Innkapslet visjon: En omfattende guide | Sinoseen

Innkjøpt visjon henviser til integreringen av datavisjonskapasiteter i innkjøpte enheter og systemer. I denne artikkelen vil vi introdusere de grunnleggende begrepene for innkjøpte visjonsystemer og deretter dykke ned i de ulike fordelsene og anvendelsene av dem.

Hva er innbygd visjon?

Innkjøpt visjon henviser til en maskin som forstår sin omgivelser gjennom visuelle metoder, og refererer enkelt til bruk av datavisjonsteknikker i innkjøpte systemer, som involverer to teknologier: innkjøpte systemer og datavisjon (iblant omtalt som maskinvision). Med andre ord, «innkjøpt visjon» refererer til et innkjøpt system som trekker ut mening fra visuell inndata. Innkjøpte systemer kan være hvilket som helst mikroprosessorbasert system som utfører en spesifikk oppgave og er til stede overalt.

Den største forskjellen mellom innkjøpt visjon og det som ofte kalles et maskinvissjonssystem er at innkjøpte visjonsystemer er all-in-one-enheter, dvs., innkjøpt visjon er en samling av innkjøpte systemer og maskinvissjonsteknologi.

Forskellen mellom embedded visjon og tradisjonell maskinvizjon

Den tradisjonelle maskinvizjonssystemet består av tre deler: kamera system, bildebehandlingsystem og utdata-visningssystem. Kameraet er forbundet med PC-en gjennom et nettverksport eller USB-grensesnitt; kameraet samler inn bildeinformasjon og overfører den til datamaskinen for bildegjenkjenning og behandling.

Og embedded visjonsystemets hardvare integrerer kamera-modul og prosesserbrett, ved å kombinere bildekapturerings- og bildebehandlingsfunksjoner i én enhet. Enheten støtter edge computing, mottar og behandler data, tar beslutninger, og sender deretter dataene til andre enheter, eller til lokal eller skybasert behandling og analyse. Den kompakte designet kan lett integreres i industrielle og mobile enheter, med lav strømforbruk, reduserte bredbåndsbehov og lavere forsinkelse.

Embedded visjonsystemarkitekturer er mangfoldige, med en rekke tilpassede og standardkomponenter.

De typiske komponentene i et embedded visjonssystem er:

• Innbygd prosessor - Utfører algoritmer og kontrollerer enheten
• Kamera-modul - Fanger bilder/video fra scener
• Linse - Justerer FOV etter applikasjonsbehov
• Minne - Lagrer bilder, programkode og data
• Grensesnitt - Kobler kamera, minne og I/O-enheter

Den Fordeler av innbygd visjon

Embedded visjon karakteriseres av sin lille størrelse, sin reeltidsnatur og sin mulighet for å plasseres på edge-lokasjoner. Det gjør det mulig å bygge intelligente visjonsfunksjoner inn i enheten uten behov for ekstern prosesseringshardware.

Et embedded visjonssystem er enkelt å bruke, enkelt å vedlikeholde, enkelt å installere, osv. Det kan raskt bygge et pålitelig og effektivt maskinvissjonssystem, noe som betydelig akselererer utviklingshastigheten til anvendelsessystemet.

I forhold til tradisjonell maskinvision er innsatte visionsystemer mindre dyrepregede. Selv høyttaknivå tilpassede innsatte visionsystemer er billigere enn maskinvissjonssystemer. Hovedgrunnen til dette er at innsatte visionsystemer har lave hardwarekrav, noe som gjør dem til en kostnadseffektiv valg for mange anvendelser, selv med høye integrasjonskostnader.

I tillegg er innsatte visionsystemer kjennetegnet ved brukervennlighet, enkel vedlikehold, enkel installasjon, lav energiforbruk og strømlinet design. Evnen til raskt å bygge et pålitelig og effektivt maskinvissjonssystem, som sterkt akselererer utviklingen av anvendelser, er ideelt for sma utrymmel og integrasjon med eksisterende systemer. Men den virkelige fordelen med innsatt visjon er at dets komponenter ikke negativt påvirker eksisterende systemer.

