高效處理影像資料

透過精簡的影像處理來降低成本

現代視覺應用會產生龐大的資料量。Basler 資料減量系統運用影像預處理,大幅降低資料量;如此一來,便能減少運算硬體支出、降低營運成本並提升效率。

Basler 資料減量系統倚賴影像預處理;如此一來,便能降低運算硬體需求並節省成本。

選用 Basler 資料減量系統的四大理由

  • 成本降低最多達 80%

    FPGA 影像預處理可大幅降低記憶體需求與運算成本
  • 彈性

    挑選合適的 CoaXPress 相機,搭配可程式化影像擷取卡使用
  • 具擴展能力、迎向未來

    適用於配備 1 至 99 台相機的 CXP 系統,並可擴展為 CoaXPress-over-Fiber 系統
  • 精實

    採用關鍵零件較少、結構單純的系統,可減少維護工作

兼具高細節精度與快速周期時間的視覺系統:

對運算架構的極高要求

CoaXPress 屬於成熟的視覺標準,是高效能影像處理系統的基礎;相機透過 CoaXPress 影像擷取卡連線至運算架構。

兼具高精度與快速周期速率的視覺系統,對運算能力的要求極高
儲存需求是以一套範例系統計算得出;該系統配備 1 台機頭相機 (boost boA5120-230,21 MP) 與 8 台側邊相機 (ace 2 V a2A2448-210cm,5 MP)。頻寬則比較各介面的最大傳輸速率。

以 108 Gbps 速率,每 5 分鐘即能產生 4 TB 影像資料

這類視覺系統產生的影像資料量極為龐大。為了處理這些資料,許多運算架構採用將影像分送至多個運算單元的設計,這些單元通常屬工業電腦。第 1 張畫格送往第 1 個單元,在幾微秒後將第 2 張畫格送往第 2 個單元,依此類推。這種資料轉送方式便能輕易產生多達4 TB的影像資料,僅需短短5 分鐘

資料減量系統

清理並減量影像資料,讓系統更有效率

面對不斷增長的影像資料洪流,目前業界如何因應?實務上經常採用基於資料轉送的運算架構:將第 1 張畫格轉送至第 1 個運算單元,第 2 張轉送至第 2 個運算單元,依此類推;資料持續分割並轉送,直到傳輸速率降至下游運算單元可處理的水準為止。

傳統運算架構示意圖

傳統運算架構

影像擷取卡的唯一功能是轉送影像資料;因此,運算單元必須配備多顆高效能 GPU 與 CPU。

  • 影像資料的輸入頻寬不受限制。

  • 多顆昂貴的 GPU 與 CPU,拉高整體成本。

資料減量運算架構

經過程式化的影像擷取卡 FPGA,是視覺系統的關鍵推手:首先執行影像資料清理 (例如明暗不均校正);接著透過分割技術 (例如 Blob 分析) 進行影像資料減量

  • 輸入頻寬可從 100 Gbps 降至 2 Gbps。

  • 資料減量系統可大幅降低對 GPU 與 CPU 效能的需求。

系統成本可降低最多達 80%

傳統與資料減量運算架構的成本比較
機器視覺系統成本比較:採用 FPGA 進行影像預處理,無論是投資成本或總營運成本,都更具成本效益。
  • 光是就單次投資成本來看,資料減量視覺系統的成本效益也比傳統方案高出多達 28%

