¿Qué es la relación señal-ruido?¿Cómo afecta a la visión integrada?
No sé si alguna vez has entendido el concepto de relación señal-ruido (SNR). Aquellos que han estado expuestos aSistemas de visión embebidosDebe saber que estos sistemas dependen de cámaras y sensores avanzados para capturar y procesar datos de imagen y video y proporcionar información y respuestas en tiempo real, lo que los hace populares en industrias como la atención médica y la seguridad. La relación señal-ruido es un factor clave que puede afectar a la precisión visual, la fiabilidad y el rendimiento de estos sistemas.
Tal vez todavía esté desconcertado acerca de la relación señal-ruido. Aunque hayas oído hablar de él, no entiendes lo que significa, cómo se calcula y por qué es importante. Luego, en este artículo, conoceremos más sobre su importancia en la visión integrada (por ejemplo, cámaras de vigilancia inteligentes, fotografía de arrastre automático, etc.).
¿Qué es la relación señal-ruido?
¿Qué es la relación SN? La relación señal-ruido, o SNR para abreviar, es una medida cuantitativa de la intensidad de una señal deseada en relación con el ruido de fondo (señal no deseada). La SNR es importante para comparar señales útiles con señales interferentes en un sistema, distinguir entre varias señales de salida y lograr una salida eficiente.
La relación señal-ruido suele expresarse en decibelios (dB). Cuanto mayor sea el valor de la relación señal/ruido, mejor será la salida. En la visión integrada, la señal son los datos capturados por el dispositivo, que pueden contener información que el sistema necesita procesar. El ruido puede ser cualquier factor externo como interferencias electromagnéticas, vibraciones, etc. Cuanto menor sea el efecto del ruido en la señal, cuanto mayor sea la SNR, más información útil habrá en la señal, mejorando así la calidad y fiabilidad de los datos. Por ejemplo, 90 dB es mejor que 50 dB.
El cálculo de la relación señal-ruido (SNR) se puede utilizar la fórmula y el resultado se expresa en decibelios:
Fórmula de relación s/n: SNR = 20 * log10 (Amplitud de señal / Amplitud de ruido)
Donde la amplitud de la señal es la intensidad de los datos de imagen o vídeo y la amplitud del ruido es la intensidad del ruido que afecta a los datos.
¿Por qué es importante la relación señal-ruido en la visión integrada?
La relación señal-ruido es importante porque afecta directamente a la calidad de los datos de imagen y vídeo y a la precisión y fiabilidad de los resultados del análisis. Cuando se trata de aplicaciones de visión integrada, como el procesamiento de bordes, como el recuento de cabezas y el reconocimiento de objetos, una SNR alta es beneficiosa para reducir las partículas de ruido en la imagen y proporcionar resultados más claros. Y en algoritmos como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, una SNR alta puede mejorar eficazmente la precisión del procesamiento de datos y reducir los errores. Mientras tanto, paraMódulos de cámara con poca luz, puede reflejar claramente el impacto del ruido en la calidad de la imagen.
Impacto del ruido en los datos de visión integrados
El ruido se refiere en términos generales a las señales no deseadas que aparecen en los datos de imagen o vídeo, como la distorsión, el ruido cuántico, la pixelación, etc., que pueden provocar errores en los datos. La presencia de estos ruidos reduce la visualización de los datos y dificulta que el sistema extraiga y procese información útil de los mismos. También aumenta el tamaño y los requisitos de ancho de banda de los datos.¿Qué es el ruido en la visión integrada?
Impacto de la relación señal/ruido en el rendimiento del sistema de visión integrado
Nivel sonoro:Una SNR baja amplifica el nivel de ruido, lo que dificulta que el sistema extraiga información útil de la información.
Rango dinámico:El nivel de SNR afecta directamente el rango dinámico del sistema, que es la relación entre la parte más brillante y la más oscura. Una SNR baja hará que sea más difícil para el sistema distinguir entre diferentes brillos y contrastes.
Resolución y nitidez: Una SNR baja hará que el reconocimiento de objetos se atasque, mientras que una SNR alta ayuda a mejorar la resolución y la nitidez de la imagen, haciendo que los detalles sean más obvios y ayudando a los algoritmos de detección de bordes.
¿Cuál es la relación entre la SNR y las características de la cámara?
La SNR no afecta solo a la visualización, está estrechamente relacionada con muchas características de la cámara. Comprender cómo estas características afectan a la SNR puede conducir a mejores resultados visuales.
