การนำเทคโนโลยีวิชันมาใช้อย่างรวดเร็วในระบบฝังตัวได้ผลักดันการพัฒนาโซลูชันการสร้างภาพความเร็วสูงพิเศษ-สูง-สำหรับความปลอดภัยของยานยนต์ วิชันซิสเต็ม และการวิเคราะห์การเคลื่อนไหว ด้วยเหตุนี้ เซ็นเซอร์รับภาพที่ทรงพลังยิ่งขึ้นและสถาปัตยกรรมพิกเซลที่เล็กลงจึงสามารถเพิ่มประสิทธิภาพและความสามารถในการถ่ายภาพของผลิตภัณฑ์เหล่านี้ได้อย่างมาก
เทคโนโลยีวิชันซิสเต็มใช้อัลกอริธึมการจดจำภาพเพื่อระบุวัตถุในภาพ และมอบภาพที่มีรายละเอียดและแม่นยำยิ่งขึ้นของวัตถุเหล่านั้นโดยไม่มีการบิดเบือน โดยไม่ส่งผลกระทบต่อการใช้งานที่หลากหลาย เช่น ระบบอัตโนมัติทางอุตสาหกรรม หุ่นยนต์ โดรน และการสร้างแบบจำลอง 3 มิติ
แพลตฟอร์มโปรเซสเซอร์แรกที่มีขนาดกะทัดรัดแต่ทรงพลังกำลังลดต้นทุนของระบบวิชันซิสเต็มแบบเดิม ประการที่สอง ด้วยความช่วยเหลือของเทคโนโลยีการประมวลผลที่ทรงพลัง ต้นทุนต่ำ - และประหยัดพลังงาน- เซ็นเซอร์ภาพใหม่มีการพัฒนาอย่างรวดเร็วเพื่อตอบสนองความต้องการของแอปพลิเคชันการถ่ายภาพระดับอุตสาหกรรม- เช่น การตรวจสอบด้วยแสงและระบบอัตโนมัติทางอุตสาหกรรม
เซ็นเซอร์รับภาพเป็นองค์ประกอบสำคัญในการออกแบบวิชันซิสเต็ม และกำลังอยู่ระหว่างการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วในแง่ของความเร็วและความละเอียด เซนเซอร์ภาพใหม่ช่วยให้อัตราเฟรมสูงขึ้นโดยไม่กระทบต่อคุณภาพของภาพ นอกจากนี้ ในแง่ของความละเอียด เซนเซอร์ภาพเหล่านี้ยังมีคุณลักษณะด้านการมองเห็นที่แข็งแกร่ง ซึ่งรับประกันรายละเอียดการถ่ายภาพและประสิทธิภาพที่จำเป็นสำหรับการตรวจสอบด้วยวิชันซิสเต็มสมัยใหม่
ระบบฝังตัวที่ใช้พลังงานต่ำ-เหล่านี้ยังสามารถรองรับความละเอียดของผลิตภัณฑ์ที่หลากหลาย ในขณะเดียวกันก็รองรับความสามารถพิกเซลที่หลากหลายด้วย ในระบบวิชั่นที่ฝังไว้เหล่านี้-ซึ่งมีการพัฒนาอย่างรวดเร็วควบคู่ไปกับสถาปัตยกรรมพิกเซลใหม่-พิกเซลที่ใหญ่ขึ้นสามารถแลกความละเอียดกับการกำหนดค่าทางแสงที่กำหนดเพื่อให้ได้ความไวของภาพที่สูงขึ้น
วิชันซิสเต็มเป็นหัวใจสำคัญของการปฏิวัติระบบอัตโนมัติทางอุตสาหกรรม อย่างไรก็ตาม แมชชีนวิชันไม่ได้จำกัดอยู่เพียงการปฏิวัติในหุ่นยนต์อุตสาหกรรมเท่านั้น การใช้งานครอบคลุมเกือบทุกเครื่องจักรและทุกแง่มุมของวงจรการผลิต
อันที่จริง แมชชีนวิชันกำลังถูกนำไปใช้ในการใช้งานหลายอย่างนอกเหนือจากในโรงงาน แอปพลิเคชันมีตั้งแต่การจดจำป้ายทะเบียนในระบบขนส่งอัจฉริยะไปจนถึงการติดตามความเคลื่อนไหวของลูกค้าและสินค้าในร้านค้าแบบแคชเชียร์- ตลอดจนทำหน้าที่เป็นระบบนำทางหลักสำหรับยานพาหนะที่ขับเคลื่อนอัตโนมัติ
