Чи може камера машинного зору з вбудованим FPGA прискорювати завдання реального часу обробки зображень?

Один Камера машинного зору з FPGA є значним досягненням у тому, як промислові системи обробляють дані зображень. Вбудовуючи програмовану логічну інтегральну схему (FPGA) безпосередньо в корпус камери, камера машинного зору з FPGA камера машинного бачення переносить критичні завдання обробки з хост-комп’ютера на спеціалізоване паралельне обладнання. Саме ця архітектурна зміна є причиною того, що інженери та системні інтегратори запитують, чи може камера машинного зору з FPGA справді прискорити завдання обробки зображень у реальному часі — і відповідь на це запитання однозначно стверджувальна, за наявності відповідних умов.

Камера машинного зору з FPGA — це не просто оновлення роздільної здатності сенсора. Це фундаментальне перепроектування місця та способу, яким виконується обробка зображень. Коли традиційна камера захоплює кадр, вона передає необроблені піксельні дані на ПК або вбудований процесор, який потім виконує програмні конвеєри для фільтрації, виявлення або класифікації об’єктів. Камера машинного зору з FPGA значно зменшує таку затримку, виконуючи попередньо запрограмовані логічні елементи паралельно безпосередньо над потоком захоплених даних. Для застосувань, які вимагають часу реакції на рівні мікросекунд, камера машинного зору з FPGA забезпечує вирішальну перевагу в продуктивності.

Архітектура, що стоїть за прискоренням за допомогою FPGA

Як вбудований FPGA обробляє зображення

У кожній камері машинного зору з FPGA внутрішня структура FPGA складається з тисяч налаштовуваних логічних блоків, які працюють одночасно. На відміну від процесора ЦПУ, який виконує інструкції послідовно, камера машинного зору з FPGA виконує кілька етапів обробки зображень — наприклад, зменшення шуму, виявлення контурів та сегментацію за порогом — усередині одного тактового циклу конвеєра. Саме ця паралельність є основною причиною того, що камера машинного зору з FPGA може обробляти високі частоти кадрів без втрати даних або введення затримок обробки. Камера машинного зору з FPGA фактично перетворюється на «розумний» датчик замість пасивного пристрою захоплення зображень.

Зменшення затримки при високошвидкісному контролі

Одна з найбільш вимірних переваг FPGA-камери машинного зору — це детермінована наднизька затримка. На високошвидкісних виробничих лініях навіть затримка в кілька мілісекунд може призвести до того, що бракований виріб залишиться непоміченим або справний виріб буде помилково відхилено. FPGA-камера машинного зору обробляє кожен кадр ще до того, як він залишає камеру, тобто рішення можна ініціювати безпосередньо з виходів камери замість очікування відповіді від ПК. Саме такий жорсткий контур керування робить FPGA-камеру машинного зору особливо цінною в системах автоматичного оптичного контролю та системах точного сортування.

Основні завдання обробки, прискорені за допомогою FPGA

Попередня обробка та покращення зображення

Камера машинного зору на основі FPGA виконує кілька обчислювально складних завдань попередньої обробки в режимі реального часу. Корекція спотворення об’єктива, нормалізація рівномірного поля та заміна несправних пікселів — це всі операції, які камера машинного зору на основі FPGA може виконувати з частотою тактового сигналу пікселів, забезпечуючи, що кожен кадр, переданий хост-системі, вже відкоригований і готовий до аналізу. Без камери машинного зору на основі FPGA ці завдання потребували б значної кількості циклів процесора хост-системи й вносили б змінну затримку залежно від навантаження системи. Камера машинного зору на основі FPGA повністю знімає це навантаження, звільняючи процесор хост-системи для виконання логічних операцій вищого рівня, таких як класифікація або формування звітів.

Виділення ознак та логіка тригерів

Крім простого попереднього оброблення, камера машинного зору на основі FPGA може виконувати обрізання області інтересу, генерацію гістограми та навіть базове виявлення «плям» до того, як дані залишать сенсор. Це означає, що в багатьох застосуваннях камера машинного зору на основі FPGA надсилає лише релевантні, попередньо відфільтровані дані через інтерфейс — що значно зменшує вимоги до пропускної здатності. Камера машинного зору на основі FPGA також може генерувати апаратні сигнали запуску на основі виявлених ознак зображення, забезпечуючи синхронізацію периферійного обладнання, такого як виконавчі механізми або програмовані логічні контролери (PLC), без будь-яких затримок на рівні програмного забезпечення. Такий апаратний зворотний зв’язок є унікальною можливістю камери машинного зору на основі FPGA, яку системи, побудовані виключно на програмному забезпеченні, не можуть відтворити.

