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DALSA智能相机技术的趋势与应用

发表时间:2022-10-24 09:36
过去几年中,物联网的发展、在线采购的普及,以及工业 4.0 的推广,为智能机器人和视觉检测在工业自动化和物流管理中的普遍应用创造了前所未有的机会。这为智能相机的广泛应用做出了巨大贡献,如用于读取条形码、OCR 识别、机器人引导和特征检测。智能相机因其易用性和低成本,所以非常适合这些对速度要求不高且物理空间受限的应用。

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与其他技术的发展一样,智能相机的普及也受到一定的限制和阻碍:一是计算能力有限;二是软件适配性较差,两者相互制约。由于内部空间受限,不能像 PC 那样使用更快但体积也更大的芯片,也无法移植那些计算密集型的算法。随着片上系统 (SoC) 和嵌入式技术的提高,这些限制肯定会逐步消除。


智能相机可用于单/多点检测应用


就其本质而言,单点检测、快速部署和易于维护仍将是智能相机相对于基于 PC 的视觉系统的优势,即使在某些情况下二者的界线变得比以往更加模糊,但主要区别仍然存在。智能相机和基于 PC 的视觉系统从多个角度相互补充。随着嵌入式系统处理能力的提高,智能相机开始能够处理以前无法处理的需要更快运算速度的复杂程序。此外,如果软件拥有了主-从二级结构,则多个智能相机可用同时于多视图应用,但目前这仍然是基于 PC 的多相机系统的传统领域。此外,针对恶劣环境的 IP67 防护等级和适合更小空间的紧凑外形无疑使智能相机更具优势。

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智能相机的技术趋势


在过去的几年里,随着智能相机在各行各业的推广普及,我们看到了智能相机发展的几大趋势。

01特定应用的智能相机(低成本和单一功能导向)

在过去的几年里,我们看到了智能相机的两大趋势。第一个趋势是智能相机越来越专注于特定应用或单一功能,就像传统的光学传感器一样。例如,以极低的成本制造单一应用的相机,如仅用于物流跟踪的条形码读取,仅识别某些特征的存在/不存在,又或是仅计算机器人引导中的特征匹配。

02专注于人工智能的智能相机

第二个趋势是智能相机正在利用更多的板载智能或更智能的嵌入式技术来解决更复杂的检查任务。这些任务通常需要更多的计算能力,过去智能相机由于其紧凑的外形尺寸而受到限制,但这种情况正在发生变化。这方面的一个新发展是人工智能(深度学习)的出现。使用来自 Teledyne DALSA 的 Astrocyte™ 等 AI 训练器有助于在具有更强大 GPU 的高端 PC 中进行耗时的图像训练。由人工智能驱动的智能相机肯定会弥补过去智能相机的局限性。 值得注意的是,所有这些演变都是由软件的进步推动的。功能模块化基于软件的变化。AI智能相机也受到软件技术突破的推动。当然,硬件和计算能力,甚至传感器的进步同样也在积极助力智能相机的演变。但软件进步在这些技术发展中发挥着关键作用。

03无线管理或基于云的智能相机

智能相机发展的另一个进步是集成无线技术以实现远程监控和控制目的。由于数据安全或可靠性问题,Wi-Fi 不够可靠或不够快,无法用于图像传输或实时监控。但是,运营管理人员远程进行有限的检查控制和管理将成为智能相机被普遍使用的一个功能。利用云计算技术,基于云的智能终端摄像头也在不断涌现。越来越多的大型制造中心的生产车间正在利用 5G 技术可靠、快速地传输图像和数据


智能相机未来发展方向


无论是智能相机技术还是供应链脱钩,都在多方向发展。纯技术方面,智能相机的研发工作总是在追求速度更快、操作更简单、成本更经济、功能更强大。5G 的出现使云计算更加容易实现,能在云端集中计算工业相机更受欢迎。但是,无论5G技术有多快,数据的安全性和可靠性以及没有任何时间延迟的实时问题还有待解决,而且主服务器的计算负荷和运算成本也不容忽视。具有改进的 SoC 的边缘计算将使智能相机更具吸引力。 此外,供应链脱钩意味着制造业的各环节被分散于世界各地,这将为使用机器人的生产自动化创造更多机会,具有易用性和布线简单特点的智能相机在其中大有市场。说到智能相机本身,具有人工智能的智能相机或所谓的“推理智能相机”——将越来越受欢迎,智能 3D 相机也是如此。随着智能相机各方面的提升,在可预见的未来,它们的应用将延伸到更多以前基于PC的视觉系统占据主导地位的领域。



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