อัตราส่วนสัญญาณต่อสัญญาณรบกวนคืออะไรส่งผลต่อ Embedded Vision อย่างไร

ฉันไม่รู้ว่าคุณเคยเข้าใจแนวคิดของอัตราส่วนสัญญาณต่อสัญญาณรบกวน (SNR) หรือไม่? ผู้ที่เคยสัมผัสกับระบบการมองเห็นแบบฝังตัวควรรู้ว่าระบบเหล่านี้อาศัยกล้องและเซ็นเซอร์ขั้นสูงในการจับภาพและประมวลผลข้อมูลภาพและวิดีโอ และให้ข้อมูลเชิงลึกและการตอบสนองแบบเรียลไทม์ อัตราส่วนสัญญาณต่อสัญญาณรบกวนเป็นปัจจัยสําคัญที่อาจส่งผลต่อความแม่นยําในการมองเห็นความน่าเชื่อถือและประสิทธิภาพของระบบเหล่านี้

บางทีคุณอาจยังงงเกี่ยวกับอัตราส่วนสัญญาณต่อเสียงรบกวน แม้ว่าคุณจะเคยได้ยินเกี่ยวกับมัน แต่คุณไม่เข้าใจความหมายของมัน คํานวณอย่างไร และเหตุใดจึงสําคัญ จากนั้นในบทความนี้ เราจะมาเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับความสําคัญในการมองเห็นแบบฝังตัว (เช่น กล้องวงจรปิดอัจฉริยะ การถ่ายภาพแบบยกตัวอย่างอัตโนมัติ ฯลฯ)

อัตราส่วนสัญญาณต่อเสียงรบกวนคืออะไร?

อัตราส่วน SN คืออะไร? อัตราส่วนสัญญาณต่อเสียงรบกวนหรือเรียกสั้นๆ ว่า SNR เป็นการวัดเชิงปริมาณของความแรงของสัญญาณที่ต้องการเมื่อเทียบกับสัญญาณรบกวนพื้นหลัง (สัญญาณที่ไม่ต้องการ) snr มีความสําคัญสําหรับการเปรียบเทียบสัญญาณที่มีประโยชน์กับสัญญาณรบกวนในระบบ

อัตราส่วนสัญญาณต่อเสียงรบกวนมักจะแสดงเป็นเดซิเบล (dB) ยิ่งค่าของอัตราส่วนสัญญาณต่อเสียงรบกวนสูงเท่าใด เอาต์พุตก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น ในการมองเห็นแบบฝังตัว สัญญาณคือข้อมูลที่อุปกรณ์จับ ซึ่งอาจมีข้อมูลที่ระบบจําเป็นต้องประมวลผล เสียงรบกวนอาจเป็นปัจจัยภายนอกใดๆ เช่น การรบกวนทางแม่เหล็กไฟฟ้า การสั่นสะเทือน ฯลฯ ยิ่งผลกระทบของสัญญาณรบกวนต่อสัญญาณน้อยเท่าใด SNR ก็จะยิ่งสูงขึ้นเท่าใดข้อมูลก็จะยิ่งมีประโยชน์มากขึ้นในสัญญาณซึ่งจะช่วยเพิ่มคุณภาพและความน่าเชื่อถือของข้อมูล ตัวอย่างเช่น 90dB ดีกว่า 50dB

ดังนั้นจะคํานวณ SNR ได้อย่างไรการคํานวณอัตราส่วนสัญญาณต่อสัญญาณรบกวน (SNR) สามารถใช้สูตรและผลลัพธ์จะแสดงโดยใช้เดซิเบล:

สูตรอัตราส่วน s/n:  SNR = 20 * log10 (แอมพลิจูดสัญญาณ / แอมพลิจูดเสียงรบกวน)

โดยที่ Signal Amplitude คือความเข้มของข้อมูลภาพหรือวิดีโอ และ Noise Amplitude คือความเข้มของสัญญาณรบกวนที่ส่งผลต่อข้อมูล

