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Welche Prozessoren eignen sich am besten für Embedded Vision?

Willkommen zur nächsten Ausgabe der Machine Vision Blogs von ClearView Imaging. Diese Woche werden wir uns weiter mit Embedded Vision beschäftigen, diesmal mit Blick auf die besten Prozessoren zur Einbettung in ein Bildverarbeitungssystem.

Egal, ob Sie daran interessiert sind, leistungsstarke Embedded-Vision-Systeme oder kompakte Embedded-Vision-Geräte zu bauen oder einfach nur mehr über das Thema erfahren möchten, dieser Blogbeitrag ist für Sie. Letztendlich ist Embedded Vision die Zukunft vieler Bildverarbeitungsanwendungen in der Robotik, der industriellen Automatisierung, der Medizin, der Life-Sciences und der Automobilindustrie, um nur einige zu nennen. Wir wünschen Ihnen viel Spaß beim Lesen.

 

Konventionelle CPU-Prozessoren im Vergleich zu Embedded Vision-Prozessoren

Wenn wir an Computerprozessoren denken, fallen uns vielleicht die Namen Intel und AMD ein. Diese großen CPU-Hersteller produzieren leistungsstarke CPUs für die überwiegende Mehrheit der Computer, und ein traditionelleres Bildverarbeitungssystem würde höchstwahrscheinlich eine Standardkamera mit einem Computer wie diesem integrieren.

Aber in der Welt der Embedded Vision sind kreativere, platzsparender Lösungen gefragt. Genauso wie wir es mit Kameras behandelt haben, benötigen Sie auch einen Prozessor, der leistungsstark genug ist, um Bildverarbeitungsaufgaben zu erfüllen, die Ihr eingebettetes Vision-Gerät oder -System ausführen muss, aber nicht zu leistungsstark, um am Ende das Budget oder die Portabilität des Geräts zu opfern der Größe.

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Eine gute Kombination für ein Embedded-Vision-System könnte das Teledyne FLIR Board Level BlackFlyS in Kombination mit dem NVIDIA Jetson TX2 sein.

 

Auswahl eines Prozessors für Embedded Vision

Die oben genannten Komponenten sind großartige Beispiele für kompakte, zuverlässige Embedded-Vision-Komponenten. Die Jetson-Familie von NVIDIA umfasst eine Reihe von Hochleistungs-Computerplatinen mit kleinem Formfaktor, die KI nutzen können, um die Verarbeitungskapazitäten am Edge zu verstärken.

Andere dem Jetson ähnliche Produkte sind Google Coral und Raspberry Pi. Diese Mikrocomputer verwenden ARM-Prozessoren, um Bilder und Videos am Edge zu verarbeiten – und sie bieten großartige Möglichkeiten, wenn es um Embedded Vision Boards geht.

Wenn Sie ein größeres Embedded-Vision-System oder eine größere Maschine bauen, stehen dennoch kompakte Optionen mit mehr Leistung zur Verfügung. In größerer Form, aber immer noch kleiner als die meisten industriellen Embedded-Computer, bieten Matrox und Neousys Systeme mit Prozessoroptionen von Intel und ARM, mit oder ohne leistungsstarken NVIDIA-GPUs.

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Neousys POC-40 ist ein extrem kompakter (52 x 89 x 112 mm) lüfterloser Computer. Er verfügt über einen Elkhart-Lake-Atom®-Prozessor und ist für Anwendungen mit begrenztem Platzangebot konzipiert – perfekt für Embedded Vision. Komplett mit I/O-Funktionen wie zwei Gigabit-Ethernet-Ports, vier USB 3.1 Gen1/2.0-Ports, vier COM-Ports und optional isolierten digitalen I/Os für industrielle Kommunikation und Steuerung.

 

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Die neue NRU-120S-Serie von Neousys ist ein neuer robuster Edge-KI-basierter Videoanalyse-PC mit NVIDIA Jetson AGX Xavier. Er ist größer als der POC-40, aber mit mehr Schlagkraft ausgestattet und umfasst eine 8-Kern-ARM-CPU und eine NVIDIA® Volta-GPU mit 512 CUDA-Kernen und 64 Tensor-Kernen, die 11 TFLOPS FP16 oder 22 TOPS INT8 Rechenleistung bieten.

 

Embedded Vision GPUs und FPGAs

Embedded-Vision-Systeme müssen von Natur aus sehr kompakt sein und dennoch in der Lage sein, qualitativ hochwertige Bilder zu erfassen. Wie Sie sich vorstellen können, bedeutet dies, dass sich die Verarbeitungsstruktur stark von der in den meisten Bildverarbeitungssystemen unterscheidet.

Obwohl Embedded Vision ein relativ neues Konzept ist, gibt es im Allgemeinen zwei Haupttypen von Prozessoren, die in eingebetteten Systemen und Geräten verwendet werden:

  • Feldprogrammierbare Gate Arrays (FPGAs)
  • Grafikprozessoren (GPUs)

 

Was sind GPUs?

GPUs sind eine beliebte Option für Embedded-Vision-Prozessoren, da sie mit einem leistungsstarken Rechenpotenzial ausgestattet sind. GPUs unterscheiden sich von CPUs, da sie den Schwerpunkt auf die Verarbeitungsbereiche legen, die sich mit Pixeldaten befassen, was in hochauflösenden oder Hochgeschwindigkeitsanwendungen von Vorteil ist, bei denen riesige Mengen an Bilddaten erstellt werden.

 

Was sind FPGAs?

Obwohl sie nicht so flexibel sind wie GPUs, haben FPGAs als Bildprozessor an Bedeutung gewonnen. Warum haben sie an Popularität gewonnen?

Nun, aus ein paar Gründen. Der erste ist, dass FPGAs dazu neigen, außergewöhnlich extrem niedrige Latenzwerte zu haben. Darüber hinaus erhalten Sie viel potenzielle Rechenleistung und verbrauchen viel weniger Energie als eine vergleichbare GPU.

 

FGPAs vs. GPUs für Embedded Vision

Wie jede Bildverarbeitungskomponente hat jeder dieser Prozessortypen seine eigene Liste von Vor- und Nachteilen.

Flexibilität ist ein sehr gefragter Vorteil eines Prozessors, und wenn Sie danach suchen, würde eine GPU Ihre Anforderungen vielleicht besser erfüllen als ein FGPA.

Wenn jedoch die Notwendigkeit eines schnellen Prozessors mit geringer Latenz die Notwendigkeit der Flexibilität übersteigt, kann es sein, dass ein FPGA in Ihrer gewählten Anwendung besser funktioniert.

 

Embedded Vision-Lösungen von ClearView Imaging

Das war’s für den Blogpost dieser Woche. Bleiben Sie nächste Woche dran, um mehr über Embedded Vision zu erfahren und einen genaueren Blick auf die Prozessorauswahl zu werfen.

Hier bei ClearView verfügen wir über ein breites Spektrum an Wissen und Expertise im Bereich Bildverarbeitung, um Ihnen bei der Entscheidung für die richtige Lösung für Ihr Projekt zu helfen.

Wir bieten eine riesige Auswahl an Komponenten und unsere Experten helfen Ihnen gerne weiter, egal welche Frage oder welches Problem Sie haben. Nehmen Sie gerne Kontakt mit uns auf und einer unserer Bildverarbeitungsexperten steht bereit, um Ihnen bei Ihrem Projekt zu helfen!

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