Tamil
நரம்பியல் உருவாக்கம் மற்றும் கேமரா மாட்யூல்களில் அதன் எதிர்காலம்: கேமராக்கள் உலகத்தை எப்படி காண்கின்றன என்பதைக் மறுபரிசீலனை செய்கிறது
2025.12.29 துருக
சிறந்த, மேலும் திறமையான கேமரா மாடுல்களை உருவாக்குவதற்கான போட்டியில், பாரம்பரிய படக்கூற்று தொழில்நுட்பம் ஒரு தடையை சந்திக்கிறது. இன்று கேமராக்கள் நிலையான விகிதங்களில் படங்களை பிடிக்கின்றன, செயலி மையங்களை மீதமுள்ள தரவுகளால் inundate செய்கின்றன, பேட்டரிகளை விரைவாக drained செய்கின்றன, மற்றும் வேகமாக நகரும் காட்சிகளுடன் இணக்கமாக இருக்க போராடுகின்றன—இவை ஸ்மார்ட்போன்கள், அணிகலன்கள், தன்னாட்சி வாகனங்கள் மற்றும் தொழில்துறை சென்சார்கள் ஆகியவற்றில் புதுமையை வரையறுக்கின்றன. நரம்பியல் படக்கூற்று தொழில்நுட்பம் வந்துள்ளது: கேமரா காட்சிகளை எவ்வாறு உணர்ந்து செயலாக்குகிறது என்பதைக் கண்ணோட்டமாக மாற்றும், இது வெறும் incremental மேம்பாடு அல்ல, ஆனால் முழுமையான மறுபரிசீலனை.
என்ஜினீயர்களுக்கு, தயாரிப்பு வடிவமைப்பாளர்களுக்கு மற்றும் தொழில்நுட்ப ஆர்வலர்களுக்கு, நரம்பியல் படமெடுப்புகள் ஒரு பரிமாண மாற்றத்தை பிரதிநிதித்துவம் செய்கின்றன. மனித மூளையின் நரம்பியல் நெட்வொர்க்களை நகலெடுக்குவதன் மூலம், இந்த சென்சார்கள் அளவுக்கு மாறாக தொடர்பை முன்னுரிமை அளிக்கின்றன, முழு கட்டங்களைப் பதிப்பிக்காமல், அர்த்தமுள்ள தரவுகளை (என்று அழைக்கப்படும் "நிகழ்வுகள்") மட்டுமே பரிமாறுகின்றன. இந்த முன்னேற்றம் கேமரா மாட்யூல்களுக்கு மூன்று முக்கியமான வலியுறுத்தல்களை தீர்க்கிறது: அதிகமான சக்தி பயன்பாடு, தாமதம் மற்றும் தரவுப் overload. எட்ஜ் AI மற்றும் நேரடி உணர்வுக்கான தேவைகள் அதிகரிக்கும் போது, நரம்பியல் படமெடுப்புகள் அடுத்த தலைமுறை கேமரா தொழில்நுட்பத்தின் முதுகெலும்பாக மாறுவதற்கு தயாராக உள்ளது. இது எப்படி செயல்படுகிறது, தற்போதைய தாக்கம் மற்றும் இது உருவாக்கும் எதிர்காலம் பற்றி நாங்கள் ஆராய்வோம். கேமரா மாட்யூல்கள்.
நரம்பியல் படமெடுப்புகள் என்ன, மற்றும் இது பாரம்பரிய கேமராக்களிலிருந்து எப்படி மாறுபடுகிறது?
நரம்பியல் உருவாக்கத்தின் புரட்சியை புரிந்துகொள்ள, நாம் முதலில் இதனை இன்று பயன்படுத்தும் கேமராக்களுடன் ஒப்பிட வேண்டும். பாரம்பரிய கேமராக்கள்—ச்மார்ட்போன்களில் அல்லது தொழில்துறை உபகரணங்களில் இருந்தாலும்—“படம் அடிப்படையிலான” மாதிரியில் செயல்படுகின்றன: அவை நிர்ணயிக்கப்பட்ட இடைவெளிகளில் முழு படங்களை பிடிக்கின்றன (எ.கா., 30fps அல்லது 60fps), ஒவ்வொரு படத்திலும் உள்ள ஒவ்வொரு பிக்சலையும் செயலாக்குகின்றன, மற்றும் முழு தரவுத்தொகுப்பை சேமிக்க அல்லது அனுப்புகின்றன. இந்த அணுகுமுறை எளிமையானது ஆனால் செயல்திறனற்றது: தொடர்ச்சியான படங்களில் 90% பிக்சல்கள் ஒரே மாதிரியானவை (ஒரு நிலையான பின்னணி பற்றி சிந்திக்கவும்), ஆனால் கேமரா அவற்றை மீண்டும் மீண்டும் செயலாக்குவதில் ஆற்றலை வீணாக்குகிறது.
