AI 視覺系統
運用影像擷取卡與 FPGA 進行運算效能最佳化
龐大資料量的即時處理，是 AI 視覺應用的核心挑戰。相機解析度持續攀升、神經網路愈趨複雜，因此運算架構的效率必須足夠。可程式化影像擷取卡具備整合式、可彈性配置的預處理功能，正可因應現代 AI 視覺系統的運算負荷問題，還能提高日常運作中的效能、系統穩定度與擴展能力。
閱讀時間：約 28 分鐘
AI 視覺系統運算效能最佳化的重點資訊
將效能提高到極致：在影像擷取卡／FPGA 上執行預處理，可降低延遲；即使在高解析度與多相機配置下，仍能維持穩定的取像速度。
減輕 CPU 與 GPU 負擔：將常見任務移交至影像擷取卡處理，能釋出資源供複雜的 AI 演算法運用。
節省長期成本：降低對高階硬體的需求、壓低維護成本、提高擴展能力，整體營運成本最多可降低 80%。
高能源效率：FPGA 的耗電量明顯低於傳統 CPU／GPU 方案，運作期間的散熱與能耗需求也隨之下降。
口碑載道的整合能力：各種開放式 API、彈性的軟體工具與眾多應用範例，可協助您快速且穩定地整合至既有系統。
妥善分配運算負荷，將效能提高到極致
工業 AI 視覺系統必須即時處理極高的資料速率，並執行複雜的 AI 演算法。而相機解析度不斷提升，帶動資料量成長，對頻寬的需求也水漲船高；且頻寬一旦拉高，又把資料處理與傳輸量需求放大。與此同時，全面檢測與即時回饋的算力需求，往往逼近傳統 CPU 或 GPU 架構效能與延遲的極限；在多相機配置或部署深度學習模型時，這種情況尤其明顯。
即使只用作影像擷取用途，在面對這類需求時，就已顯得力不從心；並不是因為傳統影像擷取卡無法完成核心任務，而是因為整個處理負擔全被轉嫁給 CPU 與 GPU。
一旦資料速率、影像複雜度或平行串流數量超出一定門檻，系統便會不堪負荷。單靠 CPU 處理已不敷使用；結果造成處理速度出現瓶頸，系統效能也不穩定。
只要直接在影像擷取卡上進行預處理，即可解決上述兩個問題。
解決方案：以可程式化影像擷取卡與 FPGA 進行硬體級預處理
可程式化影像擷取卡搭載以 FPGA 技術為核心的整合式預處理，可以直接以硬體來執行運算密集的預處理步驟，像是色彩空間轉換、HDR、失真校正、瑕疵畫素校正、陰影校正或查詢表（LUT）等常見任務，都能以低延遲的方式平行處理。因此大幅減輕 CPU 的負擔，GPU 也能專心處理實際的推論運算與複雜的影像分析。
成效：
大幅降低延遲，結果穩定且可重現
資料速率提高、即使增加相機數量，仍具擴展能力
有 FPGA 與 VisualApplets 加持，架構經得起未來考驗
實務上：
效能的關鍵就在於巧妙分配運算負荷：
在影像擷取卡與 FPGA 上進行硬體預處理
由 CPU 負責控制邏輯與例外處理
由 GPU 執行 AI 推論
GPU 特別擅長處理多樣化、異質性的影像資料；重點不在於資料量，而在於資料的複雜度與多樣性。唯有透過這種最佳化分工方式，才能為打造出現代 AI 視覺系統所需的高效能、適用於未來需求的架構，穩定滿足生產環境中嚴苛的即時需求與高品質標準。
影像擷取卡直接在硬體層進行影像資料擷取與預處理，能有效減輕 CPU 負擔。FPGA 則以可個別程式設計的邏輯，進一步強化整體系統，具備平行、量身打造的資料處理能力，得以有效加速神經網路運算。提升整體效能、延遲降低，也能穩定生產環境結果且可重現。
影像擷取卡與 FPGA 最佳化運用的可量化效益
投資於最佳化後的影像擷取卡與 FPGA，換來的不只是可量化的效能提升；更可在系統的整個生命週期內減少硬體需求、降低能耗、提高擴展能力，實實在在地省下成本。
深入了解機器視覺影像預處理
