อัตราส่วนสัญญาณกับเสียงเสียงคืออะไร?มันส่งผลต่อการมองเห็นที่ติดตั้งอย่างไร?

ฉันไม่รู้ว่าคุณเคยเข้าใจแนวคิดเกี่ยวกับสัดส่วนสัญญาณต่อเสียงรบกวน (SNR) หรือไม่? ผู้ที่เคยได้รับการสัมผัสกับ ระบบวิชั่นฝังตัว ควรจะทราบว่าระบบที่กล่าวมานี้พึ่งพากล้องและเซ็นเซอร์ขั้นสูงในการจับภาพและประมวลผลข้อมูลภาพถ่ายและวิดีโอ เพื่อให้สามารถให้ข้อมูลและการตอบสนองแบบเรียลไทม์ ทำให้เป็นที่นิยมในอุตสาหกรรมเช่น สุขภาพและความปลอดภัย สัดส่วนสัญญาณต่อเสียงรบกวนเป็นปัจจัยสำคัญที่สามารถส่งผลกระทบต่อความแม่นยำ ความน่าเชื่อถือ และประสิทธิภาพของระบบเหล่านี้

บางทีคุณอาจยังคงสับสนเกี่ยวกับสัดส่วนสัญญาณต่อเสียงรบกวน แม้ว่าคุณอาจจะเคยได้ยินมาแล้ว แต่คุณไม่เข้าใจว่ามันหมายถึงอะไร คำนวณอย่างไร และทำไมมันถึงสำคัญ ในบทความนี้ เราจะมาทำความเข้าใจเพิ่มเติมเกี่ยวกับความสำคัญของมันในระบบวิชั่นฝังตัว (เช่น กล้องเฝ้าระวังอัจฉริยะ การถ่ายภาพอัตโนมัติ เป็นต้น)

สัดส่วนสัญญาณต่อเสียงรบกวนคืออะไร?

สิ่งที่เรียกว่า SN คืออะไร? อัตราส่วนสัญญาณต่อเสียงรบกวน หรือ SNR ในภาษาอังกฤษ เป็นการวัดเชิงปริมาณของความแรงของสัญญาณที่ต้องการเมื่อเทียบกับเสียงรบกวนในพื้นหลัง (สัญญาณที่ไม่ต้องการ) SNR มีความสำคัญในการเปรียบเทียบสัญญาณที่มีประโยชน์กับสัญญาณรบกวนในระบบ การแยกแยะระหว่างสัญญาณเอาต์พุตต่างๆ และการทำให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุดของเอาต์พุต

อัตราส่วนสัญญาณต่อเสียงรบกวนมักแสดงในหน่วยเดซิเบล (dB) ยิ่งค่าของอัตราส่วนสัญญาณต่อเสียงรบกวนสูงเท่าไร เอาต์พุตก็จะดีขึ้นเท่านั้น ในวิชันฝังตัว สัญญาณคือข้อมูลที่ถูกจับโดยอุปกรณ์ ซึ่งอาจมีข้อมูลที่ระบบจำเป็นต้องประมวลผล เสียงรบกวนสามารถเป็นปัจจัยภายนอกใดๆ เช่น การรบกวนแม่เหล็กไฟฟ้า การสั่นสะเทือน ฯลฯ ยิ่งผลกระทบของเสียงรบกวนต่อสัญญาณน้อยลง อัตราส่วน SNR ก็จะสูงขึ้น ข้อมูลที่มีประโยชน์ในสัญญาณก็จะมากขึ้น ทำให้คุณภาพและความน่าเชื่อถือของข้อมูลดีขึ้น เช่น 90dB ดีกว่า 50dB

แล้วจะคำนวณ SNR อย่างไร? การคำนวณอัตราส่วนสัญญาณต่อเสียงรบกวน (SNR) สามารถใช้สูตรได้ และผลลัพธ์จะแสดงในหน่วยเดซิเบล:

สูตรอัตราส่วนสัญญาณต่อเสียงรบกวน: SNR = 20 * log10 (ความเข้มของสัญญาณ / ความเข้มของเสียงรบกวน)

โดยที่ Amplitude of Signal คือความเข้มของข้อมูลภาพหรือวิดีโอ และ Amplitude of Noise คือความเข้มของเสียงรบกวนที่มีผลต่อข้อมูล

ทำไมอัตราส่วนสัญญาณต่อเสียงรบกวนถึงสำคัญในระบบวิชั่นฝังตัว?

