เหตุใดกล้อง AI จึงเปลี่ยนวิธีการออกแบบเลนส์

เป็นเวลานานแล้วที่การพัฒนากล้องเป็นไปตามตรรกะที่ค่อนข้างง่าย:

เซ็นเซอร์ที่ดีกว่า → ความละเอียดสูงกว่า → กล้องที่ดีกว่า

จากนั้น AI ก็เข้ามาในภาพ

ทันใดนั้น กล้องก็ไม่ใช่แค่บันทึกสิ่งที่เกิดขึ้นอีกต่อไป

คาดว่าจะเข้าใจมัน

กล้องรักษาความปลอดภัยอาจต้องแยกบุคคลออกจากยานพาหนะ หุ่นยนต์อาจจำเป็นต้องจดจำสิ่งกีดขวาง โดรนอาจต้องเข้าใจสภาพแวดล้อมขณะเคลื่อนที่ด้วยความเร็วสูง

และทำให้เกิดปัญหาที่ไม่ได้รับความสนใจเพียงพอ:

AI สามารถทำงานได้เฉพาะกับข้อมูลภาพที่กล้องมอบให้เท่านั้น

อัลกอริธึมที่ยอดเยี่ยมไม่สามารถกู้คืนรายละเอียดที่ระบบออพติคอลไม่เคยบันทึกได้

นี่คือสาเหตุที่ AI เปลี่ยนวิธีการออกแบบเลนส์กล้องอย่างเงียบๆ

AI ไม่ได้ทำให้เลนส์ที่ไม่ดีหายไป

เป็นเรื่องที่น่าสนใจที่จะคิดว่าโมเดล AI ที่ทรงพลังมากขึ้นจะชดเชยกล้องธรรมดาๆ ได้

บางครั้งการถ่ายภาพด้วยคอมพิวเตอร์ก็ช่วยได้

การลดจุดรบกวนสามารถปรับปรุงภาพได้

การเหลาสามารถทำให้ขอบดูแข็งแรงขึ้น

การเพิ่มประสิทธิภาพ AI สามารถสร้างรายละเอียดที่เป็นไปได้ทางสายตาขึ้นมาใหม่

แต่มีความแตกต่างระหว่างการทำให้ภาพดูดีขึ้นกับการเก็บข้อมูลจริงมากขึ้น

หากวัตถุเบลออย่างรุนแรงเนื่องจากความละเอียดของแสงต่ำ ซอฟต์แวร์จะไม่สามารถสร้างรายละเอียดเล็กๆ น้อยๆ ดั้งเดิมขึ้นมาใหม่ได้อย่างน่าเชื่อถือ

หากภาพกลางคืนแทบไม่มีสัญญาณที่ใช้งานได้ อัลกอริธึมก็ไม่สามารถสร้างหลักฐานทางภาพที่เชื่อถือได้ได้

นี่เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการใช้งานด้านความปลอดภัยและอุตสาหกรรมที่ไม่มีการดูภาพเพื่อความบันเทิง

มันถูกใช้ในการตัดสินใจ

ประสิทธิภาพในสภาวะแสงน้อยกำลังกลายมาเป็นข้อกำหนดของ AI

หนึ่งในความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดสำหรับกล้อง AI คือแสงน้อย

มนุษย์มักจะสามารถตัดสินอย่างสมเหตุสมผลในสภาพแวดล้อมที่สลัวได้

ระบบคอมพิวเตอร์วิทัศน์ไม่ค่อยให้อภัย

เมื่อแสงสว่างลดลง กล้องมักจะเผชิญกับ:

เสียงรบกวนของเซ็นเซอร์เพิ่มขึ้น

คอนทราสต์ต่ำ

ภาพเบลอจากการเคลื่อนไหว

การสูญเสียข้อมูลสี

ลดความคมชัดของขอบ

ปัญหาเหล่านี้ส่งผลโดยตรงต่อการตรวจจับและจำแนก AI

ลองนึกถึงคนที่เดินผ่านลานจอดรถตอนกลางคืน

ในฉากที่สว่างสดใส AI อาจมีข้อมูลที่ชัดเจนเกี่ยวกับโครงร่าง เสื้อผ้า การเคลื่อนไหว และสภาพแวดล้อมของบุคคล

