Embedded Vision : คู่มือฉบับสมบูรณ์ | 2022 ซิโนซีน

วิสัยทัศน์แบบฝังตัวหมายถึงการรวมความสามารถของคอมพิวเตอร์วิทัศน์ในอุปกรณ์และระบบฝังตัว ในบทความนี้ เราจะแนะนําแนวคิดพื้นฐานของระบบการมองเห็นแบบฝังตัว จากนั้นเจาะลึกถึงข้อดีและการใช้งานต่างๆ

Embedded Vision คืออะไร?

การมองเห็นแบบฝังตัวหมายถึงเครื่องจักรที่เข้าใจสภาพแวดล้อมผ่านวิธีการมองเห็น และหมายถึงการใช้เทคนิคคอมพิวเตอร์วิทัศน์ในระบบฝังตัว ซึ่งเกี่ยวข้องกับเทคโนโลยีสองอย่าง: ระบบฝังตัวและคอมพิวเตอร์วิทัศน์ (บางครั้งเรียกว่าแมชชีนวิชัน) กล่าวอีกนัยหนึ่ง "การมองเห็นแบบฝังตัว" หมายถึงระบบฝังตัวที่ดึงความหมายจากการป้อนข้อมูลด้วยภาพ ระบบฝังตัวสามารถเป็นระบบที่ใช้ไมโครโปรเซสเซอร์ที่ทํางานเฉพาะและพร้อมใช้งานทุกที่

ความแตกต่างที่ใหญ่ที่สุดระหว่างการมองเห็นแบบฝังตัวและสิ่งที่มักเรียกว่าระบบแมชชีนวิชันคือระบบการมองเห็นแบบฝังตัวเป็นอุปกรณ์แบบ all-in-one กล่าวคือ การมองเห็นแบบฝังตัวเป็นชุดของระบบฝังตัวและเทคโนโลยีแมชชีนวิชัน

ความแตกต่างระหว่างวิสัยทัศน์แบบฝังตัวและแมชชีนวิชั่นแบบดั้งเดิม

ระบบแมชชีนวิชันแบบดั้งเดิมประกอบด้วยสามส่วน: ระบบกล้องระบบประมวลผลภาพและระบบแสดงผลเอาต์พุต กล้องเชื่อมต่อกับพีซีผ่านพอร์ตเครือข่ายหรืออินเทอร์เฟซ USB กล้องรวบรวมข้อมูลภาพและส่งไปยังคอมพิวเตอร์เพื่อประมวลผลการจดจําภาพ

และฮาร์ดแวร์ระบบการมองเห็นแบบฝังตัวรวมโมดูลกล้องและบอร์ดประมวลผล รวมฟังก์ชั่นการจับภาพและการประมวลผลภาพไว้ในอุปกรณ์เดียว อุปกรณ์รองรับการประมวลผลแบบเอดจ์การรับและประมวลผลข้อมูลการตัดสินใจจากนั้นส่งข้อมูลไปยังอุปกรณ์อื่นหรือการประมวลผลและการวิเคราะห์ในเครื่องหรือบนคลาวด์ การออกแบบที่กะทัดรัดสามารถฝังอยู่ในอุปกรณ์อุตสาหกรรมและอุปกรณ์พกพาได้อย่างง่ายดายโดยใช้พลังงานต่ําความต้องการบรอดแบนด์ที่ลดลงและเวลาแฝงที่ต่ําลง

สถาปัตยกรรมระบบการมองเห็นแบบฝังตัวมีความหลากหลาย โดยมีส่วนประกอบแบบกําหนดเองและมาตรฐานที่หลากหลาย。

ส่วนประกอบทั่วไปในระบบการมองเห็นแบบฝังตัวคือ:

• โปรเซสเซอร์แบบฝังตัว- ดําเนินการอัลกอริทึมและอุปกรณ์ควบคุม
• โมดูลกล้อง- จับภาพ/วิดีโอจากฉาก
• เลนส์- ปรับ FOV ตามความต้องการของการใช้งาน
• ความจำ- จัดเก็บรูปภาพรหัสโปรแกรมและข้อมูล
• อิน เทอร์ เฟซ- เชื่อมต่อกล้อง หน่วยความจํา และอุปกรณ์ I/O

