使用案例

基於 FPGA 的即時光源控制與訊號處理

快速且穩定的觸發反應，無需佔用 CPU 資源

Basler 解決方案透過影像分析結果，於 FPGA 上直接實現對外部光源控制器的即時控制，無需 CPU 或主機電腦的介入。在 VisualApplets 環境中，影像擷取卡上的 FPGA 計算影像的平均亮度，並依照預設的閾值自動調整光源。

Basler 基於 FPGA 的即時光源控制解決方案

在自動光學檢測（AOI）及其他工業視覺應用中，即時訊號控制（特別是光源觸發）對檢測精度與生產效率至關重要。高速瑕疵檢測需在光源、相機與運動系統之間達成微秒級的同步控制。

為了達成上述目標，控制系統必須能即時處理觸發訊號，且不會增加 CPU 負擔，並在生產速度下維持穩定的時序，同時能靈活因應不同系統配置。然而，傳統以 CPU 為基礎的解決方案常常無法達成這些要求，因為大量資料處理與複雜的同步控制容易產生延遲與時序誤差，進而降低檢測品質。

AOI 系統中的一項關鍵挑戰，是將影像分析結果轉化為實際控制動作時所產生的延遲與時序不確定性。

以 CPU 為基礎的系統透過軟體來處理觸發邏輯，容易受到作業系統排程與背景程序的干擾，導致反應時間不穩定，並經常產生時序誤差，進而影響檢測的準確性。

Basler 採用 FPGA 架構，透過將控制邏輯直接嵌入硬體中，克服了傳統系統的架構限制。影像分析與控制訊號的產生皆在影像擷取卡內的單一硬體流程中完成，實現 無外部干擾的可預測處理。所有訊號皆可即時處理，確保相機、光源與運動控制之間的精準同步。

在高速產線上，此架構可實現微秒級的時序精度，並能隨著系統複雜度的提升持續穩定擴展。該架構可根據影像分析結果即時執行控制動作，從傳統的「先檢測再決策」模式，轉變為真正的「即時偵測並回應」架構。同時也降低了 CPU 與 GPU 的負載，釋放更多資源用於進階影像分析。

雖然展示重點為光源控制，但相同的 FPGA 架構亦可延伸應用至各種即時訊號處理任務，不僅僅實現精準的光源同步，更具備更廣泛的功能潛力。

Basler 解決方案中實作的光源控制邏輯不僅限於簡單的開／關操作。只要將平均亮度計算的演算法替換為其他影像分析演算法，即可實現對各種外部設備的整合與控制。

在本次展示中，光源控制訊號是根據影像資料的平均亮度分析結果，透過影像擷取卡的通用輸出端（GPO）以 RS232 通訊協定直接傳送至光源控制器。此硬體層級的直接資料流程可消除軟體延遲， 確保系統快速且穩定地回應。

這套架構的強大之處在於其可擴展性。只需修改控制演算法或輸出格式，相同的 FPGA 架構即可從光源控制擴展至多種外部裝置的控制。從裝置同步到進階訊號處理，各種控制情境都可在相同架構中靈活實現。

除了光源控制之外，FPGA 架構也可進行即時影像前處理，例如濾波、ROI 區域選取或資料精簡，僅將必要資料傳送至 CPU 或 GPU。此架構亦能同步多個設備、對齊高速檢測線上的時序，並支援複雜的 I/O 控制。

透過 Basler 的 VisualApplets 開發環境，使用者可利用直覺化的區塊圖方式輕鬆設計與客製化邏輯，無需撰寫底層硬體程式碼，讓系統能依現場需求快速調整，並具備長期靈活擴充性，特別適用於高要求的 AOI 應用場景。

應用範例包括：

當今的機器視覺系統正從單純的檢測工具，進化為可整合即時控制的反應式架構。在這一轉變中，基於 FPGA 的視覺解決方案因具備低延遲特性而備受關注，能支援高速影像分析、深度學習處理，以及直接執行控制指令。

特別是在工業 4.0 的環境中，感光元件、致動器與機器學習演算法必須同步運作，以實現預測性維護、自適應控制與即時品質優化，這些都是智慧製造的關鍵要素。

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