நியூரோமார்பிக் இமேஜிங் இந்த மாதிரியை தலைக்கீழாக மாற்றுகிறது. மனித பார்வை குருதியில் இருந்து ஊக்கமடைந்த இந்த சென்சார்கள் ஸ்பைகிங் நர்வல் நெட்வொர்க் (SNNs) என்பவற்றைப் பயன்படுத்துகின்றன - மூளை நரம்புகள் மின்சார புல்சுகள் (அல்லது "ஸ்பைக்ஸ்") மூலம் எப்படி தொடர்பு கொள்ளுகின்றன என்பதைக் பிரதிபலிக்கும் மின்சார சுற்றுகள். முழு ஃபிரேம்களைப் பிடிக்காமல், ஒரு நியூரோமார்பிக் சென்சர் ஒரு பிக்சல் ஒளியில் மாற்றத்தை கண்டுபிடிக்கும்போது மட்டுமே ஒரு ஸ்பைக் உருவாக்குகிறது (எ.கா., இயக்கம், பிரகாசம் மாறுதல், அல்லது எதிர்மறை மாறுபாடுகள்). எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு பறவை நிலையான வானத்தை கடக்கும்போது, சென்சர் பறவையின் பாதை பற்றிய தரவுகளை மட்டுமே அனுப்புகிறது - முழு வானத்தை அல்ல.
முக்கிய மாறுபாடுகள்: பாரம்பரிய மற்றும் நரம்பியல் கேமரா மாடுல்கள்
அம்சம் | பாரம்பரிய கேமரா மாடுல்கள் | நரம்பியல் கேமரா மாட்யூல்கள் |
தரவுகள் பிடிப்பு | ஃபிரேம் அடிப்படையிலான (நிலையான இடைவெளிகள்) | நிகழ்வு அடிப்படையிலான (மாற்றங்கள் மட்டும்) |
மின்சார உபயோகம் | உயர்ந்தது (நிலையான பிக்சல் செயலாக்கம்) | அதிக குறைந்தது (ஃபிரேம்களைவிட 90% குறைவாக) |
தாமதம் | 30–100ms (ஃபிரேம் பஃபர் தாமதம்) | -நேர நிகழ்வு பரிமாற்றம்) |
தரவின் அளவு | பெரியது (மினிடுக்கு கிகாபைட்டுகள்) | குறைந்த (கிலோபைட்டுகள் ஒரு நிமிடத்திற்கு) |
சரிவரிசை | கட்டுப்படுத்தப்பட்டது (100–120dB) | சிறந்த (140+dB) |
இந்த நிகழ்வு இயக்கப்படும் வடிவமைப்பு தொழில்நுட்ப புதுமை மட்டுமல்ல - இது கேமரா மாட்யூல்களுக்கு ஒரு விளையாட்டு மாற்றுபவர். சக்தி மற்றும் அளவு முக்கியமான சாதனங்களுக்கு (எ.கா., ஸ்மார்ட்வாட்சுகள், ட்ரோன்கள், அல்லது மருத்துவ இம்பிளாண்ட்கள்), நியூரோமார்பிக் சென்சார்கள் பாரம்பரிய கேமராக்கள் எடுக்க முடியாத செயல்திறனை வழங்குகின்றன. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு நியூரோமார்பிக் கேமரா மாட்யூல் ஒரு உடற்பயிற்சி கண்காணிப்பில் ஒரே சார்ஜில் 24/7 இயங்கலாம், பேட்டரி வாழ்நாளை குறைக்காமல் இயக்கத்தை கண்காணிக்கிறது. தொழில்துறையில், இது வேகமாக நகரும் அசம்பிளி கோடுகளில் மைக்ரோ-தவறுகளை அருகிலுள்ள பூஜ்ய தாமதத்துடன் கண்டறியலாம்.
