Machine Vision vs. Embedded Vision vs. Computer Vision

Maschinelles Sehen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz und Informatik, das Maschinen hilft, die Welt visuell mit Hilfe von Sensoren oder Kameras zu verstehen und zu interpretieren. Dabei werden verschiedene Algorithmen und Techniken eingesetzt, um digitale Bilder oder Videos zu analysieren und nützliche Informationen daraus zu extrahieren.

Bildverarbeitungssysteme bestehen neben Kameras und Sensoren aus verschiedenen Komponenten, nämlich Bildverarbeitungshardware und -software, und einer Möglichkeit, Ergebnisse anzuzeigen oder Maßnahmen zu ergreifen, die auf dem basieren, was die Maschine „gesehen“ hat. Die Kamera nimmt Bilder oder Videos auf und dann analysiert sie spezielle Hardware und Software, um verschiedene Aufgaben auszuführen.

Maschinelles Sehen bringt Maschinen also bei, Objekte genauso zu sehen und zu erkennen wie Menschen (aber viel schneller und effizienter). ). Folglich verwenden sie verschiedene Techniken wie Merkmalserkennung und -abgleich, Vorlagenabgleich und neuronale Netze auf der Grundlage von Deep Learning, um Objekte in Bildern oder Videos zu klassifizieren.

Andererseits beziehen sich eingebettete Bildverarbeitungssysteme auf die Verwendung von Computer-Bildverarbeitungsalgorithmen und -techniken in eingebetteten Systemen.

Embedded-Vision-Systeme funktionieren als Teil eines größeren Geräts und haben normalerweise eine bestimmte Aufgabe innerhalb eines umfassenderen Systems. Einige Systeme können problemlos mehrere eingebettete Bildverarbeitungssysteme implementieren, um die für die Anwendung erforderlichen Aufgaben auszuführen.

Da eingebettete Bildverarbeitungssysteme normalerweise eine spezifische Aufgabe innerhalb eines umfangreicheren Systems haben, kombinieren sie Computer-Bildverarbeitungstechniken mit kleinen, ressourcenbeschränkten Rechengeräten. Eingebettete Bildverarbeitungssysteme zielen darauf ab, diesen Geräten zu ermöglichen, die Welt um sie herum zu sehen und zu interpretieren, sodass sie Aufgaben ausführen können, die zuvor menschliches Sehen und Verstehen erforderten, ähnlich wie maschinelle Bildverarbeitungssysteme. Embedded-Vision-Systeme sind daher in der Regel physisch kleiner und einfacher zu integrieren als Machine-Vision-Systeme.

Im Grunde genommen ist der Begriff Embedded Vision bei optischen Filtern jedoch mehr oder weniger austauschbar mit Machine Vision. Dies ist auch der Hauptgrund, warum wir Bildverarbeitungssysteme in eine Kategorie (Machine Vision) eingeteilt haben, da eingebettete Bildverarbeitungssysteme auch Maschinen sind (wie der Name schon sagt) mit einem ähnlichen Zweck wie andere Bildverarbeitungssysteme.

Wie wir oben gezeigt haben, sind Machine Vision und Embedded Vision mehr oder weniger austauschbare Technologien.

Während Machine Vision und Embedded Vision Systems Engineering-Disziplinen sind, ist Computer Vision ein Studiengebiet, das auf künstlicher Intelligenz und Informatik basiert. Daher ist Computer Vision eigentlich eine breitere Definition, die viele verschiedene Anwendungen umfasst. Im Gegensatz dazu sind maschinelles Sehen und eingebettetes Sehen spezifischere Anwendungen von Computer Vision in der industriellen Automatisierung und in eingebetteten Systemen.

Wenn wir die Abgrenzung machen, können wir den Schluss ziehen, dass Computer Vision nicht die technisch korrekte Terminologie ist, um die Anwendungen zu beschreiben, auf die wir uns hier bei PSC konzentrieren. Daher konzentrieren wir uns in den folgenden Beispielen nur auf Machine-Vision- und Embedded-Vision-Anwendungen.

Während sowohl Machine Vision als auch Embedded Vision Computer Vision beinhalten, kann es geringfügige Unterschiede in Anwendung und Bereitstellung geben. Bildverarbeitungssysteme werden typischerweise in Industrie- und Fertigungsumgebungen eingesetzt, wo Genauigkeit und Präzision entscheidend sind. Diese Systeme erfordern häufig Hochleistungsrechner und werden an festen Standorten eingesetzt.

Andererseits sind eingebettete Bildverarbeitungssysteme so konzipiert, dass sie auf kleinen, mobilen oder kostengünstigen Geräten eingesetzt werden können. Sie werden häufig in der Unterhaltungselektronik, im Gesundheitswesen, in der Automobilindustrie und in anderen Branchen eingesetzt. Diese Systeme müssen hinsichtlich Stromverbrauch, Kosten und Leistung optimiert werden und erfordern häufig spezielle Hardwareplattformen, um dies zu erreichen.

Es gibt viele Ähnlichkeiten bei der Auswahl optischer Filter für diese Art von Anwendungen.

Wie wir gezeigt haben, ist die Grenze zwischen dem, was technisch gesehen eine maschinelle Bildverarbeitungs- oder eine eingebettete Bildverarbeitungsanwendung ist, oft fließend. Die Anforderungen an den optischen Filter für eine Embedded-Vision- und Machine-Vision-Anwendung könnten in manchen Szenarien sogar gleich sein.

Daher hängt die Wahl des optischen Filters mehr davon ab, welche Anforderungen an das betreffende Bildverarbeitungssystem gestellt werden und in welcher Umgebung es platziert wird – genau wie bei jedem anderen optischen Filter. Wir betrachten immer noch die fünf Bereiche, die bei der Auswahl einer optischen Filterlösung zu berücksichtigen sind, unabhängig davon, ob es sich um eine Machine-Vision-Anwendung oder eine Embedded-Vision-Anwendung handelt.

Aus diesem Grund ist es schwierig, schlüssig zu sagen, dass optische Filter für Bildverarbeitungsanwendungen einen Satz von Funktionen und Leistungen und eingebettete Bildverarbeitungssysteme einen anderen Satz von Spezifikationen benötigen.

Die gleichen Fragen sind bei der Auswahl eines optischen Filters für jede andere Art von Anwendung immer noch entscheidend zu berücksichtigen, wie z. B. Anforderungen an Bildqualität, Kontrastverstärkung, Haltbarkeit, Design usw.

Zusammenfassend sind Machine Vision und Embedded Vision zwei sehr ähnliche Bereiche mit leicht unterschiedlichen Schwerpunkten und Anwendungen – und Computer Vision ist ein allgemeinerer Begriff, der zur Beschreibung eines Studienfachs verwendet wird.

Die Ähnlichkeiten sind so zahlreich, insbesondere in Bezug auf die Auswahl optischer Filter für ihre Geräte, dass wir alle diese Arten von Anwendungen als Machine Vision kategorisieren.

Der Hauptunterschied, wenn Sie an anderer Stelle über diese Technologien lesen, besteht darin, dass sich die maschinelle Bildverarbeitung normalerweise auf die industrielle Automatisierung und Qualitätskontrolle konzentriert, während die eingebettete Bildverarbeitung die Computervision in kleine, ressourcenbeschränkte Geräte implementiert. Diese Bildverarbeitungssysteme werden in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt – vielleicht sogar in Kombination.