อัตราส่วนสัญญาณต่อเสียงรบกวนมีความสำคัญเพราะมันส่งผลกระทบโดยตรงต่อคุณภาพของข้อมูลภาพและวิดีโอและความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์การวิเคราะห์ เมื่อพูดถึงแอปพลิเคชันวิชั่นฝังตัว เช่น การประมวลผลบนขอบ เช่น การนับจำนวนคนและการจำแนกวัตถุ อัตรา SNR สูงจะช่วยลดอนุภาคเสียงรบกวนในภาพและให้ผลลัพธ์ที่ชัดเจนขึ้น และในอัลกอริธึม เช่น เครื่องเรียนรู้และปัญญาประดิษฐ์ อัตรา SNR สูงสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการประมวลผลข้อมูลและลดข้อผิดพลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในขณะเดียวกันสำหรับ โมดูลกล้องแสงน้อย สามารถสะท้อนให้เห็นถึงผลกระทบของเสียงรบกวนต่อคุณภาพของภาพได้อย่างชัดเจน

ผลกระทบของเสียงรบกวนต่อข้อมูลวิชั่นฝังตัว

เสียงรบกวนหมายถึงสัญญาณที่ไม่ต้องการในวงกว้างซึ่งปรากฏในข้อมูลภาพหรือวิดีโอ เช่น การบิดเบือน เสียงควอนตัม พิกเซลเลชัน ฯลฯ ซึ่งอาจทำให้เกิดข้อผิดพลาดในข้อมูล การมีเสียงรบกวนเหล่านี้จะลดความสามารถในการมองเห็นข้อมูลและทำให้ระบบมีความยากลำบากมากขึ้นในการสกัดและประมวลผลข้อมูลที่เป็นประโยชน์ นอกจากนี้ยังเพิ่มขนาดและความต้องการแบนด์วิธของข้อมูล เสียงรบกวนคืออะไรในวิสัยทัศน์แบบฝัง?

ผลกระทบของอัตราส่วนสัญญาณต่อเสียงรบกวนต่อประสิทธิภาพของระบบวิสัยทัศน์แบบฝัง

ระดับเสียงดัง: SNR ต่ำจะขยายระดับเสียงรบกวน ทำให้ระบบมีความยากลำบากมากขึ้นในการสกัดข้อมูลที่เป็นประโยชน์จากข้อมูล
ช่วงไดนามิก: ระดับ SNR ส่งผลโดยตรงต่อช่วงไดนามิกของระบบ ซึ่งเป็นอัตราส่วนระหว่างส่วนที่สว่างที่สุดกับส่วนที่มืดที่สุด SNR ต่ำจะทำให้ระบบมีความยากลำบากมากขึ้นในการแยกแยะความแตกต่างของความสว่างและความคมชัด
ความละเอียดและความคมชัด: SNR ต่ำจะทำให้การจดจำวัตถุติดขัด ในขณะที่ SNR สูงช่วยเพิ่มความละเอียดและความคมชัดของภาพ ทำให้รายละเอียดชัดเจนขึ้นและช่วยอัลกอริธึมการตรวจจับขอบ

ความสัมพันธ์ระหว่าง SNR และคุณสมบัติของกล้องคืออะไร?

