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

Nu știu dacă ați înțeles vreodată conceptul de raport semnal-zgomot (SNR)? Cei care au fost expuși lasisteme de viziune încorporateAr trebui să știți că aceste sisteme se bazează pe camere și senzori avansați pentru a capta 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 încă sunteți nedumerit cu privire la raportul semnal-zgomot. Deși ați auzit de el, nu înțelegeți ce înseamnă, cum este calculat și de ce este important. Apoi, în acest articol, vom afla mai multe despre importanța sa în vederea încorporată (de exemplu, camere de supraveghere inteligente, fotografie automată etc.).

Ce este raportul semnal-zgomot?

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

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

deci cum se calculează SNR?calculul raportului semnal/zgomot (SNR) poate fi utilizat formula și rezultatul este exprimat folosind decibeli:

Formula raportului s/n:  SNR = 20 * log10 (Amplitudinea semnalului / Amplitudinea zgomotului)

Unde Signal Amplitude este intensitatea datelor de imagine sau video și Noise Amplitude este intensitatea zgomotului care afectează datele.

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

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

Impactul zgomotului asupra datelor vizuale încorporate

Zgomotul se referă în linii mari la semnalele nedorite care apar în datele de imagine sau video, cum ar fi distorsiuni, zgomot cuantic, pixelare etc., care pot duce la erori în date. Prezența acestor zgomote reduce vizualizarea datelor și face mai dificilă extragerea și procesarea de către sistem a informațiilor utile din acestea. De asemenea, crește dimensiunea și lățimea de bandă a datelor.Ce este zgomotul în vederea încorporată?

Impactul raportului semnal/zgomot asupra performanței sistemului de viziune încorporat

Nivel de zgomot:Un SNR scăzut amplifică nivelul de zgomot, ceea ce face mai dificil pentru sistem să extragă informații utile din informații.
Interval dinamic:Nivelul SNR afectează direct gama dinamică a sistemului, care este raportul dintre cea mai luminoasă și cea mai întunecată porțiune. Un SNR scăzut va face mai dificil pentru sistem să distingă între diferite luminozitate și contraste.
Rezoluție și claritate: SNR scăzut va face ca recunoașterea obiectelor să se blocheze, ceea ce, în timp ce SNR ridicat ajută la îmbunătățirea rezoluției și clarității 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 legată de multe caracteristici ale camerei. Înțelegerea modului în care aceste caracteristici afectează SNR poate duce la rezultate vizuale mai bune.

Interval dinamic:Un interval dinamic bun 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-ul. ISO scăzut oferă un raport sunet/zgomot mai bun, dar necesită o lumină mai bună pentru expunere.

Timp de expunere:timpii de expunere mai mari reduc neclaritatea mișcării, dar necesită o diafragmă mai mare sau ISO, ceea ce afectează SNR. timpii de expunere mai mici în lumină slabă duc la un SNR mai scăzut din cauza expunerii crescute.

Dimensiunea senzorului:Cu cât senzorul este mai mare, cu atât pixelii sunt mai mari, cu atât mai mulți fotoni sunt colectați și mai multă lumină poate fi captată pentru un raport semnal-zgomot mai bun. Dimpotrivă, pixelii mici pot genera zgomot și pot afecta SNR-ul.

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

Dimensiunea diafragmei:Cu cât diafragma este mai mare, cu atât există mai multă lumină, ajutând la îmbunătățirea raportului snr. Cu cât diafragma este mai mică, cu atât timpul de expunere necesar 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 receptorul de lumină a senzorului. 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 de mai mult zgomot fotonic și electronic, 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 (semnalele) este proporțional cu numărul de fotoni colectați în timpul expunerii, acesta din urmă fiind calculat ca produs al intensității luminii (I) și al timpului 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 vederea încorporată

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

• pentru optimizarea puterii semnalului. Dar evitați optimizarea excesivă pentru a preveni amplificarea zgomotului, ceea ce nu duce la 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 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 timpul de expunere, pentru a reduce zgomotul în timp ce surprind cele mai bune imagini.

Pentru a rezuma

Raportul semnal-zgomot este un factor important care afectează sistemele de viziune încorporate, care afectează direct calitatea datelor de imagine și 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 personalizați o cameră cu zgomot redus și o integrați în aplicația dvs.Contactați-ne.