Visione Embedded vs Visione Industriale: Guida alla Scelta della Fotocamera
La telecamera per visione embedded rispetto alla visione artificiale è un confronto importante per ingegneri, OEM e integratori di sistema che progettano sistemi basati su telecamere. Entrambi gli approcci utilizzano telecamere per acquisire dati immagine per compiti di ispezione, guida, monitoraggio e automazione.
La differenza principale è l'architettura del sistema.
La visione artificiale di solito si riferisce a un sistema di visione completo utilizzato nell'automazione industriale, spesso con telecamere collegate a un PC o a un controller industriale. La telecamera per visione embedded posiziona la telecamera e l'elaborazione delle immagini più vicino al dispositivo, alla macchina o alla piattaforma edge. Questo può ridurre le dimensioni del sistema, abbassare la latenza e supportare design di prodotto compatti.
Questo articolo spiega la differenza tra telecamera per visione embedded e visione artificiale, quando ciascun approccio è più adatto e come i prodotti di telecamera per visione embedded di The Imaging Source possono supportare sistemi compatti, robusti e pronti per la produzione.
Punto chiave: Visione Embedded vs Visione Industriale
La visione artificiale è spesso utilizzata per sistemi di ispezione, misurazione e automazione industriale basati su PC. Il sistema di visione embedded integra la cattura e l'elaborazione delle immagini in un dispositivo compatto, una macchina o una piattaforma edge.
La scelta giusta dipende da dove avviene l'elaborazione delle immagini, da dove è montata la telecamera, da quanto spazio è disponibile, dalla lunghezza del cavo della telecamera e dalla rapidità con cui il sistema deve rispondere ai dati delle immagini.
Cos’è la visione artificiale?
La visione artificiale è l’uso di telecamere, ottiche, illuminazione, hardware e software per l’acquisizione delle immagini per catturare ed elaborare dati visivi per compiti automatizzati. È ampiamente utilizzata nell’automazione industriale, nell’ispezione della qualità, nella misurazione, nella lettura di codici, nella guida robotica e nel monitoraggio della produzione.
Un tipico sistema di visione artificiale può includere:
- Telecamera industriale o sensore di immagine
- Obiettivo e illuminazione
- Triggering e I/O
- PC industriale o controller
- Software di elaborazione delle immagini
- Interfaccia di comunicazione per la fabbrica
- Montaggio, cablaggio e involucro
La telecamera cattura i dati delle immagini. Il software o la piattaforma di elaborazione esegue l’analisi. La visione artificiale è spesso la soluzione ideale quando il sistema fa parte di una linea di produzione più ampia, di una stazione di ispezione o di un ambiente industriale controllato.
Cos’è il sistema di visione embedded?
Il sistema di visione embedded è l’integrazione dell’hardware della telecamera e dell’elaborazione delle immagini in un dispositivo, una macchina o una piattaforma edge. Invece di fare affidamento principalmente su un PC esterno, il sistema di visione è costruito attorno a un processore embedded, un system-on-module o una piattaforma edge AI.
Un sistema di visione embedded può utilizzare interfacce come MIPI CSI-2, GMSL2 o FPD-Link III, a seconda della posizione della telecamera, della lunghezza del cavo e dell’architettura della piattaforma.
Il sistema di visione embedded è particolarmente rilevante quando la telecamera deve essere integrata in un prodotto o in una macchina con spazio limitato, requisiti di bassa latenza o comunicazione diretta tra telecamera e processore.
Visione Embedded vs Visione Artificiale: Confronto delle Architetture
La principale differenza tra visione embedded e visione artificiale è dove avviene l'elaborazione delle immagini e come la telecamera si collega al resto del sistema.
