Hvad er de forskellige typer computervisionsteknologi?
Computer vision (CV) er ganske enkelt sagt en metode til at genkende og fortolke billeder ved hjælp af kameraer og computere. Computer vision-teknologi bruges i en række felter og består af en række specialiserede hardware- og softwareapplikationer. Nogle typer computersynsteknologi inkluderer kameraer i høj opløsning, individuelt designet computersystemer og specialsensorer eller filtre til både kameraet og computeren.
Opladede koblede enhedskameraer (CCD) -kameraer giver typisk billedudgangen til computersynteknologi. CCD-kameraer kan være almindelig retning, pan-tilt-zoom eller lige syn. Kameraer udviklet af Carnegie Mellon University kendt som CMUcams er en type computersynteknologi, der kombinerer et videokamera med en mikrokontroller. Dette muliggør support ombord på enkel billedbehandling. Robotik bruger ofte stereosyn og kombinerer to kameraer, der er kalibreret for at fange et nøjagtigt konvergeret billede.
De computere, der bruges til computersynsteknologiske formål, kræver specielle dele som datterkort, også kendt som datterkort, og processorkort, der er designet til at fremskynde designprocessen. Sensorer såsom VLSI-sensorer i meget stor skala og infrarød (IR) sensorer er inkluderet for at lette forskellige opgaver, såsom nattsyn. Termiske sensorer håndterer varmegenkendelse.
Rammegribere implementeres for at tage et analogt billede sendt til computeren fra CCD-kameraet eller anden billedfangstindretning og konvertere det til et digitalt billede i grå skala eller farve. To-dimensionelle (2D) eller tredimensionelle (3D) liniescannere er også inkluderet, hvilket hjælper med kloddetektering, bevægelsessensor og kantdetektering. I visse applikationer, såsom barske miljøer, kan specialkabinetter bruges til at beskytte hardware.
Robotik og sikkerheds- og overvågningsindustrien er to af de primære felter, der bruger computervisionsteknologi. Også den medicinske industri og astronomer spiller en stor rolle. CCD-kameraer eller lignende tilvejebringer basisbilledet for computeren at behandle som anmodet af programmereren. Billeder kan behandles generelt, hvilket giver enkel kantdetektion i 2D, som giver mulighed for bevægelsesestimering eller i 3D, som derefter muliggør formekstraktion.
Alle de forskellige stilarter og konfigurationer af computervisionsteknologi bruger algoritmer udviklet specifikt til CV-formål. Disse algoritmer hjælper med sådanne opgaver som at forbedre billeder og finde linjer, der matcher dem med modeller. Brug af algoritmer holder mængden af data, der skal behandles, ned på et minimum ved kun at udtrække de nødvendige oplysninger til en dedikeret opgave.
Mens computervision konstant udvikler sig i takt med teknologi, spiller den allerede en vigtig rolle inden for de heri nævnte felter og mange andre. Registrering af klodser og ansigtsgenkendelse er vigtige i sikkerhedsapplikationer. Robotik er afhængig af computervisionsteknologi til at manøvrere med succes ubemandede eller autonome køretøjer. De aktuelle anvendelser af teknologien kan være bare begyndelsen på ting, der kan gøres med dette nye felt af computervision.