應用於即時工業視覺的形狀中心 (Shape Centroid) 演算法
當只需要位置資料時，將完整影像傳送至 PC，會浪費時間與頻寬。我們的客製化相機解決方案在 FPGA 中預先載入 Shape Centroid Finder 演算法，在感光元件階層提供即時中心點坐標；可以消除往返延遲，並在具有挑戰性的光線和透視條件下維持穩定性。
形狀中心點尋找工具真正發揮價值之處
精確定位是所有檢測和機器人系統的核心。在大多數的視覺引導任務中，控制器並不需要完整的影像；只需要物件的精確位置即可。Shape Centroid 演算法可將複雜的視覺資料轉換成確定性、次畫素、低延遲的座標；這些座標在真實世界的扭曲情況下仍能保持穩定，為任何以視覺為基礎的控制系統提供最可行的輸入。
解決生產級中心點的工程挑戰
在工業電腦上執行形狀中心點尋找工具，在展示時是很容易的，但很難達到生產級的可靠性。將演算法嵌入相機的 FPGA 內，可增加真正的價值；可消除雜訊靈敏度、作業系統抖動和資料開銷，提供系統工程師具有確定時序的可重複次畫素結果。
出廠狀態下的次畫素精確度與穩定性
乍看之下，中心點公式似乎很簡單；但實際上要達到可重複且穩定的次畫素精確度，是很困難的，因為：
雜訊和光線變化會扭曲強度權重，尤其是在 ROI 邊緣附近更是如此。
閾值處理和分割會強烈影響要將哪些畫素列入計算。
非高斯光點或重疊的 Blobs，會扭曲強度分佈。
相機反應非線性和 8 位元量化會移動加權平均值。
若要解決這些問題，需要小心篩選、適配閾值調整和局部擬合；以上這些事項都會提高計算成本並增加延遲。相機內部的硬體中心點計算功能，會在每一畫格執行相同的邏輯，以消除這些變化，並確保結果一致。
確定時序並簡化整合
基於 PC 的中心點處理，會受到作業系統抖動、頻寬限制和複雜同步的影響，造成即時校準和控制不可靠。
有了內嵌在相機 FPGA 中的形狀中心點尋找工具，中心點資料會在來源處進行計算，並加上時間戳記，可達微秒級的確定性。僅傳輸精簡的坐標資料，通常為 (x、y、θ、質量)；因此可降低主機負載，並確保效能穩定且可擴充。
這樣的硬體層級整合可消除軟體依賴性和維護開銷，在生產環境中提供一致的即時作業。
有興趣嗎？和我們討論您的需求其實，很多功能在相機本身就能完成，這常讓客戶感到驚喜。以 Shape Centroid Finder 為例，許多使用者購買工業用相機，只用來擷取影像，卻完全依賴外部軟體來進行中心點計算。有了內建的 Shape Centroid Finder，我們的相機可以直接輸出即時可用的座標，不必在 PC 端處理。讓我們詳細了解應用，我們就可以協助客戶完全發揮相機的內建功能，以獲得更高的效率與價值。
超越尋找中心點：全面的形狀特徵分析
除了精確的中心點坐標之外，相機上處理還可以同時擷取進階的幾何特徵，例如寬高比、圓度、面積和周長。這些參數可提供更深入的物件形狀與品質洞察力，讓您能進行焊球均勻性、噴嘴磨損偵測或微粒分類等檢測任務。
一旦產生這些特徵值，相機就能進一步分析並計算有多少物件在定義的公差範圍之內或之外。這些分析直接透過 FPGA 來計算，因此工程師可獲得即時、可行的形狀資料，無需增加延遲或主機處理。
為何要與 Basler 合作
感光元件層級的智慧型視覺 - Basler 將形狀中心點尋找工具直接整合到相機的 FPGA 中，每個裝置都能變成智慧型、確定性的視覺感光元件，用於即時定位與控制。
久經考驗的工業可靠性 - Basler 的相機硬體與韌體設計，運作多年仍可維持穩定、可重複的效能，確保結果穩定，也能將生產環境中的維護工作減至最低。
超越硬體的合作關係 - Basler 的技術專家與工程師密切合作，進行光學設定、同步化和演算法調整，協助客戶針對不同檢測線的精確度、產量和可擴充性進行最佳化。