Ugrađeno vidjenje i Mašinsko vidjenje: Stvari koje trebate da znate

Oct 10, 2024

Како машине „виђу“? Верујем да смо сви размишљали о том питању. Заправо, то главно зависи од уградене визије и технологије машинске визије. Ова два појма су једва одвојена, и многи луди често мешају ова два.

Машинска визија и уградена визија играју важну улогу у индустрији, посебно у области контроле и аутоматизации. Уградени системи визије нуде компактну ефикасност, док традиционални системи машинске визије нуде високу.performansu и versatileost. Са напредним техникама у камере и обради, уградена визија је постао скоро толико моћан колико и системи машинске визије. Уградени системи визије интегрују хардверске и софтверске компоненте потребне за машинску визију (прикупљање слика, обрада и интерпретација). Због тога што не требају спољни спојеви, уградени системи визије могу се користити у индустријама и тржиштима где се не могу примењивати традиционални системи машинске визије.

Шта је машинска визија?

Mašinsko videonazorstvo omogućava mašini ili računaru da vidi i tumači vizuelne informacije. Ne odnosi se na neku jednu specifičnu tehnologiju, već na sve sisteme koji mogu interpretirati vizuelne informacije kroz mašine. Može automatski pružiti prikupljanje, obradu i interpretaciju vizuelnih informacija oko sebe kao sredstvo donošenja odluka za različite industrije, poput medicinske dijagnostike, proizvodnje na radnoj površini i prepoznavanja objekata. U prethodnom članku smo razumeli tipove mašinskog videonazorstva .

Sistemi mašinskog videonazorstva obično koriste industrijske PC-e za rukovanje zadatakima povezanim sa slikovnim podacima. Specijalizovano hardver i softver omogućavaju humorističku analizu slika i pružaju potrebnu izračunavanju snagu za složene zadatke mašinskog videonazorstva. Sistemi mašinskog videonazorstva općenito uključuju sledeće komponente:

Kamera: uglavnom posebne kamere prilagođene za industriju . Koriste se za snimanje slika ili video klipova za dalju obradu glavnim sistemom.
softver za obradu snimaka: Nisu svi fotoaparati sa mašinskom vizijom priključivi odmah, pa je potreban poseban softver za analizu i obradu snimaka.
Osvetljenje: Odgovarajuće osvetljenje osigurava da se prave kvalitetne snimke. Koristite tehnike osvetljenja poput LED ili infracrvenog osvetljenja kako biste optimizovali vidljivost snimaka.
Hardver: Sistemi sa mašinskom vizijom mogu omogućiti prenos podataka i ubrzati zadatke obrade snimaka korišćenjem grabera okvira ili posebnih procesora.

Šta je ugrađeno videonazor?

Ugrađeni sistemi videonazora se razlikuju od tradicionalnih sistema mašinske vizije načinom i mestom gde se obrađuju snimci. Ugrađeni videonazor sistemi su uređaji u jednom paketu, obično sastavljeni od kamere montirane na procesor za obradu snimaka. Pošto je sve opreme integrirano na ploči, snimanje i obrada snimaka mogu se izvršiti unutar jednog uređaja.

Embedded vision

Ugrađeni vidni sistemi su karakterizovani kompaktnošću, nižom cijenom i odgovorom u stvarnom vremenu. Često se koriste u primjenama gdje je prostor na tugu, kao što su autonomno vožnja i funkcije prepoznavanja objekata u dronovima, ugrađeni vid zadržava učinkovite mogućnosti donošenja odluka dok eliminira obremenjenost mašinskog vida.

Ugrađeni vidni sistemi su bez sumnje lakši za korištenje i integraciju nego tradiicionalni mašinski vidni sistemi, ali mogu biti skuplji za instaliranje od mašinskog vida zbog svojstava prilagođavanja. Međutim, njihova kompaktnost i niska potrošnja energije čine ih relativno jeftinijima za rad.

S druge strane, ugrađeni vid zapravo je deo mašinskog vida, ali postoje malo razlika zbog različitih funkcija i primjena. U smislu trenutne tehnologije, performanse ugrađenih vidnih sistema još uvijek su slabije od onih PC baziranih sistema.

Razlike između ugrađenog vida i mašinskog vida

Iako oba, ugrađeno videonazorstvo i mašinsko videonazorstvo, mogu pomoci mašinama da vide stvari, postoje neke razlike.

Parametri	Mašinsko videonabлюдение	Ugrađeni videonazor
Obrađivanje slika	Ovo se radi pomoću odvojenog računara koji je spojen sa kamerom za mašinsko videonazorstvo	Koristi posvećene procesore (npr. NVIDIA Jetson, TI Jacinto, NXP itd.)
Analiza slika	Analiza slika na računaru	Glavno koristi računanje na ivici i algoritme umetnog inteligentnog / ML / računarskog videa da bi analizirao sam uređaj.
dimenzije	To je veliko, sastoji se od kamera sistema i odvojenog računara, obično na industrijskom ili komercijalnom nivou	To je kompaktno. Veličina neprestano smanjuje, iako može biti ograničena AI performansa u nekim porodicama kompaktnih procesora, kao što su NXP i.MX
trošak	Troškovi mogu biti visoki i uključivati više komponenti, kao što su kamerice, PCS i softver koji može zahtevati pretplatu na oblak analitike	Obično su efikasniji s obzirom na to da smanjuju kontinuirane operativne troškove. Međutim, ovisno o vrsti kamere i procesora koji se koristi, početni kapitalni ulog može biti veći
Lako za Integraciju	Lakše je integrirati, sa standardnim sučeljem koje se direktno povezuje na računar za odmah funkcionalnu radnju	Potrebna su neke inženjerske znanja za integraciju, što se razlikuje ovisno o primeni i složenosti komponenti koje se koriste. Integracija kamere može zahtevati pomoć stručnjaka za kameru, kao što je TechNexion
Brzina donošenja odluka	Potrebni su brzi hardver i softver za efikasnu transferovanje i analizu podataka.	Izdvaja se u donošenju real-vremenskih odluka, jer se obrada odvija na uređaju i podaci su brzo prebaceni u oblak za analizu bez potrebe za posebnim podešavanjima
флексибилност	Univerzalno, putem konfiguracije i softvera, sistemi mašinskog vida mogu se koristiti za različite zadatke	Dizajnirano za specifične zadatke. Optički komponenti, senzori, procesori i softverska analitika izabran je, prilagođen i optimizovan po ceni za specifične upotrebe

Закључак

Kroz godine, kako je količina računarske moći koja može da stane u kompaktnom prostoru povećava, sistemi mašinskog učenja su koristili sve manje i manje PC-e, dok su procesori u uređajima sa ugrađenim vidom postajali sve moćniji. Kao rezultat, razlike između tradicionalnog mašinskog vida i ugrađenog vida postaju sve manje značajne. Činjenica je da je računarska moć procesora u današnjim sistemima ugrađenog vida poređiva sa sistemima mašinskog učenja iz pre nekoliko godina.

Sinoseen ima više od 14 godina iskustva u oblasti ugrađenog vida, sa profesionalnim timom, ako želite prilagoditi profesionalni kamerinski modul opremu za vaše aplikacije ugrađenog vida, slobodno nas kontaktirajte.