Промислові застосування, у яких камери на основі FPGA забезпечують результати

Автоматичний оптичний контроль та контроль якості

У виробництві напівпровідників та електроніки камери машинного зору на основі FPGA широко використовуються для виявлення поверхневих дефектів, перевірки паяних з’єднань та вимірювання розмірів. Камера машинного зору на основі FPGA обробляє кадри з повною швидкістю лінії, виявляючи дефекти менші за піксель із постійною точністю незалежно від коливань продуктивності виробництва. Оскільки камера машинного зору на основі FPGA приймає рішення щодо контролю на апаратному рівні, вона без проблем інтегрується в існуючі архітектури керування на основі ПЛК. Інженери покладаються на камеру машинного зору на основі FPGA для підтримки стандартів якості без додаткового програмного навантаження, яке могло б уповільнити роботу лінії.

Наведення роботів та керування рухом

Колаборативні роботи та високошвидкісні системи захоплення й розміщення залежать від камери машинного зору на основі FPGA для оцінки положення в реальному часі та локалізації об’єктів. У таких середовищах камера машинного зору на основі FPGA забезпечує стабільну затримку кадрів, що є критично важливою для стабільності сервопетлі. Звичайна камера, яка покладається на обробку даних у хост-системі, вносить джиттер у контур керування, що погіршує точність позиціонування. Камера машинного зору на основі FPGA усуває цей джиттер, надаючи оброблені дані про положення з фіксованим, гарантovаним апаратним чином часом. Коли роботи переходять до більш жорстких допусків і скорочених циклів роботи, камера машинного зору на основі FPGA стає ключовим елементом, а не просто периферійним пристроєм.

Питання та відповіді

Чи потрібні спеціальні навички програмування для камери машинного зору на основі FPGA?

Налаштування камери машинного зору на основі FPGA, як правило, передбачає роботу з інструментами розробки FPGA або з попередньо створеними IP-ядрами, наданими виробником камери. Багато сучасних моделей камер машинного зору на основі FPGA поставляються зі стандартними функціями обробки, уже завантаженими в пристрій, тому системні інтегратори можуть розгорнути їх без необхідності писати код FPGA з нуля. Для реалізації складних спеціалізованих алгоритмів може знадобитися знання мов VHDL або Verilog, однак готове прошивкове забезпечення для камер машинного зору на основі FPGA охоплює більшість типових промислових завдань.

Як камера машинного зору на основі FPGA порівнюється з обробкою на основі GPU?

GPU є потужним для пакетного висновку в глибокому навчанні, але вводить недетерміновану затримку, оскільки працює як спільний ресурс, керований програмним стеком. Камера машинного зору на основі FPGA, навпаки, забезпечує детермінований апаратний час, що є критично важливим для жорстких систем реального часу. Для завдань, що вимагають гарантованих часів відгуку на рівні мікросекунд, камера машинного зору на основі FPGA перевершує підходи, засновані на GPU. GPU залишаються переважним варіантом для складних завдань класифікації штучного інтелекту, тоді як камера машинного зору на основі FPGA вирізняється низькою затримкою обробки сигналів та апаратною синхронізацією.

Які стандарти інтерфейсів зазвичай підтримує камера машинного зору на основі FPGA?

Більшість промислових моделей камер машинного зору на основі FPGA підтримують стандарти GigE Vision, USB3 Vision або Camera Link HS, усі з яких включають стандартизований доступ до параметрів GenICam. Деякі конструкції камер машинного зору на основі FPGA також підтримують інтерфейс CoaXPress для застосувань, що вимагають надзвичайно високої пропускної здатності. Вибір інтерфейсу впливає на максимальну частоту кадрів та максимально допустиму довжину кабелю, однак внутрішня архітектура камери машинного зору на основі FPGA залишається незмінною для всіх типів інтерфейсів і завжди забезпечує передачу попередньо оброблених зображень у хост-систему.