Systèmes de vision basés sur l'IA
Optimisez la puissance de calcul grâce aux cartes d'acquisition d'images et aux FPGA
Le traitement en temps réel de volumes considérables de données constitue un défi majeur pour les applications de vision par IA. Les résolutions élevées des caméras et la complexité des réseaux neuronaux exigent une architecture informatique performante. Les cartes d'acquisition d'images programmables, dotées de fonctions de prétraitement intégrées et flexibles, répondent au problème de la charge de calcul dans les systèmes de vision par IA, améliorant performances, stabilité et évolutivité en production quotidienne.
Temps de lecture : environ 23 Minutes
Points clés concernant l'optimisation des performances de calcul pour les systèmes de vision basés sur l'IA
Performances optimales : le prétraitement sur les cartes d'acquisition d'images/les FPGA réduit la latence et garantit des fréquences d'images stables, même à des résolutions élevées et dans les configurations multi-caméras.
Allègement de la charge du processeur et du processeur graphique : le transfert des tâches courantes vers la carte d'acquisition d'images libère des ressources pour les algorithmes d'IA complexes.
Économies à long terme : la réduction des besoins en matériel haut de gamme, la diminution des besoins en maintenance et une meilleure évolutivité permettent de réduire les coûts d'exploitation totaux jusqu'à 80 %.
Haute efficacité énergétique : les FPGA consomment nettement moins d'énergie que les solutions CPU/GPU classiques, ce qui se traduit par des besoins réduits en matière de refroidissement et d'énergie pendant leur fonctionnement.
Une intégration éprouvée : des API ouvertes, des outils logiciels flexibles et de nombreux exemples d'application permettent une intégration rapide et fiable dans les systèmes existants.
Répartition optimale de la charge de calcul pour des performances maximales
Les systèmes de vision industrielle basés sur l'IA doivent traiter en temps réel des débits de données extrêmement élevés et des algorithmes d'IA complexes. L'augmentation de la résolution des caméras entraîne une croissance des volumes de données et nécessite des bandes passantes proportionnellement plus élevées, tandis que ces bandes passantes plus élevées permettent à leur tour le traitement et la transmission de quantités de données encore plus importantes. Parallèlement, les inspections complètes et les retours d'information immédiats peuvent pousser les architectures classiques de CPU ou de GPU à leurs limites en termes de performances et de latence, en particulier dans les configurations à plusieurs caméras ou lors du déploiement de modèles de deep learning.
Les cartes d'acquisition d'images classiques, qui servent uniquement à capturer des images, atteignent leurs limites face à ces exigences — non pas parce qu'elles ne remplissent pas leur fonction principale, mais parce qu'elles transfèrent l'intégralité de la charge de traitement vers le processeur et la carte graphique.
Dès que le débit de données, la complexité des images ou le nombre de flux parallèles dépasse un certain seuil, le système est submergé. Le traitement par le processeur ne suffit plus. Il en résulte des goulots d'étranglement au niveau de la vitesse de traitement et une instabilité des performances du système.
Ces deux problèmes peuvent être résolus grâce à un prétraitement effectué directement sur la carte d'acquisition d'images.
La solution : un prétraitement au niveau matériel grâce à des cartes d'acquisition d'images programmables et des FPGA
Les cartes d'acquisition d'images programmables dotées d'un prétraitement intégré basé sur la technologie FPGA prennent en charge les étapes de prétraitement très gourmandes en ressources de calcul directement au niveau matériel. Les tâches courantes telles que la conversion d'espace colorimétrique, le HDR, la correction de distorsion, la correction des pixels défectueux, la correction d'ombrage ou les tables de correspondance (LUT) sont exécutées en parallèle avec une faible latence. Cela réduit considérablement la charge pesant sur le processeur central (CPU), permettant ainsi au processeur graphique (GPU) de se concentrer sur l'inférence proprement dite et les analyses d'images complexes.
