံစိုက်ပြီး ရုပ်မှန်ကန်တဲ့ကိရိယာစနစ်များအား အနာဂတ်တွင်ရှိသောအချက်အလက်များအား အခြေခံ၍ တွေ့ရှိနိုင်စေပါသည်။ အင်ဘဲဒေဒိုင်ရှင်စနစ်များသည် အလွန်လေ့လာမှုကိုအသုံးပြု၍ ပုံများကိုတွေ့ရှိနိုင်ပြီး ကောင်မောင်းစနစ်များအား ပတ်ဝန်းကျင်အချက်အလက်များအား အခြေခံ၍ ဆုံးဖြတ်ချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်စေပါသည်။

ပြဿနာများeအင်ဘဲဒေဒိုင်ရှင်မှာ မျှော်လင့်မည့်

အင်ဘဲဒေဒိုင်ရှင်သည် ပြီးခဲ့သော ပြဿနာများရှိပြီး အဓိကအားဖြင့် ပညာရေးအကျဉ်းချုပ်၊ ရесоူရေးတာတွေအတွက် ကိုက်ကျွန်မှုများနှင့် အသုံးပြုမှုအားလုံး၏အခြေအနေများဖြင့် ဆက်စပ်နေသည်။ အောက်ပါအတိုင်း အဓိကပြဿနာများကို ဖော်ပြထားပါသည်-

1. အကြောင်းအရာအရေအတွက်:အင်ဘဲဒေဒိုင်ရှင်စနစ်များသည် အကြောင်းအရာအရေအတွက်ကို တက်ရှိုင်းတွင် အများကြီးဖြင့် အာရုံစိုက်ရန်လိုအပ်ပြီး အမြင့်မြင့်လျှော့ချထားသော ပရိုစেဆာများနှင့် ကုသိုလ်များကို အသုံးပြုရန်လိုအပ်ပြီး တက်ရှိုင်းတွင် အကျိုးသက်ရောက်မှုနှင့် သတ်မှတ်မှုကို ချိတ်ဆက်ရန်လိုအပ်သည်။

2. အင်အားသုံးစွဲပြဿနာ:အင်ဘეဒ်ဒ် ဗီชန် စနစ်များသည် တြိဂံရောက်မှုနှင့် ပရိုစেസခြင်းအားလုံးကို အများကြီးစုဆောင်ရန်လိုအပ်သဖြင့်၊ ဒါဟာ แบတဲ့အင်အားပေါ်မူတင်သော အသေးစိတ်လက်မှတ်များ (ဥပမာ: ဆွေးဖုန်းများ၊ ဒရိုန်များ စသဖြင့်) အတွက် အဓိက ပြဿနာဖြစ်သည်။ အလုပ်ဆောင်မှုကို အထောက်အပံ့ပေးရင်းတွင် အင်အားကို လျော့ချရန် ဘယ်လိုလုပ်မလဲဆိုတာက အင်ဘဲဒ်ဒ် ဗီသန် တဲ့နည်းပညာထဲမှာ ဖြေရှင်းရမယ့် အဓိက အချက်ဖြစ်ပါတယ်။

3. မှတ်တမ်းနှင့် သိုလှောင်ရေး ကန့်သတ်များ:အင်ဘဲဒ်ဒ် ဗီသန် စနစ်များသည် အများကြီးသော ဗီသန်ဒေတာကို ပရိုစေးရန်လိုအပ်ပြီး၊ ထို့ကြောင့် အများကြီးသော မှတ်တမ်းနှင့် သိုလှောင်ရေးအပိုင်းကို ထောက်ခံရန်လိုအပ်သည်။ သို့သော်၊ မှတ်တမ်းနှင့် သိုလှောင်ရေးအရင်းအမြစ်များသည် အင်ဘဲဒ်ဒ် လက်မှတ်များတွင် ကန့်သတ်ထားသည်၊ ထို့ကြောင့် အင်ဘဲဒ်ဒ် ဗီသန် စနစ်များ၏ အသုံးပြုမှုအကျယ်အဝန်းနှင့် အလုပ်ဆောင်မှုကို ကန့်သတ်ထားသည်။

4. ကန့်သတ်ထားသော အင်ဘဲဒ်ဒ် အရင်းအမြစ်များ:ထို့ပြင် အပေါ်မှာဖော်ပြထားသော မှတ်တမ်းနှင့် သိုလှောင်ရေး ကန့်သတ်များအပြင်၊ အင်ဘဲဒ်ဒ် စနစ်များတွင် တြိဂံရောက်မှုအားနှင့် ဘ্যানွှံ့လည်း ကန့်သတ်ထားသည်။ ကန့်သတ်ထားသော အရင်းအမြစ်များဖြင့် ကြီးမားသော ဗီသန် ပရိုစေးခြင်းကို အကောင်းဆုံးသို့ ရောက်ရန် အင်ဘဲဒ်ဒ် ဗီသန် နည်းပညာအား မျှော်မှန်းရန် လိုအပ်သည်။

