機(jī)器視覺系統(tǒng)在生活和商業(yè)中發(fā)揮著越來越重要的作用。它們使自動駕駛汽車成為可能，使機(jī)器人更加通用，并將制造和醫(yī)療檢查的可靠性提升到新的水平。隨著這項技術(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。

機(jī)器視覺的軟件方面（即其背后的人工智能模型）通常是關(guān)于這些創(chuàng)新的對話的焦點。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(jī)器視覺。

提高數(shù)據(jù)質(zhì)量

傳感器在機(jī)器視覺進(jìn)步中發(fā)揮的最明顯作用是為 AI 提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。機(jī)器學(xué)習(xí)無法從不準(zhǔn)確的信息中得出準(zhǔn)確的結(jié)論，因此更高質(zhì)量的輸入對于獲得可靠的結(jié)果是必要的。更精確的成像組件為數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性提供了必要的提升。

例如，光傳感器必須能夠調(diào)整攝像頭設(shè)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，飛行時間成像系統(tǒng)對于機(jī)器和車輛制導(dǎo)解決方案至關(guān)重要，因為準(zhǔn)確的距離讀數(shù)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確保其數(shù)據(jù)盡可能真實地反映現(xiàn)實世界來改善機(jī)器視覺。這也適用于模型訓(xùn)練和實施后使用。

增加數(shù)據(jù)多樣性

同樣，更廣泛的傳感器技術(shù)可以通過增加輸入的多樣性來增強(qiáng)機(jī)器視覺。雖然數(shù)據(jù)準(zhǔn)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(tǒng)，它通過提供更快、更準(zhǔn)確的檢測來降低制造成本和延遲。它們可以通過組合來自多種相機(jī)和傳感器類型的輸入來實現(xiàn)這一點。融合來自多個系統(tǒng)的輸入可以讓 AI 同時理解許多因素，從而做出更好的整體決策。

自動駕駛汽車是機(jī)器視覺中傳感器多樣性的另一個關(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(zhǔn)確。將攝像頭、雷達(dá)、LiDAR 和激光測量相結(jié)合，可以降低一個組件性能下降的可能性，從而防止其影響最終結(jié)果。反過來，這些復(fù)雜的硬件設(shè)置提高了安全性。

增強(qiáng)模型焦點

雖然更多樣化的傳感器輸入可以提高機(jī)器視覺的準(zhǔn)確性，但存在信息過多的情況。無人駕駛汽車和許多質(zhì)量檢查算法必須能夠識別其視覺中的哪些區(qū)域最重要，并專注于這些區(qū)域。傳感器硬件是實現(xiàn)這些決策的關(guān)鍵。

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

只有當(dāng)系統(tǒng)具有正確的組件來識別或測量重點區(qū)域時，可靠的、基于注意力的系統(tǒng)才成為可能。因此，工程師必須考慮哪些傳感器或類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機(jī)器視覺向前發(fā)展

AI 的進(jìn)步對于機(jī)器視覺的改進(jìn)是有益的和必要的，但它們并不是唯一的因素。這些系統(tǒng)背后的設(shè)計人員還必須強(qiáng)調(diào)傳感器和成像硬件的開發(fā)，以充分發(fā)揮這些算法的潛力。隨著這些組件的進(jìn)步，整個機(jī)器視覺也將不斷進(jìn)步。