9 Faktor Utama dalam Memilih dan Merancang Kamera Machine Vision Tingkat Papan
Mengintegrasikan kamera machine vision tingkat papan dapat membuka kemampuan AI yang kuat sambil mengecilkan ukuran sistem. Sembilan faktor berikut memandu Anda dalam memilih kamera yang tepat dan menyematkannya secara mulus ke dalam produk Anda.
Kamera tingkat papan membawa kepadatan, fleksibilitas dalam pilihan kabel dan lensa, dan akses langsung ke komponen inti untuk dissipasi panas yang efisien. Mereka menemukan aplikasi di diagnosis medis, metrologi, robotika, inspeksi kemasan, scanner genggam, laboratorium benchtop, dan sistem lain yang terbatas ruang.
Gambar 1. Kamera tingkat papan dapat diterapkan dengan banyak cara, tetapi keputusan desain mempengaruhi performa dan biaya.
Memilih kamera vision embedded yang tepat bukan hal yang sepele. Sementara opsi off-the-shelf mungkin cukup untuk beberapa proyek, kamera tingkat papan sering memerlukan desain yang hati-hati untuk mengurangi risiko electrostatic discharge (ESD) dan kerusakan fisik, dan untuk menyeimbangkan biaya dengan fungsionalitas.
Di bawah ini adalah sembilan pertimbangan inti yang membantu Anda menyesuaikan kamera tingkat papan dengan kebutuhan proyek Anda.
- Fitur dan form factor
- Fleksibilitas montase lensa
- Desain casing untuk prototipe cepat
- Manajemen termal
- Antarmuka dan konektor
- MIPI versus kamera MV standar
- Kompatibilitas elektromagnetik
- Carrier board off-the-shelf
- Performa CPU versus GPU deep-learning
Mari kita jelajahi setiap faktor secara detail.
Fitur dan Form Factor
Cocokkan fitur kamera dengan footprint fisik. Banyak kamera MV tingkat papan esensialmente kamera standar yang casing-nya dihapus, jadi Anda harus memperhitungkan komponen yang terbuka dalam layout Anda. Gunakan konektor GPIO dan antarmuka yang kompak untuk menghemat ruang, dan manfaatkan panjang kabel FPC yang dapat disesuaikan untuk integrasi optimal.
Fleksibilitas Montase Lensa
Berbeda dengan kamera mount tetap, unit tingkat papan memungkinkan Anda memilih optika di luar mount C, CS, atau S biasanya. Anda bahkan dapat mengintegrasikan mount lensa ke dalam bagian produk atau mencetaknya langsung ke dalam casing, mengurangi langkah perakitan dan biaya. Untuk sensor resolusi rendah satu-inci-per-tiga, mount S cocok; mount CS cocok untuk sensor antara satu-inci-per-tiga dan satu inci; mount C terbaik untuk sensor satu inci atau lebih besar.
Desain Casing untuk Prototipe Cepat
Saat kamera tidak dilindungi dalam produk, casing pelindung mungkin diperlukan untuk melindunginya dari lingkungan. Manfaatkan model CAD yang ada atau casing plastik 3D-printed generik, menggunakan spasi dan bracket untuk mengamankan unit selama pengembangan awal.
Manajemen Termal
Kamera tingkat papan berkinerja tinggi menghasilkan panas tanpa manfaat casing. Pastikan komponen kunci seperti sensor atau FPGA tetap di bawah suhu operasi maksimum dengan mengintegrasikan heat sink yang memadai. Pasta atau putty termal lebih disukai daripada pad untuk meminimalkan stres mekanis.
Antarmuka dan Konektor
USB 3.1 Gen 1 adalah pilihan umum untuk sistem embedded, mendukung panjang kabel hingga 30 m. Namun, sinyal frekuensi tingginya dapat mengganggu perangkat nirkabel 5 GHz. Alternatif termasuk GigE untuk link data yang kuat atau MIPI CSI untuk konsumsi daya lebih rendah, tergantung pada arsitektur sistem Anda.
MIPI versus Kamera MV Standar
Kamera MIPI bisa hingga 50 % lebih murah tetapi biasanya tidak memiliki FPGA, menghasilkan output sensor mentah yang membutuhkan pipeline pemrosesan gambar tambahan. Kamera MV standar menawarkan pemrosesan bawaan (koreksi flat-field, pengurangan noise tingkat piksel, dll.) dan kompatibel dengan berbagai papan ARM dan PC yang lebih luas.
Kompatibilitas Elektromagnetik
Tanpa casing pelindung, kamera tingkat papan mengekspos lebih banyak sirkuit ke lingkungan, yang berpotensi mempengaruhi performa EMC. Produk yang mengintegrasikan kamera ini harus melalui sertifikasi terpisah untuk memenuhi persyaratan regulasi.
Carrier Board Off-the-Shelf
Vendor sering menyediakan papan carrier ARM-based atau dual-carrier, menyederhanakan integrasi dan memotong waktu ke pasar. Papan yang dapat dikonfigurasi dapat menampung beberapa host USB 3.0, memungkinkan streaming bersamaan dari beberapa kamera sambil mempertahankan bandwidth penuh.
Performa CPU versus GPU Deep-Learning
Inferensi pada CPU biasanya lebih lambat daripada pada GPU. Jika prediksi latensi rendah adalah kritis, GPU adalah pilihan yang disukai, bahkan ketika data di-offload ke cloud untuk diproses. Alternatifnya, beberapa kamera mengintegrasikan mesin inferensi yang menjalankan model secara lokal, offloading prosesor host.
Dengan menanggapi sembilan faktor ini, Anda dapat dengan yakin memilih dan merancang kamera MV tingkat papan yang memenuhi target performa, ukuran, dan biaya aplikasi Anda.
Industry Articles adalah bentuk konten yang memungkinkan mitra industri untuk berbagi berita, pesan, dan teknologi yang berguna dengan pembaca All About Circuits dengan cara yang konten editorial tidak cocok untuknya. Semua Industry Articles tunduk pada pedoman editorial yang ketat dengan maksud menawarkan berita yang berguna, keahlian teknis, atau cerita bagi pembaca. Pandangan dan pendapat yang dinyatakan dalam Industry Articles adalah pendapat mitra dan bukan secara refleksi pendapat All About Circuits atau penulisnya.
