Care este raportul semnal- zgomot?Cum afectează viziunea încorporată?

Nu știu dacă ați înțeles vreodată conceptul de raport semnal-zgomot (SNR)? Cei care au fost expușisisteme de viziune încorporateTrebuie să știți că aceste sisteme se bazează pe camere și senzori avansați pentru a captura și procesa imagini și date video și pentru a oferi informații și răspunsuri în timp real, făcându-le populare în industrii precum sănătatea și securitatea. Raportul semnal-zgomot este un factor cheie care poate afecta acuratețea vizuală, fiabilitatea și performanța acestor sisteme.

Poate că sunteți încă nedumerit în legătură cu raportul semnal-zgomot. Deși ați auzit de el, nu înțelegeți ce înseamnă, cum se calculează și de ce este important. Apoi, în acest articol, vom ajunge să cunoaștem mai multe despre importanța sa în viziunea încorporată (de exemplu, camere inteligente de supraveghere, fotografiere automată reportată etc.).

Ce este raportul semnal-zgomot?

ce este raportul sn? Raportul semnal-zgomot, sau pe scurt SNR, este o măsură cantitativă a puterii unui semnal dorit în raport cu zgomotul de fond (semnal nedorit).

Raportul semnal-zgomot este de obicei exprimat în decibeli (dB). Cu cât valoarea raportului semnal-zgomot este mai mare, cu atât este mai bună ieșirea. În viziunea încorporată, semnalul sunt datele captate de dispozitiv, care pot conține informații pe care sistemul trebuie să le proceseze. Zgomotul poate fi orice factor extern, cum ar fi interferența electromagnetică, vibrația etc. Cu cât efectul zgomotului asupra semnalului este mai mic, cu atât SNR este mai mare, cu atât informațiile sunt mai utile în semnal, îmbunătățind astfel calitatea și fiabilitatea datelor. De exemplu, 90dB este mai bun decât 50dB.

Deci, cum se calculează snr? Calcularea raportului semnal-zgomot (SNR) poate fi folosită formula și rezultatul este exprimat folosind decibeli:

formula raport s/n: SNR = 20 * log10 (Amplitudine Semnal / Amplitudine Zgomot)

Unde Amplitudinea semnalului este intensitatea imaginii sau a datelor video și Amplitudinea zgomotului este intensitatea zgomotului care afectează datele.

De ce este important raportul semnal-zgomot în viziunea încorporată?

Raportul semnal-zgomot este important deoarece afectează în mod direct calitatea imaginii și a datelor video și acuratețea și fiabilitatea rezultatelor analizei. Când vine vorba de aplicații de viziune încorporate, cum ar fi procesarea marginilor, cum ar fi numărarea capului și recunoașterea obiectelor, un SNR ridicat este benefic pentru reducerea particulelor de zgomot din imagine și pentru a oferi rezultate mai clare. Și în algoritmi precum învățarea automată și inteligența artificială, SNR ridicat poate îmbunătăți în mod eficient acuratețea procesării datelor și poate reduce erorile. Între timp, pentrumodule de cameră cu lumină scăzută, poate reflecta clar impactul zgomotului asupra calității imaginii.

Impactul zgomotului asupra datelor de viziune încorporate

Zgomotul se referă, în linii mari, la semnalele nedorite care apar în datele de imagine sau video, cum ar fi distorsiunea, zgomotul cuantic, pixelarea etc., care pot duce la erori în date. Prezența acestor zgomote reduce vizualizarea datelor și îngreunează sistemul să extragă și să proceseze informații utile din acestea. De asemenea, crește cerințele de dimensiune și lățime de bandă ale datelor.Ce este zgomotul în viziunea încorporată?

Impactul raportului semnal/zgomot asupra performanței sistemului de viziune încorporat

Nivel de Zgomot:Un SNR scăzut amplifică nivelul de zgomot, făcând mai dificil pentru sistem să extragă informații utile din informații.
Diapazon dinamic:Nivelul SNR afectează direct intervalul dinamic al sistemului, care este raportul dintre porțiunea cea mai luminoasă și cea mai întunecată. Un SNR scăzut va face mai dificil pentru sistem să facă distincția între diferitele luminozități și contraste.
Rezoluție și claritate: SNR scăzut va bloca recunoașterea obiectelor, ceea ce, în timp ce SNR ridicat ajută la îmbunătățirea rezoluției și claritatea imaginii, făcând detaliile mai evidente și ajutând algoritmii de detectare a marginilor.

Care este relația dintre SNR și caracteristicile camerei?

SNR nu afectează doar vizualizarea, este strâns legat de multe caracteristici ale camerei. Înțelegerea modului în care aceste caracteristici afectează SNR poate duce la rezultate vizuale mai bune.