SNR ไม่ได้ส่งผลต่อการมองเห็นอย่างเดียว มันเกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดกับคุณสมบัติหลายประการของกล้อง การเข้าใจว่าคุณสมบัติเหล่านี้ส่งผลต่อ SNR อย่างไรสามารถนำไปสู่ผลลัพธ์ทางภาพที่ดีขึ้น

ช่วงไดนามิก: ช่วงไดนามิกที่ดีสามารถจับโทนสีได้มากขึ้น ซึ่งเป็นเรื่องที่ดีสำหรับการได้รับ SNR ที่ดีขึ้นในระดับความสว่างต่าง ๆ และแยกแยะรายละเอียดในพื้นที่สว่างและมืดได้ดีขึ้น

ความไว ISO: ISO สูงขยายสัญญาณพร้อมกับเสียงรบกวน ลดค่า SNR ลง แต่ ISO ต่ำให้อัตราส่วนเสียงต่อสัญญาณที่ดีกว่า แต่ต้องการแสงที่ดีขึ้นสำหรับการเปิดรับแสง

ความเร็วการปิด: ความเร็วของชัตเตอร์ที่สูงขึ้นจะลดการเบลอจากความเคลื่อนที่ แต่จำเป็นต้องใช้รูรับแสงที่กว้างขึ้นหรือ ISO สูงขึ้น ซึ่งมีผลต่อ SNR ความเร็วชัตเตอร์ที่ช้าในสภาพแสงน้อยจะทำให้ SNR ต่ำลงเนื่องจากการเพิ่มเวลาในการเปิดรับแสง

ขนาดเซ็นเซอร์: ยิ่งเซนเซอร์มีขนาดใหญ่ พิกเซลก็จะมีขนาดใหญ่ขึ้น สามารถรวบรวมโฟตอนได้มากขึ้นและจับแสงได้มากขึ้น เพื่อให้ได้สัดส่วนสัญญาณต่อเสียงรบกวนที่ดีขึ้น ในทางตรงกันข้าม พิกเซลเล็กอาจสร้างเสียงรบกวนและส่งผลกระทบต่อ SNR

อัลกอริธึมการประมวลผลภาพ: อัลกอริธึมการประมวลผลภาพขั้นสูงสามารถลดเสียงรบกวนที่ไม่พึงประสงค์และปรับปรุง SNR ขณะคงรายละเอียดของภาพไว้ได้

ขนาดของรูรับแสง: ยิ่งรูรับแสงมีขนาดใหญ่ ก็จะมีแสงเข้ามา越多 ช่วยปรับปรุงอัตราส่วน SNR ได้ รูรับแสงที่เล็กเกินไปจะต้องใช้เวลารับแสงนานขึ้น ซึ่งจะเพิ่มเสียงรบกวนมากขึ้น

ทำไมเวลาการเปิดรับแสงถึงมีผลต่อ SNR?

เวลาการรับแสงยังเป็นปัจจัยสำคัญในอัตราส่วนสัญญาณต่อเสียงด้วย โดยกำหนดว่าเซนเซอร์จะได้รับแสงนานเท่าใด เวลาการรับแสงที่ยาวขึ้นสามารถเพิ่มจำนวนโฟตอนที่ถูกจับได้ ซึ่งตามทฤษฎีแล้วจะเพิ่มความแรงของสัญญาณและปรับปรุงอัตราส่วนสัญญาณต่อเสียงได้ อย่างไรก็ตาม อาจทำให้เกิดเสียงรบกวนจากโฟตอนและอิเล็กตรอนมากขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งที่อุณหภูมิสูงหรือระหว่างการรับแสงเป็นเวลานาน ซึ่งอาจลดคุณภาพของภาพลง

จากข้อมูลข้างต้น เราสามารถสรุปได้ว่า สัญญาณ (s) เป็นสัดส่วนโดยตรงกับจำนวนโฟตอนที่รวบรวมได้ในช่วงเวลาการรับแสง โดยคำนวณได้จากการคูณความเข้มของแสง (I) และเวลาการรับแสง (t):