เหตุใดอัตราส่วนสัญญาณต่อสัญญาณรบกวนจึงมีความสําคัญในการมองเห็นแบบฝังตัว

อัตราส่วนสัญญาณต่อสัญญาณรบกวนมีความสําคัญเนื่องจากส่งผลโดยตรงต่อคุณภาพของข้อมูลภาพและวิดีโอ ตลอดจนความแม่นยําและความน่าเชื่อถือของผลการวิเคราะห์ เมื่อพูดถึงการใช้งานการมองเห็นแบบฝังตัว เช่น การประมวลผลขอบ เช่น การนับศีรษะและการจดจําวัตถุ SNR ที่สูงจะเป็นประโยชน์ในการลดอนุภาคสัญญาณรบกวนในภาพและให้ผลลัพธ์ที่ชัดเจนยิ่งขึ้น และในอัลกอริทึม เช่น แมชชีนเลิร์นนิงและปัญญาประดิษฐ์ SNR สูงสามารถปรับปรุงความแม่นยําของการประมวลผลข้อมูลและลดข้อผิดพลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในขณะเดียวกันสําหรับโมดูลกล้องที่มีแสงน้อยสามารถสะท้อนผลกระทบของสัญญาณรบกวนต่อคุณภาพของภาพได้อย่างชัดเจน

ผลกระทบของสัญญาณรบกวนต่อข้อมูลการมองเห็นแบบฝังตัว

สัญญาณรบกวนหมายถึงสัญญาณที่ไม่ต้องการซึ่งปรากฏในข้อมูลรูปภาพหรือวิดีโออย่างกว้างขวาง เช่น การบิดเบือน สัญญาณรบกวนควอนตัม พิกเซล ฯลฯ ซึ่งอาจนําไปสู่ข้อผิดพลาดในข้อมูล การมีอยู่ของสัญญาณรบกวนเหล่านี้จะช่วยลดการแสดงภาพของข้อมูลและทําให้ระบบดึงและประมวลผลข้อมูลที่เป็นประโยชน์จากข้อมูลได้ยากขึ้น นอกจากนี้ยังเพิ่มความต้องการขนาดและแบนด์วิดท์ของข้อมูลสัญญาณรบกวนในการมองเห็นแบบฝังคืออะไร?

ผลกระทบของอัตราส่วนสัญญาณต่อสัญญาณรบกวนต่อประสิทธิภาพของระบบการมองเห็นแบบฝังตัว

ระดับเสียง:SNR ต่ําจะขยายระดับเสียงทําให้ระบบดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์จากข้อมูลได้ยากขึ้น
ช่วงไดนามิก:ระดับ SNR ส่งผลโดยตรงต่อช่วงไดนามิกของระบบ ซึ่งเป็นอัตราส่วนระหว่างส่วนที่สว่างที่สุดกับส่วนที่มืดที่สุด SNR ที่ต่ําจะทําให้ระบบแยกแยะระหว่างความสว่างและความคมชัดที่แตกต่างกันได้ยากขึ้น
ความละเอียดและความคมชัด: SNR ต่ําจะทําให้การจดจําวัตถุติดขัด ซึ่งในขณะที่ SNR สูงจะช่วยปรับปรุงความละเอียดและความคมชัดของภาพ ทําให้รายละเอียดชัดเจนยิ่งขึ้นและช่วยอัลกอริธึมการตรวจจับขอบ

ความสัมพันธ์ระหว่าง SNR และคุณสมบัติของกล้องคืออะไร?

