Los sistemas de visión artificial integrados realizan tareas de imagen que los sistemas tradicionales de visión artificial, por diseño, simplemente no pueden. La capacidad de capturar y procesar imágenes dentro de un solo sistema permite distintos grados de autonomía al habilitar que los sistemas mecánicos reaccionen al mundo que los rodea.

Basados en los requisitos de rendimiento y funcionalidad, los sistemas embebidos generalmente se clasifican en cuatro tipos principales

• Sistemas Embebidos en Tiempo Real: Diseñados para ejecutar tareas dentro de límites de tiempo estrictamente definidos. Son críticos para aplicaciones donde los retrasos podrían causar fallos y se dividen en Tiempo Real Estricto (plazos estrictos que no deben ser incumplidos, como los controles de aeronaves) y Tiempo Real Flexible (los plazos son importantes pero algo flexibles, como la transmisión de video). 
• Sistemas Embebidos Autónomos: Estos sistemas funcionan de manera independiente y no requieren una computadora anfitriona para operar. Reciben una entrada, la procesan y producen una salida directamente. Ejemplos comunes incluyen cámaras digitales, microondas y lavadoras. 
• Sistemas Embebidos en Red: Estos sistemas se comunican a través de una red cableada o inalámbrica para compartir datos y realizar tareas. Se conectan a un servidor o interfaz web. Ejemplos incluyen sistemas de seguridad para el hogar, sistemas de punto de venta (POS) y termostatos inteligentes. 
• Sistemas Embebidos Móviles: Altamente portátiles, compactos y diseñados para operar con recursos limitados de batería y procesamiento. Ejemplos conocidos incluyen smartphones, tabletas y relojes inteligentes.

La visión embebida se refiere a la integración de la tecnología de visión por computadora en dispositivos inteligentes como cámaras, teléfonos inteligentes, drones y robots. Esto permite que dichos dispositivos capturen, procesen y analicen datos visuales en tiempo real. Se vuelven más inteligentes y eficientes, facilitando una toma de decisiones más rápida y la automatización

La mejor interfaz depende de la disposición del sistema. MIPI CSI-2 se utiliza a menudo para diseños compactos de cámara a procesador, mientras que GMSL2 y FPD-Link III son útiles para cables más largos y la colocación remota de cámaras.

La integración de visión embebida conecta la cámara, la interfaz, el cable, el hardware de la placa, los controladores y la plataforma del procesador en un sistema funcional. Una buena planificación de la integración reduce problemas de compatibilidad y ayuda a los equipos a avanzar más rápido desde la evaluación hasta la producción.

Sí. Las cámaras de visión embebida pueden usarse con plataformas compatibles como NVIDIA Jetson, Raspberry Pi y NXP cuando la interfaz de la cámara, el soporte del controlador y la conexión de la placa son compatibles.

El soporte del controlador afecta la adquisición de imágenes, el control de la cámara, el comportamiento del disparador y la estabilidad de la plataforma. Los controladores validados ayudan a reducir el riesgo de desarrollo y respaldan un sistema de cámara de visión embebida más confiable.

Sí. Las cámaras de visión embebida son adecuadas para productos OEM cuando el hardware de la cámara, el soporte de software y la cadena de suministro están planificados para producción a largo plazo. Los equipos OEM deben considerar la escalabilidad, disponibilidad e integración repetible desde el principio.

Para seleccionar la cámara de visión embebida adecuada, defina la aplicación, la plataforma del procesador, la interfaz, la resolución, la velocidad de fotogramas, la longitud del cable, el entorno, la fase del proyecto y el volumen de producción esperado. Esto ayuda a identificar una cámara y una ruta de integración adecuadas.