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机器视觉硬件平台

2022-11-24 11:44:54 精质视觉

  机器视觉表面质量检测,特别是实时检测,图像采集的数据量大,所以如何提高图像处理速度显得十分重要。提高图像处理速度主要有两种手段,一是改善和优化图像处理算法,算法既要简单快速,又要兼顾实际效果;二是改善和优化实现算法的手段。目前,实时图像处理采集方案主要为下面几个方面。ai3机器视觉检测设备_CCD视觉检测_外观缺陷检测系统_精质视觉

  1) 通用计算机网络并行处理。这种处理结构采用“多客户机+服务器”的方式,一个图像传感器对应一台客户机,服务器实现信息的合成,图像处理的大部分工作由软件来完成。该结构虽然比较庞大,但升级维护方便、实时性较好。ai3机器视觉检测设备_CCD视觉检测_外观缺陷检测系统_精质视觉

  2) 数字信号处理器(DSP)。DSP是一种独特的微处理器,是以数字信号来处理大量信息的器件。其工作原理是将接收到的模拟信号转换为“0”或“1”的数字信号,再对数字信号进行修改、删除和强化,并在其他系统芯片中把数字数据解译回模拟数据或实际环境格式,其实时运行速度远远超过通用微处理器。但是,DSP的体系仍是串行指令执行系统,而且只是对某些固定的运算进行硬件优化,故不能满足众多的算法要求。ai3机器视觉检测设备_CCD视觉检测_外观缺陷检测系统_精质视觉

  3) 专用集成电路(ASIC)。ASIC是针对于某一固定算法或应用而专门设计的硬件芯片,有很强的实时性。但在实际应用中存在开发周期相对较长、成本高、适应性和灵活性差等缺点。ai3机器视觉检测设备_CCD视觉检测_外观缺陷检测系统_精质视觉

  4) 现场可编程门阵列(FPGA)。FPGA由多个可编程的基本逻辑单元组成的一个2维矩阵,逻辑单元之间以及逻辑单元与I/O单元之间通过可编程连线进行连接。FPGA能在设计上具有很强的灵活性,集成度、工作速度也在不断提高,可实现的功能也越来越强;同时其开发周期短,系统易于维护和扩展,能够大大地提高图像数据的处理速度。ai3机器视觉检测设备_CCD视觉检测_外观缺陷检测系统_精质视觉

  实时图像处理系统中,底层的信号数据量大,对处理速度的要求高,但运算结构相对比较简单,适合采用FPGA以硬件方式来实现;高层处理算法的特点是处理的数据量相对较少,但算法和控制结构复杂,可使用DSP来实现。所以,可以把二者的优点结合在一起以兼顾实时性和灵活性。ai3机器视觉检测设备_CCD视觉检测_外观缺陷检测系统_精质视觉

  USB、串口、并口是计算机和外设进行通讯的常用接口,但对于数据量大的图像来说,串行RS-232协议难于达到图像采集实时性要求。USB口即使能满足所需速度,但要求外设必须支持USB协议,而USB协议与常用工程软件的接口还不普及。IEEE-1394接口具有廉价,速度快,支持热拔插,数据传输速率可扩展,标准开放等特点,在众多领域得到了广泛的应用。但随着数字图像采集速度的提高、数据量的增大,原有的标准渐难以满足需求。为了简化数据的连接,实现高速、高精度、灵活、简单的连接,在National Semiconductor公司等多家相机制造商共同制定推出了Camera Link标准。Camera Link是专门为数字摄像机的数据传输提出的接口标准,专为数字相机制定的一种图像数据、视频数据控制信号及相机控制信号传输的总线接口,其最主要特点是采用了低压差分信号(LVDS)技术,使摄像机的数据传输速率大大提高。ai3机器视觉检测设备_CCD视觉检测_外观缺陷检测系统_精质视觉

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