别搞混了,嵌入式视觉系统与机器视觉系统的区别

作者:admin    发布时间:2019-06-19    浏览量:

机器视觉系统传统上依赖于PC。来自帧抓取器或接口卡的图像将图像数据发送到计算机,然后计算机分析图像并将信息中继到系统的另一部分。该系统通常包括相机,PC和连接两者的电缆。但电子产品的小型化趋势仍然存在。

现在该行业正在普遍使用单板计算机(SPC)。相机电子设备也变得更小。现在可以选择不带外壳的小型摄像机,从而将摄像机集成到紧凑型系统中。由于这些发展,正在创建用于新应用的高度紧凑的相机系统。这些是嵌入式视觉系统。

机器视觉系统的特性

机器视觉系统的特性

虽然这是旧技术,但机器视觉已经有了改进。它的组件,PC,相机和连接在几年前就显着增大了。机器视觉通常依赖于标准操作系统和接口协议。可以使用商业图像处理库轻松编写软件。

更新解决方案的原因不是性能。基于PC的机器视觉系统复杂而笨重。由于涉及的接口数量众多,将它们集成到现有系统中可能会非常棘手。

嵌入式视觉系统的进步

嵌入式视觉系统的进步

嵌入式视觉系统通常比基于PC的系统更易于使用和集成。它们还具有更少的移动部件并且需要更少的维护。它们通常仅包括没有通过连接器连接到处理板(嵌入式板)的外壳(板载相机)的相机。这些接口主要是USB,Basler用于MIPI的BCON或用于LVDS的BCON。这些组件组合成一个设备,从相机发送的图像直接在系统的处理板上处理。

随着机器学习的进步,嵌入式视觉系统能够对摄像机捕获的图像进行分类。过去,软件开发人员花费大量时间和精力开发算法,以根据其特征对项目进行分类。但是机器学习算法可以学习基于已经看到的经验来区分不同的项目。

嵌入式视觉系统的应用

嵌入式视觉系统的应用

嵌入式视觉系统可以在各种应用中找到 - 从日常设备到自动化智能工厂等等。它们的小尺寸和强大的加工使其适用于广泛的工业应用,从制造汽车和车辆部件,化学品和药品,电子产品,到工业机器人和自动化包装系统。但名单并不止于此。它们还可用于自动驾驶车辆和驾驶辅助系统,无人机,生物识别,医学成像和空间成像。

嵌入式视觉和机器视觉都是高效的系统。选择一个系统而不是另一个系统取决于当前和预计的应用要求。

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