ในฉากที่มีแสงสว่างน้อย บุคคลคนเดียวกันอาจกลายเป็นภาพเงาที่มีเสียงดังรบกวน

อัลกอริธึมไม่ได้กลายเป็นคนโง่ในทันที

ข้อมูลเข้าตีความได้ยากขึ้นมาก

นี่คือเหตุผลหนึ่งที่การออกแบบออพติคอลที่มีรูรับแสงกว้างและในที่แสงน้อยมีความเกี่ยวข้องกับระบบการมองเห็นของ AI มากขึ้น

พิกเซลที่เล็กลงสร้างความต้องการทางแสงที่มากขึ้น

เซ็นเซอร์สมัยใหม่ยังคงเพิ่มความหนาแน่นของพิกเซลอย่างต่อเนื่อง

ซึ่งจะสร้างข้อมูลภาพได้มากขึ้น แต่ยังทำให้มีความต้องการเลนส์มากขึ้นอีกด้วย

พิกเซลที่เล็กกว่าอาจต้องใช้ระบบออพติคอลเพื่อแก้ไขรายละเอียดเชิงพื้นที่ปลีกย่อย

หากเลนส์ตามไม่ทัน การเพิ่มพิกเซลจะทำให้ผลตอบแทนลดลง

นี่เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับกล้อง AI เนื่องจากระบบอาจขึ้นอยู่กับคุณสมบัติการมองเห็นที่ค่อนข้างเล็ก

มนุษย์อาจจดจำวัตถุได้จากรูปร่างทั่วไป

โมเดล AI อาจอาศัยรูปแบบที่ละเอียดอ่อน ขอบ พื้นผิว หรือความสัมพันธ์ของสี

เลนส์จึงต้องให้ภาพที่สะอาดเพียงพอสำหรับคุณสมบัติเหล่านี้เพื่อให้สามารถอยู่รอดได้ตลอดกระบวนการถ่ายภาพ

นี่คือเหตุผลหนึ่งที่การออกแบบออปติคอลและการเลือกเซ็นเซอร์จำเป็นต้องเกิดขึ้นพร้อมกันมากขึ้น

เลนส์มุมกว้างสร้างการแลกเปลี่ยน AI ที่น่าสนใจ

กล้อง AI มักต้องการขอบเขตการมองเห็นที่กว้าง

หุ่นยนต์จำเป็นต้องเข้าใจสิ่งรอบตัว

โดรนจำเป็นต้องตระหนักถึงสถานการณ์

กล้องวงจรปิดจำเป็นต้องครอบคลุมพื้นที่ขนาดใหญ่

แล้วทำไมไม่ทำให้เลนส์กว้างขึ้นล่ะ?

เพราะเลนส์มุมกว้างทำให้เกิดความท้าทายในตัวเอง

เมื่อขอบเขตการมองเห็นเพิ่มขึ้น นักออกแบบจะต้องจัดการ:

การบิดเบือน

ความละเอียดของขอบ

การส่องสว่างแบบสัมพัทธ์

ความคลาดเคลื่อนของสี

เรขาคณิตของภาพ

เลนส์ที่กว้างมากอาจจับภาพสภาพแวดล้อมได้มากกว่า แต่ทำให้คุณภาพของภาพบริเวณใกล้ขอบด้อยลง

สำหรับการดูของมนุษย์นั่นอาจจะเป็นที่ยอมรับ

สำหรับ AI มันอาจมีความซับซ้อนมากขึ้น

หากวัตถุที่อยู่ใกล้ขอบของภาพบิดเบี้ยวหรือเบลออย่างมาก ระบบจะขอให้อัลกอริทึมตีความข้อมูลภาพที่ถูกลดระดับลงแล้ว

สิ่งนี้ทำให้เกิดการแลกเปลี่ยนการออกแบบขั้นพื้นฐาน:

