Ugrađeno vidjenje i Mašinsko vidjenje: Stvari koje trebate da znate
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.
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.