พื้นที่ประโยชน์ ของวิสัยทัศน์แบบฝังตัว

การมองเห็นแบบฝังตัวมีขนาดเล็ก ลักษณะแบบเรียลไทม์ และความสามารถในการปรับใช้ที่ตําแหน่งเอดจ์ ช่วยให้สามารถสร้างฟังก์ชันการมองเห็นอัจฉริยะในอุปกรณ์ได้โดยไม่ต้องใช้ฮาร์ดแวร์การประมวลผลภายนอก

ระบบการมองเห็นแบบฝังตัวใช้งานง่ายบํารุงรักษาง่ายติดตั้งง่าย ฯลฯ สามารถสร้างระบบแมชชีนวิชันที่เชื่อถือได้และมีประสิทธิภาพได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งจะช่วยเร่งความเร็วในการพัฒนาระบบแอปพลิเคชันได้อย่างมาก

เมื่อเทียบกับแมชชีนวิชันแบบดั้งเดิมระบบการมองเห็นแบบฝังตัวมีต้นทุนน้อยกว่า แม้แต่ระบบการมองเห็นแบบฝังตัวระดับไฮเอนด์ที่ปรับแต่งได้ก็มีราคาถูกกว่าระบบแมชชีนวิชัน เหตุผลหลักก็เพราะระบบการมองเห็นแบบฝังตัวมีความต้องการฮาร์ดแวร์ต่ํา ซึ่งทําให้เป็นตัวเลือกที่คุ้มค่าสําหรับการใช้งานจํานวนมาก แม้ว่าจะมีค่าใช้จ่ายในการรวมที่สูงก็ตาม

นอกจากนี้ ระบบการมองเห็นแบบฝังยังมีความสะดวกในการใช้งาน บํารุงรักษาง่าย ติดตั้งง่าย ใช้พลังงานต่ํา และการออกแบบที่คล่องตัว ความสามารถในการสร้างระบบแมชชีนวิชันที่เชื่อถือได้และมีประสิทธิภาพอย่างรวดเร็ว ซึ่งช่วยเร่งการพัฒนาแอปพลิเคชันได้อย่างมาก เหมาะอย่างยิ่งสําหรับพื้นที่แคบและการผสานรวมกับระบบที่มีอยู่ แต่ข้อได้เปรียบที่แท้จริงของการมองเห็นแบบฝังตัวคือส่วนประกอบของมันไม่ส่งผลเสียต่อระบบที่มีอยู่

ระบบการมองเห็นแบบฝังตัวสามารถทําสิ่งที่ระบบแมชชีนวิชันแบบดั้งเดิมไม่สามารถทําได้ ระบบการมองเห็นแบบฝังตัวสามารถจับภาพและประมวลผลภาพทําให้ระบบกลไกสามารถตอบสนองต่อโลกรอบตัวและเพิ่มความเป็นอิสระได้ ระบบการมองเห็นแบบฝังตัวสามารถตอบสนองและรับรู้ภาพผ่านการเรียนรู้เชิงลึกทําให้ระบบกลไกสามารถตัดสินใจได้ตามสภาพแวดล้อมโดยรอบ

ความท้าทายeวิสัยทัศน์ mbedded จะเผชิญ

วิสัยทัศน์แบบฝังตัวต้องเผชิญกับความท้าทายหลายประการซึ่งส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับการใช้งานทางเทคนิคข้อ จํากัด ของทรัพยากรและลักษณะของโดเมนแอปพลิเคชัน ต่อไปนี้เป็นความท้าทายที่สําคัญบางประการ:

1. ความเร็วในการประมวลผล:ระบบการมองเห็นแบบฝังตัวจําเป็นต้องประมวลผลข้อมูลภาพจํานวนมากแบบเรียลไทม์ ซึ่งต้องใช้โปรเซสเซอร์ความเร็วสูงและอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพเพื่อรองรับเพื่อให้มั่นใจถึงประสิทธิภาพและความแม่นยําแบบเรียลไทม์

2. ปัญหาการใช้พลังงาน:เนื่องจากระบบการมองเห็นแบบฝังตัวใช้พลังงานการประมวลผลและการประมวลผลเป็นจํานวนมาก จึงเป็นความท้าทายที่สําคัญสําหรับอุปกรณ์ขนาดเล็ก (เช่น สมาร์ทโฟน โดรน ฯลฯ) ที่ต้องพึ่งพาพลังงานแบตเตอรี่ วิธีลดการใช้พลังงานในขณะที่มั่นใจในประสิทธิภาพเป็นประเด็นสําคัญที่ต้องแก้ไขในเทคโนโลยีการมองเห็นแบบฝังตัว

