機(jī)器視覺應(yīng)用中圖像處理平臺(tái)的三個(gè)最常見的選擇是中央處理器（CPU），圖形處理器（GPU）和現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列（FPGA）。

          CPU是傳統(tǒng)臺(tái)式計(jì)算機(jī)和筆記本電腦的心臟。在手機(jī)或平板電腦中，消耗較少功率的ARM處理器可提供CPU功能。CPU具有更大的指令集和大量的本地計(jì)算機(jī)語言庫，例如C，C ++，Java，C＃和Python。其中一些語言具有可將功能轉(zhuǎn)移到GPU并在GPU上運(yùn)行的軟件包。

        傳統(tǒng)上，GPU已用于在PC上的視頻游戲中渲染像素（即圖形）。便攜式計(jì)算機(jī)通常還具有GPU。GPU越好，圖形質(zhì)量越好，幀速率越高。對(duì)于圖像處理應(yīng)用，GPU執(zhí)行相同的功能，但相反。

       在機(jī)器視覺中，不是從視頻游戲中的條件開始，而是嘗試將其渲染到具有數(shù)百萬個(gè)像素的屏幕上，而是處理數(shù)百萬個(gè)像素以幫助軟件解釋和理解圖像。由于它們具有由許多并行內(nèi)核和優(yōu)化的像素?cái)?shù)學(xué)組成的架構(gòu)，因此GPU非常有效地處理圖像和繪制圖形。

      FPGA的可編程電路運(yùn)行下載到卡上的自定義程序，以將其配置為以比CPU或GPU功耗更低的低級(jí)邏輯來完成所需的任務(wù)。FPGA還不需要操作系統(tǒng)的開銷。

     機(jī)器視覺系統(tǒng)的開發(fā)人員和集成人員可以在開發(fā)系統(tǒng)的其余部分之前，嘗試決定使用哪些平臺(tái)。首先對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行原型設(shè)計(jì)通?？梢源_定平臺(tái)的選擇。如果特定應(yīng)用程序的數(shù)學(xué)運(yùn)算無法在一個(gè)平臺(tái)上運(yùn)行，則可能無法在任何平臺(tái)上運(yùn)行。

      設(shè)置系統(tǒng)的物理特性（鏡頭，照明燈，照相機(jī)等），收集圖像選擇并在任何舒適的環(huán)境中測(cè)試數(shù)學(xué)都可以為平臺(tái)選擇提供依據(jù)。例如，某些智能相機(jī)包括板載FPGA，以對(duì)相機(jī)進(jìn)行編程以進(jìn)行不同的測(cè)試。如果原型可以使用智能相機(jī)按預(yù)期運(yùn)行，則FPGA可能是該應(yīng)用程序的正確平臺(tái)，并且可能不需要考慮CPU或GPU。

平臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)

         選擇特定平臺(tái)的第一個(gè)也是最重要的標(biāo)準(zhǔn)是速度。原型應(yīng)用程序一旦在測(cè)試臺(tái)上工作，就必須確定該應(yīng)用程序每秒需要處理多少部分，或者必須處理實(shí)時(shí)視頻每秒要處理多少幀。通常，對(duì)于實(shí)時(shí)視頻，約30 fps會(huì)創(chuàng)建逼真的圖像。

        另外還必須考慮速度的其他方面，例如延遲。系統(tǒng)可能能夠在10毫秒內(nèi)處理一幀，但需要200毫秒才能從相機(jī)上取下該幀，GigE Vision驅(qū)動(dòng)程序需要100毫秒來接收該幀并將其提供給應(yīng)用程序，另外需要10毫秒來處理該幀。 。在零件檢查應(yīng)用程序中，可能是在框架到達(dá)應(yīng)用程序時(shí)，相關(guān)零件已經(jīng)移動(dòng)。