என்னால் நரம்பியல் படங்கள் அடுத்த தலைமுறை கேமரா மாட்யூல்களுக்கு ஒரு சிறந்த பொருத்தமாக இருக்கின்றன
கேமரா மாட்யூல் உற்பத்தியாளர்கள் நான்கு முன்னுரிமைகளை சமநிலைப்படுத்துவதற்கான கடுமையான அழுத்தத்தை எதிர்கொள்கின்றனர்: சிறிய அளவு, குறைந்த சக்தி, வேகமான செயல்திறன் மற்றும் உயர் அறிவு. நரம்பியல் படங்கள் இந்நான்கையும் கையாள்கின்றன—இதன் மூலம்:
1. அற்புதமாகக் குறைந்த சக்தி பயன்பாடு: சாதனங்களின் ஆயுள்களை நீட்டிக்கிறது
நரம்பியல் கேமரா மாட்யூல்களுக்கு சக்தி திறன் மிகப்பெரிய விற்பனை புள்ளியாகும். பாரம்பரிய படம் உணரிகள் (எ.கா., CMOS) ஒவ்வொரு கட்டத்தில் உள்ள ஒவ்வொரு பிக்சலையும் செயலாக்குவதால் முக்கியமான சக்தியை செலவழிக்கின்றன, எதுவும் மாறவில்லை என்றாலும். நரம்பியல் உணரிகள், அதற்கு மாறாக, ஒரு பிக்சல் தொடர்புடைய மாற்றத்தை கண்டுபிடிக்கும்வரை தூங்குகின்றன. இந்த "தேவை அடிப்படையிலான" செயலாக்கம், கட்டம் அடிப்படையிலான கேமராக்களுக்கு ஒப்பிடுகையில், 80–95% சக்தி பயன்பாட்டை குறைக்கிறது.
உதாரணமாக, நரம்பியல் உணரியைப் பயன்படுத்தும் ஒரு ஸ்மார்ட்போன் கேமரா மாட்யூல், பேட்டரியை drained செய்யாமல், மணிநேரங்கள் பல பின்னணி காட்சி கண்டுபிடிப்பை (எ.கா., ஒரு குழந்தை அல்லது செல்லப்பிராணியை கண்காணிக்க) இயக்கலாம் - இன்று உள்ள தொழில்நுட்பத்துடன் சாத்தியமில்லை. பாதுகாப்பு கேமரா அல்லது சுற்றுச்சூழல் உணரிகள் போன்ற IoT சாதனங்களில், இந்த திறன் நீண்ட பேட்டரி ஆயுளை (வாரங்களில் பதிலாக மாதங்கள்) அல்லது சிறிய, எளிதான பேட்டரிகளை வழங்குகிறது, அழகான வடிவமைப்புகளை சாத்தியமாக்குகிறது.
2. நேரடி பதிலளிப்பு: முக்கிய முடிவுகளை செயல்படுத்துதல்
தாமதம்—ஒரு படத்தை பிடிக்கும் மற்றும் அதை செயலாக்கும் இடையே உள்ள தாமதம்—சுய இயக்கம், ரோபோட்டிக்ஸ் அல்லது தொழில்துறை பாதுகாப்பு போன்ற பயன்பாடுகளில் ஒரு கொடிய குறைபாடு. பாரம்பரிய கேமராக்கள் தாமதத்தால் பாதிக்கப்படுகின்றன, ஏனெனில் அவை முழு படங்களை பஃபர் மற்றும் செயலாக்க வேண்டும். நரம்பியல் உணரிகள் நிகழ்வுகளை அவை நிகழும் போது அனுப்புவதன் மூலம் இந்த தடையை நீக்குகின்றன, தாமதம் 500 நானோசெகண்டுகள் வரை குறைவாக உள்ளது.