Diapazon dinamic:O gamă dinamică bună poate capta mai multe tonuri de culoare, ceea ce este bun pentru a obține un SNR mai bun la diferite niveluri de luminozitate și pentru a distinge mai bine detaliile în zonele luminoase și întunecate.

Sensibilitate ISO:ISO ridicat amplifică semnalul în timp ce amplifică zgomotul, scăzând SNR. ISO scăzut oferă un raport sunet-zgomot mai bun, dar necesită o lumină mai bună pentru expunere.

viteza obloanei:vitezele mai mari ale obturatorului reduc neclaritatea mișcării, dar necesită o deschidere mai mare sau ISO, care afectează SNR. viteze mai mici de expunere în lumină slabă au ca rezultat un SNR mai mic datorită expunerii crescute.

dimensiunea senzorului:cu cât senzorul este mai mare, cu atât pixelii sunt mai mari, cu atât se colectează mai mulți fotoni și se poate capta mai multă lumină pentru un raport semnal-zgomot mai bun. Dimpotrivă, pixelii mici pot genera zgomot și pot afecta SNR.

Algoritmi de procesare a imaginii:Algoritmii avansați de procesare a imaginii pot reduce zgomotul nedorit și pot îmbunătăți SNR, păstrând în același timp detaliile imaginii.

Dimensiunea diafragmei:Cu cât deschiderea este mai mare, cu atât există mai multă lumină, contribuind la îmbunătățirea raportului snr. Cu cât diafragma este mai mică, cu atât timpul de expunere este mai lung, ceea ce introduce mai mult zgomot.

De ce timpul de expunere afectează SNR?

Timpul de expunere este, de asemenea, un factor cheie în SNR, determinând cât timp primește lumina senzorul. Timpii de expunere mai lungi pot crește numărul de fotoni capturați, crescând teoretic puterea semnalului și îmbunătățind raportul semnal-zgomot. acest lucru poate duce, de asemenea, la crearea unui zgomot fotonic și electronic mai mare, în special la temperaturi ridicate sau în timpul expunerilor lungi, ceea ce poate degrada calitatea imaginii.

Din cele de mai sus putem concluziona că semnalul (s) este proporțional cu numărul de fotoni colectați în timpul de expunere, acesta din urmă fiind calculat ca produsul dintre intensitatea luminii (I) și timpul de expunere (t):

Când se ia în considerare intensitatea fotonului incident, apare și zgomotul de împrăștiere a fotonilor (zgomotul de împrăștiere a fotonilor este un tip de zgomot inerent oricărui sistem care numără lumina în unități discrete (adică fotoni)). Raportul semnal-zgomot datorat zgomotului de împrăștiere a fotonilor (SNR_Shot) este dat de următoarea ecuație:

Când timpul de expunere este mai lung, crește și numărul de fotoni colectați (N), la fel și semnalul (S). Rădăcina pătrată a semnalului (√S) crește și ea. Aceasta înseamnă că, în cazul zgomotului de cereale împrăștiate, raportul sunet/zgomot crește odată cu rădăcina pătrată a timpului de expunere.

Câteva sugestii relevante pentru îmbunătățirea SNR în viziunea încorporată

Din cele de mai sus pot spune că reducerea zgomotului sau îmbunătățirea calității semnalului poate fi eficientă în îmbunătățirea SNR. pentru aceasta putem veni cu următoarele sugestii relevante de optimizare:

• pentru optimizarea puterii semnalului. Evitați însă supraoptimizarea pentru a preveni amplificarea zgomotului, rezultând nicio îmbunătățire substanțială a imaginii.
• Optimizați arhitectura camerei atunci când cumpărați sau personalizați camera. Utilizarea unui design arhitectural bun permite o performanță mai bună a imaginii.
• Utilizați un senzor de înaltă calitate. Senzorii de imagine de înaltă calitate cu zgomot redus de citire pot reduce zgomotul și pot îmbunătăți SNR.
• Designul termic eficient scade temperatura senzorului și reduce alte forme de zgomot, cum ar fi zgomotul termic.
• optimizează setările camerei, cum ar fi timpul de expunere și viteza obturatorului, pentru a reduce zgomotul în timp ce captează cele mai bune imagini.

Pentru a rezuma

Raportul semnal-zgomot este un factor important care afectează sistemele de viziune încorporate, care afectează direct calitatea imaginii și a datelor video și acuratețea și fiabilitatea rezultatelor analizei. Sperăm că prin acest articol putem înțelege mai bine semnificația raportului semnal-zgomot, factorii care îl afectează și cum să-l îmbunătățim, astfel încât să putem optimiza aplicațiile noastre de viziune încorporată și să obținem rezultate mai bune.

Dacă aveți nevoie de ajutor sau să personalizați o cameră cu zgomot redus și să o integrați în aplicația dvs. de viziune încorporată, vă rugăm să nu ezitați săContactați-ne.