影像預處理可依特定應用需求對影像資料進行最佳化，同時提升影像品質、減輕主機 PC 負擔，並簡化視覺系統的架構。歡迎進一步了解影像預處理的方法與常見應用領域。
影像預處理知識文章CPU 與 GPU：任務與優勢
簡言之：
CPU：多用途、彈性大，核心數量不多但單核運算能力強，適合處理常見的運算任務，在處理複雜個別運算時表現出色。
GPU：高度平行化，具備大量結構單純的核心，專為大量資料處理而設計；影像處理、繪圖與人工智慧任務都能勝任愉快。
在 AI 視覺系統中，會將這兩種元件佈署在最能發揮所長的位置：CPU 專責複雜的控制與管理任務，GPU 則負責平行、資料密集的運算
智慧型影像擷取卡：硬體加速與系統整合
降低 CPU 與 GPU 負荷，可加速處理速度：現代影像擷取卡整合 FPGA 技術，可直接在硬體層執行預處理步驟。這表示送到 CPU 與 GPU 的影像資料已經最佳化，因此可降低系統負擔；即使在高取像速度與多相機應用下，仍能維持穩定的處理作業。
技術優勢
由於直接在影像擷取卡內完成預處理作業，抵達 CPU 的影像資料已經過最佳化與精簡。例如陰影校正等運算密集的常見任務皆以硬體執行，因此可以極為快速地完成亮度、對比或色彩調整，且不會增加額外延遲。GPU 也能專心處理 AI 推論與複雜的影像分析。
系統整合
若要整合到既有的生產環境，開放且檔案完備的 API 與功能強大的開發工具，二者缺一不可。如此一來，硬體加速的優勢就能無縫融入個別影像處理方案。影像擷取卡若能實作得當，也能確保資料傳輸穩定、同步精確（多相機系統尤其重要），並在高取像速度下仍維持可靠效能。
結論：
具備 FPGA 加速能力的智慧型影像擷取卡，是打造穩定、可擴展、高效能 AI 視覺系統的關鍵。它讓「硬體級預處理」與「軟體端 AI 推論」得以明確分工，系統效率也可因此發揮到極致。
介面與頻寬：達成高效資料傳輸
介面的選擇（例如 CoaXPress、Camera Link、GigE Vision）會大幅影響 AI 視覺系統的傳輸速度、資料完整性與延遲表現。然而，重點不僅在於名目頻寬有多高，更關鍵的是影像擷取卡實際上能多有效率地運用這些資源。
關鍵技術因素
高效率的硬體設計：唯有工程設計得當的影像擷取卡，才能充分發揮介面的最大資料速率。內部訊號處理、緩衝區架構，以及資料傳輸至主機的速度，決定了介面會不會成為瓶頸。
直接的資料路徑與緩衝區管理：高品質的影像擷取卡，仰賴設計周全的記憶體與資料管理機制（例如 DMA），以最低延遲、無資料遺失的方式傳輸影像資料。這方面若有弱點，就會出現瓶頸、資料壅塞甚至資料遺失；在高取像速度下尤其明顯。
同步與時序：精確的觸發與時序管理不可或缺，多相機系統尤其如此。實作若不夠精準，就會導致影像偏移、封包遺失或延遲不一致。
支援不同相機型式的彈性：現代影像擷取卡必須能穩定支援多種相機型式、格式與時序需求，並具備穩定一致的資料交遞能力；這樣才能簡化整合工作，並提升系統穩定性。
硬體／軟體最佳化不足的風險
緩衝區管理或傳輸路徑出錯，導致影像資料遺失或損毀
邏輯效率不佳或驅動程式的可程式化能力不足，會拉高延遲、拖累取像速度；這是即時應用的關鍵因素
不穩定與相容性問題，例如與 PCIe 卡、作業系統或 AI 加速器之間發生衝突
系統一旦擴充（相機數量更多、解析度提高、取像速度加快），擴展能力就顯得薄弱
結論：
系統效能並非只由介面決定，影像擷取卡的實作品質與軟體整合同樣關鍵。唯有硬體、緩衝區、同步機制與驅動程式無縫協作，整套系統才能穩定、可靠、有效率地運作；即使資料量成長，仍具有擴展空間。
系統整合、相容性與軟體生態系