   一個(gè)假想的系統(tǒng)可能必須開始排隊(duì)零件圖像，以跟上零件在生產(chǎn)線上的移動(dòng)速度。將需要具有確定性時(shí)序的可編程邏輯控制器（PLC）來跟蹤生成排隊(duì)圖像的零件的位置，以便如果零件未通過機(jī)器視覺系統(tǒng)檢查，則可以將其從生產(chǎn)線中拉出。還必須考慮啟動(dòng)延遲。并非所有的應(yīng)用程序都可以在工廠車間連續(xù)運(yùn)行，或者在生產(chǎn)線開始運(yùn)行前讓其啟動(dòng)幾分鐘。諸如戶外和消費(fèi)市場(chǎng)系統(tǒng)之類的某些應(yīng)用（例如自動(dòng)駕駛汽車中的系統(tǒng)）可能需要加電并準(zhǔn)備在幾毫秒內(nèi)運(yùn)行。具有多層軟件的機(jī)器視覺系統(tǒng)（例如具有操作系統(tǒng)的CPU）可能難以滿足較短的啟動(dòng)時(shí)間要求。

         以原型速度制作時(shí)，可以通過拍攝高分辨率秒表來進(jìn)行測(cè)試?？梢詫秩镜狡聊簧系膸c秒表上顯示的時(shí)間進(jìn)行比較，從而可以輕松量化等待時(shí)間并確定系統(tǒng)可能需要更改或改進(jìn)的方式。

         考慮系統(tǒng)所需的功率對(duì)于某些應(yīng)用程序至關(guān)重要，而對(duì)于其他應(yīng)用程序則不那么重要。對(duì)于在移動(dòng)設(shè)備或無人機(jī)等電池供電的硬件上運(yùn)行的應(yīng)用程序，可能不適合使用CPU或傳統(tǒng)GPU，因?yàn)檫@些平臺(tái)可能會(huì)耗電。但是，像NVIDIA的Jetson這樣的移動(dòng)GPU提供了低功耗選項(xiàng)?；?/span>Raspberry Pi的片上系統(tǒng)（SoC）平臺(tái)還將比CPU具有更低的功耗要求。

          還應(yīng)該考慮電源的可靠性，尤其是對(duì)于基于無人機(jī)的戶外或移動(dòng)應(yīng)用，要求平臺(tái)具有足夠的魯棒性以應(yīng)對(duì)反復(fù)的電源中斷，機(jī)器視覺公眾號(hào)。

        需要考慮平臺(tái)的熱量和所需空間。為工廠車間構(gòu)建的應(yīng)用程序通常有一個(gè)面板空間，該面板可以容納所有電子設(shè)備以及一個(gè)風(fēng)扇，以幫助冷卻系統(tǒng)。在多塵的環(huán)境或設(shè)備必須防水的情況下，需要適當(dāng)?shù)姆雷o(hù)等級(jí)（分別為IP65 / IP67），還可能需要密封的面板，這些面板可能會(huì)迅速升溫。在這些條件下，需要更大的面板和無風(fēng)扇組件。必須裝入面板的物品越多，它們產(chǎn)生的熱量就越大，系統(tǒng)可能引起的問題也就越多，并且價(jià)格可能會(huì)更高。

        在幾乎所有情況下，所選平臺(tái)都需要與其他設(shè)備通信，這是機(jī)器視覺應(yīng)用程序的關(guān)鍵方面，直到設(shè)計(jì)過程結(jié)束才可能被考慮。以必須傳輸數(shù)據(jù)以進(jìn)行打印的應(yīng)用程序?yàn)槔？赡車?yán)格要求CPU與打印機(jī)通信。

        數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和檢索要求也可能會(huì)影響平臺(tái)選擇。CPU提供了將信息寫入硬盤的功能。在GPU和FPGA上處理內(nèi)存和持久性存儲(chǔ)可能會(huì)更加困難。在某些情況下，可能需要CPU來擴(kuò)充GPU或FPGA，以嚴(yán)格處理與數(shù)據(jù)相關(guān)的問題。智能相機(jī)和緊湊的嵌入式視覺系統(tǒng)可以是包括CPU，GPU，FPGA和數(shù)字處理器（DSP）的平臺(tái)的組合。

