Mengenai Mekanisme dan Penyebab Kehilangan Paket pada Kamera Industri

Kamera industri memainkan peran penting dalam sistem visi mesin. Namun, selama pengambilan gambar frekuensi tinggi, pengguna sering mengalami anomali seperti garis hitam, sobekan, dan ketidakselarasan pada gambar. Inti dari masalah-masalah ini biasanya terkait erat dengan kehilangan paket data selama transmisi gambar.

ⅰ. Hubungan antara Sobekan/Garis Hitam pada Gambar dan Kehilangan Paket

Fenomena Umum:

• Gambar tampak terfragmentasi, sobek, atau tidak sejajar;

• Garis hitam atau area yang tidak kontinu secara horizontal muncul pada gambar;

• Gambar menampilkan patah-patah, kerusakan layar, atau bayangan ganda.

Sebagian besar masalah ini terkait dengan masalah teknis utama—kehilangan paket.

iI. Pengelolaan  Apa Itu Kehilangan Paket?—Analogi Sederhana: Sistem Pengiriman Kurir

Ini adalah sebuah analogi m model , C bandingkan p proses pengambilan gambar dan transmisi ke perusahaan kurir yang mengantarkan paket :

• Paket data gambar = Paket kurir

• Interrupt/transmisi jaringan = Kendaraan pengiriman

• CPU/cache memori = Staf sortir paket

• Tampilan gambar = Penerimaan dan pembukaan paket oleh pelanggan

 1. kehilangan Paket "Tabrakan Kendaraan" dalam Transmisi Jaringan

Dalam solusi port GigE tradisional, kamera industri terus-menerus membagi data gambar menjadi beberapa paket kecil dan mengirimkannya ke kartu jaringan komputer melalui Ethernet. Ini mirip dengan perusahaan yang menggunakan banyak kendaraan kecil untuk mengangkut paket, di mana setiap kendaraan membawa sedikit muatan dan sering keluar-masuk jalan tol (interrupt):

• Jika frekuensi transportasi terlalu tinggi, kendaraan berisiko mengalami tabrakan (kemacetan interrupt);

• Tabrakan menyebabkan beberapa paket jatuh (kehilangan data);

• Hasilnya adalah garis hitam, sobekan, dan ketidakselarasan pada gambar.

Situasi ini terutama sering terjadi selama pengambilan gambar berkecepatan tinggi, pencitraan resolusi tinggi, atau akuisisi sinkron dari banyak kamera.

 2. Overload CPU: "Membuang Paket Saat Membongkar"

Bentuk lain dari kehilangan paket terjadi selama proses penyusunan ulang data. Setelah data gambar mencapai host, 'paket kurir' ini perlu disusun kembali menjadi gambar yang utuh:

• Ini mirip dengan perusahaan kurir yang mengurutkan paket-paket yang tersebar untuk pengguna;

• Jika staf pengurutan (logika pemrosesan CPU/memori) terlalu sibuk atau merespons lambat;

• Paket yang berlebihan dibuang sebagai 'data sampah';

• Akibatnya, gambar yang tersusun kembali kehilangan sebagian 'paket'—sobekan dan garis hitam muncul kembali.

ⅲ. Tinjauan Penyebab Teknis Umum

ⅳ. Solusi dan Saran

1. Optimasi Perangkat Keras

• Gunakan kartu jaringan Gigabit atau 10-Gigabit dan aktifkan Jumbo Frame (misalnya, 9KB);

• Gunakan kabel jaringan berkualitas tinggi dengan pelindung yang baik dan pertahankan panjang dalam rentang yang wajar;

• Tingkatkan CPU, memori, atau gunakan gateway komputasi tepi untuk mengurangi tekanan pemrosesan.

2. Konfigurasi Perangkat Lunak dan Optimasi Sistem

• Konfigurasikan ukuran buffer dari SDK akuisisi gambar dengan benar;

• Hindari menjalankan tugas multi-thread dengan beban tinggi saat menangkap gambar;

• Aktifkan pengikatan interupsi keras dan optimalkan pengaturan IRQ Affinity;

• Gunakan sistem operasi industri khusus berbasis real-time atau kernel Linux dengan optimasi penjadwalan.

3. Penyesuaian Arsitektur Jaringan

• Hubungkan kamera secara langsung atau gunakan switch yang mendukung QoS;

• Kurangi jumlah node perangkat jaringan yang tidak diperlukan;

• Terapkan distribusi beban yang wajar saat memasang beberapa kamera.

V. Kesimpulan

Masalah seperti garis hitam, sobekan, dan ketidakselarasan pada gambar kamera industri pada dasarnya disebabkan oleh kehilangan paket selama akuisisi dan transmisi gambar. Baik karena kemacetan jaringan maupun hambatan pemrosesan host, analogi "sistem pengiriman kurir" memberikan cara intuitif untuk memahami penyebab utamanya.

Dari "tabrakan kendaraan" hingga "paket yang salah dibuang", analogi-analogi ini secara jelas mencerminkan kerentanan sistem akuisisi gambar dalam kondisi beban tinggi. Melalui optimalisasi perangkat keras, penjadwalan perangkat lunak, dan penyesuaian jaringan, anomali semacam ini dapat dikurangi secara signifikan, sehingga meningkatkan stabilitas dan keandalan akuisisi gambar.