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动态视觉传感器

基于地址-事件表达(AER)的动态视觉传感器模仿生物视觉的工作机理,而传统的视觉图像采集方式以固定频率采集的“帧”为基础,具有高冗余、高延迟、高噪声、低动态范围和高数据量等缺陷。动态视觉传感器是像素异步工作,仅输出光强发生变化像素的地址和信息,而非被动依次读出“帧”内每个像素信息,从源头上消除冗余数据,具有场景变化实时动态响应、图像超稀疏表示、事件异步输出等特点,可广泛应用于高速目标跟踪、实时监控、工业自动化和机器人视觉等领域。

动态视觉传感器基本信息

动态视觉传感器简介

基本原理

将基于事件的神经形态系统的工作结合起来的概念,是一种模仿生物学使用异步的、极度稀疏的、数据驱动的数字信号作为其计算架构的核心方面的愿望 。地址-事件表示(AER)系统自然提供了一种方法来合并基于需求的计算,其中来自一个地方的数据驱动另一个地方的计算。AER视觉传感器的目标是将“视觉信息的颗粒”封装在它们的输出事件中,这样每个事件携带的信息都比灰度级别的信息要多。事件还应该及时地利用异步表示 。

历史

Mead被认为是神经形态工程的创始人,被称为创造术语“神经形态处理器”。在20世纪80年代后期,Mead建议计算与神经系统博士生Misha Mahowald开发硅视网膜,利用模拟电路模拟视网膜中视杆细胞,视锥细胞和其他非光感受细胞的生物学功能 。第一个AER视觉系统是由Mahowald和她的同事在她1992年的博士论文中建立的。早期系统的性能受到了影响,因为它们必须同时将一种新的计算范式与复杂的延迟不敏感异步逻辑和大规模并行模拟计算结合起来。在Mahowald的AER视网膜之后,只有Boahen的小组在接下来的10年里发表了任何有意义的研究成果。除了Lazzaro在audition上的开创性工作外,截至2005年的工作旨在构建完整的神经形态系统,即不需要传统的处理器。2003年,Ruedi等人发表了一篇令人印象深刻的JSSC论文,研究了空间对比度和局部方向视觉传感器。

输出数据

地址事件AER数据:发生特定事件的像素对控制模块发出通信请求,请求获准后输出量为该像素所在坐标位置(x,y)及发生的事件 。对于一维单一事件异步并行输出,事件以脉冲形式输出,引起其所在行的地址编码器实时输出行地址,后续接收处理电路根据接收到的行地址及接收编码的时间还原事件属性及所在地址 。

优势

传统的视觉图像采集方式以固定频率采集的“帧”为基础,具有高冗余、高延迟、高噪声、低动态范围和高数据量等缺陷。基于地址-事件表达(AER)的视觉图像传感器模仿生物视觉的工作机理,像素异步工作,仅输出光强发生变化像素的地址和信息,而不是被动依次读出“帧”内每个像素信息,从源头上消除冗余数据,具有场景变化实时动态响应、图像超稀疏表示、事件异步输出等特点,可广泛应用于高速目标跟踪、实时监控、工业自动化和机器人视觉等领域。动态视觉传感器集成了多模式行仲裁方式、实时时间标记功能,可有效减小输出数据量,解决AER异步输出方式带来的事件-时间不匹配问题,并具有高帧频、大动态范围(DR)的特点。

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动态视觉传感器造价信息

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氨氮PH传感器

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CO传感器

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动态视觉传感器常见问题

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动态视觉传感器文献

基于全方位视觉传感器的自动消防灭火装置 基于全方位视觉传感器的自动消防灭火装置

基于全方位视觉传感器的自动消防灭火装置

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页数: 5页

一种基于全方位视觉传感器的自动消防灭火装置,包括微处理器、用于监视现场的视频传感器、用于与外界通信的通信模块以及灭火喷头。灭火喷头连接喷头驱动装置,视频传感器是全方位视觉传感器,进行图像处理和分析,通过火焰颜色特征判断、火焰闪动频率特征判断、火焰形体变化特征判断、火焰轮廓变化特征判断、火焰面积变化特征判断和火焰整体运动特征判断得到综合判断结果,根据所发现的火苗点位置自动控制喷头对准火苗点将灭火剂喷洒在火源附近。本发明能够有效减少误报率、对火源点检测定位准确、实时性能好、在发现火苗情况时能自动控制喷头以最短的时间将灭火剂喷射到火苗点、实现的检测算法和控制算法简单。

脉冲熔化极气体保护焊熔池的视觉传感与实时控制 脉冲熔化极气体保护焊熔池的视觉传感与实时控制

脉冲熔化极气体保护焊熔池的视觉传感与实时控制

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脉冲熔化极气体保护焊熔池的视觉传感与实时控制——研究对脉冲熔化极气体保护焊(GMAW)熔池过程采用视觉传感与实时控制方法的可行性问题。由于GMAW过程的熔滴过渡现象的复杂性,尝试模拟焊工通过观察熔池变化等因素来调整焊接参数获取满意的焊缝成形的行为。建立...

视觉传感器概况

视觉传感器是指:利用光学元件和成像装置获取外部环境图像信息的仪器,通常用图像分辨率来描述视觉传感器的性能。视觉传感器的精度不仅与分辨率有关,而且同被测物体的检测距离相关。被测物体距离越远,其绝对的位置精度越差。

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视觉传感器的应用

视觉传感器的应用:

视觉传感器为应用的切换提供了无与伦比的灵活性。例如,生产工序的切换(从单份装酸奶切换成冰淇淋桶)可能仅需数秒钟,并且可遥控完成。附加的检验条件可轻松地添加到此应用中。视觉传感器的工业应用包括检验、计量、测量、定向、瑕疵检测和分捡等。

在汽车组装厂,检验由机器人涂抹到车门边框的胶珠是否连续,是否有正确的宽度。

在瓶装厂,校验瓶盖是否正确密封、装灌液位是否正确,以及在封盖之前没有异物掉入瓶中在包装生产线,确保在正确的位置粘贴正确的包装标签。

在药品包装生产线,检验阿斯匹林药片的泡罩式包装中是否有破损或缺失的药片。

在金属冲压公司,以每分钟逾150片的速度检验冲压部件,比人工检验快13倍以上。

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视觉传感器的工作原理

视觉传感器的工作原理:

视觉传感器原理是从一整幅图像捕获光线的数以千计的像素。图像的清晰和细腻程度通常用分辨率来衡量,以像素数量表示。

在捕获图像之后,视觉传感器将其与内存中存储的基准图像进行比较,以做出分析。例如,若视觉传感器被设定为辨别正确地插有八颗螺栓的机器部件,则传感器知道应该拒收只有七颗螺栓的部件,或者螺栓未对准的部件。此外,无论该机器部件位于视场中的哪个位置,无论该部件是否在360度范围内旋转,视觉传感器都能做出判断。

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