Hva er signal-til-støy-forhold? Hvordan påvirker det innledd visjon?

Jeg vet ikke om du noen gang har forstått konseptet signal-til-støy-forhold (SNR)? De som har vært utsatt forinnbygget visjonssystemerskal vite at disse systemene avhenger av avanserte kammeraer og sensorer for å oppfatte og behandle bilde- og videodata og gi reeltids-innsikt og svar, noe som gjør dem populære i bransjer som helsevesen og sikkerhet. Signal-til-støy-forholdet er en nøkkelfaktor som kan påvirke visuell nøyaktighet, pålitelighet og ytelse for disse systemene.

Kanskje du fortsatt er forvirret over signal-til-støy-forhold. Selv om du har hørt om det, forstår du ikke hva det betyr, hvordan det regnes ut, og hvorfor det er viktig. Så i denne artikkelen skal vi komme til å forstå mer om dets betydning innen innbygget visjon (f.eks., smart overvåkningskamper, automatisk bæreeffekt-fotografering osv.).

Hva er signal-til-støy-forhold?

Hva er SN-forhold? Signal-ti-støy-forhold, eller SNR for kort, er en kvantitativ måling av styrken på et ønsket signal i forhold til bakgrunnsstøyen (uønsket signal). SNR er viktig for å sammenligne nyttige signaler med forstyrrende signaler i et system, skille mellom ulike utgangssignaler, og realisere effektiv utgang.

Signal-ti-støy-forhold uttrykkes vanligvis i decibel (dB). Jo høyere verdien på signal-ti-støy-forholdet, des bedre utgang. I innbygget visjon er signalet data som blir tatt opp av enheten, som kan inneholde informasjon som systemet trenger å behandle. Støy kan være noen eksterne faktorer som elektromagnetisk forstyrrelse, vibrasjon, osv. Jo mindre effekten av støy på signalet, jo høyere SNR, jo mer nyttig informasjon er i signalet, noe som forbedrer kvaliteten og påliteligheten på dataene. For eksempel er 90dB bedre enn 50dB.

så hvordan beregner man SNR? Beregning av signal-til-støyforhold (SNR) kan gjøres ved å bruke formelen, og resultatet uttrykkes ved hjelp av desibeler:

s/n forhold formel: SNR = 20 * log10 (Signal Amplitude / Støy Amplitude)

Hvor Signalamplitude er intensiteten på bilde- eller videodata, og Støyamplitude er intensiteten på støyen som påvirker dataene.

Hvorfor er signal-til-støyforhold viktig i innbygd visjon?

Signal-til-støyforhold er viktig fordi det påvirker direkte kvaliteten på bilde- og videodata, samt nøyaktigheten og påliteligheten på analyseresultatene. Når det gjelder innbygde visjonsapplikasjoner som kantbehandling, for eksempel tellepersoner og gjenstandsoppdaging, er et høyt SNR fordelsamt for å redusere støypartikler i bildet og gi klarere resultater. Og i algoritmer som maskinlæring og kunstig intelligens kan et høyt SNR effektivt forbedre nøyaktigheten på dataprogressering og redusere feil. Samtidig, formørketolerante kameramoduler, kan det tydelig reflektere påvirkningen av støy på bildekvaliteten.

Påvirkningen av støy på innbygd visjonsdata

Støy refererer generelt til uønskede signaler som viser seg i bilde- eller videodata, for eksempel forvristing, kvantestøy, pikselering, etc., som kan føre til feil i dataene. Tilstedeværelsen av denne støyen reduserer visualiseringen av dataene og gjør det vanskeligere for systemet å trekke ut og behandle nyttig informasjon fra dem. Det øker også størrelsen og båndbreddekravene for dataene.Hva er støy i innbygd visjon?

Innvirkning av signal-ti-støy-forhold på ytelsen til innbygd visjonsystem

Støynivå:Et lavt SNR forsterker støynivået, noe som gjør det mer vanskelig for systemet å trekke ut nyttig informasjon fra informasjonen.
Dynamisk omfang:Nivået av SNR påvirker direkte dynamikkomfanget til systemet, som er forholdet mellom den lyseste og mørkeste delen. Et lavt SNR vil gjøre det vanskeligere for systemet å skille mellom ulike lysstyrker og kontraster.
Oppløsning og skarphet: Lav SNR vil gjøre at objektgjenkjenning blir stående fast, mens høy SNR hjelper til å forbedre oppløsningen og skarpheten på bildet, gjør detaljene mer synlige og hjelper edge-deteksjonsalgoritmer.

Hva er forholdet mellom SNR og kameraegenskaper?