5. 傾ိုင်မှုနှင့် မှတ်မှတ်ပုံများကို အကောင်းဆုံးသို့ ရောက်ခြင်း:အင်ဘেဒ်ဒ် ဗီชန် စနစ်များသည် ရှုပ်ထွေးသော ကম်ပြူတာ ဗီชန် ယာဉ်ခံများနှင့် မိုဒယ်များလိုအပ်ပြီး၊ အဲဒီ ယာဉ်ခံများနှင့် မိုဒယ်များကို အင်ဘဲဒ် စနစ်များ၏ အခြေအနေများအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်စေရန်လိုအပ်ပါသည်။ အဲဒီမှာတော့ တွက်ချက်မှုအရေအတွက်ကို လျော့နည်းစေ၊ အားသာချက်ကို လျော့နည်းစေနှင့် တကယ်ရောက်ရေး အစီရင်ခံခြင်း၏ လိုအပ်ချက်များအတွက် ပြင်ပြီးပေးရန် ဖြစ်သည်။

6. ရိုးရှင်းမှုနှင့် ကျွန်းသားချို့ခြင်း:အင်ဘဲဒ် ဗီသန် တေးဝိုင်းသည် များများလောက် ကျယ်ပြန့်လာပြီး များများလောက် အခြေအနေများတွင် အသုံးပြုလာပါသည်။ ဒါကြောင့် ဒေတာ၏ ရိုးရှင်းမှုနှင့် ကျွန်းသားချို့ခြင်းကို ဘယ်လိုလုပ်ရမလဲဆိုတာကို အရေးကြီးသော ပြဿနာဖြစ်လာပါသည်။ ဒေတာ လွှမ်းမိုးမှုနှင့် မှီးခြောက်ခြင်းကို ရောက်နိုင်မှုမရှိစေရန် ကူးသွားသော အင်က်ရေ့ရေးနှင့် ကျွန်းသားချို့ခြင်း ကာကွယ်များကို ဒီဇိုင်းရန် လိုအပ်ပါသည်။

အင်ဘဲဒ် ဗီသန် စနစ်များ၏ အသုံးပြုမှုများ

အင်ဘက်တစ်ခုခုသည် ပုံများကို လက်ရှိခြင်း၊ ပုံများကို စစ်ဆေးခြင်း၊ ပုံများကို လိုင်းထိန်းခြင်း၊ မျိုးရိုးခြင်း၊ အရာဝတ္ထုများ၏ အളယ်အကျယ်တွေကို တိုင်းတာခြင်း၊ အရာဝတ္ထုများကို အစဉ်အလာဖြင့် ခွဲခြားခြင်းနှင့် အခြားသော အသုံးပြုမှုများကို ရှိနိုင်သည်။ ဒီစနစ်ကို လက်မှုလုပ်ငန်း၊ အီလက်ထရွန်စ်/စီမီကိုန်းဒေါ်ပ်တာအထုတ်လုပ်ခြင်း၊ လော့ဂစ်စတစ်၊ ရောဘော့တစ်၊ ကား၏ အုပ်ချုပ်မှုကို လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ ဒရိုန်များ၊ အသုံးပြုသူကိုင်ဆောင်ရွက်များ၊ ရောင်းချရေးမှုတွင် အုပ်ချုပ်ခြင်း၊ ဆေးရေးဆိုင်ရာ အဆောက်အအုံများတွင် အသုံးပြုသည်။

အဆုံးသတ်

Industry 4.0 ၏ ဖြစ်ပွားမှုအတိုင်း၊ လက်မှုကျွန်းစုတွင် vision system များအတွက် လိုအပ်ချက်များ ပိုမိုလာမည်ဖြစ်ပြီး၊ များစွာသောလုပ်ငန်းများတွင် embedded vision solutions များကို အသုံးပြုနေကြသည်။ Embedded vision systems များသည် traditional machine vision systems များထက် အကောင်းဆုံးသော အမြတ်များရှိပြီး၊ အများအားဖြင့် အရေးကောင်း၊ အစွမ်းအသားကို ပိုမိုသာသုံးစွဲနိုင်ပြီး ဒီဇိုင်းကို ပိုမိုသာ ရောက်ရှိနိုင်သည်။ အများစုသော အခါများတွင် embedded vision technology သည် machine vision systems များက မရှိပေဟု ယူဆသော အသုံးပြုမှုများကို ပြည့်စုံစေနိုင်သည်။