当机器视觉结合AI技术 推动物联网新进展
在工厂自动化和农业等许多领域都应用到视觉感测技术，虽然看似效果显著，但只有当AI和机器学习被添加到组合中时，该技术才能真正发挥其作用。
机器视觉系统在工业流程中使用已有一段时间。例如，它们经常被用来监测在输送带上移动的产品。相对简单的模式识别扩展了这些机器视觉系统的能力，但人工智能（AI）和机器学习（ML）的导入，正在?明机器视觉进入新的应用。
一条工业生产线是相对一致的，这使得机器视觉系统更容易识别任何超出定义范围的东西。在现实世界中，事情并非如此统一，而这正是AI和机器学习的用武之地。一个结合AI的机器视觉系统能辨别出的，将不仅仅是被损毁的产品或停滞的传送带。
这些系统将渗透到所有垂直领域并增强多种角色，「维护」是其中领域之一，AI可协助工程师维修复杂机器，至于其他的应用，例如农业可使用机器视觉来远程监控作物的健康状况，并利用这些信息来调整灌溉周期、通风等。
为这些应用提供AI后端云端平台的商业价值亦有显著增长。由于成本降低，平台的使用增加了，而更高的准确性则推动了需求；这创造了一个投资的良性循环，将使机器视觉方案与AI云端平台的连接变得更加简单。现在可以利用机器视觉来做更多的事情，它的使用有望推动物联网（IoT）的新的进展。
超低功耗感测
超低功耗传感器解决方案的可用性是此一增长趋势的关键。这些新的应用程序需要一个 「永远待命」的方案，并且结合高性能和低功耗，随时准备在需要时撷取影像。
当然，「连接」也将是关键。随着AI分析的繁重工作在云端进行，传感器平台可以更小、更省电。尽管如此，它们仍需要为回程提供高速和可靠的连接；蓝牙低功耗（Bluetooth LE）无线协议的超低功耗凭证，在此发挥了重要的作用。
将BLE技术添加到传感器平台上，为机器视觉传感器平台与云端服务的无线连接提供一种全面而简单的方法。传感器平台透过IoT网关或智能型手机，可以将影像数据和其他传感器信息传输到云端平台，在云端平台上使用AI进行分析。然后，可将动作发回给传感器平台或其他连接的智能执行器。
撷取彩色影像
图1 : 需要全彩影像的应用
尽管机器视觉系统能使用简单的黑白影像来识别基本物体，但彩色影像所传达的信息更多。当AI被用于分析场景时，颜色变得更加相关。在机器视觉中加入颜色，将为自动识别带来新的维度，用于前述提到的新兴应用。颜色提供了更大的对比和更好区分场景中的物体。AI系统现在能利用这些特征来提供更高的准确性。
在这种情况下，管理整体功率预算变得更重要，特别是对于电池供电的「永远待命」的设备，这可能包括用一个钮扣电池预计工作五年或更长时间的设备。在系统功率方面，影像传感器、控制系统和通讯接口成为最关键的设计标准。
图2 : 低功耗拍摄相机平台结合AI，支持以事件触发影像。
RSL10智慧拍摄相机平台的开发是为了让工程师能接入一个完整的低功耗影像撷取平台，使用蓝牙低功耗进行连接。该平台最新版本增加对使用基于ARX3A0 CMOS图像传感器的相机模块进行彩色影像撷取的支持。该模块符合安森美（onsemi）影像接入系统（IAS）的设计格式，采用标准化的连接器和布局配置，使模块可互换。
安森美利用其生产新一代RSL10智慧拍摄相机平台。RSL10智慧拍摄彩色相机平台现在支持ARX3A0的彩色版本。新平台的尺寸也更小，而且在功率方面更佳。客户在评估系统的性能以后，可使用包括软件在内的设计文件来自行开发智能机器视觉IoT传感器。
电源管理对于确保电池使用寿命非常重要。RSL10 SIP/ARX3A0在该彩色相机平台上有一个专用的FAN53880电源管理IC（PMIC），以及基于硬件的智能电源管理模式。当该彩色相机平台连接到连续的图影像撷取时，它只消耗136.3毫瓦。在等待触发时，功率下降到88.77W，而在断电模式下，仅消耗30.36W。
因此，如果一天拍摄一张图片，该彩色相机平台使用一颗2000毫安的电池可以运行11年以上。
由事件触发的机器视觉
RSL10智慧拍摄相机被设计用来提供因事件触发的影像撷取。这意味着并非不断地传输影像数据，而是根据先前定义的事件来撷取影像：事件的触发条件是透过整合在相机平台上的高度先进传感器进行监测。
可以使用包括运动状态、温度、时间、湿度和加速度这些作为传感器监测的条件。开发人员可以使用这些传感器的输出来设立复杂的条件。如果达到这些条件，RSL10智慧拍摄相机平台就会触发影像撷取。然后，撷取的影像透过BLE传输到智能型手机或网关。
尽管转向彩色影像撷取意味着透过蓝牙传输的数据量增加，但安森美已做到且几乎无需增加系统功耗，其中的关键是RSL10 SIP，一个超低功耗的系统级封装（SiP）。这极小、低功耗SiP作为整个系统的枢纽，控制影像传感器处理器，驱动环境传感器，并管理BLE通讯。
界面到云端AI平台
图3 : 云端连接的行动应用程序提供影像分析
除了RSL10智能拍摄彩色相机平台，安森美还提供一个订制的行动应用程序，可从Android和iOS下载。只要使用连接的智能型手机和有效的AWS账户，就可以使用Amazon Rekognition，一旦AWS账户连接到RSL10 Smart Shot行动应用程序，就可以上传影像进行分析，待分析完成后，Amazon Recognition会回传影像中所有被识别物体的列表，并标明百分比准确率。
图4 : 基于云端的解决方案是由Microsoft Azure提供
此外，安森美与安富利（Avnet）合作，在IoTConnect Platform中整合RSL10智能拍摄相机平台，这是个基于云端的解决方案，使用Microsoft Azure。IoTConnect设计为尽可能减少IoT设计过程的复杂性，提供将信息从拍摄相机平台连接到云端的途径，从而可以解释、运算并进行学习（AI）。客户可采用此方法在自己需要机器视觉的价值验证（POV）进行客制，如检测物体、读取模拟仪表或检查库存水平。这能够更快地验证物联网项目，并让客户更快进入市场。
总结
视觉感测是一项令人兴奋的技术，在工厂自动化和农业等许多领域都应用到该技术。虽然拥有一个永远不会感到厌烦、疲倦或犯错的「检查员」的好处是显著的，但只有当AI和机器学习被添加到组合中时，该技术才真正发挥其作用。
RSL10智慧拍摄相机平台为OEM厂商提供一个设计平台，它结合连接、彩色和黑白成像以及基于AI的处理。这些设备不仅可透过整合云端服务使用先进的AI和机器学习，而且改良的低功耗运行可支持其运行超过十年。
（本文作者Guy Nicholson为安森美工业和商用感知分部高级总监）
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