Alle Categorieën
banner

Bloggen

homepage >  Bloggen

Ingebouwde visie en Machine Vision: dingen die je moet weten

Oct 10, 2024

Hoe zien machines "?" Ik geloof dat we allemaal aan deze vraag hebben gedacht. In feite hangt dit voornamelijk af van ingebedde visie en machinevisietechnologie. Deze twee concepten liggen slechts een haartje van elkaar verschilt, en veel mensen verwarren ze vaak met elkaar.
 
Zowel machinevisie als ingebedde visie spelen een belangrijke rol in de industrie, vooral in het gebied van controle en automatisering. Ingebedde visiesystemen bieden compacte efficiëntie, terwijl traditionele machinevisiesystemen hoge prestaties en veerkracht bieden. Met vooruitgangen in camera- en verwerkings technologie is ingebedde visie bijna even krachtig geworden als machinevisiesystemen. Ingebedde visiesystemen integreren de hardware- en softwarecomponenten die nodig zijn voor machinevisie (beeldverwerving, -verwerking en -interpretatie). Omdat geen externe verbindingen nodig zijn, kunnen ingebedde visiesystemen worden gebruikt in sectoren en markten waar traditionele machinevisiesystemen niet kunnen worden toegepast.

Wat is machinevisie?

Machinevision laat een machine of computer zien en interpreteren visuele informatie. Het verwijst niet naar een specifieke technologie, maar omvat alle systemen die visuele informatie via machines kunnen interpreteren. Het is in staat om automatisch visuele informatie om zich heen te vangen, te verwerken en te interpreteren als een middel om beslissingen te nemen voor verschillende industrieën, zoals medische beeldvorming, montage op de werkplaats en objectherkenning. In het vorige artikel hebben we begrip gekregen van de typen machinevision .

  
Machinevisionsystemen gebruiken doorgaans industriële PCs om taken gerelateerd aan beeldgegevens uit te voeren. Gespecialiseerde hardware en software maken hilarische beeldanalyse mogelijk en bieden de nodige rekencapaciteit voor complexe machinevisionsTaken. Machinevisionsystemen omvatten meestal de volgende onderdelen:

  • Camera: meestal speciaal camera's aangepast voor de industrie . Gebruikt om afbeeldingen of videoclips te vangen voor verwerking door het hoofdsysteem.
  • mage processing software: Niet alle machine vision camera's zijn plug-and-play, dus er wordt gespecialiseerd software vereist voor beeldanalyse en -verwerking.
  • Verlichting: Juiste verlichting zorgt ervoor dat er hoge kwaliteit afbeeldingen worden vastgelegd. Gebruik verlichtingstechnieken zoals LED of infraroodverlichting om de beeldzichtbaarheid te optimaliseren.
  • Hardware: Machine vision systemen kunnen gegevensoverdracht faciliteren en beeldverwerkingsopdrachten versnellen door het gebruik van frame grabbers of gespecialiseerde processors.

 
Wat is ingebed gezichtsvermogen?

Embedded vision systemen verschillen van traditionele machine vision systemen in hoe en waar afbeeldingen worden verwerkt. ingebed zicht systemen zijn all-in-one apparaten, meestal bestaande uit een camera die is gemonteerd op een beeldverwerker. Aangezien al het materiaal geïntegreerd is op de board, kan beelddetectie en -verwerking worden uitgevoerd binnen één apparaat.

Embedded vision
 
Inbeddingszichtssystemen worden gekenmerkt door compactheid, lagere kosten en realtime respons. Geïntegreerd zicht wordt vaak gebruikt in toepassingen waar ruimte een premie is, zoals autonoom rijden en objectherkenningsfuncties in drones, en behoudt efficiënte besluitvormingskapaciteiten terwijl het de omvang van machinevisie elimineert.
 
Embedded vision systemen zijn ongetwijfeld gemakkelijker te gebruiken en te integreren dan traditionele machine vision systemen, maar kunnen duurder zijn om te installeren dan machine vision vanwege hun aanpassings eigenschappen. De compacte vorm en het lage energieverbruik maken ze echter relatief goedkoper.
 
Aan de andere kant is ingebed zicht eigenlijk een onderdeel van machine vision, maar er zijn lichte verschillen vanwege verschillende functies en toepassingen. Wat de huidige technologie betreft, is de prestatie van ingebedde gezichtssystemen nog steeds lager dan die van op pc-gebaseerde systemen.


Verschil tussen ingebed zicht en machinezicht

Hoewel zowel embedded vision als machine vision machines kunnen helpen dingen te zien, zijn er enkele verschillen.

Parameters

Machinevisie

ingebed zicht

Afbeeldingsverwerking

Dit wordt gedaan met een aparte PC die is verbonden met de machine vision camera

Gebruik dedicated processors (bijv. NVIDIA Jetson, TI Jacinto, NXP, etc.)

Afbeeldingsanalyse

PC-gebaseerde afbeeldingsanalyse

Het maakt voornamelijk gebruik van edge computing en AI/ML/computer vision algoritmen om het apparaat zelf te analyseren.

Afmeting

Het is groot, bestaande uit een camera systeem en een aparte PC, meestal op industriële of commerciële schaal

Het is compact. De grootte neemt continu af, hoewel de AI-prestaties in sommige compacte processorfamilies, zoals NXP i.MX, mogelijk beperkt zijn.

Kosten

De kosten kunnen hoog zijn en meerdere componenten omvatten, zoals camera's, PCs en software die mogelijk een abonnement vereisen op cloud-gebaseerde analytics

Ze zijn vaak kosteneffectiever omdat ze continue operationele kosten verlagen. Afhankelijk van het type camera en processor dat wordt gebruikt, kan de initiële kapitaaluitgave echter hoger zijn.

Gemakkelijk te Integreren

Eenvoudiger te integreren, met een standaardinterface die rechtstreeks is verbonden met een PC voor onmiddellijke operatie.

Er wordt technische expertise vereist om te integreren, wat varieert naargelang de toepassing en de complexiteit van de gebruikte componenten. Camera-integratie kan de bijstand van camera-experts zoals TechNexion vereisen.

Beslissingsnelheid

Snelle hardware en software zijn nodig voor efficiënte gegevensoverdracht en -analyse.

Het presteert uitstekend in real-time besluitvorming, omdat verwerking plaatsvindt op het apparaat en gegevens snel worden overgedragen naar de cloud voor analyse zonder speciale instellingen nodig te hebben.

Flexibiliteit

Algemeen, door configuratie en software kunnen machinevisionsystemen worden gebruikt voor verschillende taken.

Ontworpen voor specifieke taken. Optische componenten, sensoren, processoren en software-analyse worden geselecteerd, afgestemd en kostenoptimaliseringsgewijs uitgekozen voor specifieke gebruiksscenario's

Conclusie

Door de jaren heen is het hoeveelheid rekenkracht dat in een compacte ruimte kan passen toegenomen, waardoor machine learning-systemen steeds kleinere PCs hebben gebruikt, terwijl de aan boord geïnstalleerde processoren in embedded vision-apparaten steeds krachtiger zijn geworden. Daardoor zijn de verschillen tussen traditionele machinevisie en embedded visie steeds minder duidelijk geworden. Eigenlijk komt de rekenkracht van de processoren in hedendaagse embedded vision-systemen overeen met de machine learning-systemen van een paar jaar geleden.

Sinoseen heeft meer dan 14 jaar ervaring in embedded visie, met een professioneel team, als je wilt professionele camera-module aanpassen apparatuur voor uw embedded visie-toepassingen, aarzel niet om contact met ons op te nemen.

Related Search

Get in touch