Embedded Vision: een uitgebreide gids | Sinoseen

Embedded vision verwijst naar de integratie van computer vision-mogelijkheden in embedded apparaten en systemen. In dit artikel introduceren we de basisconcepten van embedded vision-systemen en gaan we vervolgens dieper in op hun verschillende voordelen en toepassingen.

Wat is Embedded Vision?

Embedded vision verwijst naar een machine die zijn omgeving begrijpt door middel van visuele methoden, en verwijst eenvoudigweg naar het gebruik van computer vision-technieken in embedded systemen, waarbij twee technologieën betrokken zijn: embedded systemen en computervisie (soms machinevisie genoemd). Met andere woorden, "embedded vision" verwijst naar een ingebed systeem dat betekenis haalt uit visuele input. Ingebedde systemen kunnen elk op een microprocessor gebaseerd systeem zijn dat een specifieke taak uitvoert en overal beschikbaar is.

Het grootste verschil tussen embedded vision en wat vaak een machine vision-systeem wordt genoemd, is dat embedded vision-systemen alles-in-één apparaten zijn, d.w.z. embedded vision is een verzameling ingebedde systemen en machine vision-technologie.

Het verschil tussen embedded vision en traditionele machine vision

Het traditionele machine vision-systeem bestaat uit drie onderdelen: camerasysteem, beeldverwerkingssysteem en outputweergavesysteem. De camera is aangesloten op de pc via een netwerkpoort of USB-interface; De camera verzamelt beeldinformatie en verzendt deze naar de computer voor beeldherkenningsverwerking.

En de hardware van het embedded vision-systeem integreert decamera moduleen verwerkingskaart, waarbij beeldvastlegging en beeldverwerkingsfuncties in één apparaat worden gecombineerd. Het apparaat ondersteunt edge computing, het ontvangen en verwerken van gegevens, het nemen van beslissingen en het vervolgens verzenden van de gegevens naar andere apparaten, of lokale of cloudgebaseerde verwerking en analyse. Het compacte ontwerp kan eenvoudig worden ingebed in industriële en mobiele apparaten, met een laag stroomverbruik, verminderde breedbandvereisten en lagere latentie.

Embedded vision-systeemarchitecturen zijn divers, met een reeks aangepaste en standaardcomponenten。

De typische componenten in een embedded vision-systeem zijn:

• Ingebouwde processor- Voert algoritmen uit en bestuurt het apparaat
• De module van de camera- Legt foto's/video's van de scène vast
• Lens- Past FOV aan de behoeften van de toepassing aan
• Geheugen- Slaat afbeeldingen, programmacode en gegevens op
• Interfaces- Sluit camera-, geheugen- en I/O-apparaten aan

DeVoordelen vanIngebedde visie

Embedded vision kenmerkt zich door zijn kleine formaat, real-time karakter en inzetbaarheid op edge-locaties. Hiermee kunnen intelligente vision-functies in het apparaat worden ingebouwd zonder dat er externe verwerkingshardware nodig is.

Embedded vision-systeem is gemakkelijk te gebruiken, gemakkelijk te onderhouden, eenvoudig te installeren, enz. Het kan snel een betrouwbaar en effectief machine vision-systeem bouwen, waardoor de ontwikkelingssnelheid van het applicatiesysteem aanzienlijk wordt versneld.

In vergelijking met traditionele machine vision zijn embedded vision-systemen goedkoper. Zelfs high-end op maat gemaakte embedded vision-systemen zijn goedkoper dan machine vision-systemen. De belangrijkste reden hiervoor is dat embedded vision-systemen lage hardwarevereisten hebben, waardoor ze een kosteneffectieve keuze zijn voor veel toepassingen, zelfs met hoge integratiekosten.

Daarnaast kenmerken embedded vision systemen zich door gebruiksgemak, onderhoudsgemak, installatiegemak, laag energieverbruik en gestroomlijnd design. De mogelijkheid om snel een betrouwbaar en effectief machine vision-systeem te bouwen, wat de ontwikkeling van applicaties aanzienlijk versnelt, is ideaal voor krappe ruimtes en integratie met bestaande systemen. Maar het echte voordeel van embedded vision is dat de componenten ervan geen negatieve invloed hebben op bestaande systemen.