Rango dinámico:Un buen rango dinámico puede capturar más tonos de color, lo que es bueno para obtener una mejor SNR en diferentes niveles de brillo y distinguir mejor los detalles en áreas claras y oscuras.
Sensibilidad ISO:El ISO alto amplifica la señal mientras amplifica el ruido, disminuyendo la SNR. un ISO bajo proporciona una mejor relación sonido-ruido, pero requiere una mejor luz para la exposición.
Velocidad de obturación:Las velocidades de obturación más rápidas reducen el desenfoque de movimiento, pero requieren una apertura o ISO más grandes, lo que afecta a la SNR. Las velocidades de obturación más lentas con poca luz dan como resultado una SNR más baja debido al aumento de la exposición.
Tamaño del sensor:Cuanto más grande es el sensor, más grandes son los píxeles, más fotones se recogen y se puede capturar más luz para una mejor relación señal-ruido. Por el contrario, los píxeles pequeños pueden generar ruido y afectar a la SNR.
Algoritmos de procesamiento de imágenes:Los algoritmos avanzados de procesamiento de imágenes pueden reducir el ruido no deseado y mejorar la SNR mientras se mantiene el detalle de la imagen.
Tamaño de apertura:Cuanto mayor sea la apertura, más luz habrá, lo que ayuda a mejorar la relación snr. Cuanto menor sea la apertura, mayor será el tiempo de exposición requerido, lo que introduce más ruido.
¿Por qué afecta el tiempo de exposición a la SNR?
El tiempo de exposición también es un factor clave en la SNR, ya que determina cuánto tiempo recibe luz el sensor. Los tiempos de exposición más largos pueden aumentar el número de fotones capturados, lo que teóricamente aumenta la intensidad de la señal y mejora la relación señal-ruido. Esto también puede conducir a la creación de más ruido fotónico y electrónico, especialmente a altas temperaturas o durante exposiciones prolongadas, lo que puede degradar la calidad de la imagen.
De lo anterior podemos concluir que la(s) señal(es) es proporcional(es) al número de fotones recogidos durante el tiempo de exposición, calculándose este último como el producto de la intensidad lumínica (I) y el tiempo de exposición (t):
Al considerar la intensidad de los fotones incidentes, también aparece el ruido de dispersión de fotones (el ruido de dispersión de fotones es un tipo de ruido inherente a cualquier sistema que cuente la luz en unidades discretas (es decir, fotones)). La relación señal-ruido debida al ruido de dispersión de fotones (SNR_Shot) viene dada por la siguiente ecuación:
Cuando el tiempo de exposición es más largo, el número de fotones recogidos (N) también aumenta, al igual que la señal (S). La raíz cuadrada de la señal (√S) también aumenta. Esto significa que en el caso de ruido de grano disperso, la relación sonido/ruido aumenta con la raíz cuadrada del tiempo de exposición.
Algunas sugerencias relevantes para mejorar la SNR en la visión integrada
De lo anterior puedo decir que reducir el ruido o mejorar la calidad de la señal puede ser efectivo para mejorar la SNR. Para ello, podemos proponer las siguientes sugerencias de optimización relevantes:
- para la optimización de la intensidad de la señal. Pero evite la sobreoptimización para evitar amplificar el ruido, lo que no resulta en una mejora sustancial en la imagen.
- Optimice la arquitectura de la cámara al comprar o personalizar la cámara. El uso de un buen diseño arquitectónico permite un mejor rendimiento de imagen.
- Utilice un sensor de alta calidad. Los sensores de imagen de alta calidad con bajo ruido de lectura pueden reducir el ruido y mejorar la SNR.
- El diseño térmico efectivo reduce la temperatura del sensor y reduce otras formas de ruido, como el ruido térmico.
- Optimiza los ajustes de la cámara, como el tiempo de exposición y la velocidad del obturador, para reducir el ruido y capturar las mejores imágenes.
A modo de resumen
La relación señal-ruido es un factor importante que afecta a los sistemas de visión integrados, lo que afecta directamente a la calidad de los datos de imagen y vídeo y a la precisión y fiabilidad de los resultados de los análisis. Esperamos que a través de este artículo podamos comprender mejor el significado de la relación señal-ruido, los factores que la afectan y cómo mejorarla para que podamos optimizar nuestras aplicaciones de visión integrada y lograr mejores resultados.
Si necesita ayuda o personalizar una cámara de bajo ruido e integrarla en su aplicación de visión integrada, no dude en hacerlocontáctenos.