Apa itu Rasio Signal-to-Noise?Bagaimana pengaruhnya Embedded Vision?

Saya tidak tahu apakah Anda pernah memahami konsep rasio signal-to-noise (SNR)? Mereka yang telah terpaparSistem Penglihatan Tertanamharus tahu bahwa sistem ini mengandalkan kamera dan sensor canggih untuk menangkap dan memproses data gambar dan video serta memberikan wawasan dan respons waktu nyata, menjadikannya populer di industri seperti perawatan kesehatan dan keamanan. Rasio signal-to-noise adalah faktor kunci yang dapat memengaruhi akurasi visual, keandalan, dan kinerja sistem ini.

Mungkin Anda masih bingung tentang rasio signal-to-noise. Meskipun Anda pernah mendengarnya, Anda tidak mengerti apa artinya, bagaimana penghitungannya, dan mengapa itu penting. Kemudian dalam artikel ini, kita akan mengetahui lebih banyak tentang pentingnya dalam penglihatan tertanam (misalnya, kamera pengintai pintar, fotografi bawaan otomatis, dll.).

Apa itu Rasio Signal-to-Noise?

Apa itu rasio SN? Signal-to-Noise Ratio, atau disingkat SNR, adalah ukuran kuantitatif dari kekuatan sinyal yang diinginkan relatif terhadap kebisingan latar belakang (sinyal yang tidak diinginkan).snr penting untuk membandingkan sinyal yang berguna dengan sinyal yang mengganggu dalam sistem, membedakan antara berbagai sinyal output, dan mewujudkan output yang efisien.

Rasio signal-to-noise biasanya dinyatakan dalam desibel (dB). Semakin tinggi nilai rasio sinyal terhadap kebisingan, semakin baik outputnya. Dalam penglihatan tertanam, sinyal adalah data yang ditangkap oleh perangkat, yang mungkin berisi informasi yang perlu diproses oleh sistem. Kebisingan dapat berupa faktor eksternal seperti interferensi elektromagnetik, getaran, dll. Semakin kecil efek kebisingan pada sinyal, semakin tinggi SNR, semakin banyak informasi yang berguna dalam sinyal, sehingga meningkatkan kualitas dan keandalan data. Misalnya, 90dB lebih baik daripada 50dB.

jadi bagaimana cara menghitung SNR?perhitungan rasio sinyal terhadap kebisingan (SNR) dapat menggunakan rumus dan hasilnya dinyatakan menggunakan desibel:

rumus rasio s/n:  SNR = 20 * log10 (Amplitudo Sinyal / Amplitudo Kebisingan)

Dimana Signal Amplitudo adalah intensitas data gambar atau video dan Noise Amplitudo adalah intensitas noise yang mempengaruhi data.

Mengapa rasio signal-to-noise penting dalam penglihatan tertanam?

Rasio signal-to-noise penting karena secara langsung mempengaruhi kualitas data gambar dan video serta akurasi dan keandalan hasil analisis. Dalam hal aplikasi penglihatan tertanam seperti pemrosesan tepi, seperti penghitungan kepala dan pengenalan objek, SNR yang tinggi bermanfaat dalam mengurangi partikel noise dalam gambar dan memberikan hasil yang lebih jelas. Dan dalam algoritme seperti pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan, SNR yang tinggi dapat secara efektif meningkatkan akurasi pemrosesan data dan mengurangi kesalahan. Sementara itu, untukmodul kamera cahaya redup, dapat dengan jelas mencerminkan dampak noise pada kualitas gambar.

Dampak kebisingan pada data penglihatan tertanam

Kebisingan secara luas mengacu pada sinyal yang tidak diinginkan yang muncul dalam data gambar atau video, seperti distorsi, kebisingan kuantum, pikselasi, dll., yang dapat menyebabkan kesalahan dalam data. Kehadiran kebisingan ini mengurangi visualisasi data dan mempersulit sistem untuk mengekstrak dan memproses informasi yang berguna darinya. Ini juga meningkatkan ukuran dan persyaratan bandwidth data.Apa itu kebisingan dalam penglihatan tertanam?

Dampak Rasio Sinyal terhadap Kebisingan pada Kinerja Sistem Visi Tertanam

Tingkat kebisingan:SNR yang rendah memperkuat tingkat kebisingan, sehingga lebih sulit bagi sistem untuk mengekstrak informasi yang berguna dari informasi tersebut.
Rentang Dinamis:Tingkat SNR secara langsung mempengaruhi rentang dinamis sistem, yang merupakan rasio antara bagian paling terang dengan yang paling gelap. SNR yang rendah akan mempersulit sistem untuk membedakan antara kecerahan dan kontras yang berbeda.
Resolusi dan Ketajaman: SNR rendah akan membuat pengenalan objek macet yang, sementara SNR tinggi membantu meningkatkan resolusi dan ketajaman gambar, membuat detail lebih jelas dan membantu algoritme deteksi tepi.

Apa hubungan antara SNR dan karakteristik kamera?

SNR tidak mempengaruhi visualisasi saja, ini terkait erat dengan banyak karakteristik kamera. Memahami bagaimana karakteristik ini memengaruhi SNR dapat menghasilkan hasil visual yang lebih baik.