มุมมองที่มากขึ้นเมื่อเทียบกับรายละเอียดที่ใช้งานได้มากขึ้น

คำตอบที่ถูกต้องขึ้นอยู่กับการสมัคร

วิทยาการหุ่นยนต์: เลนส์กำลังกลายเป็นส่วนหนึ่งของระบบการรับรู้

การเพิ่มขึ้นของ AI ที่เป็นตัวเป็นตนกำลังผลักดันปัญหานี้ให้ดียิ่งขึ้นไปอีก

หุ่นยนต์ไม่มีความหรูหราในการถาม:

“ใครก็ได้ช่วยเปิดไฟหน่อยได้ไหม”

มันต้องทำงานในสภาพแวดล้อมที่ได้รับ

สภาพแวดล้อมนั้นอาจประกอบด้วย:

เงา

 การส่องสว่างไม่สม่ำเสมอ

พื้นผิวสะท้อนแสง

พื้นที่แคบ

การเคลื่อนย้ายผู้คน

วัตถุที่อยู่ในระยะที่ต่างกัน

กล้องจึงเป็นส่วนหนึ่งของระบบการรับรู้ของหุ่นยนต์

สำหรับการมองเห็นด้วยหุ่นยนต์ การออกแบบเลนส์จำเป็นต้องคำนึงถึง:

ขอบเขตการมองเห็น

การบิดเบือน

ประสิทธิภาพแสงน้อย

ความละเอียด

ข้อกำหนดการรับรู้เชิงลึก

ขนาดและน้ำหนัก

เลนส์ที่สร้างภาพห้องปฏิบัติการที่สวยงามอาจไม่ใช่เลนส์ที่เหมาะสมสำหรับหุ่นยนต์ที่กำลังเคลื่อนที่เสมอไป

ความน่าเชื่อถือในโลกแห่งความเป็นจริงมีความสำคัญมากกว่าการสาธิตที่สมบูรณ์แบบ

UAV และโดรนต้องการความสมดุลทางแสงที่แตกต่างกัน

โดรนสร้างความท้าทายที่น่าสนใจอีกอย่างหนึ่ง

กล้องโดรนอาจต้องการ:

มุมมองกว้าง + น้ำหนักเบา + ความละเอียดดี + ความสามารถในสภาวะแสงน้อย

นั่นเป็นการผสมผสานที่ยาก

มุมมองที่กว้างช่วยให้โดรนเข้าใจสภาพแวดล้อมของมัน

น้ำหนักเบาช่วยให้บินได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ความละเอียดที่ดีช่วยระบุวัตถุ

ประสิทธิภาพแสงน้อยมีความสำคัญสำหรับรุ่งเช้า ค่ำ เที่ยวบินในร่ม หรือสภาพอากาศที่ยากลำบาก

ระบบ FPV เพิ่มข้อกำหนดอื่น:

ภาพจะต้องรู้สึกได้ทันที

ภาพเบลอจากการเคลื่อนไหว การเปิดรับแสงไม่ดี หรือการบิดเบือนของภาพมากเกินไปอาจส่งผลเสียต่อการรับรู้ทางสายตาของนักบิน

นี่คือสาเหตุที่การออกแบบเลนส์โดรนกลายเป็นปัญหาเรื่องการเพิ่มประสิทธิภาพมากขึ้นเรื่อยๆ แทนที่จะเป็นเพียงการเลือกทางยาวโฟกัส

การเฝ้าระวัง AI กำลังเปลี่ยนจากการตรวจจับไปสู่ความเข้าใจ

กล้องรักษาความปลอดภัยถือเป็นตัวอย่างที่ชัดเจนที่สุดของการเปลี่ยนแปลงนี้

การเฝ้าระวังแบบดั้งเดิมถามว่า:

“มีอะไรเคลื่อนไหวหรือเปล่า?”

การเฝ้าระวัง AI สมัยใหม่ถามว่า:

ใครย้าย?

นี่คือยานพาหนะอะไร?

