<img alt="" src="https://secure.leadforensics.com/11743.png" style="display:none;">

Embedded Vision: ¿De qué se trata?

 

Bienvenido a nuestra nueva serie de blogs de visión artificial. Esta semana presentaremos nuestro nuevo tema respondiendo a la pregunta: ¿Qué es Embedded Vision?

Si estás interesado en crear potentes sistemas con visión integrada, dispositivos de visión compactos o simplemente estás interesado en aprender más sobre el tema, esta publicación de blog es para ti. En última instancia, embedded vision es el futuro de muchas aplicaciones de visión artificial en robótica, automatización industrial, medicina, ciencias de la vida y automoción, por nombrar solo algunas. Esperamos que disfrutes leyendo.

Edge Computing

En esencia, el Edge computing se refiere al procesamiento de datos o de imágenes que ocurren en un dispositivo en sí, en lugar de recopilar datos con una cámara y pasarlos a un PC para analizarlos. Una computadora / dispositivo integrado se ubicará en el "borde" de una red e interactuará con un servidor / PC para procesamiento y análisis adicionales, en lugar del método tradicional de visión artificial de una cámara conectada al PC para el procesado de algoritmos de visión artificial.

¿Qué es Embedded Vision?

En realidad, esta es una pregunta más difícil de responder de lo que uno podría esperar inicialmente.

Para algunos, embedded vision es un sistema de visión que ahorrará costes al tener hardware y componentes más baratos que un sistema de visión artificial tradicional. Para otros, el énfasis de embedded vision reside en su forma compacta, que ocupa menos espacio que los sistemas de visión artificial típicos.

Hablando en general, los sistemas o dispositivos de visión integrados generalmente:

  • Cuestan menos.
  • Consumen menos energía para funcionar.
  • Adoptan una forma compacta.
  • Alojan todos los componentes internamente, adoptando un diseño todo en uno.

 

¿Qué se Necesita para un Sistema de Visión Embedded?

Los sistemas embedded siempre constarán de al menos una cámara / sensor, generalmente con una óptica, un procesador y con algún software. Aquí es donde entran las decisiones complejas, ya que un sistema con todas estas partes podría tener cualquier combinación de formato, forma, tamaño y función.

Comencemos por explorar cómo puede variar cada uno de estos componentes, lo que da como resultado una gama de diferentes sistemas de visión integrados.

Eligiendo una Cámara para Embedded Vision

Existen algunas limitaciones a la hora de considerar qué tipo de cámara utilizar para un sistema de visión embedded.

Si estás construyendo un sistema de visión integrado más grande, el tamaño de la cámara no suele ser un problema, por lo que realmente puedes trabajar con la cámara que mejor se adapte al sistema. En otras palabras, puedes elegir libremente FPS, color o monocromo, resolución, etc., y lo más probable es que la cámara pueda encajar perfectamente en tu máquina y quedar guardada en su carcasa.

Si estás creando un dispositivo más compacto, tal vez 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, debes pensar detenidamente cuánto espacio utilizará cada componente.

image-png-Oct-13-2021-10-59-43-66-AM

Una buena combinación para un sistema de visión integrado podría ser la cámara placa Teledyne FLIR BlackFly S combinado con NVIDIA Jetson TX2.

Esto podría inclinarte a optar por una cámara mucho más compacta, siendo una de las opciones más económicas una cámara tipo placa, compuesta por un sensor y una interfaz sin la carcasa.

 

Eligiendo un Procesador para Embedded Vision

Los componentes anteriores son excelentes ejemplos de componentes de embedded vision compactos y fiables. La familia Jetson de NVIDIA es una gama de módulos embebidos de alto rendimiento y factor de forma pequeño que puede utilizar IA para reforzar las capacidades de Edge computing.

Otros productos similares a la NVIDIA Jetson incluyen Google Coral y Raspberry Pi. Estas microcomputadoras utilizan procesadores ARM para procesar imágenes y videos en la propia placa, y representan excelentes opciones cuando se trata de tarjetas de visión integradas.