ஒரு சுய இயக்கும் கார் உள்ள நரம்பியல் கேமரா மாடுல் ஒன்றை கற்பனை செய்யுங்கள்: இது ஒரு பாதசாரி சாலையில் கால் வைத்ததை கண்டறிந்து, தரவுகளை வாகனத்தின் AI க்கு நேரடியாக அனுப்புகிறது, இதனால் கார் ஒரு பட அடிப்படையிலான கேமராவை விட 10 மடங்கு வேகமாக தடுப்பதற்கு அனுமதிக்கிறது. அறுவை சிகிச்சை ரோபோக்களில், இந்த வேகம் துல்லியமான திசு கையாளுதல் மற்றும் தவறுதலான சேதத்திற்கு இடையிலான வேறுபாட்டை குறிக்கலாம். கேமரா மாடுல் வடிவமைப்பாளர்களுக்கு, இந்த குறைந்த தாமதம் “உடனடி உணர்வு” என்பது பேச்சுவார்த்தை செய்ய முடியாத பயன்பாடுகளுக்கு வாயில்களை திறக்கிறது.
3. தரவின் திறன்: எட்ஜ் AI ஒருங்கிணைப்பை திறக்கிறது
எட்ஜ் AI-ன் உயர்வு (மேகத்தில் பதிப்பிக்காமல் சாதனத்தில் தரவுகளை செயலாக்குதல்) குறைந்த தரவுகளை உருவாக்கும் கேமரா மாட்யூல்களை தேவைப்படுகிறது, இது உள்ளடக்கத்தை இழக்காமல். பாரம்பரிய கேமராக்கள் பெரும் தரவுத்தொகுப்புகளை உருவாக்குகின்றன - எடுத்துக்காட்டாக, 60fps-ல் 4K கேமரா ஒரு நிமிடத்திற்கு 1.5GB தரவுகளை உருவாக்குகிறது - இது சேமிப்பு, பாண்ட் வீதம் மற்றும் AI செயலாக்க சக்தியை அழுத்துகிறது.
நியூரோமார்பிக் கேமரா மாட்யூல்கள் இதனை நிகழ்வு தரவுகளை மட்டுமே அனுப்புவதன் மூலம் தீர்க்கின்றன: நேரம் முத்திரைகள், பிக்சல் ஒருங்கிணைப்புகள் மற்றும் ஒளி மாற்ற மதிப்புகள். இந்த தரவுகள் கட்டம் அடிப்படையிலான தரவுகளுக்கு 100–1,000 மடங்கு சிறியது, இது எட்ஜ் AI-க்கு உகந்ததாக உள்ளது. எடுத்துக்காட்டாக, நியூரோமார்பிக் மாட்யூலுடன் கூடிய ஒரு ஸ்மார்ட் டோர் பெல் உள்ளடக்கத்தை மேகத்திற்கு பதிவேற்றாமல் உள்ளூர் முறையில் நபர் கண்டறிதல் AI-ஐ இயக்கலாம். இது மட்டுமல்லாமல் தாமதத்தை குறைக்கிறது, ஆனால் தனியுரிமையை மேம்படுத்துகிறது (சாதனத்தை விட்டு செல்லாத எந்த உண்மையான தரவுகளும் இல்லை) மற்றும் மேக செலவுகளை குறைக்கிறது.
4. மேம்பட்ட டைனமிக் ரேஞ்ச்: கடுமையான நிலைகளில் விவரங்களை பிடித்தல்
பாரம்பரிய கேமராக்கள் உயர்-கான்ட்ராஸ்ட் சூழ்நிலைகளில் போராடுகின்றன—வானம் அதிகமாக வெளிப்படுத்தப்பட்டு முன்னணி குறைவாக வெளிப்படுத்தப்பட்ட ஒரு சூரிய அஸ்தமனத்தை நினைவில் கொள்ளுங்கள். நியூரோமார்பிக் சென்சார்கள் 140+dB இன் இயக்கக் களத்தை கொண்டுள்ளன (மேல்தர CMOS சென்சார்களுக்கு 100–120dB ஐ ஒப்பிடுகையில்), அதாவது அவை பிரகாசமான மற்றும் இருண்ட பகுதிகளில் ஒரே நேரத்தில் விவரங்களை பிடிக்க முடியும்.
