Mengenai Mekanisme Dan Punca Kehilangan Paket Dalam Kamera Perindustrian

Kamera industri memainkan peranan penting dalam sistem penglihatan mesin. Walau bagaimanapun, semasa pengambilan gambar frekuensi tinggi, pengguna kerap menghadapi masalah seperti bar hitam, koyakan, dan ketidakselarasan dalam gambar. Inti pati masalah ini biasanya berkait rapat dengan kehilangan paket data semasa pemindahan imej.

ⅰ. Hubungan Antara Koyakan Gambar/Bar Hitam dan Kehilangan Paket

Fenomena Biasa:

• Gambar kelihatan terpecah, koyak, atau tidak selari;

• Garis hitam atau kawasan yang tidak bersambung secara mendatar muncul pada gambar;

• Gambar menunjukkan ketidaklancaran, kerosakan skrin, atau bayang-bayang.

Kebanyakan masalah ini berkaitan dengan isu teknikal utama—kehilangan paket.

ⅱ.  Apakah Kehilangan Paket?—Analogi Ringkas: Sistem Penghantaran Kurier

Ini adalah a a nalogi m odel , C bandingkan d proses pengambilan gambar dan pemindahannya kepada syarikat kurier yang menghantar bungkusan :

• Paket data imej = Bungkusan kurier

• Sela/pemindahan rangkaian = Kenderaan penghantaran

• CPU/cache memori = Staf penyusunan bungkusan

• Paparan imej = Penerimaan dan pembukaan bungkusan oleh pelanggan

 1. kehilangan Paket Akibat "Perlanggaran Kenderaan" dalam Pemindahan Rangkaian

Dalam penyelesaian port GigE tradisional, kamera industri secara berterusan membahagikan data imej kepada beberapa paket kecil dan menghantarnya ke kad rangkaian komputer melalui Ethernet. Ini adalah sama seperti sebuah syarikat yang menggunakan banyak kenderaan kecil untuk mengangkut bungkusan, dengan setiap kenderaan membawa sedikit sahaja muatan dan kerap keluar masuk lebuhraya (sela):

• Jika kekerapan pengangkutan terlalu tinggi, kenderaan-kenderaan ini mudah berlanggar (kesesakan sela);

• Perlanggaran menyebabkan sebahagian bungkusan jatuh (kehilangan data);

• Hasilnya ialah bar hitam, koyak, dan salah susunan dalam imej.

Situasi ini sangat biasa berlaku semasa pengambilan kelajuan tinggi, pengimejan resolusi tinggi, atau perolehan serentak pelbagai kamera.

 2. Beberapa Lebih CPU: "Membuang Pakej Semasa Membongkar"

Bentuk lain kehilangan pakej berlaku semasa penyusunan semula data. Selepas data imej sampai ke hos, pakej 'kurier' ini perlu disusun semula menjadi imej yang lengkap:

• Ini adalah sama seperti syarikat kurier menyusun pakej yang berselerak untuk pengguna;

• Jika staf penyusunan (logik pemprosesan CPU/memori) terlalu sibuk atau responsnya perlahan;

• Pakej berlebihan dibuang sebagai data 'sisa';

• Akibatnya, imej yang disusun semula kekurangan beberapa 'pakej'—koyak dan bar hitam berlaku sekali lagi.

ⅲ. Ulasan Sebab Teknikal Biasa

ⅳ. Penyelesaian dan Cadangan

1. Pengoptimuman Perkakasan

• Gunakan kad rangkaian Gigabit atau 10-Gigabit dan dayakan Rangka Jumbo (contohnya, 9KB);

• Gunakan kabel rangkaian berkualiti tinggi yang mempunyai perisai baik dan pastikan panjangnya dalam julat yang munasabah;

• Tingkatkan CPU, memori, atau gunakan gateway komputing tepi untuk mengurangkan tekanan pemprosesan.

2. Konfigurasi Perisian dan Pengoptimuman Sistem

• Konfigurasikan saiz penimbal SDK perolehan imej dengan betul;

• Elakkan menjalankan tugas beban tinggi pelbagai benang semasa menangkap imej;

• Dayakan pengikatan interupsi keras dan optimalkan tetapan IRQ Affinity;

• Gunakan sistem pengendalian industri khusus masa sebenar atau kernel Linux dengan pengoptimuman penjadualan.

3. Pelarasan Seni Bina Rangkaian

• Sambungkan kamera secara langsung atau gunakan suis yang menyokong QoS;

• Kurangkan nod peranti rangkaian yang tidak perlu;

• Laksanakan taburan beban yang munasabah apabila memasang berbilang kamera.

V. Kesimpulan

Isu seperti bar hitam, koyak dan salah susunan dalam imej kamera industri pada asasnya disebabkan oleh kehilangan pakej semasa perolehan dan pemindahan imej. Sama ada disebabkan kesesakan rangkaian atau kebuntuan pemprosesan hos, analogi "sistem penghantaran kurier" memberikan cara intuitif untuk memahami punca utama masalah tersebut.

Dari "perlanggaran kenderaan" hingga "pakej yang tersilap dibuang", analogi-analogi ini menggambarkan dengan jelas kelemahan sistem perolehan imej di bawah keadaan beban tinggi. Melalui pengoptimuman perkakasan, penjadualan perisian, dan pelarasan rangkaian, ancaman sedemikian boleh dikurangkan secara ketara, meningkatkan kestabilan dan kebolehpercayaan perolehan imej.