Le résultat :
Une latence considérablement réduite et des résultats stables et reproductibles
Évolutivité, même face à l'augmentation des débits de données et du nombre de caméras
Une architecture évolutive grâce aux FPGA et aux VisualApplets
En pratique :
La clé de la performance réside dans une répartition judicieuse de la charge de calcul :
Prétraitement au niveau matériel sur la carte d'acquisition d'images et le FPGA
Contrôle et cas particuliers au niveau du processeur
Inférence IA sur le GPU
Le GPU excelle tout particulièrement dans le traitement de données d'images variées et hétérogènes – non pas principalement en raison du volume des données, mais plutôt de leur complexité et de leur diversité. Ce n'est que grâce à cette répartition optimisée qu'il est possible de concevoir une architecture puissante et évolutive pour les systèmes modernes de vision par IA, capable de répondre de manière fiable aux exigences strictes en temps réel et aux normes de qualité élevées dans les environnements de production.
Prétraitement efficace des images grâce au système de réduction des données
Les volumes considérables de données générés par les applications de vision modernes peuvent être réduits efficacement à un niveau gérable grâce au nettoyage et à la réduction des données d'image, dans le cadre du prétraitement des images.
En savoir plus sur notre système de réduction des donnéesLes cartes d'acquisition soulagent efficacement le processeur en capturant et en prétraitant les données d'image directement au niveau matériel. Les FPGA complètent ce système grâce à une logique programmable individuellement. Ils permettent un traitement parallèle et sur mesure des données, ce qui accélère efficacement les réseaux neuronaux. Il en résulte une amélioration des performances globales, une réduction de la latence et, par conséquent, des résultats stables et reproductibles en environnement de production.
Avantages mesurables de l'optimisation grâce aux cartes d'acquisition d'images et aux FPGA
Investir dans des cartes d'acquisition d'images optimisées et des FPGA est non seulement rentable en termes de performances mesurables, mais permet également de réaliser de réelles économies tout au long du cycle de vie du système, grâce à des besoins matériels réduits, une consommation d'énergie moindre et une meilleure évolutivité.
Le prétraitement des images en vision industrielle : tout ce qu'il faut savoir
Le prétraitement des images permet d'optimiser les données d'image en fonction des exigences spécifiques de l'application, d'améliorer la qualité de l'image, de soulager la charge du PC hôte et de rationaliser le système de vision. Découvrez les méthodes et les domaines d'application typiques du prétraitement des images.
Article de connaissance sur le prétraitement d'imageCPU et GPU : fonctions et atouts
En résumé :
CPU: polyvalent, flexible, doté d'un petit nombre de cœurs puissants, adapté aux tâches informatiques courantes et très performant pour les opérations individuelles complexes.
GPU : extrêmement parallèle, composé de nombreux cœurs simples, spécialisé dans le traitement de grandes quantités de données et parfaitement adapté aux tâches de traitement d'images, de graphisme et d'intelligence artificielle.
Dans le système de vision par IA, les atouts de ces deux composants sont mis à profit précisément là où ils apportent le plus de valeur ajoutée : les processeurs centraux (CPU) pour les tâches complexes de contrôle et de gestion, et les processeurs graphiques (GPU) pour les calculs parallèles nécessitant un traitement intensif des données.
Cartes d'acquisition d'images intelligentes : accélération matérielle et intégration système
Un traitement plus rapide grâce à une charge réduite sur le processeur et le processeur graphique : les cartes d'acquisition d'images modernes dotées de la technologie FPGA intégrée gèrent les étapes de prétraitement directement au niveau matériel. Ainsi, les données d'image déjà optimisées parviennent au processeur et au processeur graphique, ce qui réduit la charge du système et permet un traitement stable, même à des fréquences d'images élevées et dans le cadre d'applications multi-caméras.
Avantage technique
Le prétraitement s'effectuant directement dans la carte d'acquisition d'images, les données d'image parviennent au processeur central (CPU) déjà optimisées et compressées. Les tâches standard gourmandes en ressources de calcul, telles que la correction des ombres et d'autres algorithmes, sont implémentées au niveau matériel, ce qui permet des ajustements extrêmement rapides de la luminosité, du contraste ou des valeurs de couleur — sans latence supplémentaire. Le processeur graphique (GPU) peut ainsi se concentrer sur l'inférence IA et l'analyse complexe des images.