Fotocamera → cavo/interfaccia → PC industriale o controller → software di elaborazione immagini → uscita sistema di fabbrica
Modulo fotocamera → processore embedded o SoM → elaborazione locale delle immagini → uscita dispositivo, macchina o edge
| Argomento | Visione Artificiale | Visione Embedded |
|---|---|---|
| Architettura del sistema | Spesso basato su PC o controller. | Integrato in un dispositivo, macchina o piattaforma edge. |
| Connessione della telecamera | Comunemente interfacce USB, GigE o telecamere industriali. | Comunemente MIPI CSI-2, GMSL2 o FPD-Link III. |
| Posizione dell'elaborazione | PC esterno, PC industriale o controller. | Processore embedded, SoM o piattaforma edge AI. |
| Uso tipico | Stazioni di ispezione, linee di produzione e sistemi di fabbrica. | Dispositivi compatti, robot, macchine mobili e sistemi edge. |
| Focus del design | Prestazioni, ripetibilità e integrazione in fabbrica. | Dimensioni, latenza, consumo energetico, instradamento dei cavi e integrazione del prodotto. |
| Sfida di sviluppo | Software di visione, illuminazione, ottiche e integrazione in fabbrica. | Compatibilità hardware, driver, supporto della piattaforma e integrazione meccanica. |
Costo, consumo energetico e ingombro nella visione embedded rispetto alla visione industriale
Costo, consumo energetico e ingombro sono importanti quando si confrontano sistema di visione embedded e visione artificiale. Un sistema di visione artificiale basato su PC può essere più facile da realizzare per ispezioni industriali controllate, soprattutto quando c'è abbastanza spazio per telecamere, illuminazione, un controller e software.
Il sistema di visione embedded può ridurre le dimensioni del sistema completo posizionando l'integrazione della telecamera e l'elaborazione delle immagini più vicino al dispositivo. Questo può essere utile quando il prodotto necessita di un involucro più piccolo, un consumo energetico inferiore o meno componenti esterni.
Tuttavia, il sistema di visione embedded richiede anche una pianificazione più accurata. Compatibilità del processore, supporto dei driver, instradamento dei cavi, progettazione termica e disponibilità a lungo termine dei componenti devono essere valutati precocemente.
Quando scegliere la visione artificiale?
Scegli la visione artificiale quando il sistema di telecamere fa parte di una linea di produzione, stazione di ispezione o cella di automazione industriale dove un'architettura basata su PC o controller ha senso.
La visione artificiale è spesso la scelta migliore quando:
- Il sistema ha abbastanza spazio per una telecamera industriale e un controller.
- L'applicazione richiede più telecamere collegate a un PC industriale.
- Illuminazione, trigger e condizioni di ispezione sono controllati.
- Il compito di visione fa parte di un sistema di automazione di fabbrica più ampio.
- Il progetto richiede interfacce di telecamere industriali consolidate e strumenti software.
Esempi includono ispezione superficiale, misurazione dimensionale, verifica di presenza, lettura di codici e monitoraggio dei processi in ambienti di produzione.
Quando scegliere il sistema di visione embedded?
Scegli il sistema di visione embedded quando la telecamera deve diventare parte del prodotto, dispositivo o macchina stessa. Questo è comune quando il sistema di visione deve essere compatto, a bassa latenza o strettamente integrato con una piattaforma di elaborazione embedded.
Il sistema di visione embedded è spesso la scelta migliore quando:
- La telecamera e il processore devono entrare in un dispositivo compatto.
- La bassa latenza è importante per il flusso di lavoro delle immagini.
- Il sistema utilizza NVIDIA, NXP, Raspberry Pi o un'altra piattaforma embedded.
- La telecamera deve essere montata lontano dal processore.
- L'applicazione necessita di una configurazione validata di telecamera, cavo, deserializzatore e piattaforma.
- Il progetto deve passare dal prototipo alla produzione con un rischio di integrazione ridotto.
Esempi includono robotica, dispositivi medici, agricoltura, sistemi per smart city, automazione esterna e dispositivi di ispezione compatti.
Sistemi di visione embedded standard vs personalizzati
I sistemi di visione embedded possono essere realizzati con hardware di sviluppo standard o con design di produzione personalizzati.
Una configurazione standard di sistema di visione embedded può utilizzare una piattaforma di elaborazione nota, un modulo telecamera compatibile, cavo e ambiente software. Questo può essere utile durante la valutazione e lo sviluppo del proof-of-concept.
Un sistema di visione embedded personalizzato può utilizzare una scheda carrier dedicata, un involucro personalizzato, un'interfaccia telecamera selezionata, un sensore specifico e uno stack software validato. Questo è spesso necessario quando il prodotto finale ha requisiti rigorosi di dimensioni, potenza, meccanica o produzione.