Rentang Dinamis:Rentang dinamis yang baik dapat menangkap lebih banyak nada warna, yang bagus untuk mendapatkan SNR yang lebih baik pada tingkat kecerahan yang berbeda, dan membedakan detail dengan lebih baik di area terang dan gelap.

Sensitivitas ISO:ISO tinggi memperkuat sinyal sekaligus memperkuat noise, menurunkan SNR. ISO rendah memberikan rasio suara terhadap noise yang lebih baik, tetapi membutuhkan cahaya yang lebih baik untuk pencahayaan.

Kecepatan rana:kecepatan rana yang lebih cepat mengurangi buram gerakan, tetapi memerlukan aperture atau ISO yang lebih besar, yang memengaruhi SNR. kecepatan rana yang lebih lambat dalam cahaya redup menghasilkan SNR yang lebih rendah karena peningkatan eksposur.

Ukuran sensor:Semakin besar sensor, semakin besar pikselnya, semakin banyak foton yang dikumpulkan dan lebih banyak cahaya yang dapat ditangkap untuk rasio signal-to-noise yang lebih baik. Sebaliknya, piksel kecil dapat menghasilkan noise dan memengaruhi SNR.

Algoritma pemrosesan gambar:Algoritme pemrosesan gambar canggih dapat mengurangi noise yang tidak diinginkan dan meningkatkan SNR sambil mempertahankan detail gambar.

Ukuran bukaan:Semakin besar aperture, semakin banyak cahayanya, membantu meningkatkan rasio snr. Semakin kecil aperture, semakin lama waktu pencahayaan yang dibutuhkan, yang menghasilkan lebih banyak noise.

Mengapa waktu pemaparan memengaruhi SNR?

Waktu pencahayaan juga merupakan faktor kunci dalam SNR, menentukan berapa lama sensor menerima cahaya. Waktu eksposur yang lebih lama dapat meningkatkan jumlah foton yang ditangkap, secara teoritis meningkatkan kekuatan sinyal dan meningkatkan rasio signal-to-noise. Hal ini juga dapat menyebabkan terciptanya lebih banyak kebisingan fotonik dan elektronik, terutama pada suhu tinggi atau selama pencahayaan lama, yang dapat menurunkan kualitas gambar.

Dari hal di atas kita dapat menyimpulkan bahwa sinyal sebanding dengan jumlah foton yang dikumpulkan selama waktu pencahayaan, yang terakhir dihitung sebagai produk dari intensitas cahaya (I) dan waktu pencahayaan (t):

Ketika mempertimbangkan intensitas foton insiden, kebisingan hamburan foton (kebisingan hamburan foton adalah jenis kebisingan yang melekat pada sistem apa pun yang menghitung cahaya dalam satuan diskrit (yaitu, foton)) juga muncul. Rasio signal-to-noise karena kebisingan hamburan foton (SNR_Shot) diberikan oleh persamaan berikut:

Ketika waktu pencahayaan lebih lama, jumlah foton yang dikumpulkan (N) juga meningkat, dan begitu pula sinyal (S). Akar kuadrat sinyal (√S) juga meningkat. Ini berarti bahwa dalam kasus kebisingan butir yang tersebar, rasio suara terhadap kebisingan meningkat dengan akar kuadrat waktu pencahayaan.

Beberapa saran yang relevan untuk meningkatkan SNR dalam penglihatan tertanam

Dari hal di atas saya dapat mengatakan bahwa mengurangi kebisingan atau meningkatkan kualitas sinyal dapat efektif dalam meningkatkan SNR. Untuk ini kita dapat memberikan saran pengoptimalan yang relevan berikut:

• untuk pengoptimalan kekuatan sinyal. Tetapi hindari pengoptimalan yang berlebihan untuk mencegah penguatan noise, sehingga tidak ada peningkatan substansial pada gambar.
• Optimalkan arsitektur kamera saat membeli atau menyesuaikan kamera. Menggunakan desain arsitektur yang baik memungkinkan kinerja pencitraan yang lebih baik.
• Gunakan sensor berkualitas tinggi. Sensor gambar berkualitas tinggi dengan noise pembacaan rendah dapat mengurangi noise dan meningkatkan SNR.
• Desain termal yang efektif menurunkan suhu sensor dan mengurangi bentuk kebisingan lainnya seperti kebisingan termal.
• Mengoptimalkan pengaturan kamera seperti waktu pencahayaan dan kecepatan rana untuk mengurangi noise sekaligus menangkap gambar terbaik.

Untuk meringkas

Rasio signal-to-noise merupakan faktor penting yang mempengaruhi sistem penglihatan tertanam, yang secara langsung memengaruhi kualitas data gambar dan video serta akurasi dan keandalan hasil analisis. Kami berharap melalui artikel ini kami dapat lebih memahami pengertian rasio signal-to-noise, faktor-faktor yang mempengaruhinya, dan bagaimana memperbaikinya sehingga kami dapat mengoptimalkan aplikasi penglihatan tertanam kami dan mencapai hasil yang lebih baik.

Jika Anda memerlukan bantuan atau menyesuaikan kamera kebisingan rendah dan mengintegrasikannya ke dalam aplikasi penglihatan tertanam Anda, jangan ragu untukHubungi.