இந்த நன்மை வெளிப்புற கேமரா மாட்யூல்களுக்கு (எ.கா., பாதுகாப்பு கேமரா, ட்ரோன் கேமரா) மற்றும் தொழில்துறை சென்சார்களுக்கு (எ.கா., சோலார் பேனல்களை அல்லது உயர் வெப்பமான உற்பத்தி செயல்முறைகளை கண்காணித்தல்) முக்கியமாகும். ஒரு ட்ரோனில் உள்ள நியூரோமார்பிக் கேமரா மாட்யூல் மத்திய நாளில் ஒரு கட்டிடத்தின் கூரை பற்றிய தெளிவான படங்களை பிடிக்கவும், நிழலான பகுதிகளில் குத்துகள் கண்டறியவும் முடியும்—பாரம்பரிய கேமராக்கள் தவிர்க்கும் விஷயம்.
தற்போதைய பயன்பாடுகள் கேமரா மாட்யூல் தொழில்நுட்பத்தை மறுபரிசீலனை செய்கின்றன
நியூரோமார்பிக் படமெடுப்புகள் எதிர்கால தொழில்நுட்பம் அல்ல—இது ஏற்கனவே நிச்சயமான மற்றும் உயர் மதிப்புள்ள பயன்பாடுகளுக்கான கேமரா மாட்யூல்களில் ஒருங்கிணைக்கப்படுகிறது. இன்று இது தாக்கத்தை ஏற்படுத்தும் மூன்று பகுதிகள்:
1. சுய இயக்க வாகனங்கள் மற்றும் ரோபோட்டிக்ஸ்
Tesla, Waymo, மற்றும் Boston Dynamics போன்ற நிறுவனங்கள் உணர்வு முறைமைகளுக்கான நரம்பியல் கேமரா மாடுல்களை ஆராய்ந்து வருகின்றன. LiDAR (அது செலவானது மற்றும் மின்சாரத்தை அதிகமாகப் பயன்படுத்துகிறது) அல்லது பாரம்பரிய கேமராக்கள் (இவை இயக்கம் மங்கலால் சிரமம் அடைகின்றன) மாறாக, நரம்பியல் சென்சார்கள் வேகமாக நகரும் பொருட்களை (எடுத்துக்காட்டாக, நடக்கிறவர்கள், சைக்கிள் ஓட்டிகள்) கண்டறிவதில் மற்றும் தரவுகளை நேரத்தில் செயலாக்குவதில் சிறந்தவை. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு விநியோக ரோபோட்டில் உள்ள நரம்பியல் கேமரா மாடுல், நகரும் தடைகளை மட்டுமே கவனித்து, பாதுகாப்பை பேணும் போது மின்சாரத்தைச் சேமித்து, கூட்டமான நடைபாதைகளில் வழிசெலுத்தலாம்.
2. மருத்துவ படிமம்
குறைந்த அளவிலான ஆபத்தான அறுவை சிகிச்சையில், கேமரா மாடுல்கள் சிறிய, குறைந்த சக்தி மற்றும் மிகுந்த பதிலளிக்கும் வகையில் இருக்க வேண்டும். நரம்பியல் மாடுல்கள், சாதனத்தின் பேட்டரியை வீணாக்காமல், உள்ளக திசுக்களின் உயர்-கான்டிராஸ்ட் படங்களை பிடிக்க எண்டோஸ்கோப்புகளில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. கூடுதலாக, அவற்றின் நிகழ்வு-அடிப்படையிலான தரவுகள், செயற்கை நுண்ணறிவு ஆல்காரிதம்களுக்கு நேரத்தில் அசாதாரணங்களை (எ.கா., கட்டிகள்) கண்டுபிடிக்க எளிதாக்குகிறது, அறுவை சிகிச்சை செயல்முறைகளின் போது சிகிச்சையாளர்களுக்கு உதவுகிறது.
