机器视觉|嵌入式成像
机器视觉嵌入式成像作为机器视觉趋势的情况取决于市场中关于技术定义的差异。将嵌入式视觉分类为任何结合图像捕获和处理的设备的一个定义涵盖了传统机器视觉组件的非常广泛且可能重叠的部分。有人可能会将嵌入式视觉约束到那些*集成在较低级别的设备(SOC-芯片上的系统，或SOM-模块上的系统或单板计算机)，以便将其集成到更大的设备中。易于想象的用例可能包括自动驾驶汽车和AMR甚至智能手机。
实际执行：
机器视觉嵌入式视觉-无论是SOM，SOC还是具有嵌入式处理功能的摄像机-在某种意义上都体现了嵌入式视觉处理器的存在;通常(但不是地)GPU(图形处理单元)或FPGA(现场可编程门阵列)。在任何一种情况下，处理器都针对特定任务进行编程，该任务是完整的应用程序或某些图像处理。在大多数实现中，嵌入式视觉处理器需要低级编程以配置或创建应用程序。嵌入式视觉设备与主机系统的接口与标准机器视觉组件不同，这是实施的重要考虑因素。
通过组合利用相对于物体表面以多个角度指向的照射产生的图像，可以更可靠地可视化在灰度图像中不可见的特征。
实际限制：
机器视觉对于通用机器视觉，在特定的单用途应用中使用低级嵌入式视觉可能是不实际的，因为嵌入式视觉设备的编程仍然是一个开发而不是集成任务。具有嵌入式处理的机器视觉相机对于某些应用可能更实用。嵌入式视觉在机器视觉中的直接更广泛的使用案例可能在于具有“预编程”嵌入式图像处理应用的相机的实现
-特别是AI或深度学习，以及针对特定任务的商业成像。
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