วิสัยทัศน์แบบฝังตัวและแมชชีนวิชั่น: สิ่งที่คุณต้องรู้

ต.ค. 10, 2024

เครื่องจักร "เห็น" ได้อย่างไร? ฉันเชื่อว่าเราทุกคนเคยคิดเกี่ยวกับคําถามนี้ ในความเป็นจริงสิ่งนี้ขึ้นอยู่กับการมองเห็นแบบฝังตัวและเทคโนโลยีแมชชีนวิชันเป็นหลัก แนวคิดทั้งสองนี้อยู่ห่างกันเพียงเส้นผม และหลายคนมักสับสนทั้งสอง

ทั้งแมชชีนวิชันและวิสัยทัศน์แบบฝังตัวมีบทบาทสําคัญในอุตสาหกรรม โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านการควบคุมและระบบอัตโนมัติ ระบบการมองเห็นแบบฝังตัวให้ประสิทธิภาพที่กะทัดรัด ในขณะที่ระบบแมชชีนวิชันแบบดั้งเดิมให้ประสิทธิภาพสูงและความอเนกประสงค์ ด้วยความก้าวหน้าของกล้องและเทคโนโลยีการประมวลผล การมองเห็นแบบฝังตัวจึงมีประสิทธิภาพเกือบเท่ากับระบบแมชชีนวิชัน ระบบการมองเห็นแบบฝังตัวรวมส่วนประกอบฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ที่จําเป็นสําหรับแมชชีนวิชัน (การรับภาพ การประมวลผล และการตีความ) เนื่องจากไม่จําเป็นต้องเชื่อมต่อภายนอก ระบบการมองเห็นแบบฝังตัวจึงสามารถใช้ในอุตสาหกรรมและตลาดที่ไม่สามารถนําระบบแมชชีนวิชันแบบเดิมไปใช้ได้

แมชชีนวิชั่นคืออะไร?

แมชชีนวิชันช่วยให้เครื่องจักรหรือคอมพิวเตอร์สามารถดูและตีความข้อมูลภาพได้ ไม่ได้หมายถึงเทคโนโลยีเฉพาะใดเทคโนโลยีหนึ่ง แต่หมายถึงระบบทั้งหมดที่สามารถตีความข้อมูลภาพผ่านเครื่องจักรได้ สามารถจับภาพประมวลผลและตีความข้อมูลภาพรอบตัวโดยอัตโนมัติเพื่อเป็นวิธีการตัดสินใจสําหรับอุตสาหกรรมต่างๆเช่นการถ่ายภาพทางการแพทย์การประกอบพื้นที่งานและการจดจําวัตถุ ในบทความก่อนหน้านี้เรามีความเข้าใจเกี่ยวกับประเภทของแมชชีนวิชั่น.

โดยทั่วไปแล้วระบบแมชชีนวิชันจะใช้พีซีอุตสาหกรรมเพื่อจัดการงานที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลภาพ ฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์เฉพาะช่วยให้สามารถวิเคราะห์ภาพที่สนุกสนานและให้พลังการประมวลผลที่จําเป็นสําหรับงานแมชชีนวิชันที่ซับซ้อน โดยทั่วไประบบแมชชีนวิชันประกอบด้วยส่วนประกอบต่อไปนี้:

กล้อง: ส่วนใหญ่พิเศษกล้องที่ปรับแต่งสําหรับอุตสาหกรรม. ·ใช้เพื่อจับภาพหรือคลิปวิดีโอเพื่อการประมวลผลโดยระบบหลัก
ซอฟต์แวร์ประมวลผลนักเวทย์: กล้องแมชชีนวิชันบางตัวไม่ใช่แบบ Plug-and-play ดังนั้นจึงจําเป็นต้องมีซอฟต์แวร์พิเศษสําหรับการวิเคราะห์และประมวลผลภาพ
แสง: แสงที่เหมาะสมช่วยให้มั่นใจได้ว่าจะจับภาพคุณภาพสูง ใช้เทคนิคการจัดแสง เช่น ไฟ LED หรืออินฟราเรดเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการมองเห็นภาพ
ฮาร์ดแวร์: ระบบแมชชีนวิชันสามารถอํานวยความสะดวกในการถ่ายโอนข้อมูลและเพิ่มความเร็วในการประมวลผลภาพผ่านการใช้ตัวจับเฟรมหรือโปรเซสเซอร์เฉพาะทาง

Embedded Vision คืออะไร?