3. தொழில்துறை தரக் கட்டுப்பாடு
உற்பத்தியாளர்கள், தயாரிப்புகளில் குறைபாடுகளை (எ.கா., ஸ்மார்ட்போன் திரையில் கீறல்கள், கார் எஞ்சினில் தவறான அமைவுகள்) பரிசோதிக்க கேமரா மாடுல்களை பயன்படுத்துகிறார்கள். பாரம்பரிய கேமராக்கள், 1,000 தயாரிப்புகள் ஒரு நிமிடத்திற்கு வரை வேகமாக நகரும் அசம்பிளி கோடுகளில் சிரமப்படுகின்றன, ஏனெனில் அவை படங்களை விரைவாக செயலாக்க முடியாது. நரம்பியல் மாடுல்கள், தயாரிப்பின் தோற்றத்தில் உள்ள மாற்றங்களை மட்டும் கவனித்து, குறைந்த தரவுப் செயலாக்கத்துடன் நேரத்தில் குறைபாடு கண்டுபிடிப்பை சாத்தியமாக்குகின்றன.
கேமரா மாடுல்களில் நரம்பியல் படிமத்தின் எதிர்காலம்: 5 முக்கிய போக்குகள்
தொழில்நுட்பம் வளர்ந்து செல்கையில் மற்றும் செலவுகள் குறைவாகும் போது, நரம்பியல் படமெடுப்புகள் சிறிய பயன்பாடுகளைத் தாண்டி கேமரா மாட்யூல்களில் ஒரு முக்கிய அம்சமாக மாறும். அடுத்த 5–10 ஆண்டுகளில் கவனிக்க வேண்டிய ஐந்து போக்குகள்:
1. எட்ஜ் AI சிப்புகளுடன் ஒருங்கிணைப்பு
முக்கியமான தடையாக உள்ளதாவது, பொதுவாக ஏற்கனவே உள்ள AI சிப்புகள் கட்டம் அடிப்படையிலான தரவுகளுக்காக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. எதிர்காலத்தில், நரம்பியல் உணர்வுகளுடன் மற்றும் தனிப்பட்ட SNN சிப்புகளுடன் கூடிய கேமரா மாட்யூல்களை நாம் காணப்போகிறோம், இது எட்ஜ் AI க்கான “அனைத்து ஒன்றில்” தீர்வுகளை உருவாக்கும். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு ஸ்மார்ட்போன் கேமரா மாட்யூல் நரம்பியல் தரவுகளைப் பயன்படுத்தி நேரடி பொருள் கண்டறிதல், அசைவு அடையாளம் காணுதல் மற்றும் காட்சி பிரிப்பு போன்ற செயல்களை இயக்கலாம், இது சின்னங்கள் அல்லது கைமுறையில்லா வழிநடத்தலின் உடனடி மொழிபெயர்ப்பைப் போன்ற புதிய அம்சங்களை சாத்தியமாக்கும்.
2. அணிகலன்கள் மற்றும் IoT க்கான சிறிய அளவாக்கம்
நியூரோமார்பிக் சென்சார்கள் பாரம்பரிய CMOS சென்சார்களைவிட ஏற்கனவே சிறியவையாக உள்ளன (சிலவை வெறும் 2mm x 2mm). உற்பத்தி செயல்முறைகள் மேம்படும் போது, அவை மேலும் சிறியதாக மாறும், அணிகலன்களுக்கான (எடுத்துக்காட்டாக, ஸ்மார்ட் கண்ணாடிகள், உடற்பயிற்சி கண்காணிப்புகள்) மற்றும் IoT சாதனங்களுக்கு (எடுத்துக்காட்டாக, ஸ்மார்ட் வீட்டு சென்சார்கள், விலங்குகளின் கண்காணிப்பு கேமராக்கள்) சிறிய கேமரா மாட்யூல்களில் ஒருங்கிணைக்க உதவும். இயக்கத்தின் மாதிரிகளை கண்காணித்து விழுந்ததை கண்டுபிடிக்கக்கூடிய நியூரோமார்பிக் கேமரா மாட்யூலுடன் கூடிய ஒரு ஸ்மார்ட்வாட்ச் கற்பனை செய்யுங்கள்—தினமும் மின்சாரம் ஏற்ற தேவையின்றி 24/7 இயக்கம்.
