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        板級機器視覺攝像機集成應考慮的九個因素

        發布人:電子資料庫 時間:2023-02-28 來源:工程師 發布文章
        利用板級的攝像頭提供了多種好處。為了幫助識別功能和設計元素的正確組合,以下是在選擇和設計嵌入式機器視覺攝像頭時要考慮的一些因素。

        在產品中利用基于機器視覺的人工智能的能力要求能夠將全功能、板級機器視覺攝像頭設計成更小、更強大的組件,從而提供從電纜到鏡頭選擇的更大的靈活性,此外還可以為新產品和系統減小尺寸。更重要的是,利用板級攝像頭可以直接訪問核心攝像頭組件,從而更容易散熱,并可用于多種用途:醫療診斷、計量學、機器人學、嵌入式視覺、包裝和打印檢查、手持掃描儀、臺式實驗室和其他空間受限系統。

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        圖1板級攝像機可以用多種方式使用,但也有一些設計因素需要考慮。

        但選擇合適的嵌入式視覺攝像頭完全是另一個問題。在某些情況下,現成的攝像機會很好地工作,因為板級攝像機通常更容易受到靜電放電(ESD)和物理損傷,更不用說這種選擇通常需要更多的設計努力、設計專業知識和潛在的更高的費用。

        為了幫助確定給定項目所需的功能和設計元素的正確組合,在選擇和設計嵌入式機器視覺(mv)攝像機時,需要考慮九個關鍵因素:

        1. 特征集和形狀因子

        2. 透鏡安裝

        3. 快速原型的實例設計

        4. 熱管理

        5. 接口和連接器

        6. MIPI攝像機與標準MV攝像機

        7. 電磁兼容性

        8. 現成板

        9. 深度學習CPU與GPU性能

        讓我們更詳細地看一下這些因素。

        特征集和形狀因子

        在正確的功能和相機的物理占用之間取得平衡,包括使用緊湊的GPIO和接口連接器來節省空間。通常,許多全功能MV攝像機的板級變體只是標準攝像機,去掉了它們的外殼,這需要考慮到設計中。此外,板級攝像機提供了更大的靈活性,以定制FPC電纜長度,以及共享電纜設計文件的選項。

        透鏡安裝

        由于沒有固定的鏡頭安裝,板卡級相機讓設計師可以自由選擇除了MV行業常用的標準C、CS或S型安裝鏡頭之外的光學元件。

        使透鏡支架能夠集成到另一個產品部件中,甚至直接將透鏡座成型到產品外殼中,可以通過簡化制造和裝配來進一步降低成本。但是,如果首選標準安裝透鏡,則應使用S型安裝架來安裝三分之一英寸或更小分辨率的傳感器,例如2MP。對于尺寸為1/3到1英寸的傳感器,通常建議使用CS安裝架,對于1英寸或更大的傳感器,建議使用C安裝架。

        快速原型的實例設計

        板級攝像機通常不包括外殼,但在攝像機不會集成到產品中的應用中,因此相機內部暴露在元件中,可能需要使用外殼。

        對于快速原型,利用現有的CAD模型和3D打印機,或使用通用塑料盒,可以封裝相機,并使用墊片和安裝支架將相機安裝到位。

        熱管理

        在任何情況下,高性能板級攝像機可能會有額外的設計要求,以確保它們在建議的溫度范圍內工作。為了避免損壞攝像機,所報告的攝像機溫度需要保持在傳感器/FPGA等關鍵部件的最高溫度以下。在這種情況下,提供足夠的散熱是關鍵。推薦的選擇是使用熱糊狀物或油灰,而不是使用熱墊,以盡量減少對相機的板應力。

        接口和連接器

        USB3.1 Gen 1是嵌入式系統的理想接口。然而,USB接口的最大缺點是1.30兆赫的USB接口電纜的潛在干擾長度可達1.30兆赫。在這種情況下,一個GigE接口或更復雜的MIPI CSI接口可以工作。

        MIPI攝像機與標準MV攝像機

        與標準MV攝像機相比,上述MIPI攝像機的價格更低,可能高達50%或更高,但由于缺乏FPGA,降低的價格包含的功能更少。

        典型的MIPI相機通常提供原始傳感器輸出,幾乎沒有圖像處理或增強(例如,平場校正、瑕疵像素校正、固定模式噪聲校正等),需要額外的工作來改善圖像質量。最重要的是,MIPI通常需要使用支持MIPI攝像機的嵌入式系統,而USB3/GigE MV攝像機可以用在ARM板和標準臺式機上。

        電磁兼容性

        如果沒有機箱提供的屏蔽,板級攝像頭的電磁兼容性(EMC)將與機箱型號不同。由于這些板級攝像機嵌入到其他產品或系統中,最終產品需要單獨認證。

        現成板

        一些供應商還為嵌入式板開發自己的載體或arm載體解決方案。ARM處理器和載體板使集成商更容易購買現成的解決方案,而不需要定制板,從而節省時間和金錢。

        根據設計要求,可購買并配置多達四個或更多個USB3主機控制器,以全帶寬從四個USB3攝像頭傳輸。

        深度學習CPU與GPU性能

        與gpu相比,深度學習算法在常規處理器上運行得非常慢。在必須加快推斷速度的情況下,gpu是更好的選擇,即使圖像首先被發送到云中進行處理,因為在云中進行推斷通常是一種成本意識很強的選擇,邊緣計算不是關鍵任務。

        在嵌入式系統上運行深度學習推理的另一個選擇是使用具有推理能力的攝像機,它可以在攝像機本身上運行推理模型,這也有助于減輕主機系統的處理需求。

        考慮到這九個核心因素,將正確的板級MV與適當的特性集集成將有望變得更加容易,從而減少設計師的頭痛和設計時間,同時改進整個產品應用程序。


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        關鍵詞: 機器 攝像集成

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