Hitro sprejemanje tehnologije vida v vgrajenih sistemih je spodbudilo razvoj ultra{0}}visokih-rešitev za slikanje za avtomobilsko varnost, strojni vid in analizo gibanja. V skladu s tem lahko zmogljivejši slikovni senzorji in manjše arhitekture slikovnih pik znatno izboljšajo zmogljivost in zmogljivosti slikanja teh izdelkov.
Tehnologija strojnega vida uporablja algoritme za prepoznavanje slik za prepoznavanje predmetov na slikah in zagotavlja podrobnejše in natančnejše slike teh predmetov brez popačenj, ne da bi pri tem ogrozila široko paleto aplikacij, kot so industrijska avtomatizacija, robotika, brezpilotna letala in 3D modeliranje.
Prvič, kompaktne, a zmogljive procesorske platforme znižujejo stroške tradicionalnih sistemov strojnega vida. Drugič, s pomočjo zmogljivih, poceni-in energetsko-učinkovitih tehnologij obdelave se novi slikovni senzorji hitro razvijajo, da bi izpolnili zahteve industrijskih-razrednih slikovnih aplikacij, kot sta optični pregled in industrijska avtomatizacija.
Slikovni senzorji so ključni element v kateri koli zasnovi strojnega vida in se hitro spreminjajo v smislu hitrosti in ločljivosti. Novi slikovni senzorji omogočajo večjo hitrost sličic brez ogrožanja kakovosti slike. Poleg tega imajo ti slikovni senzorji z vidika ločljivosti robustne optične značilnosti, ki zagotavljajo podrobnosti in zmogljivost slike, potrebne za sodobne preglede strojnega vida.
Ti-vgrajeni sistemi z nizko porabo lahko podpirajo tudi različne ločljivosti izdelkov, hkrati pa omogočajo širok nabor zmogljivosti slikovnih pik. V teh sistemih vdelanega vida-, ki se hitro razvijajo skupaj z novimi arhitekturami pikslov,-lahko večje slikovne pike zamenjajo ločljivost za dano optično konfiguracijo, da dosežejo večjo občutljivost slike.
Strojni vid je v središču revolucije industrijske avtomatizacije. Vendar strojni vid ni omejen na revolucijo v industrijski robotiki. Njegove aplikacije zajemajo skoraj vse stroje in vse vidike proizvodnega cikla.
Pravzaprav se strojni vid uporablja v številnih aplikacijah zunaj tovarniških prostorov. Njegove aplikacije segajo od prepoznavanja registrskih tablic v inteligentnih transportnih sistemih do sledenja gibanja kupcev in predmetov v -prodajnicah brez blagajne, pa tudi kot osrednji sistem usmerjanja za avtonomna vozila.
Danes je strojno učenje postalo ključna tehnologija za omogočanje avtonomnih vozil. Prav tako igra ključno vlogo v naprednih sistemih za pomoč voznikom (ADAS), kjer različni algoritmi strojnega vida zagotavljajo brezhibno natančnost zaznavanja.
Strojni vid izvaja tudi inteligentno analizo video vsebine za več aplikacij-osredotočenih na kamero, vključno s slušalkami in dodatki za nadzor, razširjeno resničnost (AR) in navidezno resničnost (VR).
Nekateri slikovni senzorji uporabljajo globalno tehnologijo zaklopa za odpravo artefaktov gibanja in zamegljenosti. Globalni zaklopi so postavili nove standarde v oblikovanju fotoaparatov, ki omogočajo izjemno slikovno zmogljivost, visoko enakomernost slike in nizek šum. Za razliko od tehnologije rolo zaklopov tehnologija globalnih zaklopov omogoča senzorju, da skenira celotno območje slike hkrati, kar je ključnega pomena pri aplikacijah strojnega vida.
Drug velik premik na področju strojnega vida je bil prehod s slikovnih senzorjev s -napajalno sklopljeno napravo (CCD) na stroškovno{1}}učinkovitejše sisteme kamer-na osnovi CMOS, ki prav tako porabijo manj energije in ponujajo višje hitrosti sličic.
Slikovni senzorji CMOS so naredili pomemben napredek na dveh ključnih področjih: hitrost sličic in ravni šuma. Za vgrajene sisteme vida senzorji CMOS postopoma postajajo stroškovno-ugodnejša izvedljiva možnost zaradi svojih izboljšanih lastnosti šuma. Poleg tega slikovni senzorji CMOS zagotavljajo podrobnejši pogled na večjo površino, kar je kritična zahteva v okoljih tovarniške avtomatizacije.
Strojni vid je ključna manifestacija revolucije umetne inteligence (AI) in se je premaknil iz akademskih raziskav v komercialni sektor. Na primer, sistemi strojnega vida se zdaj pogosto uporabljajo v varilni industriji za samodejno pregledovanje zvarov, za nadzor natančnosti poti varilne opreme med postopkom varjenja ali za pregledovanje kakovosti zvarov po varjenju.
Zasnove kamer,-osredotočene na CMOS, razvijalcem pomagajo izpolniti zahteve glede obdelave in nizke-omejitve porabe aplikacij strojnega vida. Večji premiki v oblikovanju tehnologije strojnega vida in slikovnega senzorja so vsi usmerjeni v storitve aplikacijskih področij, kot so analiza gibanja, robotika, sledenje, industrijski pregled in meroslovje.