Innkjøpsynsystemer kan gjøre ting som tradisjonelle maskinvissystemer ikke kan. Innkjøpsynsystemer kan fange og behandle bilder, noe som lar mekaniske systemer reagere på omverdenen rundt dem og forbedre deres autonomi. Innkjøpsynsystemer kan reagere på og gjenkjenne bilder gjennom dyp læring, noe som lar mekaniske systemer ta beslutninger basert på det omgivende miljøet.

Uttakene e innkjøpsyn vil møte

Innkjøpsyn står overfor flere utfordringer, som hovedsakelig er relatert til teknisk implementering, ressursbegrensninger og karakteristikkene ved anvendelsesdomenet. Følgende er noen av de viktigste utfordringene:

1. Behandlingsfart: Innkjøpsynsystemer må behandle et stort mengde visuelt data i sanntid, noe som krever høyhastighetsprosessorer og effektive algoritmer for å sikre sanntidsprestasjoner og nøyaktighet.

2. Strømforbruk problem: Da inbyggede visjonssystemer forbruker mye datorkraft og prosesserkraft, er dette et stort utfordring for små enheter (f.eks., smarttelefoner, droner, osv.) som avhenger av batteripower. Hvordan redusere strømforbruket samtidig som ytelsen sikres, er en nøkkelutfordring som må løses i inbygget visjontechnologi.

3. Minne- og lagringsbegrensninger: Inbyggede visjonssystemer må behandle store mengder visjonsdata, noe som krever mye minne og lagringsplass for å støtte. Likevel er minne- og lagringsressursene begrenset i mange inbyggede enheter, noe som begrenser anvendelsesomfanget og ytelsen til inbyggede visjonssystemer.

4. Begrensede inbyggede ressurser: I tillegg til de ovennevnte begrensningene i minne og lagring, har inbyggede systemer også begrensede ressurser som regnekraft og båndbredde. Hvordan oppnå effektiv visuelt prosessering med begrensede ressurser er en utfordring som inbygget visjontechnologi må møte.

5. Optimalisering av algoritmer og modeller: Innkjeglede visjonssystemer krever komplekse datavisjonalgoritmer og modeller. Disse algoritmene og modellene må optimiseres for egenskapene til innkjeglede systemer for å redusere mengden beregninger, senke strømforbruket og tilpasse seg kravene til tidskritisk behandling.

6. Sikkerhet og personvern: Da innkjeglet visjons teknologi blir stadig mer utbredt i ulike felter, har hvordan man sikrer dataenes sikkerhet og personvern blitt en viktig utfordring. Effektive krypterings- og personvernbeskyttelsesmekanismer må utformes for å forebygge datautslipp og misbruk.

Anvendelser av innkjeglede visjonssystemer

Innkjøpt visjonssystem kan oppnå bildegjenkjenning, bildeoppdaging, bildeføring, visuell posisjonering, objektmåling, objektsortering og andre anvendelser. Det brukes utvidet i industriell produksjon, elektronisk halvlederprodusjon, logistikk, robotikk, bilens selvstyring, drones, forbrukerelektronikk, sikkerhetsovervåking, medisinsk diagnostikk og andre felt.

Konklusjon

Med utviklingen av Industri 4.0 vil etterspørselen på visjonsystemer i den industrielle markedet vokse, og flere og flere industrier setter inn plasserte visjonsløsninger. Fordelene ved innkjøpte visjonssystemer over tradisjonelle maskinvizjonsystemer er mer synlige; de er vanligvis billigere, bruker mindre strøm og har en mer strømlinet design. I de fleste tilfeller kan innkjøpt visjonsteknologi oppfylle krav til anvendelser som maskinvizjonsystemer ikke kan.