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机器视觉

嵌入式机器视觉相机接口选择

  2020年12月30日  

  嵌入式视觉系统精巧的体积、符合经济效益的价格以及高度弹性的整合特性让许多厂商纷纷投入研发设计的行列。 在许多方面,嵌入式视觉系统还只是刚开始被广泛的使用于商业中,但仍然不会改变这一技术将为未来产业带来巨大改变的潜力。嵌入式视觉系统高度的弹性也使得开发人员必须多方考虑,包括挑选适合的硬件界面、处理平台等等,以下The Imaging Source 映美精相机分享嵌入式机器视觉相关应用接口。

  MIPI-CSI-2及FPD-Link-III相机接口

  许多嵌入式机器视觉应用(尤其是多相机设置)需求的数据线长度超过MIPI CSI-2相机所能及的最大值(即20公分)。 藉由FPD-Link桥接器即可实现其数据线长达15米。图像数据经由精巧(? 2.8 mm)的同轴电缆以高达4.16 Gbps速度传输,同时传输影像数据、控制指令及供电。

  如此一来,其带宽充裕,可以从5MP相机中,以每秒30张的帧速率传输图像数据。 开发人员可以在MIPI-CSI-2和FPD-Link-III板机亦或具备防护IP67等级外壳的FPD-Link-III相机之间进行选择。 此精巧相机提供黑白与彩色不同机种选择,装载Sony和ONSemi最新CMOS传感器技术(全局和卷帘快门,分辨率范围自0.3MP[VGA]至8.3 MP)。

无论应用需求为MIPI CSI-2亦或FPD Link接口、高分辨率或高帧速率,The Imaging Source皆能提供丰富广泛的嵌入式视觉相机模块以符合各类的需求。

  为何选择MIPI CSI2或FPD-Link III相机接口?

  有些使用者可能想知道为何选择MIPI CSI-2或FPD-Link-III相机,而非USB-3或GigE相机。 其原因在于嵌入式平台本身的硬件功能特性,即硬件加速的图像信号处理器(ISP)。 嵌入式平台的MIPI-CSI-2接口可直接链接ISP,以避免延迟及数据转换问题。 The Imaging Source MIPI-CSI-2相机经过专门设计,可将原始图像数据直接传输至接口。 这类的嵌入式板载相机仅包括最必要的基本功能,因此特别具有成本经济效益。 ISP能够处理硬件加速的操作,如去马赛克、色彩校正、色彩空间转换、白平衡、镜头校正和图像数据压缩(如H.264/H.256)。

两台相机开发工具包,搭配NVIDIA Jetson Nano (MIPI CSI-2接口)并增配自动冷却功能防止过热降频。

  平台为嵌入式视觉带来AI优势

  除ISP外,上述NVIDIA嵌入式计算机(例如NVIDIA Jetson Nano, Xavier NX *及AGX Xavier *)提供了具有CUDA内核的GPU和多个MIPI-CSI-2相机接口,而造就它们完美地适用于AI和要求严苛的机器视觉应用。 NVIDIA平台能够并行运作多个神经网络,以执行图像分割、图像分类和对象识别。 NVIDIA SDK "JetPack" 支持所有基于NVIDIA Jetson的嵌入式平台。

载板附带6个使用Jetson AGX Xavier的FPD Link III相机模块。

  NVIDIA提供广泛的软件库,可进行深度学习以及图像和视讯处理。 The Imaging Source提供相应的相机驱动程序能够完美地集成至NVIDIA软件框架中。而图像数据能够直接地传输至预训练的深度学习模块。

  对于要求不高的图像处理任务,具备MIPI-CSI-2相机接口与ISP的Raspberry Pi 4会是一个极佳的选择。 相同地,MIPI-CSI-2接口也能够直接地链接至ISP。例如,Raspberry Pi 4能够压缩高分辨率H.264图像并经由以太网或WLAN发送。

  Edge机器视觉

  经济高效的运作能力、升级的机器学习运算以及整体上减少系统占用空间,使边缘计算和AI(尤其是深度学习)的发展得以融合。 深度学习为检验标准不易量化或定义的应用提供了机器视觉解决方案,为检验、装配和质量保证应用提供新的可能性。

图: 低成本的处理性能、深度学习技术的进步和高性能传感器,使得基于边缘的视觉应用得到越来越多采用。

  NVIDIA优异的AI功能与The Imaging Source丰富且坚固可靠的工业相机产品结合,使嵌入式视觉开发人员能够实现了以往无法或需要大量编程工作的应用程序。

标签:The Imaging Source 映美精相机我要反馈
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