Visión embebida: ¿Qué es?
Bienvenidos a la próxima entrega de blogs de visión artificial de ClearView Imaging. Esta semana presentaremos nuestro nuevo tema respondiendo a la pregunta: ¿Qué es la Visión Embebida?
Tanto si está interesado en construir potentes sistemas de visión embebida, dispositivos de visión embebida compactos, o simplemente en aprender más sobre el tema, esta entrada del blog es para usted. En última instancia, la visión embebida es el futuro de muchas aplicaciones de visión artificial en robótica, automatización industrial, medicina, ciencias de la vida y automoción, por nombrar sólo algunas. Esperamos que disfrute de la lectura.
Computación en el borde (Edge Computing)
En esencia, la computación en el borde es donde parte del procesamiento de datos o imágenes tiene lugar en el propio dispositivo en lugar de recoger los datos con una cámara y pasarlos a un PC para que sean analizados. Un ordenador/dispositivo embebido se sitúa en el "borde" de una red e interactúa con un servidor/PC para el procesamiento y análisis adicionales, en lugar del método tradicional de visión artificial de una cámara conectada a un PC para el procesamiento de la visión artificial.
¿Qué es la visión embebida?
Entonces, ¿qué es la visión embebida? En realidad, esta es una pregunta más difícil de responder de lo que cabría esperar en un principio.
Para algunos, la visión embebida es un sistema de visión que ahorrará dinero al tener un hardware y componentes más baratos que un sistema de visión artificial tradicional. Para otros, el énfasis de la visión embebida reside en su forma compacta, que ocupa menos espacio que los sistemas de visión artificial típicos.
En general, los sistemas o dispositivos de visión embebida suelen:
- Costar menos
- Consumir menos energía para funcionar
- Adoptar una forma compacta
- Alojar todos los componentes internamente, adoptando un diseño todo en uno
Elaboremos una lista de lo que suele comprender un sistema de visión embebida.
¿Qué se necesita para un sistema de visión embebida?
Los sistemas de visión embebida siempre constarán de al menos una cámara/sensor, normalmente con una lente, un procesador y algún software. Aquí es donde entran las definiciones discutidas, ya que un sistema con todas estas partes podría tener cualquier combinación de forma, tamaño y función.
Comencemos explorando cómo puede variar cada uno de estos componentes, dando como resultado una gama de diferentes sistemas de visión embebida.
Elegir una cámara para visión embebida
Hay algunas limitaciones a la hora de considerar qué tipo de cámara utilizar para un sistema de visión embebida.
Si está construyendo un sistema de visión embebida más grande, el tamaño de la cámara no suele ser un problema, por lo que realmente puede trabajar con la cámara que mejor se adapte al sistema. En otras palabras, puede elegir libremente FPS, color o monocromo, resolución de megapíxeles, etc., y lo más probable es que la cámara pueda encajar perfectamente en su máquina y quedar encerrada en su carcasa.
Si el dispositivo que está creando es más compacto, quizás como una solución de cámara inteligente portátil, entonces la elección de la cámara se vuelve mucho más difícil. Si el dispositivo requiere un procesamiento pesado o un iluminador potente, entonces debe pensar cuidadosamente en cuánto espacio y componente utilizará cada componente.
Esto podría significar que opte por una cámara mucho más compacta, siendo una de las opciones de mayor ahorro de costes una cámara a nivel de placa. Esta comprende un sensor de cámara e interfaz sin la carcasa.
Una buena combinación para un sistema de visión embebida podría ser la Teledyne FLIR Board Level BlackFly S combinada con la NVIDIA Jetson TX2.
Elegir un procesador para visión embebida
Los componentes anteriores son grandes ejemplos de componentes de visión embebida compactos y fiables. La familia Jetson de NVIDIA es una gama de tarjetas de ordenador de formato pequeño y alto rendimiento que pueden utilizar la IA para reforzar las capacidades de procesamiento en el borde.
Otros productos similares a Jetson incluyen Google Coral y Raspberry Pi. Estos microordenadores utilizan procesadores ARM para procesar imágenes y vídeo en el borde, y representan excelentes opciones cuando se trata de placas de visión embebida.
