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真正的天眼——人工智能视觉技术

翻译自——Semiwiki

Presto Engineering最近举办了一个视觉芯片技术网络研讨会,对于视觉芯片是什么,有哪些应用,以及如何优化它的使用展开了讨论。Presto Engineering的设计工程师Samer Ismail在视觉芯片技术方面有着深厚的专业知识。Samer将带您带来了一段关于图像处理和视觉芯片适合的信息之旅。乍一看,“低分辨率”视觉芯片似乎是一种折衷的设计。事实上,这是一种优化机器视觉应用的方法。

我将向大家介绍Samer在网络研讨会上提出的一些见解。本次研讨会的主题如下,相信这些主题定会激起你的食欲。

视觉传感技术

什么是视觉芯片?

为什么使用低分辨率的视觉芯片?

标准CMOS过程中的视觉芯片

工作原理

视觉算法

应用程序

常见问题

视觉传感技术是传感技术七大类中的一个,视觉传感器是指通过对摄像机拍摄到的图像进行图像处理,来计算对象物的特征量(面积、重心、长度、位置等),并输出数据和判断结果的传感器。视觉传感器是整个机器视觉系统信息的直接来源,主要由一个或者两个图形传感器组成,有时还要配以光投射器及其他辅助设备。视觉传感器的主要功能是获取足够的机器视觉系统要处理的最原始图像。

那么什么是视觉芯片?它不仅仅是一个CMOS图像传感器。相反,一个视觉芯片可以捕获一幅图像(通常使用CMOS图像传感器),还可以通过模拟和数字电路的组合对图像进行分析,以提取图像信息。这让我想起了边缘和云处理,视觉芯片的优点在于,它会使处理过程更接近数据源。

工作原理

视觉源于生物界获取外部环境信息的一种方式,是自然界生物获取信息的最有效手段,是生物智能的核心组成之一。人类80%的信息都是依靠视觉获取的,基于这一启发研究人员开始为机械安装“眼睛”使得机器跟人类一样通过“看”获取外界信息,由此诞生了一门新兴学科——计算机视觉,人们通过对生物视觉系统的研究从而模仿制作机器视觉系统,尽管与人类视觉系统相差很大,但是这对传感器技术而言是突破性的进步。视觉传感器技术的实质就是图像处理技术,通过截取物体表面的信号绘制成图像从而呈现在研究人员的面前。

视觉传感器具有从一整幅图像捕获光线的数以千计的像素。图像的清晰和细腻程度通常用分辨率来衡量,以像素数量表示。在捕获图像之后,视觉传感器将其与内存中存储的基准图像进行比较,以做出分析。例如,若视觉传感器被设定为辨别正确地插有八颗螺栓的机器部件,则传感器知道应该拒收只有七颗螺栓的部件,或者螺栓未对准的部件。此外,无论该机器部件位于视场中的哪个位置,无论该部件是否在 360 度范围内旋转,视觉传感器都能做出判断视觉传感技术的出现解决了其他传感器因场地大小限制或检测设备庞大而无法操作的问题,由此广受工业制造界的欢迎。

然而,有时候使用低分辨率的视觉芯片更容易捕捉图像。简单地说,使用低分辨率设备会使延迟、功耗、成本和面积受益。想想分析64 X 64像素的图像与一百万像素的图像。如果您的应用程序能够适应低分辨率的配置文件,那么好处是巨大的。

典型的高分辨率图像传感器采用的是一种能够制造更大、更昂贵的传感器的特殊工艺,这些进程通常不支持非易失性内存。因此,如果您捕获一个图像,并使用同一个die上的嵌入式处理器来分析它,在没有嵌入式内存的情况下这很困难。如果您处于低分辨率领域,这些问题就会消失,因为您可以使用标准的、低成本的制造流程。

编辑:muyan来源:EEWORLD

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