3. பல்வேறு முறை உணர்வு
எதிர்கால கேமரா மாடுல்கள் காட்சி தரவுகளை மட்டும் பிடிக்காது—அவை நரம்பியல் படக்கோவைகளை மற்ற சென்சார்களுடன் (எடுத்துக்காட்டாக, இன்ஃப்ராரெட், லைடார், ஒலி) இணைத்து சுற்றுப்புறத்தின் முழுமையான படத்தை உருவாக்கும். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு பாதுகாப்பு கேமரா மாடுல் நரம்பியல் பார்வையை பயன்படுத்தி இயக்கத்தை கண்டுபிடிக்க, இன்ஃப்ராரெட்டை உடல் வெப்பத்தை அடையாளம் காண, மற்றும் ஒலியை கண்ணாடி உடைந்து போவதை கண்டுபிடிக்க பயன்படுத்தலாம்—அனைத்தும் குறைந்த சக்தியை பயன்படுத்தும் போது. இந்த பல்வேறு முறை அணுகுமுறை, வீட்டின் பாதுகாப்பு, தொழில்துறை கண்காணிப்பு மற்றும் புத்திசாலி நகரங்கள் போன்ற பயன்பாடுகளுக்கு கேமரா மாடுல்களை மேலும் பல்துறை மற்றும் நம்பகமானதாக மாற்றும்.
4. நுகர்வோர் ஸ்மார்ட்போன் ஏற்றுதல்
ஸ்மார்ட்போன் உற்பத்தியாளர்கள் தங்கள் கேமரா மாட்யூல்களை வேறுபடுத்துவதற்கான வழிகளை தொடர்ந்து தேடுகிறார்கள். 3–5 ஆண்டுகளில், நாங்கள் "ப்ரோ" அம்சமாக நியூரோமார்பிக் சென்சார்கள் கொண்ட தலைசிறந்த போன்களை காணலாம். அதிக வெப்பம் இல்லாமல் (10,000fps+) அல்ட்ரா-ச்லோ-மோஷன் வீடியோ பிடிக்கக்கூடிய ஸ்மார்ட்போனை அல்லது நிலையான பின்னணிகளை புறக்கணித்து (உதாரணமாக, ஓடுகிற குழந்தை) நகரும் பொருட்களை தானாகவே கவனிக்கும் கேமராவை கற்பனை செய்யுங்கள். நியூரோமார்பிக் தொழில்நுட்பம் "எப்போதும் செயல்படும்" கேமரா அம்சங்களை (உதாரணமாக, யாராவது உங்கள் திரையின் புகைப்படத்தை எடுக்கும்போது கண்டுபிடிக்க) பேட்டரியை சோர்வடையாமல் செயல்படுத்தவும் உதவலாம்.
5. தரநிலைப்படுத்தல் மற்றும் செலவுக் குறைப்பு
இன்று, நரம்பியல் வடிவமைப்புச் சென்சார்கள் விலை உயர்ந்தவை (ஒரு அலகுக்கு 100–500 செலவாகிறது) ஏனெனில் அவை சிறிய அளவுகளில் தயாரிக்கப்படுகின்றன. தேவையைப் பெருக்குவதற்காக, உற்பத்தியாளர்கள் உற்பத்தியை விரிவாக்குவார்கள், இதனால் செலவுகள் ஒரு சென்சாருக்கு 10–20 ஆக குறையும்—உயர் தரமான CMOS சென்சார்களுக்கு ஒப்பிடத்தக்கது. கூடுதலாக, நரம்பியல் தரவுப் வடிவங்களுக்கு தொழில்துறை தரநிலைகள் உருவாகும், இது மென்பொருள் உருவாக்குநர்களுக்கு இந்த கேமரா மாட்யூல்களுக்கு பயன்பாடுகளை உருவாக்க எளிதாக்கும். இந்த தரநிலைப்படுத்தல் நுகர்வோர், தொழில்துறை மற்றும் நிறுவன சந்தைகளில் ஏற்றத்தை விரைவுபடுத்தும்.
மீற வேண்டிய சவால்கள்
இதன் வாக்குறுதிக்கு மாறாக, நரம்பியல் படமெடுப்பு மூன்று முக்கிய சவால்களை எதிர்கொள்கிறது, இது பொதுவாக மாறுவதற்கு முன்:
1. ஆல்கொரிதம் மேம்பாடு: பெரும்பாலான கணினி பார்வை ஆல்கொரிதங்கள் கட்டம் அடிப்படையிலான தரவுகளுக்காக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. பட வகைப்படுத்தல், பொருள் கண்டறிதல் மற்றும் பிரிப்பு போன்ற பணிகளுக்காக புதிய SNN அடிப்படையிலான ஆல்கொரிதங்களை உருவாக்க வேண்டும்.