Si está construyendo un sistema o máquina de visión embebida más grande, todavía hay opciones compactas disponibles con más potencia. Con un formato más grande, pero aún más pequeño que la mayoría de los ordenadores embebidos industriales, Matrox y Neousys ofrecen sistemas con opciones de procesador de Intel y ARM, con o sin potentes GPU NVIDIA.
El Neousys POC-40 es un ordenador sin ventilador extremadamente compacto (52 x 89 x 112 mm). Cuenta con un procesador Elkhart Lake Atom® y está diseñado para aplicaciones con espacio limitado, perfecto para la visión embebida. Completo con funciones de E/S, como dos puertos Gigabit Ethernet, cuatro puertos USB 3.1 Gen1/2.0, cuatro puertos COM y E/S digitales aisladas opcionales para comunicación y control industrial.
La nueva serie NRU-120S de Neousys es un nuevo PC de análisis de vídeo resistente basado en IA, impulsado por NVIDIA Jetson AGX Xavier. Más grande que el POC-40 pero con mayor potencia, comprende una CPU ARM de 8 núcleos y una GPU NVIDIA® Volta con 512 núcleos CUDA y 64 núcleos Tensor que ofrecen 11 TFLOPS FP16 o 22 TOPS INT8 de potencia de cálculo.
Cámaras inteligentes para visión embebida
Las cámaras inteligentes son dispositivos de visión embebida listos para usar. Tienen una cámara, un procesador, E/S, sistema operativo, todo dentro de una robusta carcasa industrial, con la capacidad de ejecutar una aplicación de visión completa en el dispositivo. Algunos buenos ejemplos en esta categoría son la nueva Matrox Iris GTX, la nueva NET iam y la Teledyne FLIR FireFly DL.
Con estas cámaras, puede implementar su propia red neuronal directamente en la cámara, lo que elimina la necesidad de un PC host para tareas de clasificación.
Vea nuestra demostración de la cámara inteligente Matrox Iris comunicándose con un brazo robótico para aplicaciones de recogida y colocación.
Elegir una interfaz para visión embebida
Las interfaces más comunes para visión artificial suelen ser GigE Vision, USB3 Vision, CoaXPress y Camera Link.
Las cuatro interfaces son compatibles con el estándar EMVA GenICam y todas tienen sus propias ventajas únicas.
Con la visión embebida, empezamos a ver MIPI CSI-2 como una interfaz más común que en otras áreas de la visión artificial.
MIPI CSI-2 atrae a los fabricantes de equipos originales de gran volumen, ya que es de alto rendimiento, bajo consumo y bajo costo. Sin embargo, no existe una estandarización con el software para MIPI CSI-2, por lo que para que todo funcione hay que tener en cuenta el desarrollo de software.
Si desea reemplazar o actualizar una cámara MIPI CSI-2 integrada por otra, tendrá que realizar todo ese trabajo de software de nuevo. Esto puede ser una gran consideración si tiene un gran número o una amplia variedad de dispositivos. Con las cámaras compatibles con GenICam no tiene que preocuparse por el desarrollo de software para que las cámaras funcionen gracias a la estandarización.
Soluciones de visión embebida de ClearView Imaging
Esto es todo por la entrada del blog de esta semana. Hemos cubierto los componentes principales necesarios para un sistema de visión embebida, tanto si está construyendo el suyo propio como si está pensando en comprar un dispositivo existente.
Esté atento la próxima semana para aprender más sobre la visión embebida mientras profundizamos en la elección de la cámara.
Aquí en ClearView, tenemos una amplia gama de conocimientos y experiencia en visión artificial para ayudarle a decidir la solución adecuada para su proyecto.
Ofrecemos una enorme gama de componentes, y nuestros expertos están encantados de ayudarle, sea cual sea su pregunta o problema. No dude en ponerse en contacto con nosotros y uno de nuestros expertos en visión artificial estará listo para ayudarle a empezar con su proyecto.