ปัจจุบัน แมชชีนเลิร์นนิงกลายเป็นกุญแจสำคัญในการเปิดใช้งานเทคโนโลยีในยานยนต์ไร้คนขับ นอกจากนี้ยังมีบทบาทสำคัญในระบบช่วยเหลือผู้ขับขี่ขั้นสูง (ADAS) ซึ่งอัลกอริธึมวิชันซิสเต็มต่างๆ ให้ความแม่นยำในการรับรู้ที่ไร้ที่ติ
วิชันซิสเต็มยังดำเนินการวิเคราะห์เนื้อหาวิดีโออัจฉริยะสำหรับแอปพลิเคชันที่เน้นกล้องหลายตัว- รวมถึงการเฝ้าระวัง ความเป็นจริงเสริม (AR) และชุดหูฟังและอุปกรณ์เสริมความเป็นจริงเสมือน (VR)
เซ็นเซอร์ภาพบางตัวใช้เทคโนโลยีชัตเตอร์ทั่วโลกเพื่อกำจัดปัญหาการเคลื่อนไหวและความเบลอ ชัตเตอร์ทั่วโลกได้กำหนดมาตรฐานใหม่ในการออกแบบกล้อง ทำให้ได้ประสิทธิภาพการถ่ายภาพที่โดดเด่น ความสม่ำเสมอของภาพสูง และสัญญาณรบกวนต่ำ ต่างจากเทคโนโลยีชัตเตอร์กลิ้ง เทคโนโลยีชัตเตอร์ทั่วโลกช่วยให้เซ็นเซอร์สแกนพื้นที่ภาพทั้งหมดพร้อมกัน ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งในการใช้งานวิชันซิสเต็ม
การเปลี่ยนแปลงที่สำคัญอีกประการหนึ่งในด้านการมองเห็นเครื่องคือการเปลี่ยนจากเซ็นเซอร์ภาพแบบชาร์จ-อุปกรณ์คู่ (CCD) ไปเป็นระบบกล้องที่ใช้- CMOS ที่คุ้มค่ากว่า- ซึ่งใช้พลังงานน้อยลงและให้อัตราเฟรมที่สูงขึ้นด้วย
เซนเซอร์ภาพ CMOS มีความก้าวหน้าอย่างมากในสองประเด็นสำคัญ ได้แก่ อัตราเฟรมและระดับสัญญาณรบกวน สำหรับระบบวิชันซิสเต็มแบบฝัง เซ็นเซอร์ CMOS จะค่อยๆ กลายเป็นตัวเลือกที่คุ้มราคามากขึ้น- เนื่องจากคุณลักษณะด้านสัญญาณรบกวนที่ได้รับการปรับปรุง นอกจากนี้ เซนเซอร์ภาพ CMOS ยังให้มุมมองที่มีรายละเอียดมากขึ้นบนพื้นที่ผิวที่ใหญ่ขึ้น ซึ่งเป็นข้อกำหนดที่สำคัญอย่างยิ่งในสภาพแวดล้อมระบบอัตโนมัติในโรงงาน
การมองเห็นเครื่องถือเป็นส่วนสำคัญของการปฏิวัติปัญญาประดิษฐ์ (AI) และได้เปลี่ยนจากการวิจัยเชิงวิชาการไปสู่ภาคการค้า ตัวอย่างเช่น ปัจจุบันระบบวิชันซิสเต็มถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรมการเชื่อมสำหรับการตรวจสอบรอยเชื่อมอัตโนมัติ เพื่อควบคุมความแม่นยำของเส้นทางอุปกรณ์การเชื่อมในระหว่างกระบวนการเชื่อม หรือสำหรับตรวจสอบคุณภาพของรอยเชื่อมหลังการเชื่อม
การออกแบบกล้องที่เน้น CMOS- ช่วยให้นักพัฒนาสามารถตอบสนองความต้องการในการประมวลผลและ-ข้อจำกัดด้านพลังงานต่ำของแอปพลิเคชันวิชันซิสเต็ม การเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในการออกแบบเทคโนโลยีแมชชีนวิชันและเซ็นเซอร์ภาพล้วนมุ่งเป้าไปที่การให้บริการด้านการใช้งาน เช่น การวิเคราะห์การเคลื่อนไหว หุ่นยนต์ การติดตาม การตรวจสอบทางอุตสาหกรรม และมาตรวิทยา