要有效率地運用影像擷取卡，就必須完整整合至既有的硬體與軟體環境。開放且檔案完備的 API，加上功能強大的開發工具，是將硬體加速有針對性地融入個別影像處理方案不可或缺的元素。無論運作環境是 Windows、Linux 或特殊的嵌入式系統，都能有效率地進行調整、更新與擴充。
該選傳統型還是可程式化影像擷取卡？
AI 視覺系統要選擇傳統型還是可程式化影像擷取卡，直接取決於實際應用、資料速率與預處理的複雜度：
傳統影像擷取卡（也就是不具備可自由程式化邏輯，或只具備最基本硬體功能的卡）適合單純要把原始資料快速可靠地送到 CPU／GPU 的情境，不涉及特殊預處理、同步或自訂觸發邏輯的需求；只要是配置單純、穩定且無嚴苛即時需求的場合，都可勝任。
具備 FPGA 的可程式化影像擷取卡，在資料密集、時效性高的 AI 生產線應用與複雜生產環境中幾乎不可或缺：它們直接在硬體上處理複雜的預處理任務，減輕 CPU 與 GPU 負擔，也能彈性因應新需求。特別是在多相機系統、解析度不斷提升，或延遲需求嚴苛的情境下，FPGA 方案在效能與擴展能力上的優勢十分顯著。
結論：
面對要求嚴苛且需要擴展的 AI 視覺系統，開放的軟體介面與挑選以 FPGA 為主的可程式化影像擷取卡，是兼顧長期彈性與效能的關鍵。歡迎與我們討論，為您挑選並程式化最合適的影像擷取卡。
影像擷取卡與 FPGA 程式設計相關詳情深入解析 FPGA：為 AI 視覺量身打造的效能
FPGA 是可自由程式化的邏輯元件，能直接在影像擷取卡上，對影像資料進行大規模平行預處理。
常見的預處理任務
邊緣、銳利化或中值濾波器
用於對比與色彩調整的查詢表（LUT）
即時校正方法，例如瑕疵畫素校正、陰影校正、HDR、斑點偵測、失真校正、JPEG、對焦深度估算或結構光
整合的觸發或分析功能
簡化開發流程：從 HLS 到 VisualApplets
拜高階合成（HLS）工具之賜，如今許多 FPGA 設計都能以 C/C++ 等高階語言開發，開發週期因此縮短。不過，這類做法要達到最佳成效，仍須深入的硬體知識。
而VisualApplets更進一步：這款免程式碼工具可用視覺化介面來配置複雜的 FPGA 功能，不需要專業的 FPGA 知識。您以視覺化方式定義影像處理流程，VisualApplets 便自動產出最佳化後的硬體邏輯。它的特別之處在於：採用以影像為基礎的模擬來取代繁瑣的位元分析，讓您能立即看出結果是否符合需求，節省時間、降低複雜度，也讓 FPGA 加速的影像處理不再遙不可及。
在 AI 視覺系統中的技術優勢
平行處理大量影像資料，將延遲降至最低
透過可重複程式化的能力，彈性因應新的演算法與需求
有效減輕 CPU 與 GPU 的負擔，特別是在生產線推論、多相機或高速應用中
透過量化或特別最佳化的卷積層等硬體調整，針對 AI 模型進行精準的效能最佳化，可在 FPGA 上精確實作。
在分類、物件偵測與複雜的預處理流程等常見 AI 應用中，效能顯著提升，延遲同時降低
結論：
特別是在以 AI 為核心的生產環境中，若要追求最高的算力密度、低延遲以及經得起未來考驗的架構，FPGA 可說是首選平台。雖然初期投入成本較高，但憑藉能源效率、優異的系統效能，以及可依個別需求調整的彈性，往往能帶來長遠的成本效益與競爭優勢。
影像擷取卡與 FPGA 的協同效應
影像擷取卡與 FPGA 是絕佳搭檔：影像擷取卡負責影像資料的擷取與傳輸，FPGA 則直接在硬體上針對運算密集的預處理步驟來進行處。因而減輕 CPU 與 GPU 的負擔，延遲降低，資料處理也因而更具效率與擴展性。
這套架構的優勢：
在影像擷取當下，就能減少資料量與傳輸時間
硬體最佳化、時序確定的處理管線，適合時效性高的 AI 與分析任務
延遲更低，系統負擔也減輕
即使系統需求增加（相機數量更多、解析度更高），仍保有穩健性與擴展能力
