基于机器人视觉传感器的分析与研究论文(智能传感与机器视觉)

  在整个制造过程中执行一致的检查可确保更高质量的产品。雇主必须为这些重复检查投入大量资源。然而,由于机器视觉中传感器内计算的能力,现在可以更快、更方便地完成检查。

  实施机器视觉网络对于最大限度地减少处理和检查期间交换的冗余数据至关重要。在这篇博客中,我将探讨传感器内计算的概念,它涉及将计算活动转移到感官终端,以及这种现象如何用于机器视觉和相机

  一、什么是传感器内计算?

  相机和处理器在机器视觉方面仍然不同。然而,当集成商发现机器视觉系统的新用途时,他们遇到了更大的困难,其中之一就是空间问题。机器视觉工作站不能放置在每个位置。然而,由于缺乏可用的计算能力,较小尺寸的系统历来都在苦苦挣扎。为了解决这个难题,研究人员已经开始研究一种通过在图像传感器内部集成计算来提高机器视觉速度的方法。这称为传感器内计算。

  二、什么是机器视觉传感器?

  在处理传感器内计算之前,让我们探索机器视觉及其对自动化系统的意义。在制造业机器人技术的早期实施中,简单的小程序可以自动执行简单、重复的任务。这个过程对于生产具有最小差异甚至没有差异的相同组件是有效的。

  然而,现代制造业的复杂性需要同样复杂的工厂自动化系统。为了适应这种更复杂的现实,传感器内计算等技术为自动化系统提供了更大的灵活性和动态适应不同组件的能力。事实上,机器视觉计算可以帮助相机在进化过程中处理更大程度的处理,提供额外的传感功能。相机将能够根据大型数据集做出决策,消除大多数检测错误并提高消费品的安全性和质量。

  三、传感器内计算如何发展机器视觉?

  该技术避免了将整张图片传输到机器视觉软件的步骤;相反,所有的处理都是由相机内部的传感器计算能力完成的。减少在不同组件之间移动的恒定高分辨率图片所需的带宽利用率,减少了视觉系统所需的处理时间。

  这种效率的提高减少了应用程序中对昂贵的相互依赖系统的需求。如果相机的传感器可以在分析图片时识别出它所看到的内容,则可以在不依赖云连接的情况下做出决定。自处理传感器可能会为自动驾驶汽车和其他数字商业应用中的机器视觉开辟新的机会。

  四、开拓未来的可能性

  考虑到能量和延迟预算,当前的硬件限制了基于AI的图像处理新应用的潜力。超过90%的传感器生成的数据被复制和处理,浪费时间和精力。机器视觉中传感器的技术创新包括创建一个新的、紧凑的材料系统来处理传感和处理。传感器内计算的最终目标是创建可编程、高分辨率和快速的有效人工智能硬件。

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