Embedded vision-systemen kunnen dingen die traditionele machine vision-systemen niet kunnen. Embedded vision-systemen kunnen beelden vastleggen en verwerken, waardoor mechanische systemen kunnen reageren op de wereld om hen heen en hun autonomie kunnen vergroten. Embedded vision-systemen kunnen reageren op beelden en deze herkennen door middel van deep learning, waardoor mechanische systemen beslissingen kunnen nemen op basis van de omgeving.

De uitdagingenembedded zicht zal worden geconfronteerd met

Embedded vision staat voor verschillende uitdagingen, die voornamelijk te maken hebben met technische implementatie, resourcebeperkingen en kenmerken van het applicatiedomein. Hieronder volgen enkele van de belangrijkste uitdagingen:

1. Verwerkingssnelheid:Embedded vision-systemen moeten een grote hoeveelheid visuele gegevens in realtime verwerken, wat snelle processors en efficiënte algoritmen vereist om te ondersteunen om real-time prestaties en nauwkeurigheid te garanderen.

2. Probleem met stroomverbruik:Aangezien embedded vision-systemen veel reken- en verwerkingskracht verbruiken, is dit een grote uitdaging voor kleine apparaten (bijv. smartphones, drones, enz.) die afhankelijk zijn van batterijvoeding. Hoe u het stroomverbruik kunt verminderen en tegelijkertijd de prestaties kunt garanderen, is een belangrijk probleem dat moet worden aangepakt bij embedded vision-technologie.

3. Geheugen- en opslagbeperkingen:Embedded vision-systemen moeten grote hoeveelheden vision-gegevens verwerken, waarvoor een grote hoeveelheid geheugen en opslagruimte nodig is om te ondersteunen. In veel embedded apparaten zijn de geheugen- en opslagbronnen echter beperkt, wat het toepassingsbereik en de prestaties van embedded vision-systemen beperkt.

4. Beperkte ingebedde bronnen:Naast de hierboven genoemde geheugen- en opslagbeperkingen hebben embedded systemen ook beperkte middelen zoals rekenkracht en bandbreedte. Het bereiken van efficiënte visuele verwerking met beperkte middelen is een uitdaging die embedded vision-technologie moet aangaan.

5. Optimalisatie van algoritmen en modellen:Embedded vision-systemen vereisen complexe computervisie-algoritmen en -modellen. Deze algoritmen en modellen moeten worden geoptimaliseerd voor de kenmerken van ingebedde systemen om de hoeveelheid berekeningen te verminderen, het stroomverbruik te verlagen en zich aan te passen aan de behoeften van real-time verwerking.

6. Veiligheid en privacy:Aangezien embedded vision-technologie steeds meer op verschillende gebieden wordt gebruikt, is het een belangrijke uitdaging geworden om de veiligheid en privacy van gegevens te waarborgen. Effectieve versleutelings- en privacybeschermingsmechanismen moeten worden ontworpen om gegevenslekken en misbruik te voorkomen.

Toepassingen van Embedded Vision Systems

Embedded vision-systeem kan beeldherkenning, beelddetectie, beeldtracking, visuele positionering, objectmeting, objectsortering en andere toepassingen bereiken. Het wordt veel gebruikt in industriële productie, productie van elektronische halfgeleiders, logistiek, robotica, automatische piloot voor auto's, drones, consumentenelektronica, veiligheidsbewaking, medische diagnostiek en andere gebieden.

Conclusie

Samen met de ontwikkeling van Industrie 4.0 zal de vraag naar vision-systemen in de industriële markt toenemen en zullen steeds meer industrieën embedded vision-oplossingen inzetten. De voordelen van embedded vision-systemen ten opzichte van traditionele machine vision-systemen liggen meer voor de hand; Ze zijn doorgaans goedkoper, verbruiken minder stroom en hebben een meer gestroomlijnd ontwerp. In de meeste gevallen kan embedded vision-technologie voldoen aan toepassingsvereisten die machine vision-systemen niet kunnen.