AI Visioni USB-kaamera moodul on midagi enamat kui lihtsalt kõrge{0}}eraldusvõimega kaamera. Kaamera on AI-nägemissüsteemis kogu tajuahela esiots. AI mudeli lõppkokkuvõttes töödeldavate andmete kvaliteet sõltub mitmest tegurist, sealhulgas pildi selgusest, kaadrisagedusest, särituse stabiilsusest, sensori jõudlusest, objektiivi valikust ja USB ribalaiusest. Kaameramooduli valimisel selliste rakenduste jaoks nagu tööstuslik ülevaatus, robootika, objektide tuvastamine, OCR, nutikad terminalid ja automaatne seire tuleks esmatähtsaks pidada nägemisülesannet, mitte megapikslite arvu.
Rõhuasetusega praktilisel integreerimisel, mitte ainult tehniliste andmete võrdlemisel, kirjeldatakse selles raamatus põhielemente, mida insenerid peaksid tehisintellekti nägemise jaoks USB-kaamera mooduli valimisel arvesse võtma.
Mis teeb kaameramooduli AI-nägemise jaoks sobivaks?
Kasutatavad pildiandmed on AI-nägemissüsteemide jaoks hädavajalikud. AI-algoritmiga saab tuvastada, klassifitseerida või mõõta ainult seda, mida kaamera piisava selgusega jäädvustab. See tähendab, et kaameramoodul peab vastama rakenduse tegelikele visuaalsetele funktsioonidele.
Näiteks kui sihtmärk võtab enda alla suure osa pildist, võib 2MP kaameramoodul olla mõistlik valik objektide või kohaloleku tuvastamiseks. Kui rakendus nõuab pinna peeneid detaile, OCR-i, väikese-objekti tuvastamist või laiemat kontrolliala, on suurema-eraldusvõimega 5MP, 8MP või 12MP moodul kasulikum.
Pildi selgus tuleb enne eraldusvõimet
AI jõudlust ei paranda alati rohkem piksleid. Pikslite suurus, optiline kvaliteet, fookuse täpsus, särituse juhtimine, dünaamiline ulatus, müratase ja valgustus mõjutavad pildi selget kvaliteeti.
Suurema-eraldusvõimega kujutis liikumise hägususe, liigse müra või kehva fookusega ei pruugi alati anda nii kindlaid tehisintellekti tulemusi kui stabiilne 2MP pilt hea kontrasti ja pideva säritusega.
AI Visioni peamised kaameramooduli spetsifikatsioonid
1. Eraldusvõime: 2MP, 5MP, 8MP või kõrgem?
Eraldusvõime tuleks valida vastavalt sihtmärgi suurusele kaadris. Objektide üldiseks tuvastamiseks, inimeste loendamiseks, kohaloleku tuvastamiseks ja põhiklassifikatsiooniks2MP 1080P kaameramoodulidsageli piisavad ja võivad vähendada ribalaiust ja töötlemisnõudeid.
Rakenduste jaoks, mis nõuavad rohkem pildi üksikasju, nagu OCR, pinnakontroll, vöötkoodituvastus või väikese{0}}osa tuvastamine, võivad 5MP, 8MP või 4K kaameramoodulid pakkuda sobivamat pikslitihedust.
Praktiline küsimus ei ole "Mitu megapikslit suudab kaamera pakkuda?" kuid "Mitu pikslit on saadaval kõige väiksemal funktsioonil, mida AI mudel peab ära tundma?"
2. Anduri jõudlus ja pildi stabiilsus
Pildisensor määrab suure osa kaamera põhilisest pildistamiskäitumisest. Insenerid peaksid arvestama anduri suurust, pikslite suurust, tundlikkust, dünaamilist ulatust, kaadrisagedust ja vähest{1}}valgust.
Liikuvate objektide puhul võib kõrge -kaadrisageduse-andur või üldine katiku andur olla olulisem kui lihtsalt eraldusvõime suurendamine. Globaalne katik võib aidata vähendada geomeetrilisi moonutusi, kui kaamera või sihtmärk liigub kiiresti, muutes selle kasulikuks robootika, masinnägemise, jälgimise ja kiire{3}}kontrolli jaoks.
3. Objektiivi valik ja vaateväli
Objektiiv tuleks valida koos anduriga. Vaateväli, fookuskaugus, töökaugus, ava, moonutused ja fookusmeetod mõjutavad kõik AI mudelile esitatavat lõplikku pilti.
Lai{0}}lainurkobjektiiv võib sobida inimeste tuvastamiseks või mobiilsetele robotitele, mis vajavad laia stseeni katvust. Kitsam objektiiv võib olla sobivam, kui AI-mudel peab keskenduma konkreetsele kontrollipiirkonnale.
Fikseeritud tööstusseadmete puhul on fikseeritud{0}}fookusega objektiivid sageli lihtsamad ja stabiilsemad. Automaatne teravustamine muutub kasulikumaks, kui töökaugus muutub või sama kaamera peab kontrollima erinevatel kaugustel asuvaid objekte.
Rakenduste kohta, mis nõuavad laiemat valikut andureid, objektiive, liideseid ja mehaanilisi vorminguid, vaadake meieUSB kaameramooduli lahendused.