SNR påvirker ikke bare visualisering, det er tett knyttet til mange egenskaper ved kameraet. Å forstå hvordan disse egenskapene påvirker SNR kan føre til bedre visuelle resultater.

Dynamisk omfang:En god dynamisk rekkevidde kan fange flere fargetoner, noe som er godt for å få bedre SNR på ulike lysstyrker, og bedre å skiller ut detaljer i lys og mørke områder.

ISO-følsomhet:Høy ISO forsterker signalet samtidig som den forsterker støyen, hvilket senker SNR. Lav ISO gir bedre signal-til-støy-forhold, men krever bedre belysning for utssetting.

Skytthastighet:høyere slutterfart reduserer bevegelsesuskydd, men krever et større aperatur eller ISO, som påvirker SNR. lavere slutterfart i mørkt lys fører til lavere SNR grunnet økt utssetting.

Sensorstørrelse:jo større sensoren er, jo større er pikslene, og jo flere fotoner blir samlet inn, og mer lys kan bli fanget for en bedre signal-tostøyforhold. Imot det, små piksler kan generere støy og påvirke SNR.

Bildebehandlingsalgoritmer:Avanserte bildebehandlingsalgoritmer kan redusere uønsket støy og forbedre SNR samtidig som de opprettholder bilde detaljer.

Aperaturstørrelse:Jo større aperaturet er, jo mer lys er det, noe som hjelper til å forbedre snr-forholdet. Jo mindre aperaturet er, jo lenger utssettingstid kreves, noe som introducerer mer støy.

Hvorfor påvirker utssettingstid SNR?

Eksponerings_tid er også en nøkkel_faktor i signal_til_støy_forholdet (SNR), og bestemmer hvor lenge sensoren mottar lys. Lengre eksponerings_tider kan øke antall fangete fotoner, teoretisk sett forsterket signal_styrken og forbedre signal_til_støy_forholdet. Dette kan også føre til oppstår av mer fotonisk og elektronisk støy, spesielt ved høye temperaturer eller under lange eksponeringer, som kan forurene bilde_kvaliteten.

Fra det ovenfor kan vi konkludere at signalet (s) er proporsjonal med antall fotoner samlet inn under eksponerings_tiden, den siste beregnet som produktet av lys_intensiteten (I) og eksponerings_tiden (t):

Når man tar hensyn til innfallende foton_intensitet, viser seg også foton_sprednings_støy (foton_sprednings_støy er en type støy inneboende i ethvert system som teller lys i diskrete enheter (dvs., fotoner)). Signal_til_støy_forholdet på grunn av foton_sprednings_støy (SNR_Shot) er gitt av følgende ligning:

Når utsynthiden er lengre, øker også antall fotoner som samles inn (N), og dermed også signalet (S). Kvadratroten av signalet (√S) øker også. Dette betyr at i tilfelle av støy fra spredde korn, øker signal-til-støy-forholdet med kvadratroten av utsynthiden.

Noen relevante forslag for å forbedre SNR i innbygd visjon

Fra det over kan jeg si at å redusere støyen eller forbedre signalkvaliteten kan være effektivt for å forbedre SNR. For dette kan vi komme med følgende relevante optimiseringsforslag:

• for signalstyrkeoptimisering. Unngå imidlertid over-optimisering for å forhindre at støyen forsterkes, noe som ikke fører til noen større forbedring av bildet.
• Optimer kameraarkitekturen når du kjøper eller tilpasser kameraet. Ved å bruke en god arkitekturdesign tillater dette bedre bildeprestasjoner.
• Bruk en høykvalitets sensor. Høykvalitets bilde sensorer med lav lesestøy kan redusere støy og forbedre SNR.
• En effektiv termisk design senker sensorens temperatur og reduserer andre former for støy, som for eksempel termisk støy.
• optimerer kamerainnstillingene, som eksponeringstid og skyllfart, for å redusere støy samtidig som det fanger de beste bildene.

For å summer opp

Signal-til-støy-forholdet er et viktig faktor som påvirker innbygde visjonssystemer, noe som direkte påvirker kvaliteten på bilde- og videodata og nøyaktigheten og påliteligheten på analyseresultater. Vi håper at gjennom denne artikkelen kan vi forstå signal-til-støy-forholdet bedre, faktorene som påvirker det, og hvordan vi kan forbedre det for å optimere våre innbygde visjonsapplikasjoner og oppnå bedre resultater.

Hvis du trenger hjelp eller tilpassede lavstøyskameraer og ønsker å integrere dem i din innbygde visjonsapplikasjon, ikke nøl med åKontakt oss.