Brzo usvajanje tehnologije vida u ugrađenim sistemima potaknulo je razvoj ultra-velikih-rješenja za snimanje slika za automobilsku sigurnost, mašinski vid i analizu kretanja. Shodno tome, moćniji senzori slike i manje arhitekture piksela mogu značajno poboljšati performanse i mogućnosti snimanja slika ovih proizvoda.
Tehnologija strojnog vida koristi algoritme za prepoznavanje slika za identifikaciju objekata na slikama i pruža detaljnije i preciznije slike tih objekata bez izobličenja, bez ugrožavanja širokog spektra aplikacija kao što su industrijska automatizacija, robotika, dronovi i 3D modeliranje.
Prvo, kompaktne, ali moćne procesorske platforme smanjuju troškove tradicionalnih sistema mašinskog vida. Drugo, uz pomoć moćnih, niskih-i energetski-efikasnih tehnologija obrade, novi senzori slike se brzo razvijaju kako bi zadovoljili zahtjeve industrijskih-aplikacija za obradu slike kao što su optička inspekcija i industrijska automatizacija.
Senzori slike su ključni element u dizajnu svakog mašinskog vida i prolaze kroz brzu transformaciju u smislu brzine i rezolucije. Novi senzori slike omogućavaju veće brzine kadrova bez ugrožavanja kvaliteta slike. Nadalje, u smislu rezolucije, ovi senzori slike imaju robusne optičke karakteristike koje osiguravaju detalje slike i performanse potrebne za moderne preglede mašinskog vida.
Ovi ugrađeni sistemi male-napone također mogu podržati različite rezolucije proizvoda, uz prilagođavanje širokog spektra mogućnosti piksela. U ovim ugrađenim sistemima vida-koji se brzo razvijaju zajedno sa novim arhitekturama piksela-veći pikseli mogu ustupiti rezoluciju za datu optičku konfiguraciju kako bi se postigla veća osjetljivost slike.
Strojni vid je u srcu revolucije industrijske automatizacije. Međutim, mašinski vid nije ograničen na revoluciju u industrijskoj robotici. Njegove primjene obuhvaćaju gotovo sve strojeve i svaki aspekt proizvodnog ciklusa.
Zapravo, mašinski vid se koristi u mnogim aplikacijama izvan fabričkog poda. Njegove primjene se kreću od prepoznavanja registarskih tablica u inteligentnim transportnim sistemima do praćenja kretanja kupaca i artikala u prodavnicama{1}}bez blagajne, kao i služenja kao osnovni sistem navođenja za autonomna vozila.
Danas je mašinsko učenje postalo ključna tehnologija u autonomnim vozilima. Takođe igra ključnu ulogu u naprednim sistemima za pomoć vozaču (ADAS), gde različiti algoritmi mašinskog vida obezbeđuju besprekornu tačnost percepcije.
Mašinski vid također obavlja inteligentnu analizu video sadržaja za nekoliko aplikacija{0}} usmjerenih na kamere, uključujući slušalice i dodatke za nadzor, proširenu stvarnost (AR) i virtuelnu stvarnost (VR).
Neki senzori slike koriste globalnu tehnologiju zatvarača kako bi eliminirali artefakte pokreta i zamućenja. Globalni zatvarači su postavili nove standarde u dizajnu fotoaparata, omogućavajući izvanredne performanse slike, visoku uniformnost slike i nizak nivo šuma. Za razliku od tehnologije rolo zatvarača, globalna tehnologija zatvarača omogućava senzoru da skenira čitavu oblast slike istovremeno, što je kritično u aplikacijama mašinskog vida.
Još jedan veliki pomak u polju mašinskog vida bio je prijelaz sa senzora slike-uređaja sa spojenim punjenjem (CCD) na jeftinije-efikasnije CMOS-sisteme kamera, koji također troše manje energije i nude veće brzine kadrova.
CMOS senzori slike napravili su značajan napredak u dva ključna područja: frekvenciji kadrova i nivou šuma. Za ugrađene sisteme vida, CMOS senzori postepeno postaju isplativija{1}}isplativija opcija zbog svojih poboljšanih karakteristika buke. Nadalje, CMOS senzori slike pružaju detaljniji pogled na veću površinu, što je kritičan zahtjev u okruženjima fabričke automatizacije.
Mašinski vid je ključna manifestacija revolucije umjetne inteligencije (AI) i prešao je sa akademskog istraživanja na komercijalni sektor. Na primjer, sistemi mašinskog vida sada se široko koriste u industriji zavarivanja za automatsku inspekciju zavara, za kontrolu tačnosti putanja opreme za zavarivanje tokom procesa zavarivanja ili za kontrolu kvaliteta zavarenih spojeva nakon zavarivanja.
CMOS{0}}centrični dizajni kamera pomažu programerima da ispune zahtjeve obrade i mala-ograničenja energije aplikacija mašinskog vida. Veliki pomaci u dizajnu tehnologije mašinskog vida i senzora slike su usmjereni na opsluživanje područja primjene kao što su analiza pokreta, robotika, praćenje, industrijska inspekcija i mjeriteljstvo.