USB-liidese ja AI töötlemise kaalutlused
Kaamera on vaid üks osa AI nägemissüsteemist. Arvesse tuleb võtta ka hostprotsessorit, AI kiirendit, mälu ja liidest.
USB 2.0 vs USB 3.0
USB 2.0 võib olla piisav paljude 1080P rakenduste jaoks, eriti kui kasutatakse tihendatud MJPEG väljundit. Suurema-eraldusvõimega pildistamiseks, suuremate kaadrisageduste või vähem tihendatud pildivoogude jaoks pakub USB 3.0 oluliselt rohkem ribalaiust ja võib olla parem valik.
Insenerid peaksid hindama kogu andmeteed, mitte ainult kaamera liidest. Eraldusvõime, kaadrisagedus, pikslivorming, tihendamine ja hostitöötlusvõime aitavad kaasa süsteemi tegelikule koormusele.
UVC ühilduvus
Manustatud AI-süsteemide puhul võib UVC-ühilduvus integreerimist lihtsustada. Toetatud operatsioonisüsteemid tunnevad UVC-kaamera mooduli üldiselt ära ilma patenteeritud kaameradraiverit arendamata, mis vähendab tarkvara töökoormust prototüüpimise ja juurutamise ajal.
Valikumõtlemine: kuidas peaksid insenerid valima?
Andurimudeliga alustamise asemel soovitame töötada AI-ülesandest tagasi.
1. samm: määrake sihtmärk
Määrake, mida AI-mudel peab ära tundma: isiku, toote, defekti, tegelase, vöötkoodi, komponendi või liikuva objekti. Hinnake väikseimat funktsiooni, mis peab nähtavaks jääma.
2. samm: määrake stseen
Kontrollige töökaugust, vaatevälja, valgustust, sihtkiirust ja tausta. Need parameetrid määravad sageli objektiivi ja anduri nõuded enne eraldusvõime arvestamist.
3. samm: valige Resolutsioon ja kaadrisagedus
Kasutage 2MP, kui 1080P pildi detailsusest piisab. Liikuge 5MP, 8MP või 4K poole, kui rakendus vajab väikeste sihtmärkide, üksikasjaliku kontrolli või OCR-i jaoks rohkem piksleid.
4. samm: kontrollige töötlemistoru
Veenduge, et kaamera väljund vastaks AI platvormile. Enne kaameramooduli lõpetamist kontrollige USB ribalaiust, toetatud videovorminguid, operatsioonisüsteemi ühilduvust, kaadrisagedust ja mälunõudeid.
Näiteks meie2MP kaamera moodulvahemikku saab arvesse võtta, kui 1080P pildiandmed on tehisintellekti ülesande jaoks piisavad.
Tüüpilised AI Vision rakendused
USB-kaameramooduleid saab integreerida paljudesse tehisintellektiga{0}}toega süsteemidesse, sealhulgas:
- Tööstuslike defektide tuvastamine ja kvaliteedikontroll
- Roboti navigeerimine ja objektide tuvastamine
- Vöötkoodi ja QR-koodi tuvastamine
- OCR ja dokumendituvastus
- Inimeste loendamine ja kohaloleku tuvastamine
- Nutikad kioskid ja{0}}iseteenindusterminalid
- Juurdepääsukontroll ja intelligentne jälgimine
- Sisseehitatud arvutinägemisseadmed
Miks on kohandamine AI-kaameraprojektides oluline?
AI-nägemisprojektide mehaanilised ja optilised vajadused on harva ühesugused. Objektiiv peab võib-olla vastama kindlale töökaugusele või vaateväljale, PCB-l võib olla konkreetne kuju ja kaabel võib vajada erilist pikkust.
Olenevalt projektist saab kohandada anduri valikut, objektiivi konfiguratsiooni, IR-filtrit, autofookust, pistiku asendit, PCB mõõtmeid ja väljundliidest. Kui kaamera peab mahtuma robotisse, tööstusmasinasse, kioskisse, meditsiiniseadmesse või muusse piiratud ruumiga seadmesse, on see eriti oluline.
Lõplik Takeaway
Tehisintellekti nägemise jaoks USB-kaamera mooduli valik on sisuliselt pildi{0}}andmete probleem. Lisaks pildikvaliteedile, sensori käitumisele, objektiivi valikule, liikumisele, valgustusele, kaadrisagedusele, USB ribalaiusele ja tehisintellekti töötlemisplatvormile on eraldusvõime ülioluline.
Uue tehisintellekti nägemisprojekti realistlikum kaamera konfiguratsioon tuleneb tavaliselt eesmärgi suurusest, töökaugusest, valgustusest ja töötlemisvajadustest alustades, mitte ainult kõrgeima saadaoleva{0}}eraldusvõimega anduri valimisest.
Kohandatud kaameramoodulit saab hinnata tegelike süsteeminõuete alusel, kui teie AI-nägemisprojektil on erinõuded andurile, objektiivile, PCB suurusele, USB-liidesele, autofookusele, globaalsele katikule või muudele kaamera funktsioonidele.
