以 FPGA 為核心的預處理架構，強化視覺系統即時效能
我們基於 FPGA 的前端預處理解決方案可在影像擷取卡中即時處理影像資料，降低延遲、減輕主機系統負擔，並優化整體系統成本。立即體驗您專屬的預處理設計。
視覺系統的資料處理瓶頸
在工業場域中，每秒產生的影像資料可達數 GB，傳統 CPU／GPU 難以即時處理。若仰賴高階運算硬體，系統成本劇增，處理延遲也可能造成產線中斷與效率損失。而當預處理邏輯日趨複雜，整體系統的穩定性將面臨更大挑戰。
資料量激增
高解析度感光元件的採用使影像資料量大幅成長，導致現有系統無法有效管理成本負擔增加
系統需依賴昂貴的 GPU 與高效能 CPU 架構，導致整體建置成本大幅上升即時處理延遲
即時處理過程中發生延遲，將造成生產力下降系統效能低落
影像預處理邏輯過於複雜，導致整體系統效能下滑
FPGA × CPU × GPU：打造最理想的視覺運算架構
FPGA 可在硬體層級對影像資料進行平行化處理，消除 CPU／GPU 的瓶頸問題。透過即時資料處理，您能精準控制檢測時序，並大幅降低系統負載。特別是在高頻寬的應用環境中，FPGA 提供優異的資料吞吐量與反應速度。
CPU 限制
架構特性： 採用序列式處理，適用於一般用途的運算需求
資料瓶頸： 在處理大量資料流時，受限於記憶體頻寬
擴充性問題： 當演算法變得複雜時，運算負載上升，效能急遽下降
即時處理： 在多工環境下難以穩定達成即時運算需求
GPU 的特性
平行運算能力： 擁有數千個核心，能同時進行大量計算
最佳化領域： 特別適用於深度學習、矩陣運算等特定任務
資源需求高： 功耗與熱能產生量大，整體成本較高
資料延遲： CPU 與 GPU 之間的資料傳輸會產生額外負擔
FPGA 的獨特優勢
硬體加速： 透過針對特定演算法客製化的電路配置，實現最佳運算效率
平行處理管道： 可同時處理多組資料流
固定延遲特性： 提供可預期、穩定的資料處理速度
高能源效率： 僅執行所需計算內容，將功耗降至最低
獨立運作能力： 即使主系統負載變化，也能維持穩定效能表現
最佳系統配置：各類運算元件的應用範例
理想的機器視覺系統會結合使用 FPGA、CPU 與 GPU，以最大化發揮各處理器的優勢與功能整合效益。
- FPGA： 擷取影像後立即進行預處理、篩選和特徵擷取
- CPU： 負責完整處理流程控制、邏輯處理與結果分析
- GPU： 於需要時進行深度學習分析與高階複雜運算
效能革新：FPGA 帶來的差異
雖然 CPU 與 GPU 通用性高，但在高速、即時影像處理方面，仍受到頻寬與延遲的限制。FPGA 則透過硬體平行處理實現快速反應時間與低功耗運行。
指標 | CPU 後處理 | FPGA 前處理 | 改善幅度 |
|---|---|---|---|
CPU 使用率 | 40.80% | 5.94% | 降低 85% |
處理速度 | 17 fps | 215 fps | 提升 1,165% |
輕鬆實現 FPGA 編程
Basler 的 VisualApplets 開發環境（IDE）讓您能夠輕鬆實現 FPGA 上的即時影像處理。透過此工具，您可以輕鬆編程 imaFlex 影像擷取卡，並自訂工業相機功能，且無需額外購買執行時授權。購買硬體後，我們將協助您進行演算法開發，依照複雜程度，相關服務可能低成本甚至免費提供。您也可以選擇使用預先配置的 Applets 或客製化的 HDL 函式庫，讓 FPGA 視覺解決方案的實作比以往更加簡單。
導入 FPGA 解決方案，創造全方位效益
硬體成本： 搭配中階 CPU 與 FPGA，可取代高階 CPU／GPU 架構，節省系統建置成本
維護成本： 系統穩定性提升，有助於降低維護頻率與相關成本
開發時間： 透過 VisualApplets 可縮短開發週期
產能提升： 檢測速度提升，進而提高生產輸出效率
影像演算法應用範例
與傳統演算法僅固定於現有相機或影像擷取卡 FPGA 不同，VisualApplets 可依應用需求進行彈性調整，以支援各種新型且複雜的應用情境。Basler 結合其在感光元件控制與影像演算法方面的專業，提供領先業界且高效率的視覺解決方案，有效解決您的各類視覺挑戰。
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