圖1 SWIR 光譜與光波長(資料來源:Edmund Optics)

短波紅外光助陣 AI機器視覺開拓新未來

當各種應用廣泛採用機器視覺(Machine Vision)來完成交付的任務後,單純的應用環境與特定情境已不能滿足對機器視覺的期望。尤其近年從工業自動化、汽車自駕到AI的風潮下,對於攝影機的要求也越來越高。因此,除了可見光譜之外,利用各種光譜光源的影像來補足可視範圍的影像訊息越來越重要,甚至需要某些光譜才能達成特定的視覺效果。 其中,超越可見光譜穿透性的短波紅外線(SWIR),成為未來工業機器視覺與汽車ADAS自駕不可或缺的鏡頭。因為在SWIR的照射下,某些物質會像玻璃一樣透明。因此,SWIR提供給AI訓練的影像內容,超越傳統攝影機的訊息,例如,讓移動裝置能在下雨或煙霧的氣候條件下進行模型訓練,而在工業生產檢測時,則能獲得材料或溫控的更多特徵資料,進行升級學習。 SWIR的定義與特性 SWIR是短波紅外線(Short-Wave...
2026 年 01 月 16 日

車用AI辨識更敏銳 RGB-IR實現多元影像感測

由於近來人工智慧(Artificial Intelligence, AI)應用對於辨識照片細節的要求越來越高,單一成像的攝影機無法勝任這些工作。例如3D或人臉辨識需要兩個不同焦距的彩色攝影機或者彩色照片外,還須一個針對紅外線光IR(Infrared)的結構光感測IR相機進行深度感測。更別說視訊會議上因為配合投影設備的操作,以至於空間的照明亮度不足以拍攝出清晰的照片與人像。若透過IR補光,則可提供AI除了物體與色彩外所需距離感或隱藏資訊,但是兩個鏡頭的成本也較高。IR補光一般可分為純粹的補強環境亮度或圖案投影結構光(Structured...
2022 年 12 月 08 日