        還必須考慮系統(tǒng)依賴性和將來的證明。硬件可靠性和潛在的更換時(shí)間表應(yīng)予估計(jì)。硬件和軟件可以購買多長時(shí)間？如果所需的處理能力發(fā)生變化，系統(tǒng)是否允許按比例放大或縮?。克x組件將提供多長時(shí)間的技術(shù)支持？是否有足夠的人具備操作組件的必要技能？將來尋找人員來運(yùn)行系統(tǒng)是否會(huì)引起長期關(guān)注？

        應(yīng)該考慮所選組件的發(fā)展以及它們將來是否會(huì)滿足系統(tǒng)要求。如果一系列FPGA或GPU背后的工程師以解決機(jī)器視覺系統(tǒng)將要遇到的特定挑戰(zhàn)的心態(tài)開發(fā)下一代硬件，那么這可能意味著贊成在應(yīng)用中采用這些FPGA或GPU。如果硬件供應(yīng)商試圖針對(duì)其他問題進(jìn)行工程設(shè)計(jì)，而忽略了特定應(yīng)用程序的需求，則可能會(huì)打擊使用該供應(yīng)商的硬件產(chǎn)品線。

         考慮定制代碼開發(fā)的要求以創(chuàng)建變通辦法，有助于將來驗(yàn)證系統(tǒng)。機(jī)器視覺應(yīng)用程序需要的自定義代碼越多，系統(tǒng)開發(fā)漏洞的潛力就越大，這是不利的一面。但是，如果您需要長期使最終用戶使用該應(yīng)用程序，則還需要自定義和擴(kuò)展功能。如果用于特定平臺(tái)的供應(yīng)商工具提供了很少甚至沒有定制代碼的解決方案，但是如果需要的話，可以添加定制代碼，這可能就是采用該平臺(tái)的原因。

          用戶界面要求經(jīng)常被視為平臺(tái)選擇的標(biāo)準(zhǔn)。大多數(shù)系統(tǒng)最終不得不與人進(jìn)行某種程度的交流。像素處理可以100％正確，但是如果系統(tǒng)無法與任何人交流信息，則系統(tǒng)可能不適合執(zhí)行任務(wù)。CPU是開發(fā)用戶界面的最佳工具?；?/span>GPU，FPGA或CPU / GPU組合的系統(tǒng)可以不使用用戶界面進(jìn)行設(shè)計(jì)，而是通過網(wǎng)頁提供摘要信息以監(jiān)控結(jié)果。

       對(duì)于任何機(jī)器視覺任務(wù)，都沒有唯一正確的答案。但是，三個(gè)不同的機(jī)器視覺系統(tǒng)的樣本演示了如何考慮平臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)來推動(dòng)這些系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。

焊接查看器

        Artemis Vision與Melt Tools簽訂合同，主要設(shè)計(jì)用于教室的焊接觀察器。焊接涉及視野中間非常明亮的光線和黑暗的環(huán)境/背景，需要高動(dòng)態(tài)范圍（HDR）成像才能同時(shí)顯示焊接位置的背景和細(xì)節(jié)。

  該應(yīng)用程序需要在不同的曝光時(shí)間進(jìn)行多次曝光，然后將圖像拼接在一起，以渲染顯示不同光照水平的單個(gè)幀。要產(chǎn)生流暢的視頻，需要30 fps的輸出。該系統(tǒng)最初是在Intel i7 CPU上原型設(shè)計(jì)的。每個(gè)輸入幀需要30到35毫秒來處理，這意味著每60到70毫秒輸出一個(gè)組合的，已處理的幀。速度太慢，無法支持30 fps的輸出速率，每幀需要30到35 ms，因此CPU對(duì)于該應(yīng)用程序不是一個(gè)可行的平臺(tái)。