Intégration de systèmes
Pour une intégration dans des environnements de production existants, il est indispensable de disposer d’API ouvertes et bien documentées, ainsi que d’outils de développement performants. Cela permet d’intégrer en toute transparence les avantages de l’accélération matérielle dans des solutions individuelles de traitement d’images. Une mise en œuvre efficace de la carte d’acquisition d’images garantit également un transfert de données stable, une synchronisation précise (notamment dans les systèmes multi-caméras) et des performances fiables, même à des fréquences d’images élevées.
Conclusion :
Les cartes d'acquisition d'images intelligentes dotées d'une accélération FPGA constituent un élément clé pour des systèmes de vision IA stables, évolutifs et hautement performants. Elles permettent une séparation claire entre le prétraitement au niveau matériel et l'inférence IA côté logiciel, garantissant ainsi une efficacité maximale du système.
Interfaces et bande passante pour un transfert de données efficace
Le choix de l'interface (par exemple CoaXPress, Camera Link, GigE Vision) influe considérablement sur la vitesse, l'intégrité des données et la latence d'un système de vision par IA. Cependant, ce qui importe, ce n'est pas seulement la bande passante nominale, mais surtout l'efficacité avec laquelle la carte d'acquisition d'images exploite réellement ces ressources.
Principaux facteurs techniques
Conception matérielle efficace : seules les cartes d'acquisition d'images conçues de manière optimale permettent d'exploiter pleinement le débit maximal de l'interface. Le traitement interne du signal, l'architecture de la mémoire tampon et la vitesse de transfert des données vers l'ordinateur hôte déterminent si l'interface devient un goulot d'étranglement.
Voies de données directes et gestion des tampons : les cartes d'acquisition d'images de haute qualité s'appuient sur une gestion de la mémoire et des données bien conçue (par exemple, le DMA) pour transférer les données d'image sans perte et avec une latence minimale. Des faiblesses dans ce domaine entraînent des goulots d'étranglement, une congestion des données, voire des pertes de données — en particulier à des fréquences d'images élevées.
Synchronisation et timing : une gestion précise du déclenchement et du timing est essentielle, en particulier dans les systèmes à plusieurs caméras. Des implémentations imprécises entraînent un décalage d'image, une perte de paquets ou des latences irrégulières.
Flexibilité vis-à-vis des différents types de caméras : une carte d'acquisition d'images moderne doit prendre en charge de manière fiable divers types de caméras, formats et exigences de synchronisation, tout en garantissant un transfert de données stable et cohérent, ce qui simplifie l'intégration et renforce la stabilité du système.
Risques liés à un matériel ou à un logiciel mal optimisé
Perte ou altération des données d'image due à une gestion défaillante de la mémoire tampon ou à des problèmes au niveau des voies de transmission
Une latence accrue et une fréquence d'images réduite dues à une logique inefficace ou à des pilotes difficilement programmables — un facteur critique, en particulier dans les applications en temps réel
Problèmes d'instabilité et de compatibilité, par exemple avec les cartes PCIe, les systèmes d'exploitation ou les accélérateurs d'IA
Faible évolutivité une fois le système étendu (ajout de caméras, résolutions plus élevées, fréquences d'images accrues)
Conclusion :
Ce n'est pas l'interface à elle seule qui détermine les performances du système, mais la qualité de la mise en œuvre de la carte d'acquisition d'images et de l'intégration logicielle. Ce n'est que lorsque le matériel, la mise en mémoire tampon, la synchronisation et les pilotes fonctionnent ensemble de manière transparente que l'ensemble du système fonctionne de manière stable, fiable et efficace, tout en restant évolutif même lorsque les volumes de données augmentent.
