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TECH INSIGHT
SWaP-C
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- ELETTRONICA OGGI 460 - MARZO 2017
A cura di Xilinx
Parte 2
Sistemi di visione
embedded
In questo secondo articolo si vedrà come
ottimizzare dimensioni, peso, consumi
e costi (SWaP-C) nei sistemi di visione
embedded
U
n numero crescente di sistemi intelligenti in cam-
po automotive, medicale, industriale e scientifico
sono basati sulla cattura e sull’elaborazione di immagi-
ni di alta qualità, spesso ad alte velocità e a colori. L’ar-
ticolo precedente di questa serie di approfondimenti ha
discusso i criteri di selezione dei sensori di immagini.
Il presente articolo esamina le sfide principali e le deci-
sioni da affrontare quando si sviluppa il sistema di ela-
borazione delle immagini.
Il time-to-market spesso esercita una pressione critica
che può determinare quali aspetti del sistema verran-
no sviluppati internamente, essendo un’attività a valore
aggiunto, e quali saranno acquistati come blocchi di-
sponibili in commercio (COTS) o saranno sviluppati da
terzi. La possibilità di concentrarsi sulle attività a valore
aggiunto e di avvalersi di moduli IP a livello hardware,
software e FPGA costituiscono i fattori chiave abilitanti
per poter soddisfare i requisiti di time-to-market.
Per quanto riguarda le sfide tecnologiche, i sistemi di
visione embedded sono tipicamente sviluppati per ap-
plicazioni nelle quali le dimensioni, il peso, i consumi e i
costi – spesso noti come SWaP-C – costituiscono i fattori
determinanti. Un modo per migliorare lo SWaP-C passa
attraverso una più stretta integrazione a livello di siste-
ma, in particolare all’interno del sistema di elaborazione.
Sequenza e algoritmi di rielaborazione
delle immagini
Pressoché tutti i sistemi di visione embedded incorpo-
rano una sequenza di elaborazione delle immagini che
si interfaccia con il sensore selezionato ed esegue le
operazioni richieste per produrre un’immagine adatta
per un’ulteriore elaborazione o per la trasmissione su
una rete. Una sequenza basilare di elaborazione delle
immagini può includere gli elementi mostrati in figura 1.
All’interno di questa sequenza di elaborazione delle
immagini, vengono applicati diversi algoritmi alle im-
magini ricevute, in base all’applicazione da implemen-
tare. Esistono numerosi algoritmi comunemente usati
per processi quali la rettificazione dell’immagine, il mi-
glioramento del contrasto o la rilevazione di caratteri-
stiche, oggetti o movimenti.
Questi algoritmi dovrebbero essere sviluppati all’inter-
no di un ambiente che consenta di ottenere il time-to-
market più breve possibile, e promuova il riuso della
proprietà intellettuale collaudata, riducendo al contem-
po i costi di ingegnerizzazione ricorrente e non ricor-
rente. Vale la pena considerare più ambienti:
• OpenVX
– Applicazione open-source per lo sviluppo
di applicazioni di elaborazione delle immagini.
• OpenCV
– Soluzione open-source per la visione arti-
La progettazione
dei sistemi basati
sulla visione artificiale
Fig. 1 – Sequenza di elaborazione delle immagini