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冬奥会全自研的“鹰眼”摄像头,是否能引发机器视觉的革命?

在本届冬奥会赛场的速滑比赛中,运动员速度最高可达到15—18米/秒,约等于50公里/小时,顶尖运动员速度可达70公里/小时。如何保证运动员高速运动时能够被摄像机清楚的拍下,是摄像机面临的巨大考验。

为解决这一难题,中央广播电视总台历时5年,终于研发出一款名为“猎豹”的“超高速4K轨道摄像机系统”,该系统由陀螺仪轨道车和360米长的U型轨道组成,设计技术标准是25米/秒,约等于90公里/小时,在比赛中可以实时跟踪运动员的位置,还可根据转播需求,实现加速、减速、超越等动作,灵活捕捉比赛画面。

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4K,超高清

首先,所谓的4K摄像头,其中的4K是指分辨率,到达4K就是超高清分辨率。而4K摄像头,指的是在拍摄的视频文件的原始画质单边最大像素可以达到4000像素以上,4K摄像头的分辨率一般为4096×2160,能达到这种水平的被称为4K摄像头。对视频而言,由每秒25个静态帧构成的,其中每一帧的原始画质都达到了4000+的画质才可以称之为4k。

更通俗的理解是,多少K,可以理解为按显示器上面有多少格子来划分的。同样大的电视和显示器,4k与1k相比,当然格子越多,格子的面积就越小,画质越精细,越清晰。

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目前阶段,4K摄像头属于比较领先的高清摄像头的,毕竟8K的数字视频,目前还处于实验室阶段。8K意味着分辨率为7680*4320,这种视频格式,其每帧图像的分辨率为3300万像素,想象一下,播放这个视频,对GPU的加速解码能力是多大的考验,因此还需要配套的显卡等设备能够跟上发展。

高清摄像机,出色的机器视觉

针对“猎豹”这样一个系统,被一部分人称为高速摄像机器人,其实无论是机器人还是设备系统,只要涉及视觉问题,都会对摄像头提出要求。

我国在机器视觉领域起步较晚,但是近几年,政策倾斜、资本涌入、应用增多,让整个机器视觉行业发展极快。相比单一的高清摄像头,机器视觉还同时涉及光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术,也涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域,可以说,机器视觉是一个综合性的技术,但机器识别技术的提高,必然也离不开精度的提升。

机器视觉的分辨率,一般可分为 256个灰度级,采集系统具有 10bit、12bit、16bit 等不同的灰度级,相比较人类视觉的 64个灰度级有更大的优势。

高速发展阶段(2008-至今):经历近十年的发展,中国机器视觉进入了高速发展阶段。随着应用需要,目前,在机器视觉领域出现了许多分辨率 4Kx4K 的面阵摄像机和 12K 的线阵摄像机,通过光学镜头,可以观测微米级的物件,也可以观察天体一般的目标。

机器视觉的革命

机器视觉系统包括光源照明、镜头、图像处理和视觉处理组件等。其中,照明负责照亮要检测的零件,使其特征突出,可以让相机清晰地看到。镜头采集图像后,将以光的形式将其传送给传感器。机器视觉相机将此光转换为数字图像,然后发送至处理器进行分析。接下来,视觉处理包括检查图像和提取所需信息的算法,运行必要的检查并做出决定。最后,通过离散 I/O 信号或串行连接,将数据发送到设备完成通信。

就镜头来说,它是机器视觉图像采集的重要成像部件。分辨率、对比度、景深和像差等指标对成像质量有重要影响。早在2019 年,全球工业镜头市场达到 33 亿元,受制于技术积累和迭代,国内市场被施耐德、富士等国外领头企业占领。但随着精密机械设计、几何光学、薄膜光学、色度学、热力学等技术不断进步,制造过程和工艺不断优化,中国机器视觉也将再进一步。本次冬奥会上的全自研的摄像系统,也证明着机器视觉领域正快速发展。

就机器视觉行业的产业链来说,上游硬件部分包括光源、镜头、工业相机、图像处理器、图像采集卡;软件部分包括图像处理软件和底层算法。中游是设备制造商与系统集成商;机器视觉下游应用包括半导体、汽车、包装、医药、工业机器人等行业。上游软硬件共总成本的 80%,分别占比为 45%、35%,因此,如此高的成本占比,意味着国产的摄像头技术提升,对提高我国机器视觉的竞争力和市场占有率来说,有着重要作用。

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