Аппаратное обеспечение машинного зрения

Освойте различия между компьютерным и машинным зрением, выберите оптимальное решение для вашего проекта: индивидуальное или готовое.

Отличия машинного зрения от компьютерного

Машинное зрение (MV) и компьютерное зрение (CV) обрабатывают визуальную информацию, но применяются по-разному. Компьютерное зрение – это искусственный интеллект, автоматизирующий захват и обработку изображений для анализа. Оно анализирует различные визуальные данные (изображения, видео, 3D-облака точек), извлекая из них полезную информацию.

Машинное зрение, как подмножество компьютерного, предназначено для промышленного использования. Оно применяет методы компьютерного зрения для задач обнаружения, классификации и отслеживания объектов.

Основное различие – в применении: компьютерное зрение используется в различных областях (маркетинг, автономные транспортные средства), тогда как машинное сосредоточено на промышленных задачах (контроль качества, автоматизация).

Структура аппаратного обеспечения машинного зрения

Аппаратное обеспечение машинного зрения состоит из нескольких ключевых компонентов:

• Освещение: подсвечивает объект для четкой съемки камерой.
• Объектив: фокусирует свет на сенсоре.
• Изображающий сенсор: преобразует свет в цифровое представление.
• Процессор визуализации (VPU): анализирует изображение, извлекает информацию, проводит инспекции, принимает решения.
• Коммуникации: передает данные через дискретные сигналы или по серийному соединению.

Большинство компонентов, таких как модули освещения, сенсоры и VPU, доступны как коммерческие готовые решения (COTS). Это позволяет создавать как индивидуальные, так и предварительно сконфигурированные системы.

Индивидуальные vs. коммерческие готовые решения (COTS)

Выбор между индивидуальным и готовым решением зависит от нескольких факторов:

Время внедрения

• COTS: быстрое внедрение, но требуется проверка совместимости с существующими системами.
• Индивидуальные: требуют больше времени из-за этапов разработки.
• Low-code/no-code: самое быстрое решение, позволяет создать приложение за день.

Гибкость

• COTS: ограниченная возможность настройки, модификации дороги.
• Индивидуальные: полный контроль над дизайном и функциями, но возможны разрывы в коммуникации.
• Low-code/no-code: баланс между гибкостью и управлением техническим долгом.

Доступность

• COTS: доступны по подписке или постоянной лицензии.
• Индивидуальные: более дорогие из-за процесса разработки.
• Low-code/no-code: доступная альтернатива для быстрого решения.

Индивидуальные решения для специализированных задач

Высокоспециализированные задачи

• Точные инспекции в производстве.
• Оптимизация сельского хозяйства: определение болезней растений.
• Медицинская диагностика: анализ медицинских изображений.

Сложные среды

• Стойкость в экстремальных условиях: промышленные и внешние применения.
• Космические исследования: системы навигации марсоходов.

Оптимизация производительности

• Обработка в реальном времени: автономные транспортные средства.
• Эффективное использование ресурсов.

Приватность и безопасность

• Контроль данных: критично для чувствительных данных.
• Закрытая безопасность: работа в изолированных средах.

Интеграция с существующими системами

• Устаревшее оборудование: плавная интеграция.
• Требования отрасли: соответствие стандартам.

Решения для прототипирования машинного зрения

• NVIDIA Jetson Nano: мощный, поддерживает OpenCV.
• Raspberry Pi: доступный, универсальный.
• PINE A64-LTS: низкое энергопотребление, 64-битная производительность.
• ASUS Tinker Board: компактный, мощный.
• LattePanda: со встроенным сопроцессором Arduino.
• ODROID: мощные одноплатные компьютеры.
• UDOO: гибкие открытые платформы.
• Arduino: популярные в образовании и прототипировании.

Определение необходимой мощности аппаратного обеспечения машинного зрения

Необходимая мощность аппаратного обеспечения машинного зрения определяется характеристиками оборудования, производительностью системы и требованиями приложения. Основные факторы включают:

1. Разрешение сенсора: Сенсор – "глаз" системы, улавливающий свет и преобразующий его в цифровое изображение. Размер сенсора определяет область обзора, а разрешение пикселей – детализацию. Чем выше разрешение, тем четче изображение и мельче детали. Для промышленных инспекций, требующих высокой точности, необходима камера с разрешением не менее 5 мегапикселей для выявления мелких дефектов.

2. Освещение: Машинное зрение анализирует отраженный свет. Освещение важно для четких и точных изображений. Правильное освещение улучшает видимость нужных характеристик, минимизирует лишние детали и обеспечивает равномерное освещение. Например, система контроля качества печатных этикеток требует яркого равномерного освещения от светодиодов с интенсивностью не менее 1000 люкс для точного обнаружения дефектов.

3. Потери производительности: Системы машинного зрения используют алгоритмы для анализа изображений. Неэффективные алгоритмы или оборудование замедляют обработку, влияя на производительность системы. В робототехнических приложениях оборудование должно иметь время обработки менее 50 миллисекунд на кадр для плавного распознавания объектов и движения робота.

4. Простои: Системы могут снижать производительность из-за простоев, вызванных механическими отказами, сбоями ПО или ошибками оператора. Например, грязный или смещенный объектив камеры препятствует захвату изображений, затрудняя идентификацию объектов и влияя на последующие процессы, такие как наведение роботов.

Заключение

Аппаратное обеспечение машинного зрения включает освещение, объективы, сенсоры, процессоры и коммуникационные устройства. Эти компоненты могут быть стандартными коммерческими (COTS) или специально разработанными. Индивидуальные решения обеспечивают гибкость, масштабируемость и соответствие уникальным потребностям бизнеса, адаптируясь к изменяющимся требованиям. Правильный выбор компонентов критически важен для обеспечения оптимальной производительности, надежности и экономической эффективности системы машинного зрения, что позволяет достигать целей с минимальными рисками и затратами.