Intégration des systèmes, compatibilité et écosystème logiciel
Une intégration complète dans les environnements matériels et logiciels existants est essentielle pour une utilisation efficace des cartes d'acquisition d'images. Des API ouvertes et bien documentées, ainsi que des outils de développement performants, sont indispensables pour intégrer de manière ciblée l'accélération matérielle dans des solutions de traitement d'images spécifiques. Cela permet de mettre en œuvre efficacement des adaptations, des mises à jour et des extensions, que l'environnement soit Windows, Linux ou des systèmes embarqués spécialisés.
Cartes d'acquisition d'images classiques ou programmables ?
Pour les systèmes de vision basés sur l'IA, le choix entre des cartes d'acquisition d'images classiques et programmables dépend directement de l'application, du débit de données et de la complexité du prétraitement :
Les cartes d'acquisition classiques — c'est-à-dire les cartes dépourvues de logique librement programmable ou ne disposant que de fonctionnalités matérielles minimales — conviennent lorsque la seule exigence consiste à transmettre rapidement et de manière fiable des données brutes au CPU/GPU, sans nécessiter de prétraitement particulier, de synchronisation ou de logique de déclenchement personnalisable. Elles suffisent pour des configurations simples et stables ne présentant pas d'exigences strictes en matière de temps réel.
Les cartes d'acquisition d'images programmables équipées d'un FPGA sont pratiquement indispensables dans les applications en ligne basées sur l'IA, qui traitent de grands volumes de données et où le temps est un facteur critique, ainsi que dans les environnements de production complexes : elles prennent en charge les traitements préliminaires complexes directement au niveau matériel, soulagent le CPU et le GPU, et permettent une adaptation flexible aux nouvelles exigences. En particulier dans les systèmes multi-caméras, face à des résolutions croissantes ou à des exigences strictes en matière de latence, les solutions FPGA offrent des avantages significatifs en termes de performances et d'évolutivité.
Conclusion
Pour les systèmes de vision par IA exigeants et évolutifs, des interfaces logicielles ouvertes et le choix d'une carte d'acquisition d'images programmable axée sur les FPGA sont la clé d'une flexibilité et de performances durables. Nous serons ravis de vous conseiller dans le choix et la programmation de la carte d'acquisition d'images la mieux adaptée à vos besoins.
En savoir plus sur la programmation de la carte d’acquisition d’images et des FPGALes FPGA en détail : des performances sur mesure pour la vision artificielle
Les FPGA sont des dispositifs logiques librement programmables qui permettent un prétraitement parallèle approfondi des données d'image directement sur la carte d'acquisition d'images.
Tâches de prétraitement courantes
Filtres de contour, de netteté ou médians
Tables de correspondance (LUT) pour les réglages de contraste et de couleur
Méthodes de correction en temps réel telles que la correction des pixels défectueux, la correction des ombres, le HDR, la détection de taches, la correction de la distorsion, le format JPEG, la profondeur de champ ou la lumière structurée
Fonctions intégrées de déclenchement ou d'analyse
Développement simplifié : de HLS à VisualApplets
Grâce aux outils de synthèse de haut niveau (HLS), de nombreuses conceptions de FPGA peuvent aujourd'hui être développées dans des langages de haut niveau tels que le C/C++, ce qui permet de raccourcir les cycles de développement. Cependant, ces approches nécessitent toujours un savoir-faire approfondi en matière de matériel pour obtenir des résultats optimaux.
Avec VisualApplets, nous allons encore plus loin : notre outil « no-code » permet de configurer graphiquement des fonctions FPGA complexes, sans nécessiter de connaissances spécialisées en FPGA. Vous définissez votre traitement d’image de manière visuelle, et VisualApplets génère automatiquement la logique matérielle optimisée. Sa particularité : grâce à une simulation basée sur l’image, qui remplace l’analyse fastidieuse des bits, vous pouvez voir instantanément si le résultat répond à vos exigences. Cela permet de gagner du temps, de réduire la complexité et de rendre le traitement d’image accéléré par FPGA directement accessible.