  考慮將算法轉(zhuǎn)移到FPGA上，然后考慮轉(zhuǎn)移到多核服務(wù)器并并行化算法。客戶想要一個(gè)適合教室使用的系統(tǒng)，但是，該系統(tǒng)需要使用工程教室中已經(jīng)存在的硬件進(jìn)行構(gòu)造。

       教室中的計(jì)算機(jī)具有相當(dāng)強(qiáng)大的GPU，可為工程軟件渲染圖像。將HDR算法放到GPU上的選項(xiàng)最有意義。

       該算法是在CUDA中實(shí)現(xiàn)的，是一款中游NVIDIA圖形卡。GPU在5到6毫秒內(nèi)處理了一個(gè)幀，并在另外5到6毫秒內(nèi)將幀復(fù)制到了GPU內(nèi)存中。除了攝像頭本身以外，不需要其他硬件即可創(chuàng)建焊接查看器。

3D激光輪廓儀

       3D激光輪廓儀需要快速處理才能支持高線速度。對(duì)于垂直于行進(jìn)軸的視場(chǎng)中的1000個(gè)像素，最佳系統(tǒng)將捕獲正方形輪廓。在1000毫米的視野和1000毫米的行程范圍內(nèi)，該系統(tǒng)應(yīng)能夠處理1000幀以獲得1毫米/像素的分辨率，通常每秒可計(jì)算出數(shù)百赫茲或幀。

       需要快速啟動(dòng)時(shí)間，以使3D Profiler能夠充分捕獲和處理運(yùn)動(dòng)中的零件的圖像。確定性時(shí)序可避免使用編碼器和排隊(duì)部件，從而使系統(tǒng)更易于組裝和調(diào)試。

         直接將GPU內(nèi)存進(jìn)出的能力給將GPU與3D激光輪廓分析應(yīng)用程序結(jié)合使用提出了挑戰(zhàn)。設(shè)計(jì)為PC組件的GPU不需要操作系統(tǒng)，但最容易通過該CPU的OS使用。因此，FPGA通常被視為3D激光線輪廓儀的平臺(tái)。FPGA提供速度，確定性時(shí)序，快速啟動(dòng)時(shí)間和可靠性。

尺寸標(biāo)注系統(tǒng)

   使用片狀材料的客戶希望采用各種尺寸的板。需要兩秒鐘的測(cè)量時(shí)間。生產(chǎn)線以每分鐘120英尺的速度運(yùn)行。電路板的尺寸從4 x 4英尺到4 x 8英尺，并且該系統(tǒng)需要檢測(cè)拐角和邊緣上的芯片。 

   需要一個(gè)操作員界面，以便可以更改板的類型，并且與任何工業(yè)系統(tǒng)一樣，如果系統(tǒng)運(yùn)行不正常，則需要一個(gè)用戶界面來提供錯(cuò)誤消息。

         該系統(tǒng)首先由運(yùn)行速度太慢的CPU構(gòu)建。評(píng)估電路板尺寸并計(jì)算拐角和邊緣是否完整，大約需要5000毫秒。邊角算法花費(fèi)了大量時(shí)間。

        通過指定感興趣區(qū)域（ROI）減少需要處理的像素?cái)?shù)量可以提高應(yīng)用程序的速度。實(shí)施了一個(gè)系統(tǒng)來裁剪有限的邊緣和角落的ROI。由于使用了裁剪緊密的區(qū)域來驗(yàn)證邊緣和角落，因此計(jì)算時(shí)間減少到800到1200毫秒。對(duì)算法的更改使將應(yīng)用程序保留在基于CPU的平臺(tái)上成為可能。

結(jié)論

   不存在適用于機(jī)器視覺應(yīng)用的千篇一律的平臺(tái)。許多變量會(huì)影響應(yīng)該選擇CPU，GPU還是FPGA或這三者的某種組合。智能相機(jī)可以使用CPU，DSP或CPU和FPGA的組合。在單個(gè)平臺(tái)中可能存在有關(guān)功耗和處理速度的多種選擇，最佳性能決定了正確的解決方案。（湯姆·布倫南）

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