Rychlé přijetí technologie vidění ve vestavěných systémech podnítilo vývoj ultra{0}}vysokorychlostních{1}} zobrazovacích řešení pro automobilovou bezpečnost, strojové vidění a analýzu pohybu. Výkonnější obrazové snímače a menší pixelové architektury tedy mohou výrazně zlepšit výkon a zobrazovací schopnosti těchto produktů.
Technologie strojového vidění využívá algoritmy rozpoznávání obrazu k identifikaci objektů na snímcích a poskytuje podrobnější a přesnější obrazy těchto objektů bez zkreslení, aniž by to ohrozilo širokou škálu aplikací, jako je průmyslová automatizace, robotika, drony a 3D modelování.
Za prvé, kompaktní, ale výkonné procesorové platformy snižují náklady na tradiční systémy strojového vidění. Za druhé, s pomocí výkonných,-nákladových a energeticky{2}}efektivních technologií zpracování se nové obrazové snímače rychle vyvíjejí, aby splňovaly požadavky průmyslových-zobrazovacích aplikací, jako je optická kontrola a průmyslová automatizace.
Obrazové snímače jsou klíčovým prvkem v jakémkoli návrhu strojového vidění a procházejí rychlou transformací z hlediska rychlosti a rozlišení. Nové obrazové snímače umožňují vyšší snímkovou frekvenci, aniž by byla ohrožena kvalita obrazu. Kromě toho, pokud jde o rozlišení, tyto obrazové snímače se vyznačují robustními optickými charakteristikami, které zajišťují obrazové detaily a výkon požadované pro moderní kontroly strojového vidění.
Tyto vestavěné-systémy s nízkou spotřebou mohou také podporovat různá rozlišení produktů a zároveň pojmout širokou škálu možností pixelů. V těchto systémech vestavěného vidění,-které se rychle vyvíjejí spolu s novými pixelovými architekturami-, mohou větší pixely nahradit rozlišení pro danou optickou konfiguraci a dosáhnout vyšší citlivosti zobrazení.
Strojové vidění je srdcem revoluce průmyslové automatizace. Strojové vidění se však neomezuje pouze na revoluci v průmyslové robotice. Jeho aplikace pokrývají prakticky všechny stroje a každý aspekt výrobního cyklu.
Ve skutečnosti se strojové vidění využívá v mnoha aplikacích mimo továrnu. Jeho aplikace sahají od rozpoznávání SPZ v inteligentních dopravních systémech až po sledování pohybu zákazníků a položek v obchodech bez pokladen- a také slouží jako hlavní naváděcí systém pro autonomní vozidla.
Dnes se strojové učení stalo klíčovou technologií v autonomních vozidlech. Hraje také klíčovou roli v systémech Advanced Driver Assistance Systems (ADAS), kde různé algoritmy strojového vidění poskytují dokonalou přesnost vnímání.
Strojové vidění také provádí inteligentní analýzu videoobsahu pro několik kamerových-aplikací, včetně náhlavních souprav a příslušenství pro dohled, rozšířenou realitu (AR) a virtuální realitu (VR).
Některé obrazové snímače využívají technologii globální závěrky k odstranění pohybových artefaktů a rozmazání. Globální závěrky nastavily nové standardy v designu fotoaparátu a umožňují vynikající obrazový výkon, vysokou jednotnost obrazu a nízký šum. Na rozdíl od technologie rolovací závěrky umožňuje technologie globální závěrky snímači skenovat celou oblast obrazu současně, což je v aplikacích strojového vidění zásadní.
Dalším významným posunem v oblasti strojového vidění byl přechod od obrazových snímačů -coupled device (CCD) k nákladově{1}}efektivnějším kamerovým systémům založeným na CMOS-, které také spotřebují méně energie a nabízejí vyšší snímkovou frekvenci.
Obrazové snímače CMOS učinily významný pokrok ve dvou klíčových oblastech: snímková frekvence a úroveň šumu. Pro systémy vestavěného vidění se snímače CMOS postupně stávají nákladově-efektivnější životaschopnou možností díky jejich lepším charakteristikám šumu. Obrazové snímače CMOS navíc poskytují detailnější pohled na větší plochu, což je kritický požadavek v prostředích automatizace továren.
Strojové vidění je klíčovým projevem revoluce umělé inteligence (AI) a přesunulo se z akademického výzkumu do komerčního sektoru. Například systémy strojového vidění jsou nyní široce používány ve svářečském průmyslu pro automatickou kontrolu svarů, pro kontrolu přesnosti drah svařovacího zařízení během procesu svařování nebo pro kontrolu kvality svarů po svařování.
Návrhy -centrických kamer CMOS pomáhají vývojářům splnit požadavky na zpracování a nízká{1}}omezení spotřeby energie aplikací strojového vidění. Hlavní posuny v konstrukci technologie strojového vidění a obrazových snímačů jsou zaměřeny na obsluhu oblastí aplikací, jako je analýza pohybu, robotika, sledování, průmyslová kontrola a metrologie.