임베디드 시스템에 비전 기술이 빠르게 도입되면서 자동차 안전, 머신 비전 및 동작 분석을 위한 초{0}}초고속- 이미징 솔루션이 개발되었습니다. 따라서 더 강력한 이미지 센서와 더 작은 픽셀 아키텍처를 사용하면 이러한 제품의 성능과 이미징 기능을 크게 향상시킬 수 있습니다.
머신비전 기술은 이미지 인식 알고리즘을 사용하여 이미지 속 객체를 식별하고, 산업 자동화, 로봇 공학, 드론, 3D 모델링 등 광범위한 애플리케이션을 손상시키지 않으면서 왜곡 없이 해당 객체에 대한 보다 상세하고 정확한 이미지를 제공합니다.
첫째, 작지만 강력한 프로세서 플랫폼은 기존 머신 비전 시스템의 비용을 줄여줍니다. 둘째, 강력하고 저렴한-비용의 에너지 효율적인 처리 기술의 도움으로 새로운 이미지 센서는 광학 검사 및 산업 자동화와 같은 산업급 이미징 애플리케이션의 요구 사항을 충족하기 위해 빠르게 발전하고 있습니다.
이미지 센서는 모든 머신 비전 설계의 핵심 요소이며 속도와 해상도 측면에서 급속한 변화를 겪고 있습니다. 새로운 이미지 센서는 이미지 품질 저하 없이 더 높은 프레임 속도를 가능하게 합니다. 또한 해상도 측면에서 이러한 이미지 센서는 최신 머신 비전 검사에 필요한 이미징 세부 사항과 성능을 보장하는 강력한 광학 특성을 갖추고 있습니다.
이러한 저전력 내장형 시스템은{0}}다양한 픽셀 기능을 수용하면서 다양한 제품 해상도를 지원할 수도 있습니다. 새로운 픽셀 아키텍처와 함께 빠르게 발전하고 있는-임베디드 비전 시스템에서는-더 큰 픽셀이 특정 광학 구성에 대한 해상도를 절충하여 더 높은 이미징 감도를 달성할 수 있습니다.
머신 비전은 산업 자동화 혁명의 핵심입니다. 그러나 머신 비전은 산업용 로봇 공학의 혁명에만 국한되지 않습니다. 그 응용 분야는 사실상 모든 기계와 제조 주기의 모든 측면에 걸쳐 있습니다.
실제로 머신 비전은 공장 현장을 넘어 다양한 응용 분야에서 활용되고 있습니다. 그 응용 분야는 지능형 교통 시스템의 번호판 인식에서부터 계산원이 없는 매장에서 고객과 품목의 이동을 추적하는 것까지 다양합니다.{1}}자율 자동차의 핵심 안내 시스템 역할도 합니다.
오늘날 머신러닝은 자율주행차의 핵심 기술이 되었습니다. 또한 다양한 머신 비전 알고리즘이 완벽한 인식 정확도를 제공하는 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)에서도 중요한 역할을 합니다.
또한 머신 비전은 감시, 증강 현실(AR), 가상 현실(VR) 헤드셋 및 액세서리를 비롯한 여러 카메라 중심 애플리케이션에 대한 지능형 동영상 콘텐츠 분석을 수행합니다.{0}}
일부 이미지 센서는 글로벌 셔터 기술을 활용하여 모션 아티팩트와 흐림 현상을 제거합니다. 글로벌 셔터는 뛰어난 이미징 성능, 높은 이미지 균일성 및 낮은 노이즈를 구현하여 카메라 설계의 새로운 표준을 설정했습니다. 롤링 셔터 기술과 달리 글로벌 셔터 기술을 사용하면 센서가 전체 이미지 영역을 동시에 스캔할 수 있으며 이는 머신 비전 애플리케이션에 매우 중요합니다.
머신 비전 분야의 또 다른 주요 변화는 CCD(전하결합소자) 이미지 센서에서 더 적은 전력을 소비하고 더 높은 프레임 속도를 제공하는 보다 비용 효율적인-CMOS- 기반 카메라 시스템으로의 전환입니다.
CMOS 이미지 센서는 프레임 속도와 노이즈 수준이라는 두 가지 주요 영역에서 상당한 발전을 이루었습니다. 내장형 비전 시스템의 경우 CMOS 센서는 향상된 노이즈 특성으로 인해 점점 더 비용 효율적인{1}}실행 가능한 옵션이 되고 있습니다. 또한, CMOS 이미지 센서는 공장 자동화 환경에서 중요한 요구 사항인 더 넓은 표면적에 대해 보다 자세한 뷰를 제공합니다.
머신 비전은 인공 지능(AI) 혁명의 핵심 표현이며 학술 연구에서 상업 부문으로 전환되었습니다. 예를 들어, 머신 비전 시스템은 이제 자동 용접 검사, 용접 공정 중 용접 장비 경로의 정확성 제어 또는 용접 후 용접 품질 검사를 위해 용접 업계에서 널리 사용되고 있습니다.
CMOS{0}} 중심 카메라 설계는 개발자가 머신 비전 애플리케이션의 처리 요구 사항과 저전력 제약 조건을 충족하는 데 도움이 됩니다.- 머신 비전 및 이미지 센서 기술 설계의 주요 변화는 모두 동작 분석, 로봇 공학, 추적, 산업 검사 및 계측과 같은 응용 분야를 지원하는 것을 목표로 합니다.