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62 • NOVEMBRE • 2016
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IN TEMPO REALE
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VISIONE ARTIFICIALE
Nelle immagini iperspettrali da ogni pixel ven-
gono ottenuti cubi di immagini tridimensionali
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discriminazione delle caratteristiche e consente di
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per tutte le lunghezze d’onda acquisite della luce,
con il risultato che ogni cubo di immagini contiene
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di dati rappresenta un aumento esponenziale nel-
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ti qualitativi e quantitativi allo scopo di eseguire
la valutazione dei prodotti in tempo reale.
Applicazione dell’elaborazione eterogenea
Per supportare queste esigenze di elaborazione
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labile e ad alte prestazioni.
Qtechnology utilizza un’unità APU (Accelerated
*
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videocamere avanzate che combinano la GPU e
la CPU in un singolo chip, consentendo al siste-
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-
va dei dati dei pixel nelle applicazioni di visione
sulla GPU, senza transazioni bus a latenza ele-
vata tra i componenti di elaborazione. Questo
consente alla CPU di gestire altri interrupt con
in tempo reale dell’intero sistema e supportando
le richieste di elaborazione sempre più elevate
dei moderni sistemi di visione.
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applicare la potenza di elaborazione
giusta per il problema è l’aspetto cen-
trale dell’elaborazione eterogenea. La
Heterogeneous System Architectu-
re (HSA) Foundation è stata creata
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per i processori e i sistemi, allo sco-
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di elaborazione. La GPU è un moto-
re con elaborazione parallela elevata
che può applicare le stesse istruzioni
contemporaneamente a set di dati di
grandi dimensioni (in questo caso i
pixel): proprio quello che occorre per
eseguire un gioco 3D su una console o un PC. Ca-
sualmente, è anche proprio ciò che serve per la
Machine Vision. Le prestazioni possono essere ul-
teriormente incrementate associando l’APU con
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( *4< ?,
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te alle aziende di aggiungere ulteriori risorse di
elaborazione GPU per supportare le attività di
visione ancora più intensive, quando necessario.
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di elaborazione può essere gestita da un kernel
Linux standard, che richiede solo un limitato
supporto di sviluppo con ogni nuova versione del
kernel. Yocto Project, un progetto di collaborazio-
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todi per aiutare gli utenti a creare sistemi perso-
nalizzati basati su Linux per i prodotti integrati.
L’ampio supporto a livello di ecosistema per l’ar-
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librerie open source e di terze parti per l’elabo-
9 4T ( B C
Matlab e Halcon. Sono anche ampiamente dispo-
nibili strumenti di debug, utilità per l’analisi del-
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sion è l’esempio più recente di applicazione della
potenza di elaborazione dei processori per ridur-
re i costi, velocizzare la produzione, migliorare la
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impatto positivo a livello economico, culturale e
personale sta diventando sempre più evidente
grazie all’innovazione del settore e alla creatività
dei tecnici che si occupano dei sistemi integrati.