先進(jìn)傳感器在機器視覺(jué)中的作用

機器視覺(jué)系統在生活和商業(yè)中發(fā)揮著(zhù)越來(lái)越重要的作用。它們使自動(dòng)駕駛汽車(chē)成為可能，使機器人更加通用，并將制造和醫療檢查的可靠性提升到新的水平。隨著(zhù)這項技術(shù)的發(fā)展，電子工程師必須考慮他們的傳感器和成像組件如何維持這種增長(cháng)。

機器視覺(jué)的軟件方面（即其背后的人工智能模型）通常是關(guān)于這些創(chuàng )新的對話(huà)的焦點(diǎn)。但是，即使是最先進(jìn)的軟件也需要正確的硬件才能正常運行。先進(jìn)的傳感器以多種方式改進(jìn)機器視覺(jué)。

提高數據質(zhì)量

傳感器在機器視覺(jué)進(jìn)步中發(fā)揮的最明顯作用是為 AI 提供高質(zhì)量的數據。機器學(xué)習無(wú)法從不準確的信息中得出準確的結論，因此更高質(zhì)量的輸入對于獲得可靠的結果是必要的。更精確的成像組件為數據準確性提供了必要的提升。

例如，光傳感器必須能夠調整攝像頭設置，以保持視頻源足夠清晰，以便 AI 模型能夠正確識別對象。同樣，飛行時(shí)間成像系統對于機器和車(chē)輛制導解決方案至關(guān)重要，因為準確的距離讀數可將平面圖像置于上下文中。

在所有用例中，更可靠的傳感器通過(guò)確保其數據盡可能真實(shí)地反映現實(shí)世界來(lái)改善機器視覺(jué)。這也適用于模型訓練和實(shí)施后使用。

增加數據多樣性

同樣，更廣泛的傳感器技術(shù)可以通過(guò)增加輸入的多樣性來(lái)增強機器視覺(jué)。雖然數據準確性至關(guān)重要，但多樣性也很重要，因為擁有更廣泛的信息使 AI 模型更容易在上下文中理解事物并避免錯誤。

考慮光學(xué)計量系統，它通過(guò)提供更快、更準確的檢測來(lái)降低制造成本和延遲。它們可以通過(guò)組合來(lái)自多種相機和傳感器類(lèi)型的輸入來(lái)實(shí)現這一點(diǎn)。融合來(lái)自多個(gè)系統的輸入可以讓 AI 同時(shí)理解許多因素，從而做出更好的整體決策。

自動(dòng)駕駛汽車(chē)是機器視覺(jué)中傳感器多樣性的另一個(gè)關(guān)鍵用例。各種光學(xué)技術(shù)在不同條件下可能或多或少準確。將攝像頭、雷達、LiDAR 和激光測量相結合，可以降低一個(gè)組件性能下降的可能性，從而防止其影響最終結果。反過(guò)來(lái)，這些復雜的硬件設置提高了安全性。

增強模型焦點(diǎn)

雖然更多樣化的傳感器輸入可以提高機器視覺(jué)的準確性，但存在信息過(guò)多的情況。無(wú)人駕駛汽車(chē)和許多質(zhì)量檢查算法必須能夠識別其視覺(jué)中的哪些區域最重要，并專(zhuān)注于這些區域。傳感器硬件是實(shí)現這些決策的關(guān)鍵。

基于注意力的機器視覺(jué)將成像工具與互補傳感器相結合，以精確定位相關(guān)感興趣區域。在某些情況下，研究人員通過(guò)使用這些技術(shù)將模型準確性提高了 17.4%，因為它們有助于消除噪聲以專(zhuān)注于重要的事情。這樣做還可以更快地做出決策。

只有當系統具有正確的組件來(lái)識別或測量重點(diǎn)區域時(shí)，可靠的、基于注意力的系統才成為可能。因此，工程師必須考慮哪些傳感器或類(lèi)似部件提供了量化這些信息所需的輸入。

新的傳感器組件推動(dòng)機器視覺(jué)向前發(fā)展

AI 的進(jìn)步對于機器視覺(jué)的改進(jìn)是有益的和必要的，但它們并不是唯一的因素。這些系統背后的設計人員還必須強調傳感器和成像硬件的開(kāi)發(fā)，以充分發(fā)揮這些算法的潛力。隨著(zhù)這些組件的進(jìn)步，整個(gè)機器視覺(jué)也將不斷進(jìn)步。