กำลังเดินทางไปในทิศทางใด?

วัตถุอะไรที่กำลังบรรทุกอยู่?

พฤติกรรมผิดปกติหรือไม่?

เกิดอะไรขึ้นก่อนและหลังงาน?

ยิ่งการวิเคราะห์มีความก้าวหน้ามากเท่าไร รูปภาพต้นฉบับก็จะยิ่งมีคุณค่ามากขึ้นเท่านั้น

นี่คือเหตุผลว่าทำไมการถ่ายภาพในสภาวะแสงน้อยแบบสีจึงดึงดูดความสนใจ

สีสามารถให้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์สำหรับ:

การจำแนกประเภทยานพาหนะ

การระบุเสื้อผ้า

การรับรู้วัตถุ

ความเข้าใจฉาก

อินฟราเรดยังคงมีประโยชน์อย่างมากในสภาพแวดล้อมที่มืดมาก แต่เมื่อมีแสงโดยรอบที่มองเห็นได้ ระบบออพติคอลที่มีรูรับแสงขนาดใหญ่สามารถช่วยรักษาข้อมูลที่จะหายไปเมื่อกล้องเปลี่ยนไปใช้การมองเห็นตอนกลางคืนแบบขาวดำ

เลนส์กำลังกลายเป็นองค์ประกอบด้านคุณภาพข้อมูล

นี่อาจเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ที่สุดที่ AI นำมาสู่วิศวกรรมออปติคัล

ในอดีต เลนส์มักถูกมองว่าเป็นส่วนประกอบในการถ่ายภาพ

ตอนนี้พวกเขาควรได้รับการพิจารณาให้เป็นองค์ประกอบด้านคุณภาพข้อมูลมากขึ้น

กล้องจะเก็บข้อมูล

เลนส์จะกำหนดว่าข้อมูลออปติคอลที่เป็นประโยชน์จะไปถึงเซนเซอร์มากน้อยเพียงใด

เซ็นเซอร์จะแปลงข้อมูลนั้นเป็นสัญญาณไฟฟ้า

ISP จะดำเนินการดังกล่าว

โมเดล AI ตีความมัน

หากระยะแรกอ่อนแอ ทุกระยะต่อมาจะต้องทำงานหนักขึ้น

นั่นไม่ใช่กลยุทธ์ที่ดีเสมอไป

โดยปกติแล้วจะเป็นการดีกว่าที่จะรวบรวมข้อมูลที่ดีกว่าตั้งแต่เริ่มต้นแทนที่จะใช้ทรัพยากรการคำนวณจำนวนมหาศาลเพื่อพยายามซ่อมแซมในภายหลัง

สิ่งนี้หมายความว่าอย่างไรสำหรับการออกแบบเลนส์?

เลนส์กล้อง AI ในอนาคตมีแนวโน้มที่จะได้รับการออกแบบมากขึ้นตามข้อกำหนดการใช้งานมากกว่าข้อกำหนดเฉพาะแบบแยกส่วน

วิศวกรอาจต้องพิจารณา:

การออกแบบออปติคอลเฉพาะเซนเซอร์

แทนที่จะรองรับรูปแบบเซนเซอร์เพียงอย่างเดียว เลนส์จำเป็นต้องตรงกับคุณลักษณะของเซนเซอร์จริง

ประสิทธิภาพแสงน้อยดีขึ้น

ระบบ AI ต้องการข้อมูลภาพที่ใช้งานได้แม้ในขณะที่แสงสว่างมีจำกัด

ประสิทธิภาพของขอบที่สม่ำเสมอยิ่งขึ้น

ระบบมุมกว้างต้องการข้อมูลที่ใช้งานได้ทั่วทั้งภาพ ไม่ใช่แค่ที่ศูนย์กลางเท่านั้น

ถูกควบคุมการบิดเบือน

แอปพลิเคชั่นบางตัวสามารถทนต่อการบิดเบือนได้ คนอื่นทำไม่ได้

เสถียรภาพทางความร้อน

หุ่นยนต์ ยานพาหนะ โดรน และกล้องกลางแจ้งอาจทำงานในช่วงอุณหภูมิที่สูง

การเพิ่มประสิทธิภาพเฉพาะแอปพลิเคชัน

เลนส์รักษาความปลอดภัยในอุดมคติไม่จำเป็นต้องเป็นเลนส์สำหรับหุ่นยนต์ในอุดมคติเสมอไป