Si estás construyendo una máquina o un sistema de visión integrado más grande, todavía hay opciones compactas disponibles con más potencia. Tomando una forma más grande pero aún más pequeña que la mayoría de las computadoras industriales embedded, Matrox y Neousys ofrecen sistemas con opciones de procesador de Intel y ARM, con o sin tarjetas GPU NVIDIA.

 image-png-Oct-13-2021-11-05-06-50-AM

Neousys POC-40 es un PC fanless extremadamente compacto (52 x 89 x 112 mm), con procesador Elkhart Lake Atom® diseñado para aplicaciones de espacio restringido – perfecto para embedded vision. Funciones completas de I/O, tales como 2 puertos Gigabit Ethernet, cuatro puertos USB 3.1 Gen1/ 2.0, cuatro puertos COM y Entradas y Salidas Digitales aisladas para comunicaciones industriales y control. 

 

image-png-Oct-13-2021-11-05-18-27-AM

La nueva serie NRU-120S de Neousys es un PC rugerizado para edge computing basado en la NVIDIA Jetson AXG Xavier. Algo más grande que el POC-40, pero empaquetando un procesador más potente, se compone de procesador ARM de 8 cores y tarjeta gráfica NVIDIA Volta con 512 CUDA cores y 64 Tensor cores, que ofrecen 11 TFLOPS FP16 o 22 TOPS INT8 de potencia de computación.

 

Cámaras Inteligentes para Embedded Vision

Las cámaras inteligentes son dispositivos con visión integrada listos para usar. Tienen una cámara, procesador, Entradas/Salidas y sistema operativo. Todo integrado dentro de una carcasa industrial resistente, con la capacidad de ejecutar una aplicación de visión completa en el dispositivo. Algunas de las cámaras que tienen un buen desempeño en esta categoría son la nueva Matrox Iris GTX, la plataforma Iam de NET y la cámara Firefly DL de Teledyne FLIR.

image-png-Oct-13-2021-11-05-37-23-AM

Con cualquiera de estas cámaras, puedes implementar tu propia red neuronal en la cámara directamente, eliminando la necesidad de un PC host para las tareas de clasificación.

Eligiendo una Interfaz para Embedded Vision

Las interfaces más comunes para visión artificial son GigE Vision, USB3 Vision, CoaXPress y Camera Link.

Las cuatro interfaces son compatibles con el estándar EMVA GenICam y todas tienen ventajas e inconvenientes.

La llegada del concepto de Embedded Vision ha propiciado que interfaces menos comunes como MIPI CSI-2 se empiecen a usar en algunas aplicaciones visión artificial.

MIPI CSI-2 suele atraer a fabricantes OEM de gran volumen, ya que es de alto rendimiento, bajo consumo y bajo coste. Sin embargo, no existe una estandarización industrial para MIPI CSI-2, por lo que para que todo funcione, hay que considerar el desarrollo de drivers y software.

Si deseas reemplazar o actualizar una cámara MIPI CSI-2 integrada por otra, debes completar todo el trabajo de desarrollo de drivers y software nuevamente. Esto puede ser algo muy a tener en cuenta si tu maquinaria tiene una gran cantidad de dispositivos. Con el resto de interfaces compatibles con GenICam, no tienes que preocuparte por el desarrollo de software para que las cámaras funcionen gracias a la estandarización ya existente en la industria.

Soluciones de Embedded Vision de ClearView Imaging

Con esto damos por finalizado el blog de esta semana. Hemos cubierto los componentes principales necesarios para un sistema de embedded vision, tanto si estás construyendo el tuyo propio como si estás considerando comprar uno completo. Permanece atento al blog. En la próxima semana proporcionaremos más información sobre embedded vision a medida que profundizamos en la temática de elección de la cámara correcta.

En ClearView, tenemos un amplio abanico de conocimientos y experiencia en visión artificial para ayudarte a decidir la solución adecuada para tu proyecto.

Ofrecemos una amplia gama de componentes y nuestros expertos estarán encantados de ayudarle sin importar cuál sea tu pregunta o problema. ¡No dudes en ponerse en contacto con nosotros y uno de nuestros expertos en visión artificial estará listo para ayudarte a comenzar con tu proyecto!

Contáctenos

 

Comentarios

LA VISIÓN ARTIFICIAL PROPORCIONA A LOS ORDENADORES LA CAPACIDAD DE VER

La visión artificial permite que los ordenadores puedan leer códigos de barra, códigos data matrix, marcado de piezas, reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y verificación óptica de caracteres (OCV). – Aprende más sobre la tecnología de visión artificial aquí.

machine-vision-strip-cta-spanish.png