Avantages techniques des systèmes de vision basés sur l'IA
Traitement parallèle de grands volumes de données d'images avec une latence minimale
Adaptation flexible aux nouveaux algorithmes et aux nouvelles exigences grâce à la reprogrammabilité
Décharge efficace du CPU et du GPU, notamment dans les applications d'inférence en ligne, multi-caméras ou à haute vitesse
L'optimisation ciblée des performances des modèles d'IA grâce à des adaptations matérielles telles que la quantification ou des couches convolutives spécialement optimisées permet une implémentation précise sur le FPGA.
Des performances nettement supérieures et une latence réduite dans les applications d'IA courantes telles que la classification, la détection d'objets et les pipelines de prétraitement complexes
Conclusion :
Dans les environnements de production basés sur l'IA en particulier, les FPGA constituent la plateforme de choix en termes de densité de puissance maximale, de faible latence et de pérennité. Malgré des coûts initiaux plus élevés, leur efficacité énergétique, leurs performances système élevées et leur adaptabilité sur mesure offrent souvent des avantages durables en termes de coûts et de compétitivité.
Synergies entre les cartes d'acquisition d'images et les FPGA
Les cartes d'acquisition d'images et les FPGA se complètent parfaitement : tandis que la carte d'acquisition capture et transfère les données d'image, le FPGA prend en charge les étapes de prétraitement nécessitant une grande puissance de calcul directement au niveau matériel. Cela soulage le processeur et le processeur graphique, réduit la latence et permet un traitement des données efficace et évolutif.
Avantages de cette architecture :
Réduction du volume de données et du temps de transmission dès la prise de vue
Chaînes de traitement déterministes et optimisées au niveau matériel pour les tâches d'IA et d'analyse où le temps est un facteur critique
Des temps de latence plus faibles et une charge système réduite
Robustesse et évolutivité, même lorsque les exigences du système augmentent (nombre accru de caméras, résolutions plus élevées)
En pratique :
Cette interaction étroite constitue le fondement d'applications en temps réel telles que le contrôle qualité en ligne, la robotique ou les systèmes d'inspection basés sur l'IA. Elle garantit un flux de données fluide et à faible latence, ainsi que des performances système stables et reproductibles, même dans des conditions de production exigeantes, telles que des fréquences d'images élevées et des tâches d'inspection complexes.
Applications pratiques et cas d'utilisation
Contrôle qualité en continu dans la fabrication de composants électroniques
Dans le cadre de l'inspection automatisée des cartes de circuits imprimés (CCI), des caméras haute résolution sont associées à des cartes d'acquisition d'images Basler. Les FPGA prennent en charge des tâches clés directement sur la carte d'acquisition d'images :
Correction des pixels défectueux, conversion d'espace colorimétrique, sélection de plusieurs zones d'intérêt (ROI) – directement au niveau matériel
Détection des erreurs en temps réel – même les défauts de soudure les plus infimes, les composants manquants ou les courts-circuits
Déchargement du processeur – sert uniquement d'unité d'instruction
GPU pour la classification par IA
Résultat :
une vitesse d'inspection maximale avec une latence minimale, même en cas de débits élevés et de variations fréquentes des modèles de produits.
Contrôle qualité dans la fabrication des cellules de batterie
Lors du revêtement des électrodes de batterie, de grandes surfaces doivent être inspectées avec une grande précision de détail à des vitesses de production pouvant atteindre 80 m/min. Les caméras à balayage linéaire Basler capturent le revêtement, tandis que des cartes d'acquisition d'images et des circuits logiques FPGA assurent le prétraitement des données d'image dès leur acquisition. Cela permet une détection fiable des défauts sans surcharger le système de traitement d'images en aval avec l'intégralité du volume de données.
