카메라 모듈을 위한 저전력 디자인 전략

여기는 저전력 디자인을 위한 몇 가지 전략입니다. 카메라한국어로 번역하세요.

이미지 센서: 저전력 모드를 가진 센서를 선택하십시오. 예를 들어, 일부 CMOS 이미지 센서는 휴면 상태일 때 초저전력 수면 모드로 들어갈 수 있으며, 이미지를 캡처해야 할 때에만 깨어납니다. 이는 전력 소비를 크게 줄일 수 있습니다. 또한, 새로운 뒷면 조명 (BSI) 센서는 전통적인 전면 조명 센서와 동일한 성능 수준에서 전력 소비를 줄일 수 있습니다. 이는 빛을 더 효율적으로 활용하고 충분한 밝기를 얻기 위해 필요한 전력을 줄이기 때문입니다.

프로세서 시스템 온 칩 (SoC)저전력 시스템 온 칩(SoC) 프로세서를 사용하십시오. 이 칩들은 종종 TSMC의 저전력 공정과 같은 고급 제조 공정으로 제작되며 정적 및 동적 전력 소비를 줄일 수 있습니다. 또한 SoC 내의 전력 관리 유닛은 작업 부하에 따라 다양한 모듈의 전압과 주파수를 동적으로 조절하여 불필요한 에너지 소비를 피할 수 있습니다.

기타 주변 장치: Wi-Fi 및 Bluetooth 모듈과 같은 주변 장치에 대해 저전력 모델을 선택하십시오. 예를 들어, Bluetooth Low Energy (BLE) 모듈은 데이터 전송이 빈번하지 않을 때 슬립 모드로 들어가 전력 소비를 줄일 수 있습니다.

전원 관리 회로 설계: 효율적인 전원 관리 회로를 설계하여 적절한 전원 분배 및 변환을 통해 에너지 손실을 줄입니다. 예를 들어, 카메라 구성 요소에 필요한 작동 전압으로 입력 전압을 더 효과적으로 변환할 수 있는 스위치 모드 전원 공급 장치를 사용하십시오. 또한, 회로에 여러 전원 스위치를 추가하여 여러 구성 요소에 대한 전원 공급을 다양한 작동 모드(대기, 미리 보기 및 녹화)에 따라 제어하여 세밀한 전원 관리를 가능하게 합니다.

PCB 설계 단계에서 회로 내부의 부가용량과 인덕턴스를 줄이기 위해 라우팅 및 부품 배치를 최적화하십시오. 이러한 부가적인 매개변수는 신호 전송 중에 에너지 손실을 일으킬 수 있으므로 이를 줄이면 회로 효율성을 향상시키고 전력 소비를 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 고주파 신호 라인의 길이를 줄여 신호 반사와 감쇠를 줄이면 신호 전송 중 전력 소비를 낮출 수 있습니다.

스마트 수면 및 깨우기 메커니즘: 소프트웨어는 필요하지 않을 때(예: 움직임 감지되지 않거나 오랜 시간 동안 작업이 없을 때) 수면 모드로 진입하도록 제어합니다. 수면 모드에서는 비디오 인코더 및 Wi-Fi 전송 모듈과 같은 불필요한 하드웨어 구성 요소가 꺼지고, 모션 센서와 같은 저전력 모니터링 모듈만 남아 있어 카메라가 깨어날지 여부를 감지합니다. 모니터링 모듈이 깨우기 조건(움직임 트리거 또는 원격 제어 명령과 같은)을 감지하면 빠르게 카메라를 깨우고 작동 상태를 복원합니다.

프레임 속도 조정: 장면의 동적 및 사용자 요구에 따라 비디오 프레임 속도를 동적으로 조정합니다. 예를 들어 감시 장면에서 이미지가 오랜 시간 변하지 않으면 데이터 처리 및 전송을 줄이기 위해 프레임 속도를 낮출 수 있습니다. 자세한 관찰이 필요할 때 다시 프레임 속도를 높일 수 있습니다.

해상도 낮추기: 고해상도 이미지 세부 사항이 필요하지 않은 장면에서는 소프트웨어 설정을 통해 이미지 해상도를 낮출 수 있습니다. 낮은 해상도는 이미지 센서가 수집해야 하는 내용이 적어지고 비디오 인코더의 작업 부담이 줄어들어 전력 소비를 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 원격 감시에서는 일반적인 전망만 필요한 경우가 있으므로 미리보기용으로 낮은 해상도를 사용할 수 있습니다.

이미지 및 비디오 처리 알고리즘 최적화: 카메라의 내부 이미지 및 비디오 알고리즘을 최적화하여 계산을 줄입니다. 예를 들어, 이미지 압축 알고리즘에서 H.265/HEVC와 같은 더 효율적인 코딩 방법을 사용합니다. 전통적인 H264 코딩과 비교했을 때, 동일한 이미지 품질을 유지하면서 데이터 양을 줄일 수 있어 비디오 인코더의 전력 소비를 낮출 수 있습니다. 또한, 이미지 향상 및 필터링을 최적화하여 불필요한 계산 단계를 줄이고 알고리즘 효율성을 향상시킵니다.

스마트 감지 알고리즘 최적화: 스마트 카메라의 대상 감지 및 얼굴 인식 알고리즘을 최적화하려면 신경망 구조나 가벼운 모델을 최적화하여 감지 정확도를 유지하면서 계산을 줄입니다. 예를 들어, 전통적인 합성곱 대신 깊이 분리형 합성곱을 사용하면 계산을 크게 줄일 수 있어 이러한 알고리즘을 실행하는 프로세서의 전력 소비를 낮출 수 있습니다.