อนาคตเป็นของระบบออพติคัลที่ออกแบบมาเพื่องานที่พวกเขาจำเป็นต้องปฏิบัติ

สิ่งที่เรากำลังเรียนรู้ที่ โบชิ ออพติกส์

ที่โบชิ ออพติกส์เราทำงานครอบคลุมการเฝ้าระวังความปลอดภัย การสร้างภาพยานยนต์ การสร้างภาพทางการแพทย์ อุปกรณ์อัจฉริยะ และแอปพลิเคชันด้านออปติกอื่นๆ แอปพลิเคชันประเภทนี้ทำให้มีสิ่งหนึ่งที่ชัดเจนเป็นพิเศษ:

ไม่มีคำจำกัดความสากลของ "เลนส์ที่ดี"

เลนส์มุมกว้างอาจเหมาะสำหรับกล้องตัวหนึ่งและไม่เหมาะกับอีกกล้องหนึ่งโดยสิ้นเชิง

เลนส์ที่มีความละเอียดสูงอาจไม่จำเป็นสำหรับระบบตรวจสอบที่มีต้นทุนต่ำ แต่จำเป็นสำหรับวิชันซิสเต็ม

เลนส์ที่มีรูรับแสงกว้างอาจมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการเฝ้าระวังในเวลากลางคืน แต่มีความสำคัญน้อยกว่าในสภาพแวดล้อมทางอุตสาหกรรมที่มีการควบคุม

แนวทางเน้นแอปพลิเคชันเป็นหลักนี้มีความสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ เมื่อกล้องกลายเป็นส่วนหนึ่งของระบบ AI

เลนส์ควรได้รับการออกแบบโดยคำนึงถึงข้อมูลที่ AI ต้องการได้รับ ไม่ใช่แค่ข้อมูลจำเพาะที่ดูน่าประทับใจบนแผ่นผลิตภัณฑ์เท่านั้น

อนาคต: จาก “เห็นชัด” สู่ “เห็นเป็นประโยชน์”

AI กำลังเปลี่ยนวัตถุประสงค์ของกล้อง

กล้องไม่มีอยู่เพียงเพื่อสร้างภาพที่สวยงามอีกต่อไป

มีอยู่เพื่อให้ข้อมูล

นั่นเปลี่ยนลำดับความสำคัญทางแสง

คำถามไม่ได้เป็นเพียง:

“เลนส์ตัวนี้คมแค่ไหน?”

มันจะกลายเป็น:

“เลนส์นี้ให้ข้อมูลภาพที่เชื่อถือได้สำหรับงานจริงของระบบหรือไม่”

เพื่อความปลอดภัย นั่นอาจหมายถึงการรักษารูปลักษณ์ของบุคคลในเวลากลางคืน

สำหรับวิทยาการหุ่นยนต์ อาจหมายถึงการรักษาการจดจำวัตถุในมุมมองที่กว้าง

สำหรับโดรน อาจหมายถึงการปรับสมดุลการรับรู้มุมกว้างกับประสิทธิภาพในที่แสงน้อย

สำหรับวิสัยทัศน์ทางอุตสาหกรรม อาจหมายถึงการแก้ไขข้อบกพร่องเล็กๆ น้อยๆ อย่างสม่ำเสมอ

การปฏิวัติ AI อาจขับเคลื่อนโดยอัลกอริธึม แต่อัลกอริธึมยังต้องการบางสิ่งที่ต้องพิจารณา

และนั่นคือเหตุผลว่าทำไมอนาคตของวิสัยทัศน์ AI จึงถูกกำหนดด้วยทัศนศาสตร์เช่นกัน