ระบบการมองเห็นแบบฝังตัวแตกต่างจากระบบแมชชีนวิชันแบบดั้งเดิมในด้านวิธีการและสถานที่ที่ประมวลผลภาพวิสัยทัศน์แบบฝังตัวระบบเป็นอุปกรณ์แบบ all-in-one ซึ่งโดยทั่วไปจะประกอบด้วยกล้องที่ติดตั้งบนโปรเซสเซอร์ภาพ เนื่องจากอุปกรณ์ทั้งหมดถูกรวมเข้ากับบอร์ด จึงสามารถจับภาพและประมวลผลได้ภายในอุปกรณ์เครื่องเดียว

Embedded vision

ระบบการมองเห็นแบบฝังตัวโดดเด่นด้วยความกะทัดรัดต้นทุนที่ต่ํากว่าและการตอบสนองแบบเรียลไทม์ มักใช้ในการใช้งานที่มีพื้นที่จํากัด เช่น การขับขี่อัตโนมัติและฟังก์ชันการจดจําวัตถุในโดรน การมองเห็นแบบฝังตัวยังคงรักษาความสามารถในการตัดสินใจที่มีประสิทธิภาพในขณะที่ขจัดความเทอะทะของแมชชีนวิชัน

ระบบการมองเห็นแบบฝังตัวนั้นใช้งานง่ายและรวมเข้าด้วยกันได้ง่ายกว่าระบบแมชชีนวิชันแบบเดิมอย่างไม่ต้องสงสัย แต่อาจมีราคาแพงกว่าการติดตั้งแมชชีนวิชันเนื่องจากคุณสมบัติการปรับแต่ง อย่างไรก็ตาม ความกะทัดรัดและการใช้พลังงานต่ําที่จําเป็นทําให้มีราคาถูกกว่าในการใช้งาน

ในทางกลับกัน การมองเห็นแบบฝังเป็นส่วนหนึ่งของแมชชีนวิชั่น แต่มีความแตกต่างเล็กน้อยเนื่องจากฟังก์ชันและการใช้งานที่แตกต่างกัน ในแง่ของเทคโนโลยีในปัจจุบันประสิทธิภาพของระบบการมองเห็นแบบฝังตัวยังคงด้อยกว่าระบบที่ใช้พีซี

ความแตกต่างระหว่างวิสัยทัศน์แบบฝังตัวและแมชชีนวิชั่น

แม้ว่าทั้งการมองเห็นแบบฝังตัวและแมชชีนวิชันจะช่วยให้เครื่องจักรมองเห็นสิ่งต่าง ๆ ได้ แต่ก็มีความแตกต่างบางประการ