Pipeline matériel sur la carte d'acquisition d'images :
Détermination du ROI et prétraitement – sélection des seules zones pertinentes présentant des anomalies
Réduction du volume de données – traitement ultérieur des seules zones pertinentes de l'image
Traitement déterministe – temps de cycle stables à des cadences de production élevées
Analyse des défauts assistée par l'IA sur le GPU :
Classification des défauts – détection de défauts tels que les agglomérats, les fissures, les contaminations ou les vides
Mesure précise – détermination de la taille et de l'étendue des défauts au sein des zones d'intérêt (ROI)
Décisions fondées – évaluer les défauts et réduire les rebuts de manière ciblée
Résultat :
un contrôle qualité fiable à des cadences de production élevées, avec des volumes de données considérablement réduits, une détection précise des défauts et une minimisation du gaspillage de matière.
Inspection visuelle dans l'industrie agroalimentaire
Sur les chaînes de production à grande vitesse de l'industrie agroalimentaire, on utilise des cartes d'acquisition d'images équipées de FPGA pour analyser en temps réel de grands volumes d'images de produits.
Tâches d'inspection :
Détection de corps étrangers – identification fiable des contaminants
Contrôle de la forme et de la couleur – garantir l'uniformité des produits
Analyse de surface – détection des défauts et des écarts
Prétraitement sur la carte d'acquisition d'images à l'aide d'un FPGA :
Réglage HDR multi-ROI – une qualité d'image optimale dans des conditions variables
Réduction intelligente des données : seules les sections et les caractéristiques pertinentes de l'image sont transmises au modèle d'IA pour l'inférence
Charge de données minimale – allègement considérable de la charge du processeur et du processeur graphique
Résultat :
un contrôle qualité sans faille à des vitesses de convoyeur extrêmement élevées, sans aucun goulot d'étranglement au niveau du débit.
Matériel et logiciels de capture d'images, ainsi que nos services pour votre système de vision
Foire aux questions sur l'optimisation des performances de calcul dans les systèmes de vision basés sur l'IA
Parmi les signes caractéristiques, on peut citer les goulots d'étranglement dans le traitement des images (latence élevée, baisse du nombre d'images par seconde en cas d'utilisation de plusieurs caméras), une utilisation élevée du processeur et du processeur graphique, des problèmes de retour d'information en temps réel ou des difficultés à passer à des résolutions plus élevées et à utiliser davantage de caméras.
La correction des pixels défectueux, la conversion d'espace colorimétrique, les applications LUT, la correction d'ombrage, les zones d'intérêt multiples (Multi-ROI), le traitement HDR et les fonctions de déclenchement/synchronisation en bénéficient tout particulièrement — en d'autres termes, toutes les tâches qui se prêtent bien à la parallélisation et qui nécessitent des débits de données élevés.
Grâce à des API ouvertes et à une documentation de qualité, l'intégration est généralement simple. L'essentiel est que l'architecture logicielle existante soit modulaire et permette d'adapter les flux de données et la logique de déclenchement.
Parmi les difficultés courantes, on peut citer les problèmes de synchronisation avec les systèmes multicaméras, une gestion des tampons non optimale, des formats de caméra non pris en charge ou un manque d'expertise en programmation FPGA. Il est donc recommandé de travailler en étroite collaboration avec le fabricant de la carte d'acquisition d'images et de procéder à des tests approfondis.
Les preuves les plus convaincantes proviennent d'indicateurs concrets : une comparaison des débits de traitement d'images, de la latence et de la consommation d'énergie avant et après l'optimisation, le nombre de serveurs/GPU économisés, la réduction des temps d'arrêt et des coûts de maintenance, ainsi que l'évolutivité des 'systèmes face à de nouvelles exigences.
Pour les tâches de traitement d'images personnalisées sur des cartes d'acquisition d'images basées sur FPGA, nous vous recommandons de développer vos propres applications avec VisualApplets. Cela vous permet de créer graphiquement des étapes de prétraitement individuelles et de les implémenter directement sur la carte d'acquisition d'images. Nous serons ravis de vous aider à concrétiser vos besoins, soit en prenant en charge l'intégralité de la personnalisation pour vous, soit en vous accompagnant tout au long du processus de développement autonome. Pour plus d'informations et pour savoir comment vous lancer, rendez-vous sur VisualApplets.