  • 機器每運作一年,便能省下 80% 營運成本。

  • 也就是說,所節省的金額,在約十年的典型使用週期內,也可達到約 80%

此次比較涵蓋相機、影像擷取卡、主機系統與 GPU 的採購成本,以及雲端儲存與電力的持續營運成本。

一套系統,無限可能

相機型號的挑選與在系統中的搭配,同樣具備彈性。 同時,運算基礎架構與所使用的演算法皆可自由選擇;系統元件亦可隨時搭配組合並擴充。

配備 CXP-12 相機的多相機系統

CoaXPress 相機與鏡頭

當您的視覺系統既要提供特別細緻的影像,又要維持高取像速度時,即可採用 CoaXPress 相機。如本例所示,檢測工作通常由多相機系統負責處理。

三張影像擷取卡的 FPGA 負責影像預處理,確保運算架構高效運作。

具備 FPGA 影像預處理的影像擷取卡

每套資料減量系統的核心,都是 CoaXPress 影像擷取卡搭配 VisualApplets 軟體。兩者攜手處理影像資料串流的預處理,甚至在資料抵達工業電腦之前便已完成。

效率提升如何達成?

電極塗佈範例:影像中僅約 2% 的區域與分析相關,需進一步詳細分析與處理。

運用 Blob 分析鎖定相關影像區域,為您的系統去除多餘資料

FPGA 程式開發環境 VisualApplets 能高效實作多種影像預處理任務,包括 Blob 分析。在此過程中,將連續的畫素區域與背景分離,形成獨立物件 (分割),並以面積大小、輪廓長度、邊界框座標等特徵加以描述 (分類)。

在預處理階段執行 Blob 分析時,會在影像資料首次儲存前完成分割。因此後續僅需處理相關的感興趣區域 (ROI),大幅減少需傳輸與儲存的資料量

以 JPEG 壓縮縮減影像資料量,同時維持相同影像品質
醫療點滴袋範例:即使採用高壓縮率的 JPEG,影像品質下降仍微乎其微;可依需求選擇適當品質,確保標籤等重要細節清晰可判讀。

以影像壓縮減少資料量

JPEG 壓縮可大幅減少每張影像的資料量。即使僅將 JPEG 品質從 100% 適度降至 75%,資料量也可減少多達 86%,同時維持極佳的影像品質。在許多應用情境中,甚至能採用更高壓縮率,進一步提升空間節省潛力。

資料量減少後,可大幅降低儲存、傳輸與運算成本。可程式化影像擷取卡雖會產生額外投資成本,但很快即可回收:以 60 fps 速率持續運作約 14 天後,節省的儲存成本便足以抵銷這筆投資。

兩年的典型使用週期內,儘管初期需投入額外成本,仍可節省總成本約 85%。從這個臨界點起,系統將持續以更高的成本效益運作,並為更高頻寬與未來擴充預留空間。

深入了解 JPEG 壓縮
這一切是值得的:當我們檢視從感光元件、相機 FPGA 到運算架構的整條影像處理鏈時,往往能發現提升效率的潛力。
Kevin Höfle
Kevin Höfle
Application Engineer
我們對系統的全方位思考方式,總能一再贏得客戶的信賴。
Hans Chen
Hans Chen
Customer Support

資料減量可大幅減少運算硬體,效果如下:

高效能視覺系統,兼具最高成本效益。

資料減量在哪些應用中特別值得採用?

當生產線速度日益加快、又必須滿足最高品質要求時,傳統影像處理系統很快便會達到極限。資料減量系統最適合需要最高檢測精度的高速應用。

3D AOI PCB 檢測

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晶圓與微晶片檢測

平面顯示器檢測

顯示器檢測

‍主要服務

如何為您的應用打造資料減量視覺系統

針對您的影像處理需求,我們提供 CoaXPress 面掃描與線掃描相機、精密光學元件、強大的影像擷取卡以及軟體等最佳組合。

搭載 FPGA 加速運算的影像處理解決方案

我們能迅速為您打造出資料減量視覺系統

我們的項目團隊能在影像擷取卡的 FPGA 上,快速且高效實作影像預處理演算法,例如銳化、Blob 分析、JPEG 壓縮,或您指定的特定解決方案。

您是否想確認我們的解決方案符合您的需求?我們可在概念驗證階段測試您的應用可行性,模擬您的使用情境,並為您的專案決定最佳硬體配置。

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Sangrae Kim

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