Эволюция встроенного зрения

Поделитесь этим в социальных сетях:

Ян-Эрик Шмитт из Vision Components рассказывает о развитии встроенного машинного зрения и о многих преимуществах, которые эта технология может предложить.

Периферийные устройства делают нашу жизнь проще, умнее и обеспечивают более устойчивые решения — от точного земледелия для сокращения использования удобрений до интеллектуальных дорожных приложений, которые помогают избежать заторов, до медицинских устройств на базе искусственного интеллекта, которые обнаруживают болезни на основе распознавания образов.

Встроенное зрение является ключевой технологией для этих устройств.

Подробный анализ данных непосредственно на периферии обеспечивается сверхкомпактными камерами, мощными и энергоэффективными встроенными процессорами и новейшими технологиями искусственного интеллекта.

Благодаря этим разработкам интеграция встроенного машинного зрения стала проще, чем когда-либо.

Стандартом для приложений машинного зрения до 1990-х годов были камеры, подключенные к внешним процессорам. Эта установка обеспечила необходимую вычислительную мощность для обработки данных изображения. Но разработка и внедрение этих систем, обычно для промышленного контроля качества, были трудоемкими, дорогостоящими и далекими от сегодняшнего определения встроенных систем. В 1995 году Михаэль Энгель представил VC11, первую в мире промышленную интеллектуальную камеру на базе цифрового сигнального процессора (DSP). Его целью было создать компактную систему, которая позволяла бы захватывать и обрабатывать изображения на одном устройстве. Камера предлагалась по значительно более низкой цене по сравнению с системами на базе ПК и проложила путь сегодняшним интеллектуальным камерам и встраиваемым системам машинного зрения. Это изобретение также стало краеугольным камнем для создания Vision Components (VC).

Впервые интеллектуальная камера VC11 применила то, что до сих пор является отличительной чертой: системы, которые идеально адаптированы к своим приложениям, без накладных расходов и ненужных компонентов, оптимизированы для промышленного использования, массового производства и с низкой себестоимостью единицы продукции. В целом эти решения максимально компактны и оптимально подходят для периферийных устройств и мобильных приложений. Поэтому низкое энергопотребление также является важным аспектом встраиваемых систем машинного зрения. Кроме того, прочный рабочий диапазон и качество промышленного уровня, а также долгосрочная доступность также прочно связаны с термином «встроенная электроника».

Сегодня эту технологию можно использовать и найти в различных приложениях: от потребительских конечных продуктов до узкоспециализированных промышленных применений. Это результат огромной технологической эволюции за последние 30 лет: в годы, прошедшие после изобретения Михаэля Энгеля, цифровые сигнальные процессоры были стандартом для обработки изображений в интеллектуальных камерах. Технология развивалась от первых чипов таких компаний, как Analog Devices, до новых моделей с гигагерцовой вычислительной мощностью от Texas Instruments в первые годы 21 века, но главный принцип остался неизменным: данные изображения захватывались датчиком изображения, который управлялся ДСП. Затем данные передавались во внутреннюю память через контроллер шины. Вся обработка происходила в одном процессорном блоке. Благодаря усовершенствованным DSP стали доступны даже такие приложения, как 3D-датчики профиля со встроенной обработкой данных.

Вехой в развитии встраиваемых систем машинного зрения стало появление двухъядерных процессоров ARM с FPGA от Xilinx. Компания Vision Components разработала свои первые встроенные системы машинного зрения на основе этой гетерогенной архитектуры в 2014 году. Они объединили преимущества возможностей параллельной обработки в реальном времени FPGA со свободно программируемыми ядрами ARM под управлением операционной системы Linux. Эта установка сделала разработку встраиваемых систем машинного зрения более универсальной и гибкой и открыла разработчикам новые возможности для кодирования и реализации программного обеспечения для их конкретных приложений.

Вычислительная мощность увеличилась благодаря разработке новых процессоров, вызванных высоким спросом на небольшую и мощную электронику для потребительских товаров, умного дома и промышленности, а также новых приложений в автомобильной промышленности. В результате были разработаны встроенные системы машинного зрения, отвечающие любым требованиям рынка: от камер на уровне платы с многоядерной вычислительной мощностью до чрезвычайно небольших встраиваемых систем машинного зрения, которые сочетают сбор и обработку изображений с ядрами ARM и FPGA на одной плате. размером с почтовую марку.