Industry News
Smart Manufacturing Core-MV Technology
Date:2018-09-07
Source:Samsun Technology
《星球大战》作为80,90后最早接触到的科幻大片,片中的R2可是不少童年小伙伴心中的“理想伴侣”呢?作为走向了宇宙的智能机器人,R2虽然只有一只眼睛,还没有语音功能略显寒碜~但是这颗“独眼”超强的检测能力可是不止一次帮助女王脱离险境,更是靠着小小的身躯里塞满各种工具的机械臂,不止一次在关键时刻扭转乾坤。
工业4.0离不开智能制造,智能制造离不开机器视觉。将视觉技术应用于工业设备当中已经是大势所趋了。机器视觉(MV)包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、I/O卡等)。
先来看看MV在工业上的各种“神通”:
缺陷检测。
计量。
导航、元件跟踪和识别。
光学字符识别和验证(OCR/OCV)。
模式识别。
机械手引导。
封装、产品、表面和网络检查。
除了数字图像采集和分析之外,机器视觉(MV)搭配使用高速摄像头和计算机来执行复杂的检查任务。将得到的数据用于模式识别、对象排序、机械臂控制等。英特尔FPGA技术在这方面的优势不容小觑。FPGA非常适用于MV摄像头,它使得设计能够适应各种图像传感器以及MV特定接口。还可在边缘计算平台中用作视觉处理加速器,以增强人工智能深度学习分析MV数据的功能。诞下一个不知疲倦的“大脑”,还能不断地学习,不断地进化。终将有一天,所有的工作它一手揽下,工厂不再需要聘请工人。
想要MV技术发展与工厂完美契合少不了FPGA的助力,IntelMAX10和cycloneIV设备产品家族拥有者得天独厚的优势——高性能,灵活性,并且互联。它们在MV的设计上可是中流砥柱~
在抓帧器电路板上进行高性能图像预处理(使用CameraLink等协议),实现实时帧速率。
将实时功能集成到摄像头系统中,实现面向像素的增益控制、缺陷像素补偿,并扩大动态范围等等。
利用FPGA的灵活性支持不断演进的摄像头接口。
实施各种总线接口,比如PCI*、PCIe*、GbpsEthernet、USB等。
在单个FPGA上集成多种功能,如图像采集、摄像头接口、预处理和通信功能。
使用Cyclone®VSoC,结合您的图像信号处理管道和执行ARM*A9硬核处理器系统的机器视觉算法,开发完整的机器视觉系统芯片。
使用MathWorks的Simulink和EmbeddedCoder生成面向Cyclone®VSoC的C/C++代码。与HDLCoder的英特尔SoC支持组合使用时,该解决方案可用于硬件/软件工作流,包括英特尔SoC上的模拟、原型设计、验证和实施。
INTEL助力新标准GigEVision
GigE视觉作为新引进的标准,给机器视觉技术带来了极大提升。它提供一种开放式、高性能、可扩展的框架,支持通过以太网的图像流传输和设备控制。数据传输速率——最高达到1,000Mbit/s,最远可达100米的传输距离。该接口标准为基于切换客户端/服务器架构的联网机器视觉系统提供一种环境,支持将多个摄像头连接至多台计算机。
在部署多个GigE摄像头的GigEVision应用时,英特尔MAX10FPGA、CycloneIV、CycloneV设备家族等FPGA更能够带来优势:
在单个FPGA设备上集成图像采集、摄像头接口、预处理和通信等功能。
随着产品的演进灵活支持各种摄像头接口和总线接口。
主板更小、组件数量更少,硬件重制最少,从而降低总体拥有成本(TCO)。
FPGA生命周期长,且轻松迁移至最新FPGA家族,从而降低产品过时风险。
在MV技术当中扮演着重要角色的英特尔FPGA,宗旨在于满足其高性能,高灵活性和互联的需求。为下一代智能视觉和视频应用提供快速开发途径,灵活适应多种视频和智能视觉应用的视频/视觉流水线各个环节中不断演进的解决方案,帮助化解相关挑战。
工业4.0离不开智能制造,智能制造离不开机器视觉。将视觉技术应用于工业设备当中已经是大势所趋了。机器视觉(MV)包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、I/O卡等)。
先来看看MV在工业上的各种“神通”:
缺陷检测。
计量。
导航、元件跟踪和识别。
光学字符识别和验证(OCR/OCV)。
模式识别。
机械手引导。
封装、产品、表面和网络检查。
除了数字图像采集和分析之外,机器视觉(MV)搭配使用高速摄像头和计算机来执行复杂的检查任务。将得到的数据用于模式识别、对象排序、机械臂控制等。英特尔FPGA技术在这方面的优势不容小觑。FPGA非常适用于MV摄像头,它使得设计能够适应各种图像传感器以及MV特定接口。还可在边缘计算平台中用作视觉处理加速器,以增强人工智能深度学习分析MV数据的功能。诞下一个不知疲倦的“大脑”,还能不断地学习,不断地进化。终将有一天,所有的工作它一手揽下,工厂不再需要聘请工人。
想要MV技术发展与工厂完美契合少不了FPGA的助力,IntelMAX10和cycloneIV设备产品家族拥有者得天独厚的优势——高性能,灵活性,并且互联。它们在MV的设计上可是中流砥柱~
在抓帧器电路板上进行高性能图像预处理(使用CameraLink等协议),实现实时帧速率。
将实时功能集成到摄像头系统中,实现面向像素的增益控制、缺陷像素补偿,并扩大动态范围等等。
利用FPGA的灵活性支持不断演进的摄像头接口。
实施各种总线接口,比如PCI*、PCIe*、GbpsEthernet、USB等。
在单个FPGA上集成多种功能,如图像采集、摄像头接口、预处理和通信功能。
使用Cyclone®VSoC,结合您的图像信号处理管道和执行ARM*A9硬核处理器系统的机器视觉算法,开发完整的机器视觉系统芯片。
使用MathWorks的Simulink和EmbeddedCoder生成面向Cyclone®VSoC的C/C++代码。与HDLCoder的英特尔SoC支持组合使用时,该解决方案可用于硬件/软件工作流,包括英特尔SoC上的模拟、原型设计、验证和实施。
INTEL助力新标准GigEVision
GigE视觉作为新引进的标准,给机器视觉技术带来了极大提升。它提供一种开放式、高性能、可扩展的框架,支持通过以太网的图像流传输和设备控制。数据传输速率——最高达到1,000Mbit/s,最远可达100米的传输距离。该接口标准为基于切换客户端/服务器架构的联网机器视觉系统提供一种环境,支持将多个摄像头连接至多台计算机。
在部署多个GigE摄像头的GigEVision应用时,英特尔MAX10FPGA、CycloneIV、CycloneV设备家族等FPGA更能够带来优势:
在单个FPGA设备上集成图像采集、摄像头接口、预处理和通信等功能。
随着产品的演进灵活支持各种摄像头接口和总线接口。
主板更小、组件数量更少,硬件重制最少,从而降低总体拥有成本(TCO)。
FPGA生命周期长,且轻松迁移至最新FPGA家族,从而降低产品过时风险。
在MV技术当中扮演着重要角色的英特尔FPGA,宗旨在于满足其高性能,高灵活性和互联的需求。为下一代智能视觉和视频应用提供快速开发途径,灵活适应多种视频和智能视觉应用的视频/视觉流水线各个环节中不断演进的解决方案,帮助化解相关挑战。