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¿Qué procesadores son los mejores para Visión Embebida?

 

Bienvenido a esta nueva entrega de blogs de visión artificial de ClearView Imaging. Esta semana continuaremos explorando la visión embebida, esta vez buscando los mejores procesadores para un sistema de visión.

Ya estés interesado en crear potentes sistemas de visión embebida, dispositivos de visión compactos o simplemente estas interesado en aprender más sobre el tema, este artículo es para ti. En última instancia, la visión embebida es el futuro de muchas aplicaciones de visión artificial en robótica, automatización industrial, medicina, ciencias de vida y la industria automotriz, por nombrar solo algunas. Esperamos que disfrutes leyéndolo.

Procesadores convencionales frente a procesadores para visión embebida

Cuando pensamos en procesadores, quizás nos vengan a la mente los nombre Intel y AMD. Como los principales productores de CPUs, fabricante potentes CPU que integran la mayoría de PCs del mercado, como los que probablemente integraría un sistema de visión tradicional.

Pero en el mundo de la visión embebida, se requieren soluciones más creativas y eficientes en cuanto a tamaño. Como en un sistema de visión tradicional, también es necesario un procesador que sea lo suficientemente potente como para cumplir con las tareas de visión artificial que necesita que realice su dispositivo o sistema de visión embebido, pero no tan potente como para acabar sacrificando el presupuesto o la portabilidad del dispositivo.

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Un buen complemento para un sistema de visión embebido podría ser la Teledyne FLIR Board Level BlackFly S combinada con la Nvidia Jetson TX2.

Elección de un procesador para Visión Embebida

Los componentes de la imagen anterior son excelentes ejemplos de opciones compactas y confiables. La familia Jetson de NVIDIA es una gama de placas de factor de forma pequeño y alto rendimiento, que pueden utilizar IA para reforzar las capacidades de procesamiento hasta el límite.

Otros productos similares a la placa Jetson incluyen el Google Coral y la Raspberry Pi. Estos micro-PCs utilizan procesadores ARM para procesar imágenes y videos, y representan excelentes opciones cuando se trata de placas de visión embebidas.

Si está construyendo un sistema o máquina de visión embebida de mayor tamaño, hay opciones compactas disponibles con más potencia. De mayor tamaño pero aún más pequeños que la mayoría de los ordenadores embebidos industriales, Matrox y Neousys ofrecen sistemas con procesadores de Intel y ARM, con o sin potentes GPU de NVIDIA.

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Neousys POC-40 es un PC fanless extremadamente compacto (52 x 89 x 112 mm). Cuenta con el procesador Elkhart Lake Atom® y está diseñado para aplicaciones con espacio restringido, perfecto para la visión embebida. Cuenta con interfaces de E/S, como dos puertos Gigabit Ethernet, cuatro puertos USB 3.1 Gen1/2.0, cuatro puertos COM y, opcionalmente, E/S digitales aisladas para comunicación y control industrial.

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La nueva serie NRU-120S de Neousys es un robusto PC para análisis de video mediante IA, basado en NVIDIA Jetson AGX Xavier. Más grande que el POC-40 pero con una mayor potencia, incluye 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.

GPUs y FPGAs para visión embebida

Los sistemas de visión embebidos deben ser, por definición, muy compactos, pero manteniendo la capacidad de capturar imágenes de alta calidad. Como se puede imaginar, esto significa que estructura de procesado es bastante diferente de lo que se encuentra en la mayoría de los sistemas de visión artificial.

Si bien la visión embebida es un concepto bastante nuevo, generalmente se utilizan dos tipos de sistemas para el procesado en este tipo de sistemas:

  • Field Programmable Gate Arrays (FPGAs)
  • Graphics Processing Units (GPUs)

¿Qué son las GPU?

Las GPU son una opción popular cuando se trata de procesadores de visión embebidos, ya que ofrecen una gran capacidad de cómputo. Las GPU son diferentes a las CPU, ya que ponen el énfasis en aquellos cálculos relacionados con la información de los píxeles, lo que es beneficioso en aplicaciones de alta resolución o alta velocidad, donde se gestionan grandes cantidades de datos.

¿Qué son las FPGA?

Si bien no son tan flexibles como las GPU, las FPGA han estado cobrando impulso como una alternativa para el procesado de imágenes. ¿Por qué han ido ganando popularidad?

Bueno, hay algunas razones. La primera es que las FPGA tienden a tener niveles de latencia excepcional y extremadamente bajos. Además de esto, obtienes mucha potencia de cómputo mientras consumes mucha menos energía que una GPU comparable.

FGPA frente a GPU para Visión Embebida.

Como cualquier componente de visión artificial, cada uno de estos tipos de procesadores vienen con su lista de pros y contras.

La flexibilidad es un beneficio muy buscado en un procesador y, si eso es lo que buscas, entonces tal vez una GPU satisfaga tus necesidades mejor que una FGPA.

Sin embargo, si la necesidad de un procesador rápido y de baja latencia supera la necesidad de flexibilidad, entonces puede ser que una sea una mejor opción para tu aplicación.

Soluciones de Visión Embebida de ClearView Imaging

Esto es todo para el post de hoy. Mantente atento a la próxima entrega, donde le echaremos un vistazo más de cerca a la elección del procesador.

Aquí en ClearView, tenemos un gran rango 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 están encantados de ayudarte sin importar cuál sea tu pregunta o problema. ¡No dudes en ponerte en contacto con nosotros y uno de nuestros expertos en visión artificial estará listo para ayudarte a poner en marcha tu proyecto!

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