Visione artificiale, nuove tecnologie per trasferire dati video ad alta risoluzione su un singolo cavo

Vijay Ceekala

Systems and Applications Manager, FPD-Link Products, Texas Instruments

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L’intelligenza artificiale (AI) sta cambiando radicalmente le capacità delle applicazioni di visione artificiale e di imaging. La cosiddetta Edge AI, che consente di ubicare il processo decisionale “al margine”, svolge un ruolo chiave tra altri elementi, come la rete 5G e l’Internet of Things (IoT), nello sviluppo di nuove infrastrutture. Concentrandosi sull’equipaggiamento e sull’abilitazione dei dispositivi dotati di Edge AI, si può implementare questa tecnologia nel proprio sistema con maggiore praticità, accelerando ulteriormente l’espansione delle nuove infrastrutture. L‘Edge AI consente una maggiore precisione e sensibilità nell’analisi in tempo reale dei dati di imaging ad alta risoluzione e il rilevamento rapido di modelli o anomalie. Queste capacità sono utili nelle procedure chirurgiche robotizzate, nelle piattaforme di sorveglianza e sicurezza basate sull’imaging 3D e nella robotica industriale basata sulla visione in contesti di automazione industriale.

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Telecamere di visione artificiale e robot mobili industriali

I progressi nella tecnologia dei sensori e la disponibilità di sensori per immagini video ad altissima definizione o 4K in piccoli package modulari stanno rendendo possibile questo passaggio all’elaborazione basata sull’intelligenza artificiale.

Applicazioni come piattaforme endoscopiche robotizzate e telecamere di visione artificiale necessitano di trasferire dati di immagini ad alta risoluzione da un sensore montato sulla punta di una sonda estremamente piccola e collegato fisicamente a un sistema di acquisizione e analisi video tramite un cavo molto sottile. Le informazioni di controllo provenienti dal sistema di acquisizione video ritornano simultaneamente alla punta della sonda, offrendo la possibilità di controllare la posizione della punta della sonda con aspetti di controllo come l’inclinazione e lo zoom.

I sistemi di controllo basati sulla visione, come i robot mobili industriali, richiedono una latenza molto bassa per l’acquisizione in tempo reale e l’analisi dei dati video ad alta risoluzione. Una latenza molto bassa è necessaria anche per trasferire le informazioni di controllo nella direzione opposta in modo da modificare la posizione della telecamera. Il numero di cavi e conduttori, le dimensioni dei conduttori e la dissipazione di potenza dal lato sensore possono essere fattori limitanti e significativi nelle applicazioni con vincoli di spazio, come gli endoscopi e la visione artificiale.

An illustration of industrial mobile robots using machine vision to automate warehouse organization

Robot mobili industriali come sistema di controllo basato sulla visione

Molte tecnologie di interfaccia ad alta velocità già esistenti possono contribuire a realizzare una trasmissione affidabile di dati video ad alta risoluzione, ma vi sono degli svantaggi per i sistemi di controllo basati sulla visione. Ad esempio, le tecnologie standard, come Ethernet presentano una latenza aggiuntiva a causa del sovraccarico relativo al protocollo. Poiché i dispositivi Ethernet di livello fisico non possono interfacciarsi direttamente con le interfacce video native dei sensori, richiedono anche l’uso di cavi e componenti aggiuntivi, come gli oscillatori al cristallo. Ad esempio, un sensore ottico ad alta risoluzione da 4 MP e 30 fps genera circa 3,2 Gbps di dati video. Un singolo collegamento Ethernet basato su Gigabit come 1000-BaseT non fornisce un throughput sufficiente per trasportare questi dati ad alta risoluzione senza compressione, il che introduce artefatti nel flusso di immagini che potrebbero a loro volta introdurre errori nell’elaborazione video basata sulla visione artificiale.

La tecnologia specializzata di serializzazione/deserializzazione (SerDes) opera in tandem per trasferire video ad alta risoluzione, segnali di controllo e alimentazione contemporaneamente su un singolo filo ultrasottile. Questi dispositivi aiutano a stabilire collegamenti tra sensori e processori per aggregare segnali di clock, video non compressi, controllo, alimentazione e input/output generici, come mostrato nella figura.

A simplified block diagram shows data serialization and deserialization and power transmission using V3 Link devices.

Schema semplificato di serializzazione e deserializzazione dei dati e trasmissione di potenza

In questa configurazione, i segnali e la potenza vengono trasmessi su un canale di andata che va da un serializzatore posto in un modulo sensore a un deserializzatore o hub deserializzatore posto in un sistema di analisi di fusione dei sensori, offrendo inoltre un percorso per i segnali di controllo e potenza.

I deserializzatori forniscono inoltre un clock integrato a tutti i serializzatori collegati, consentendo la sincronizzazione video su più sensori. Ciò consente l’unione di video, la fusione delle immagini e la stereovisione per la ricostruzione 3D e il rilevamento della profondità. Utilizzando i segnali di sincronizzazione del frame generati internamente è possibile sincronizzare più telecamere e ottenere una precisione di 600 ns, che può permettere diverse applicazioni temporizzate nel campo della visione artificiale. La sincronizzazione dell’orologio grandmaster, che utilizza l’estrazione del clock di riferimento dal canale inverso, elimina gli errori di sincronizzazione causati dalla deriva relativa di oscillatori diversi che sincronizzano diversi sensori ottici.

Una nuova tecnologia per ridurre perdite di segnale e consumo energetico

Oltre a facilitare il trasferimento di dati video, segnali di controllo e alimentazione su un unico cavo, i dispositivi serializzatori sono dotati di tecnologia di equalizzazione adattiva in grado di compensare perdite fino a 21 dB a 2,1 GHz e che permette di utilizzare cavi molto sottili da 28 a 32 AWG (American Wire Gauge). Maggiore è il numero AWG, più il cavo è sottile e maggiore è la perdita di segnale.

I cavi più sottili sono più flessibili e possono consentire applicazioni in cui i sensori devono essere posti in spazi ristretti e vincolati, come gli endoscopi. La capacità di trasferire i segnali di potenza e di controllo su uno stesso cavo sottile riduce inoltre al minimo il numero di conduttori.

A dissipazioni di potenza tipiche di 250 mW lato sensore, i serializzatori hanno un consumo di potenza molto basso e permettono di integrare il sensore e i serializzatori in aree molto compatte senza la necessità di dissipare potenza e calore, che richiederebbe dello spazio aggiuntivo. La tecnologia proprietaria del prodotto di sincronizzazione dell’orologio grandmaster elimina la necessità di un cristallo o di qualsiasi oscillatore sul lato sensore, riducendo ulteriormente i costi e i requisiti di spazio complessivi.

Conclusioni

Dalle applicazioni di imaging in ambito medico alle telecamere di visione artificiale, l’Edge AI sta determinando la necessità di acquisizione, trasferimento e analisi di video in tempo reale. I circuiti integrati serializzatori permettono agli ingegneri di rispondere a queste esigenze riducendo inoltre il numero di cavi, il consumo energetico e il costo complessivo del sistema. I dispositivi serializzatori offrono una tecnologia di collegamento versatile e si adattano perfettamente alla maggior parte delle applicazioni che richiedono l’acquisizione, il trasferimento e l’analisi in tempo reale di dati video ad alta risoluzione. I dispositivi supportano varie configurazioni di cablaggio, ad esempio coassiale, doppino ritorto schermato e non schermato, nonché una gran varietà di modalità di clock, tra cui sincrona e asincrona.

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