เมื่อพิจารณาถึงความเข้มของโฟตอนที่ตกกระทบ เสียงรบกวนจากการกระจายตัวของโฟตอน (photon scattering noise ซึ่งเป็นประเภทหนึ่งของเสียงรบกวนที่มีอยู่ในระบบใด ๆ ที่นับแสงในหน่วยแยกส่วน เช่น โฟตอน) ก็จะปรากฏ อัตราส่วนสัญญาณต่อเสียงที่เกิดจากเสียงรบกวนจากการกระจายตัวของโฟตอน (SNR_Shot) สามารถคำนวณได้จากสมการดังนี้:

เมื่อเวลาการเปิดรับแสงยาวขึ้น จำนวนโฟตอนที่รวบรวมได้ (N) จะเพิ่มขึ้นเช่นกัน และสัญญาณ (S) ก็จะเพิ่มขึ้นเช่นกัน รากที่สองของสัญญาณ (√S) ก็จะเพิ่มขึ้นด้วย ซึ่งหมายความว่าในกรณีของเสียงรบกวนจากเมล็ดกระจายตัว อัตราส่วนระหว่างสัญญาณกับเสียงรบกวนจะเพิ่มขึ้นตามรากที่สองของเวลาการเปิดรับแสง

คำแนะนำที่เกี่ยวข้องบางประการเพื่อปรับปรุง SNR ในระบบวิชั่นฝังตัว

จากข้อมูลข้างต้นฉันสามารถบอกได้ว่า การลดเสียงรบกวนหรือปรับปรุงคุณภาพสัญญาณสามารถมีผลในการปรับปรุง SNR ได้ เราสามารถเสนอแนวทางการปรับปรุงที่เกี่ยวข้องดังนี้:

• สำหรับการปรับปรุงความแรงของสัญญาณ แต่หลีกเลี่ยงการปรับปรุงมากเกินไปเพื่อป้องกันไม่ให้ขยายเสียงรบกวน ซึ่งอาจทำให้ไม่มีการปรับปรุงที่ชัดเจนในภาพ
• ปรับปรุงโครงสร้างกล้องเมื่อซื้อหรือปรับแต่งกล้อง การใช้อาร์เรย์การออกแบบที่ดีจะช่วยให้ประสิทธิภาพการถ่ายภาพดียิ่งขึ้น
• ใช้เซ็นเซอร์คุณภาพสูง เซ็นเซอร์ภาพที่มีคุณภาพสูงและมีเสียงรบกวนจากการอ่านค่าต่ำสามารถลดเสียงรบกวนและปรับปรุง SNR ได้
• การออกแบบความร้อนที่มีประสิทธิภาพช่วยลดอุณหภูมิของเซนเซอร์และลดรูปแบบของเสียงรบกวนอื่นๆ เช่น เสียงรบกวนความร้อน
• ปรับแต่งการตั้งค่ากล้อง เช่น เวลาเปิดรับแสงและ скорость ชัตเตอร์ เพื่อลดเสียงรบกวนในขณะที่จับภาพที่ดีที่สุด

สรุป

อัตราส่วนสัญญาณต่อเสียงรบกวนเป็นปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อระบบวิชั่นฝังตัว ซึ่งส่งผลกระทบโดยตรงต่อคุณภาพของข้อมูลภาพและวิดีโอ และความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์การวิเคราะห์ เราหวังว่าผ่านบทความนี้จะสามารถเข้าใจความหมายของอัตราส่วนสัญญาณต่อเสียงรบกวน ปัจจัยที่ส่งผลต่ออัตราส่วนนี้ และวิธีการปรับปรุงเพื่อให้เราสามารถเพิ่มประสิทธิภาพของการใช้งานวิชั่นฝังตัวของเราและได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

หากคุณต้องการความช่วยเหลือหรือปรับแต่งกล้องที่มีเสียงรบกวนต่ำและรวมเข้ากับแอปพลิเคชันวิชั่นฝังตัวของคุณ กรุณาอย่าลังเลที่จะ ติดต่อเรา .