目视检查自动化的神经视觉传感器

在很多产业领域,利用图象处理的目视检查(外观检查)都在向自动化发展。最近,又出现了感性测量这一新名词,而且愈来愈热门。分析了眼睛的功能和神经细胞的作用,并把它用于神经视觉传感器。

神经形态视觉传感器及其应用研究

神经形态视觉传感器是一种模拟生物视觉系统工作机理的传感器,具有高时间分辨率、低时延、低功耗以及高动态范围等特点。首先,介绍了神经形态工程的研究背景、神经形态芯片以及神经形态视觉传感器的工作机理和主要优点。然后,详细介绍了神经形态视觉的主要计算方法,包括概率统计方法、脉冲神经网络方法以及深度神经网络方法等。最后,综述了神经形态视觉传感器在同步定位与地图构建、图像重建以及特征检测与跟踪等方面的应用研究。对神经形态视觉传感器从硬件、计算方法和应用等方面作了系统概述,为相关研究者提供了全面的参考。

具有感存算一体化的新型神经形态视觉传感器

传统的数字图像处理系统包括图像传感器与图像处理单元,二者在物理空间上分离,图像信息在其间的传输造成了延时与能耗。此外,数字图像传感器基于“帧”的工作原理,可能丢失一些重要信息,或者造成数据冗余。人类视觉系统提供了一种高效并行的信息处理方式。神经形态视觉传感器能够模拟人类视网膜的功能,同时具备感知光信号、存储信号和进行信息预处理的功能。这类感存算一体化的神经形态视觉传感器简化了人工视觉系统的电路复杂性,提升了信息处理效率,节省了系统功耗。文章总结了传统的数字图像传感器存在的问题,介绍了几种重要的人工神经网络,讨论了新型神经形态视觉传感器的研究进展和存在的问题。