實務上：
這種緊密協作，正是產線品質控制、機器人或 AI 檢測系統等即時應用的基石。它能確保資料傳輸管線順暢、延遲低；即使面對高取像速度、複雜檢測任務等嚴苛的生產條件，系統效能仍穩定且可重現。
實務應用與案例
電子製造業的產線品質控制
在自動化的印刷電路板檢測（PCB）作業中，高解析度相機會搭配 Basler 影像擷取卡；FPGA 則直接在影像擷取卡上完成關鍵任務：
瑕疵畫素校正、色彩空間轉換、多重 ROI 選擇：全部直接在硬體層執行
即時偵測錯誤：包含最細微的焊接瑕疵、缺件或短路
減輕 CPU 負擔：只用做指令控制單元
GPU 執行 AI 分類
成效：
以最低延遲達到最高檢測速度；即使吞吐量高、產品型號經常變動，也能維持穩定表現。
電池芯製造品質控制
在電池電極塗佈過程中，大面積的材料表面必須以最高每分鐘 80 公尺的產線速度接受高解析度檢測。Basler 線掃描相機負責拍攝塗佈過程，影像擷取卡與 FPGA 邏輯則在擷取階段就同步進行影像預處理；後端影像處理系統因此不必背負整批資料的負擔，也能穩定偵測瑕疵。
影像擷取卡上的硬體處理流程：
決定 ROI 並進行預處理：只挑出含有異常狀況的相關區域
減少資料量：僅針對這些相關影像區域進一步處理
確定性處理：在高產線速度下維持穩定的週期時間
在 GPU 上進行 AI 輔助的瑕疵分析：
瑕疵分類：偵測結塊、裂縫、汙染或孔洞等缺陷
精確量測：判定 ROI 內瑕疵的大小與範圍
有憑有據的判斷：評估瑕疵情形，並針對性地降低不良品比例
成效：
在高產線速度下維持可靠的品質控制；資料量大幅減少、瑕疵偵測精準、材料浪費也降到最低。
食品加工業的視覺檢測
在食品業的高速產線上，具備 FPGA 的影像擷取卡可即時分析大量的產品影像。
檢測任務：
異物偵測：可靠地辨識汙染物
形狀與顏色檢查：確保產品一致性
表面分析：偵測瑕疵與偏差
在影像擷取卡上以 FPGA 進行預處理：
多重 ROI 與 HDR 調整：在多變條件下維持最佳影像品質
智慧型資料簡化：只將相關的影像區段與特徵送入 AI 推論
資料負擔降到最低：大幅減輕 CPU 與 GPU 負荷
成效：
在輸送帶速度極高的情況下仍能無縫進行品質控制，不會出現吞吐量瓶頸。
為您的視覺系統打造：影像擷取卡的硬體、軟體與相關服務
AI 視覺系統運算效能最佳化的常見問答
典型的狀況包括：影像處理出現瓶頸（延遲偏高、多相機的取像速度下降）、CPU／GPU 使用率過高、即時回饋出現問題，或難以擴展到更高解析度與更多相機的情境。
瑕疵畫素校正、色彩空間轉換、LUT 套用、陰影校正、多重 ROI、HDR 處理，以及觸發／同步都會特別受惠；換句話說，只要是適合平行處理、需要高資料速率的任務，都能明顯獲益。
只要有開放式 API 與完善的說明文件，整合通常相當直觀。重點在於既有的軟體架構要具備模組化設計，並且能支援針對資料串流與觸發邏輯的調整。
常見的挑戰包括：多相機系統的時序問題、緩衝區管理不夠理想、相機格式不受支援，或缺乏 FPGA 程式設計方面的專業知識。因此建議與影像擷取卡廠商密切合作，並進行完整測試。
最有說服力的證據來自具體指標：最佳化前後的影像處理速率、延遲與能耗比較；省下的伺服器／GPU 數量；降低的停機時間與維護成本；以及面對新需求時，系統的擴展能力。
如要在採用 FPGA 的影像擷取卡上執行客製化的影像處理任務，我們建議您以 VisualApplets 開發自己的應用。您可以透過圖形化介面建立個別的預處理步驟，並直接在影像擷取卡上實作。我們也樂意協助您實作需求，不論是全權為您進行客製化，或是引導您獨立開發皆可。想了解更多與入門方式，歡迎前往 VisualApplets。