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    ?#32479;?#26412;机器视觉方案设计,毫无难度,拿来即用

    2019年07月10日 作者:Teardown

    不论是人脸、文本或其他图像数据,使用嵌入式系统执行现场图像识别的需求与日俱增。许多实现需要昂贵的高端应用处理器以及昂贵的定制应用代码。此外,图像处理是在片上执行的,这可能让成本和开发时间翻倍,令设计人员难以证明资源投入的合理性。

    一?#26234;?#22312;的解决方案是,使用可连接至 Google 云平台 (GCP) 的嵌入式微控制器,并使用 Google 视觉 API 来执行分析。这在利用?#32479;?#26412;硬件优势的同时,还能将处理操作分流到云。

    本文将探讨嵌入式开发人?#27604;?#20309;利用 GCP 和 STMicroelectronics 的 STM32F779 微控制器来设置和执行图像识别。

    机器视觉简介

    识别图像中的对象并加以标识,这一功能见诸于各类广泛应用中,包括自主驾驶车辆中的?#20064;?#29289;识别,以及为离开装配线的产?#26041;?#34892;编目分类。有鉴于此,机器视觉正致力于帮助嵌入式系统实现全新的智能水平。

    一般而言,在嵌入式系统中实现机器视觉往往会采用高性能处理器或应用处理器,例如 Pi Supply 的 Raspberry Pi Zero(图 1)。这一?#32479;?#26412;的开发板拥有一个相机连接器,用于捕捉可供机器视觉算法进行分析的图像。

    在这些应用中,开发人员可能会使用 OpenCV 等工具进行人脸检测,或使用更高级的软件包来执行对象检测。

    在深度嵌入式应用中,应用处理器解决方案存在的问题在于,功耗和外形尺寸往往过大,无法满足要求,更不用说 BOM 成本。

    基于云的计算为开发人员提供了一种引人关注的折衷。与其将前期成本花在获取集成式解决方案所需的高端计算、软件和时间上,开发人员不如使用一个深度嵌入式目标来捕捉图像,然后将其传输到云中进行处理。这使得开发人员可以使用高能效、?#32479;?#26412;的硬件平台,并将图像识别?#22270;?#31639;留给?#21697;?#21153;器来处理。

    使用?#21697;?#21153;和视觉识别 API 会带来少量相关成本;但考虑到大多数物联网解决方案已经连接到 Web,此额外成本极低,具体则视特定?#21697;?#21153;提供商而异。

    选择机器视觉平台

    ?#34892;?#36259;在深度嵌入式处理器上使用机器视觉的开发团队可以选择的处理器和平台非常之多。目标平台应该能够提供可快速启动和运行的构件,并且?#23547;?#21547;基本连接软件。Renesas 的 AE-Cloud1 便是一个很好的例子,该器件旨在帮助开发人员在不超过 10 分钟的时间内,连接至 Amazon Web Services (AWS) 等?#21697;?#21153;提供商(图 2)。

    AE-Cloud1 基于 Renesas S5 处理器,并包含 Renesas 的 YSAEWIFI-1 Wi-Fi 模块,该模块旨在帮助开发人员快速、轻松地连接到 AWS。开发套件还包含一个调试器。

    开发团队也可能会使用 STMicroelectronics 的 STM32 物联网 Discovery 开发板,该器件运行 Amazon FreeRTOS 操作系统,开发人员可轻松将其连接到 AWS。

    开发人员可以使用多种不同的软硬件组合来创建机器视觉解决方案,包括 STMicroelectronics 的 STM32F779 评估板(图 3)。其众多功能中包括了板载相机、以太网连接和一块 LCD。所有功能可结合使用,来捕捉图像和验证机器视觉应用。

    该开发板使用 Texas Instruments 的 DP83848CVV 控制器,提供以太网物理层 (PHY),使总体解决方案适合各种工业环?#22330;?/p>

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