พารามิเตอร์	แมชชีนวิชั่น	วิสัยทัศน์แบบฝังตัว
การประมวลผลภาพ	ทําได้โดยใช้พีซีแยกต่างหากที่เชื่อมต่อกับกล้องแมชชีนวิชัน	ใช้โปรเซสเซอร์เฉพาะ (เช่น NVIDIA Jetson, TI Jacinto, NXP เป็นต้น)
การวิเคราะห์ภาพ	การวิเคราะห์ภาพบนพีซี	ส่วนใหญ่จะใช้ Edge Computing และ AI/ML/ อัลกอริธึมคอมพิวเตอร์วิทัศน์เพื่อวิเคราะห์ตัวอุปกรณ์เอง
มิติ	มีขนาดใหญ่ประกอบด้วยระบบกล้องและพีซีแยกต่างหากโดยปกติจะอยู่ในระดับอุตสาหกรรมหรือเชิงพาณิชย์	มันกะทัดรัด ขนาดลดลงอย่างต่อเนื่อง แม้ว่าประสิทธิภาพของ AI อาจถูกจํากัดในตระกูลโปรเซสเซอร์ขนาดกะทัดรัดบางตระกูล เช่น NXP i.MX
ค่า	ค่าใช้จ่ายอาจสูงและเกี่ยวข้องกับส่วนประกอบหลายอย่าง เช่น กล้อง พีซี และซอฟต์แวร์ที่อาจต้องสมัครสมาชิกการวิเคราะห์บนคลาวด์	พวกเขามักจะคุ้มค่ากว่าเนื่องจากช่วยลดต้นทุนการดําเนินงานอย่างต่อเนื่อง อย่างไรก็ตาม ขึ้นอยู่กับประเภทของกล้องและโปรเซสเซอร์ที่ใช้ ค่าใช้จ่ายด้านทุนเริ่มต้นอาจสูงขึ้น
ง่ายต่อการรวม	ง่ายต่อการรวมเข้าด้วยกันด้วยอินเทอร์เฟซมาตรฐานที่เชื่อมต่อโดยตรงกับพีซีเพื่อการทํางานทันที	จําเป็นต้องมีความเชี่ยวชาญด้านวิศวกรรมบางอย่างในการรวมเข้าด้วยกัน ซึ่งแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับการใช้งานและความซับซ้อนของส่วนประกอบที่ใช้ การรวมกล้องอาจต้องการความช่วยเหลือจากผู้เชี่ยวชาญด้านกล้อง เช่น TechNexion
ความเร็วในการตัดสินใจ	จําเป็นต้องใช้ฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ที่รวดเร็วเพื่อการถ่ายโอนและวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ	มีความเป็นเลิศในการตัดสินใจแบบเรียลไทม์ เนื่องจากการประมวลผลเกิดขึ้นบนอุปกรณ์และข้อมูลจะถูกถ่ายโอนไปยังระบบคลาวด์อย่างรวดเร็วเพื่อการวิเคราะห์โดยไม่จําเป็นต้องใช้การตั้งค่าเฉพาะ
ความยืดหยุ่น	สากลผ่านการกําหนดค่าและซอฟต์แวร์ระบบแมชชีนวิชันสามารถนําไปใช้สําหรับงานที่แตกต่างกัน	ออกแบบมาสําหรับงานเฉพาะ ส่วนประกอบออปติคัล เซ็นเซอร์ โปรเซสเซอร์ และการวิเคราะห์ซอฟต์แวร์ได้รับการคัดเลือก ปรับแต่ง และปรับต้นทุนให้เหมาะสมสําหรับกรณีการใช้งานเฉพาะ

บทสรุป

ในช่วงหลายปีที่ผ่านมาเนื่องจากปริมาณพลังการประมวลผลที่สามารถใส่ได้ในพื้นที่ขนาดกะทัดรัดเพิ่มขึ้นระบบแมชชีนเลิร์นนิงได้ใช้พีซีที่มีขนาดเล็กลงเรื่อย ๆ ในขณะที่โปรเซสเซอร์ออนบอร์ดในอุปกรณ์วิชั่นแบบฝังตัวมีพลังมากขึ้นเรื่อย ๆ ด้วยเหตุนี้ ความแตกต่างระหว่างแมชชีนวิชันแบบดั้งเดิมและการมองเห็นแบบฝังจึงเด่นชัดน้อยลงเรื่อยๆ ในความเป็นจริงพลังการประมวลผลของโปรเซสเซอร์ในระบบการมองเห็นแบบฝังตัวในปัจจุบันนั้นเทียบได้กับระบบแมชชีนเลิร์นนิงเมื่อไม่กี่ปีก่อน

Sinoseen มีประสบการณ์การมองเห็นแบบฝังตัวมากกว่า 14 ปี พร้อมทีมงานมืออาชีพ หากคุณต้องการปรับแต่งโมดูลกล้องระดับมืออาชีพอุปกรณ์สําหรับการใช้งานการมองเห็นแบบฝังตัวของคุณ โปรดติดต่อเรา