Per OEM e system integrator, la telecamera, il processore, il cavo, il deserializzatore, i driver e la documentazione devono essere valutati come un sistema completo.
Interfacce per telecamere Embedded Vision
Prodotti di telecamere Embedded Vision di The Imaging Source
Visione Embedded vs Visione Artificiale per Applicazione
La migliore architettura dipende dall'applicazione. Alcuni casi d'uso si adattano a una configurazione di visione artificiale basata su PC, mentre altri beneficiano dell'integrazione embedded.
Ispezione in fabbrica
Stazione di ispezione basata su PC con illuminazione controllata e software.
Dispositivo compatto di ispezione embedded all'interno di una macchina o strumento.
Robotica
Cella robotica guidata dalla visione con elaborazione esterna.
Robot mobile, modulo robotico o sistema di guida robotica a bassa latenza.
Dispositivi medici
Configurazione esterna per imaging o ispezione di laboratorio.
Dispositivo integrato per diagnostica, monitoraggio o automazione di laboratorio.
Agricoltura
Sistema di smistamento controllato o ispezione della qualità.
Macchina robusta per esterni, mietitrice robotica o piattaforma di monitoraggio delle colture.
Traffico e Smart City
Sistema di monitoraggio centralizzato o telecamera per infrastrutture.
Dispositivo Edge AI per il traffico con elaborazione locale delle immagini.
Elaborazione delle immagini Edge, Cloud e Ibrida
La visione artificiale embedded non significa sempre che ogni operazione di elaborazione avvenga esclusivamente sul dispositivo. Molti sistemi utilizzano l'elaborazione locale edge per decisioni rapide e possono inviare dati selezionati a un altro sistema per archiviazione, reportistica o analisi più approfondite.
La domanda chiave è dove dovrebbe avvenire l'elaborazione critica in termini di tempo. Se il sistema necessita di una risposta locale rapida, l'elaborazione embedded o edge è spesso importante. Se la latenza è meno critica e il sistema dispone di sufficiente larghezza di banda, può funzionare anche un'architettura basata su PC o ibrida.
Come scegliere tra Embedded Vision e visione artificiale
La scelta tra embedded vision e visione artificiale inizia dall'architettura del sistema. La telecamera è solo una parte dell'intero sistema di visione.
Usa questa lista di controllo:
- Definisci il compito di visione.
- Definisci l'applicazione: ispezione, guida, monitoraggio, misurazione o automazione.
- Decidi dove dovrebbe avvenire l'elaborazione delle immagini: PC, controller industriale, piattaforma embedded o sistema ibrido.
- Determina il posizionamento della telecamera: montata vicino o lontano dal processore, e valuta la lunghezza e il percorso dei cavi.
- Seleziona l'interfaccia: MIPI CSI-2, GMSL2, FPD-Link III, USB o GigE.
- Conferma i requisiti del sensore: risoluzione, frequenza dei fotogrammi, tipo di otturatore e sensibilità.
- Valuta la lunghezza del cavo, il tipo di connettore e il percorso meccanico.
- Verifica il supporto software, i driver, i pipeline di esempio e la compatibilità della piattaforma.
- Controlla alimentazione, progettazione termica, dimensioni dell'involucro e sollievo dalla tensione dei cavi.
- Pianifica la produzione: disponibilità, documentazione, ripetibilità e supporto.
L'architettura migliore supporta il compito di imaging, il design meccanico e il piano di produzione con il minor rischio di integrazione.
Errori comuni nel confronto tra Embedded Vision e visione artificiale
Un errore comune è considerare l'embedded vision solo come una versione più piccola della visione artificiale. L'embedded vision richiede solitamente maggiore attenzione alla compatibilità del processore, al supporto dei driver, al percorso dei cavi e alla progettazione termica.
Un altro errore è selezionare la telecamera prima di definire la piattaforma. Nell'embedded vision, telecamera, processore, cavo, deserializer e ambiente software dovrebbero essere valutati insieme.
È inoltre importante non presumere che la telecamera esegua l'analisi completa. La telecamera fornisce i dati dell'immagine. L'analisi, il rilevamento, la classificazione o la presa di decisioni sono eseguiti dal software, dal processore o dal modello AI.