Швидке впровадження технології бачення у вбудованих системах спонукало до розробки над-високо-рішень для створення зображень для автомобільної безпеки, машинного зору та аналізу руху. Відповідно, більш потужні датчики зображення та менші піксельні архітектури можуть значно підвищити продуктивність і можливості зображення цих продуктів.
Технологія машинного зору використовує алгоритми розпізнавання зображень для ідентифікації об’єктів на зображеннях і надає більш детальні та точні зображення цих об’єктів без спотворень, без шкоди для широкого спектру програм, таких як промислова автоматизація, робототехніка, дрони та 3D-моделювання.
По-перше, компактні, але потужні процесорні платформи знижують вартість традиційних систем машинного зору. По-друге, за допомогою потужних, недорогих-та енергоефективних-технологій обробки нові датчики зображення швидко розвиваються, щоб задовольнити вимоги промислових-додатків для обробки зображень, таких як оптичний контроль і промислова автоматизація.
Датчики зображення є ключовим елементом у будь-якому дизайні машинного зору та швидко змінюються з точки зору швидкості та роздільної здатності. Нові датчики зображення забезпечують вищу частоту кадрів без шкоди для якості зображення. Крім того, з точки зору роздільної здатності, ці датчики зображення мають надійні оптичні характеристики, які забезпечують деталізацію зображення та продуктивність, необхідні для сучасних інспекцій машинного зору.
Ці вбудовані-системи з низьким енергоспоживанням також можуть підтримувати різноманітні роздільності продукту, забезпечуючи широкий спектр піксельних можливостей. У цих вбудованих системах зору-, які швидко розвиваються разом із новими піксельними архітектурами-більші пікселі можуть замінити роздільну здатність для даної оптичної конфігурації для досягнення вищої чутливості зображення.
Машинний зір лежить в основі революції промислової автоматизації. Однак машинний зір не обмежується революцією в промисловій робототехніці. Його застосування охоплює практично всі машини та всі аспекти виробничого циклу.
Насправді машинний зір використовується в багатьох додатках за межами виробництва. Його застосування варіюється від розпізнавання номерних знаків в інтелектуальних транспортних системах до відстеження переміщення клієнтів і товарів у-безкасових магазинах, а також служить основною системою орієнтування для автономних транспортних засобів.
Сьогодні машинне навчання стало ключовою передовою технологією в автономних автомобілях. Він також відіграє вирішальну роль у вдосконалених системах допомоги водієві (ADAS), де різноманітні алгоритми машинного зору забезпечують бездоганну точність сприйняття.
Машинне бачення також виконує інтелектуальний аналіз відеоконтенту для кількох додатків, -орієнтованих на камеру, зокрема для відеоспостереження, гарнітур і аксесуарів доповненої реальності (AR) і віртуальної реальності (VR).
Деякі датчики зображення використовують технологію глобального затвора для усунення артефактів руху та розмиття. Глобальні шторки встановили нові стандарти в дизайні камери, забезпечуючи надзвичайну якість зображення, високу однорідність зображення та низький рівень шуму. На відміну від технології ролетних затворів, технологія глобального затвора дозволяє сенсору сканувати всю область зображення одночасно, що є критичним у додатках машинного зору.
Іншим значним зрушенням у сфері машинного зору став перехід від датчиків зображення з пристроями із зарядним зв’язком (CCD) до більш економічно{1}}ефективних систем камер на основі CMOS-, які також споживають менше енергії та пропонують вищу частоту кадрів.
Датчики зображення CMOS досягли значних успіхів у двох ключових областях: частота кадрів і рівень шуму. Для вбудованих систем зору сенсори CMOS поступово стають економічнішим-рентабельним варіантом завдяки їхнім покращеним шумовим характеристикам. Крім того, датчики зображення CMOS забезпечують більш детальний огляд більшої площі поверхні, що є важливою вимогою в середовищах автоматизації виробництва.
Машинний зір є ключовим проявом революції штучного інтелекту (ШІ) і перемістився з академічних досліджень у комерційний сектор. Наприклад, системи машинного зору зараз широко використовуються у зварювальній промисловості для автоматичного контролю зварних швів, для контролю точності траєкторії зварювального обладнання під час процесу зварювання або для перевірки якості зварних швів після зварювання.
Конструкції камер, орієнтовані на CMOS-допомогу розробникам задовольнити вимоги до обробки та низькі{1}}обмеження енергоспоживання програм машинного зору. Основні зміни в технології машинного зору та технології датчиків зображення спрямовані на обслуговування таких галузей застосування, як аналіз руху, робототехніка, відстеження, промисловий контроль і метрологія.