SNR ไม่ส่งผลต่อการสร้างภาพเพียงอย่างเดียว แต่มีความเกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดกับคุณสมบัติหลายอย่างของกล้อง การทําความเข้าใจว่าลักษณะเหล่านี้ส่งผลต่อ SNR อย่างไรสามารถนําไปสู่ผลลัพธ์ภาพที่ดีขึ้น

ช่วงไดนามิก:ช่วงไดนามิกที่ดีสามารถจับโทนสีได้มากขึ้น ซึ่งดีสําหรับการรับ SNR ที่ดีขึ้นในระดับความสว่างที่แตกต่างกัน และแยกแยะรายละเอียดได้ดีขึ้นในบริเวณที่สว่างและมืด

ความไวแสง ISO:ISO สูงขยายสัญญาณในขณะที่ขยายสัญญาณรบกวน ลด SNR ISO ต่ําให้อัตราส่วนเสียงต่อสัญญาณรบกวนที่ดีกว่า แต่ต้องการแสงที่ดีกว่าสําหรับการเปิดรับแสง

ความเร็วชัตเตอร์:ความเร็วชัตเตอร์ที่เร็วขึ้นช่วยลดความเบลอจากการเคลื่อนไหว แต่ต้องใช้รูรับแสงหรือ ISO ที่ใหญ่ขึ้น ซึ่งส่งผลต่อ SNR ความเร็วชัตเตอร์ที่ช้าลงในในที่แสงน้อยส่งผลให้ SNR ต่ําลงเนื่องจากการเปิดรับแสงที่เพิ่มขึ้น

ขนาดเซนเซอร์:ยิ่งเซ็นเซอร์มีขนาดใหญ่เท่าใดพิกเซลก็จะยิ่งมีขนาดใหญ่เท่าใดโฟตอนก็จะยิ่งถูกรวบรวมมากขึ้นและสามารถจับแสงได้มากขึ้นเพื่ออัตราส่วนสัญญาณต่อสัญญาณรบกวนที่ดีขึ้น ในทางตรงกันข้าม พิกเซลขนาดเล็กอาจสร้างสัญญาณรบกวนและส่งผลต่อ SNR

อัลกอริธึมการประมวลผลภาพ:อัลกอริธึมการประมวลผลภาพขั้นสูงสามารถลดสัญญาณรบกวนที่ไม่ต้องการและปรับปรุง SNR ในขณะที่ยังคงรายละเอียดของภาพ

ขนาดรูรับแสง:ยิ่งรูรับแสงใหญ่เท่าใด ก็ยิ่งมีแสงมากขึ้นเท่านั้น ซึ่งช่วยปรับปรุงอัตราส่วน snr ยิ่งรูรับแสงเล็กเท่าใด เวลาเปิดรับแสงก็จะยิ่งนานขึ้น ซึ่งจะทําให้เกิดสัญญาณรบกวนมากขึ้น

เหตุใดเวลาเปิดรับแสงจึงส่งผลต่อ SNR?

เวลาเปิดรับแสงยังเป็นปัจจัยสําคัญใน SNR ซึ่งเป็นตัวกําหนดระยะเวลาที่เซ็นเซอร์ได้รับแสง เวลาเปิดรับแสงที่นานขึ้นสามารถเพิ่มจํานวนโฟตอนที่จับได้ในทางทฤษฎีจะเพิ่มความแรงของสัญญาณและปรับปรุงอัตราส่วนสัญญาณต่อสัญญาณรบกวน นอกจากนี้ยังสามารถนําไปสู่การสร้างสัญญาณรบกวนโฟโตนิกและอิเล็กทรอนิกส์มากขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งที่อุณหภูมิสูงหรือระหว่างการเปิดรับแสงนาน ซึ่งอาจทําให้คุณภาพของภาพลดลง

จากข้างต้นเราสามารถสรุปได้ว่าสัญญาณ (s) เป็นสัดส่วนกับจํานวนโฟตอนที่รวบรวมในช่วงเวลาที่เปิดรับแสงซึ่งหลังจะคํานวณเป็นผลคูณของความเข้มของแสง (I) และเวลาเปิดรับแสง (t):