2. செலவு: குறிப்பிடப்பட்டபடி, நரம்பியல் சென்சார்கள் தற்போது விலையுயர்ந்தவை. உற்பத்தியை விரிவாக்குதல் மற்றும் உற்பத்தி செயல்முறைகளை மேம்படுத்துவது செலவுகளை குறைப்பதற்கான முக்கியமானது.
3. சந்தை கல்வி: பல பொறியாளர்கள் மற்றும் தயாரிப்பு வடிவமைப்பாளர்கள் நரம்பியல் தொழில்நுட்பத்துடன் அறிமுகமாகவில்லை. நிறுவனங்கள் நரம்பியல் கேமரா மாட்யூல்களின் மதிப்பை காட்டுவதற்காக கல்வி மற்றும் காட்சிப்படுத்தல் திட்டங்களில் முதலீடு செய்ய வேண்டும்.
தீர்வு: கேமரா மாட்யூல்களின் புதிய யுகம்
நியூரோமார்பிக் படமெடுக்குதல் என்பது படங்களை பிடிக்க ஒரு சிறந்த வழி மட்டுமல்ல; இது கேமரா மாடுல்கள் உலகத்துடன் தொடர்பு கொள்ளும் முறையில் அடிப்படையான மாற்றமாகும். அளவுக்கு மாறாக தொடர்பை முன்னுரிமை அளிப்பதன் மூலம், இது பாரம்பரிய படமெடுக்குதலின் அடிப்படையான வலிகள்: சக்தி உபயோகிப்பு, தாமதம் மற்றும் தரவின் அதிகபட்சம் ஆகியவற்றை தீர்க்கிறது. கேமரா மாடுல் உற்பத்தியாளர்களுக்கு, இந்த தொழில்நுட்பம் புதிய பயன்பாடுகளுக்கு வாயில்களை திறக்கிறது, அதாவது மிகச் செயல்திறனுள்ள அணிகலன்களிலிருந்து நேரடி தொழில்துறை சென்சார்கள் வரை. நுகர்வோருக்கு, இது உலகத்தை முன்பு இல்லாத முறையில் காணவும், பதிலளிக்கவும் முடியும் புத்திசாலி, திறமையான சாதனங்களை குறிக்கிறது.
என்றால், தொழில்நுட்பம் வளர்ந்துவரும் போது, நாங்கள் புதிய காலத்தை காணப்போகிறோம் - சிறிய, அதிக திறமையான மற்றும் முந்தையதைவிட புத்திசாலித்தனமான கேமரா மாடுல்களை. நீங்கள் அடுத்த தலைமுறை ஸ்மார்ட்போன்களை வடிவமைக்கும் பொறியாளர், தொழில்துறை செயல்முறைகளை மேம்படுத்த விரும்பும் வணிக உரிமையாளர் அல்லது சிறந்த கேமரா செயல்திறனை எதிர்பார்க்கும் நுகர்வோர் என்றாலும், நரம்பியல் படங்கள் பார்வையிட வேண்டிய ஒரு போக்கு. கேமரா மாடுல்களின் எதிர்காலம் வெறும் உயர்ந்த தீர்மானம் பற்றியதல்ல - இது மனித மூளையைப் போலவே உலகத்தைப் பார்க்கும் விஷயமாகும்: வேகமாக, திறமையாக, மற்றும் முக்கியமானவற்றில் கவனம் செலுத்துகிறது.
நரம்பியல் கேமரா மாட்யூல்களில் இருந்து எந்த பயன்பாடுகள் அதிகமாக பயனடைவதற்கான உங்கள் எண்ணங்கள் என்ன? கீழே கருத்துக்களைப் பகிரவும்!
தொடர்பு
உங்கள் தகவலை விட்டு நாங்கள் உங்களை தொடர்பு கொள்ளுவோம்.
WhatsApp
WeChat