传感器内计算，如何改变机器视觉

人眼是一部了不起的生物照相机。它配备了可即时对焦的镜头和可适应最微弱光线的传感器。但是更加奇妙的器官可以补充眼睛：人脑。工程师们创造了高度精密，紧凑的相机。但是，建立一台可以理解图像，对其进行分类，对其做出预测，然后决定与其相关的操作的计算机是一项具有挑战性的壮举。尤其是在试图以紧凑的形式达到较高的复杂性时。但是传感器内计算可以改变机器视觉的一切。

什么是机器视觉？

在讨论传感器内计算之前，让我们讨论机器视觉及其对自动化系统的意义。首次部署机器人技术时，简单的编程使他们能够一遍又一遍地执行相同的任务。这对于制造几乎没有变化的相同组件非常有效。机器人技术和其他自动化的较新应用程序要求系统能够适应组件或环境。工程师发现，通过添加摄像头，计算机硬件和图像识别软件，自动化解决方案现在可以“看到”他们在做什么，然后根据需要进行调整。

什么是传感器内计算？

机器视觉花费了很多年，相机和处理过程是分开的。但是，随着集成商发现机器视觉技术的更多应用，为了提供所需的计算能力，连接速度现在成为一个问题。最终，维也纳科技大学的研究团队正在开发一种提高机器视觉速度的方法。他们正在将计算技术添加到捕获图像的传感器中。通过模仿人脑中神经元的作用。

传感器内计算如何改变机器视觉

通过向相机添加传感器内计算功能，系统节省了将完整图像发送到计算机视觉软件进行处理的步骤。传输高分辨率图像通常需要机器视觉正常工作所需的大量带宽和时间。如果摄像头的传感器在处理图像时能弄清楚所看到的内容，则可以在不依赖云连接的情况下做出决定。即使必须将某些信息发送到云进行处理，它也已经是数字形式，从而节省了时间和计算能力。拥有可以处理自己数据的传感器可能为无人驾驶车辆和其他无线工业应用中的机器视觉提供新的可能性。