เมื่อพิจารณาถึงความเข้มของโฟตอนที่ตกกระทบ สัญญาณรบกวนการกระเจิงของโฟตอน (สัญญาณรบกวนการกระเจิงของโฟตอนเป็นสัญญาณรบกวนประเภทหนึ่งที่มีอยู่ในระบบใดๆ ที่นับแสงในหน่วยที่ไม่ต่อเนื่อง (เช่น โฟตอน)) ก็ปรากฏขึ้นเช่นกัน อัตราส่วนสัญญาณต่อสัญญาณรบกวนเนื่องจากสัญญาณรบกวนการกระเจิงของโฟตอน (SNR_Shot) กําหนดโดยสมการต่อไปนี้:

เมื่อเวลาเปิดรับแสงนานขึ้น จํานวนโฟตอนที่รวบรวม (N) ก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน และสัญญาณ (S) ก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน รากที่สองของสัญญาณ (√S) ก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน ซึ่งหมายความว่าในกรณีของสัญญาณรบกวนเกรนที่กระจัดกระจายอัตราส่วนเสียงต่อเสียงรบกวนจะเพิ่มขึ้นตามรากที่สองของเวลาเปิดรับแสง

ข้อเสนอแนะที่เกี่ยวข้องบางประการเพื่อปรับปรุง SNR ในการมองเห็นแบบฝังตัว

จากข้างต้นฉันสามารถบอกได้ว่าการลดสัญญาณรบกวนหรือปรับปรุงคุณภาพสัญญาณสามารถปรับปรุง SNR ได้อย่างมีประสิทธิภาพ สําหรับสิ่งนี้เราสามารถหาคําแนะนําในการเพิ่มประสิทธิภาพที่เกี่ยวข้องดังต่อไปนี้:

• สําหรับการเพิ่มประสิทธิภาพความแรงของสัญญาณ แต่หลีกเลี่ยงการเพิ่มประสิทธิภาพมากเกินไปเพื่อป้องกันการขยายสัญญาณรบกวนส่งผลให้ภาพไม่ดีขึ้นอย่างมาก
• ปรับสถาปัตยกรรมของกล้องให้เหมาะสมเมื่อซื้อหรือปรับแต่งกล้อง การใช้การออกแบบสถาปัตยกรรมที่ดีช่วยให้ประสิทธิภาพการถ่ายภาพดีขึ้น
• ใช้เซ็นเซอร์คุณภาพสูง เซนเซอร์ภาพคุณภาพสูงที่มีสัญญาณรบกวนการอ่านค่าต่ําสามารถลดสัญญาณรบกวนและปรับปรุง SNR ได้
• การออกแบบระบายความร้อนที่มีประสิทธิภาพช่วยลดอุณหภูมิเซ็นเซอร์และลดเสียงรบกวนในรูปแบบอื่นๆ เช่น สัญญาณรบกวนจากความร้อน
• ปรับการตั้งค่ากล้องให้เหมาะสม เช่น เวลาเปิดรับแสงและความเร็วชัตเตอร์เพื่อลดสัญญาณรบกวนในขณะที่ถ่ายภาพที่ดีที่สุด

สรุป

อัตราส่วนสัญญาณต่อสัญญาณรบกวนเป็นปัจจัยสําคัญที่ส่งผลต่อระบบการมองเห็นแบบฝังตัว ซึ่งส่งผลโดยตรงต่อคุณภาพของข้อมูลภาพและวิดีโอ ตลอดจนความแม่นยําและความน่าเชื่อถือของผลการวิเคราะห์ เราหวังว่าบทความนี้เราจะเข้าใจความหมายของอัตราส่วนสัญญาณต่อสัญญาณรบกวนปัจจัยที่ส่งผลต่ออัตราส่วนสัญญาณรบกวนและวิธีปรับปรุงเพื่อให้เราสามารถเพิ่มประสิทธิภาพแอปพลิเคชันการมองเห็นแบบฝังตัวของเราและได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

หากคุณต้องการความช่วยเหลือหรือปรับแต่งกล้องที่มีสัญญาณรบกวนต่ําและรวมเข้ากับแอปพลิเคชันการมองเห็นแบบฝังตัวติดต่อเรา.