3. ข้อจํากัดด้านหน่วยความจําและการจัดเก็บ:ระบบการมองเห็นแบบฝังตัวจําเป็นต้องประมวลผลข้อมูลการมองเห็นจํานวนมาก ซึ่งต้องใช้หน่วยความจําและพื้นที่เก็บข้อมูลจํานวนมากเพื่อรองรับ อย่างไรก็ตาม หน่วยความจําและทรัพยากรที่เก็บข้อมูลมีจํากัดในอุปกรณ์ฝังตัวจํานวนมาก ซึ่งจํากัดขอบเขตการใช้งานและประสิทธิภาพของระบบการมองเห็นแบบฝังตัว

4. ทรัพยากรฝังตัวที่จํากัด:นอกเหนือจากข้อจํากัดของหน่วยความจําและพื้นที่เก็บข้อมูลที่กล่าวถึงข้างต้นแล้วระบบฝังตัวยังมีทรัพยากรที่จํากัดเช่นพลังงานเลขคณิตและแบนด์วิดท์ วิธีบรรลุการประมวลผลภาพที่มีประสิทธิภาพด้วยทรัพยากรที่จํากัดเป็นความท้าทายที่เทคโนโลยีการมองเห็นแบบฝังตัวต้องเผชิญ

5. การเพิ่มประสิทธิภาพของอัลกอริทึมและแบบจําลอง:ระบบการมองเห็นแบบฝังตัวต้องใช้อัลกอริธึมและโมเดลคอมพิวเตอร์วิทัศน์ที่ซับซ้อน อัลกอริทึมและโมเดลเหล่านี้จําเป็นต้องได้รับการปรับให้เหมาะสมสําหรับลักษณะของระบบฝังตัว เพื่อลดปริมาณการคํานวณ ลดการใช้พลังงาน และปรับให้เข้ากับความต้องการของการประมวลผลแบบเรียลไทม์

6. ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว:เนื่องจากเทคโนโลยีการมองเห็นแบบฝังตัวถูกนํามาใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านต่างๆ วิธีรับรองความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูลจึงกลายเป็นความท้าทายที่สําคัญ จําเป็นต้องได้รับการออกแบบกลไกการเข้ารหัสและการปกป้องความเป็นส่วนตัวที่มีประสิทธิภาพเพื่อป้องกันการรั่วไหลของข้อมูลและการใช้งานในทางที่ผิด

การประยุกต์ใช้ระบบการมองเห็นแบบฝังตัว

ระบบการมองเห็นแบบฝังสามารถบรรลุการจดจําภาพการตรวจจับภาพการติดตามภาพการวางตําแหน่งภาพการวัดวัตถุการเรียงลําดับวัตถุและการใช้งานอื่น ๆ มีการใช้กันอย่างแพร่หลายในการผลิตอุตสาหกรรมการผลิตเซมิคอนดักเตอร์อิเล็กทรอนิกส์โลจิสติกส์หุ่นยนต์ระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติยานยนต์โดรนอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์สําหรับผู้บริโภคการตรวจสอบความปลอดภัยการวินิจฉัยทางการแพทย์และสาขาอื่น ๆ

บทสรุป

นอกเหนือจากการพัฒนาอุตสาหกรรม 4.0 แล้ว ความต้องการระบบการมองเห็นในตลาดอุตสาหกรรมจะเพิ่มขึ้น และอุตสาหกรรมจํานวนมากขึ้นเรื่อย ๆ กําลังปรับใช้โซลูชันการมองเห็นแบบฝังตัว ข้อดีของระบบการมองเห็นแบบฝังตัวเหนือระบบแมชชีนวิชันแบบดั้งเดิมนั้นชัดเจนกว่า โดยทั่วไปแล้วจะมีราคาถูกกว่า ใช้พลังงานน้อยลง และมีการออกแบบที่คล่องตัวกว่า ในกรณีส่วนใหญ่ เทคโนโลยีการมองเห็นแบบฝังตัวสามารถตอบสนองความต้องการการใช้งานที่ระบบแมชชีนวิชันไม่สามารถทําได้