机器视觉与图像传感器的演变-阿里云开发者社区

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机器视觉与图像传感器的演变

简介: 嵌入式系统中视觉技术的迅速发展,为汽车安全,机器视觉和运动分析提供了超高速成像解决方案。反过来,这说明了通过更强大的图像传感器和更小的像素架构转化为性能和成像能力的显著提升。机器视觉技术使用图像识别算法来识别图像中的对象,并且在诸如工业自动化,机器人,农业无人机和3D建模的广泛应用中实现对象的更详细和准确的图像而不失真。

嵌入式系统中视觉技术的迅速发展,为汽车安全,机器视觉和运动分析提供了超高速成像解决方案。反过来,这说明了通过更强大的图像传感器和更小的像素架构转化为性能和成像能力的显著提升。
机器视觉技术使用图像识别算法来识别图像中的对象,并且在诸如工业自动化,机器人,农业无人机和3D建模的广泛应用中实现对象的更详细和准确的图像而不失真。

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首先,小巧但功能强大的处理器平台正在降低传统的机器视觉系统成本。接下来,新型图像传感器在强大,低成本和高能效处理的帮助下,正在快速发展,以满足光学检测和工业自动化等工业级成像应用的需求。
图像传感器是任何机器视觉设计的关键因素,在速度和分辨率边界上都经过快速改造。新的图像传感器实现了更高的帧速率,而不会影响图像质量。而且,为了实现分辨率,这些图像传感器具有强大的光学格式,可确保现代机器视觉和检测用例所需的成像细节和性能。
此外,这些低功耗嵌入式系统可以支持多种产品分辨率,同时满足各种像素功能。在这些随着新的像素架构快速发展的嵌入式视觉系统中,较大的像素可以以给定的光学格式交换分辨率以获得更高的成像灵敏度。

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