Endüstriyel Kameralarda Paket Kaybı Mekanizması ve Nedenleri Üzerine

Endüstriyel kameralar, makine görüsü sistemlerinde kritik bir rol oynar. Ancak yüksek frekanslı görüntü yakalama sırasında kullanıcılar sıklıkla siyah çubuklar, yırtılma ve görüntülerde hizalama sorunları gibi anormalliklerle karşılaşır. Bu tür sorunların temeli genellikle görüntü iletimi sırasında veri paketi kaybıyla yakından ilişkilidir.

ⅰ. Görüntü Yırtılması/Siyah Çubuklar ile Paket Kaybı Arasındaki İlişki

Yaygın Olaylar:

• Görüntüler parçalanmış, yırtılmış veya hizalanmamış şekilde görünür;

• Görüntülerde siyah şeritler veya yatayda kesintili alanlar oluşur;

• Görüntülerde takılma, ekran bozulması veya hayalet görüntü oluşumu görülür.

Bu sorunların çoğu, temel bir teknik mesele olan paket kaybıyla ilgilidir.

ⅱ.  Paket Kaybı Nedir?—Profesyonel Olmayan Bir Karşılaştırma: Kurye Teslimat Sistemi

Bu bir a loji m odel , C karşılaştır d görüntü yakalama ve iletim sürecini bir kargo şirketine paket teslimine benzetin :

• Görüntü veri paketleri = Kargo paketleri

• Kesintiler/ağ iletimi = Teslimat araçları

• İşlemci/bellek önbelleği = Paket sıralama personeli

• Görüntü görüntüleme = Müşteri alımı ve açılımı

 1. ağ İletiminde "Araç Çarpışması" Veri Paketi Kaybı

Geleneksel GigE port çözümlerinde, endüstriyel kameralar görüntü verilerini sürekli olarak küçük parçalara ayırır ve bunları Ethernet üzerinden bilgisayarın ağ kartına gönderir. Bu, bir şirketin çok sayıda küçük aracı kullanarak paket taşımaya benzer; her araç az miktarda yük taşır ve sık sık otoyollara girer çıkar (kesintiler):

• Eğer taşıma sıklığı çok yüksekse, araçlar çarpışmaya meyillidir (kesinti yoğunluğu);

• Çarpışmalar bazı paketlerin düşmesine neden olur (veri kaybı);

• Sonuç olarak görüntülerde siyah çubuklar, yırtılmalar ve hizalama bozuklukları oluşur.

Bu durum özellikle yüksek hızda çekim, yüksek çözünürlüklü görüntüleme veya çoklu kamera senkronize alımı sırasında yaygındır.

 2. CPU Aşırı Yükü: "Paketleri Açarken Paketler Atılıyor"

Veri yeniden birleştirme sırasında başka bir paket kaybı türü meydana gelir. Görüntü verisi ana bilgisayara ulaştıktan sonra bu 'kurye paketleri' tam bir görüntü halinde yeniden birleştirilmelidir:

• Bu, dağılmış paketleri kullanıcılar için sıralayan bir kurye şirketine benzer;

• Eğer sıralama personeli (CPU/bellek işleme mantığı) çok meşgulse veya yavaş yanıt veriyorsa;

• Fazla gelen paketler 'çöp veri' olarak atılır;

• Sonuç olarak, yeniden birleştirilmiş görüntü bazı 'paketler'den yoksundur—yeniden yırtılmalar ve siyah çubuklar oluşur.

ⅲ. Yaygın Teknik Nedenlerin Gözden Geçirilmesi

ⅳ. Çözümler ve Öneriler

1. Donanım Optimizasyonu

• Gigabit veya 10-Gigabit ağ kartları kullanın ve Jumbo Frame'i etkinleştirin (örneğin, 9 KB);

• Yüksek kaliteli, iyi korumalı ağ kabloları kullanın ve kabloyu makul bir uzunlukta tutun;

• İşlem yükünü hafifletmek için CPU, bellek yükseltmesi yapın veya edge computing geçitleri kullanın.

2. Yazılım Yapılandırması ve Sistem Optimizasyonu

• Görüntü edinim SDK'sının arabellek boyutunu doğru şekilde yapılandırın;

• Görüntü alımı sırasında çoklu iş parçacıklı yüksek yük gerektiren görevleri çalıştırmaktan kaçının;

• Donanım kesintisi bağlamayı etkinleştirin ve IRQ Affinity ayarlarını optimize edin;

• Ayrılmış endüstriyel gerçek zamanlı işletim sistemlerini veya planlaması optimize edilmiş Linux çekirdeklerini kullanın.

3. Ağ Mimarisi Ayarlamaları

• Kameraları doğrudan bağlayın veya QoS destekleyen anahtarlar kullanın;

• Gereksiz ağ cihazı düğümlerini azaltın;

• Birden fazla kamera kurulumunda makul bir yük dağılımı uygulayın.

V. Sonuç

Endüstriyel kamera görüntülerinde görülen siyah çubuklar, yırtılmalar ve hizalama bozuklukları temelde görüntü edinimi ve iletimi sırasında meydana gelen paket kayıplarından kaynaklanır. Bunun nedeni ağ tıkanıklığı da olabilir ya da ana bilgisayarın işlem darboğazları da olabilir; 'kurye teslimat sistemi' analojisi kök sebebi anlamak için sezgisel bir yol sunar.

“Araç çarpışmalarından” yanlışlıkla atılan paketlere kadar bu tür benzetmeler, yüksek yük altında olan görüntü edinim sistemlerinin zafiyetlerini canlı bir şekilde yansıtır. Donanım optimizasyonu, yazılım planlaması ve ağ ayarlamaları ile bu tür anormallikler önemli ölçüde azaltılabilir ve görüntü ediniminin kararlılığı ile güvenilirliği artırılabilir.