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Silicon Software: Applets - Les applications pour Frame Grabber
4 août 2011
Les applets de matériels représentent un code logiciel de quelques Moctets pour les processeurs FPGA. Il ne nécessite que quelques millisecondes pour être chargé dans la puce et pour restructurer la structure matériel de la puce. Ainsi, le processeur obtient de nouvelles fonctions pouvant être exécutées directement sur le matériel et dans des conditions réelles. La densité logique des FPGA a augmenté considérablement durant les dernières années ce qui permet désormais des déroulements de programme complexes.
Contrairement aux programmes monolithiques qui ne peuvent être chargés qu'une seule fois et qui décrivent toute la fonctionnalité d'un appareil, le concept des applets fonctionnels a fait sa preuve. Grâce à l'adaptation à leur utilisation, les ressources disponibles sont utilisées de manière efficace pour les fonctions nécessaires. Si le Frame Grabber doit être utilisé pour une tâche supplémentaire, un nouvel applet est chargé à la place de l'ancien applet.Ce processus est automatisé par la programmation logiciel et ne ralentit pas le système grâce aux processus de chargement courts.
Les applets d'acquisition pour les caméras matricielles ou linéaires
La réalisation d'une application est également définie par la sélection du type de caméra ou le mode de couleur. Ces critères servent à sélectionner les applets d'acquisition de Silicon Software. Les caméras matricielles ou linéaires se distinguent non seulement par le type de capteur, mais également essentiellement par les fonctions de déclenchement ou corrections de capteur nécessaires. La connexion aux signaux d'encodeur est, par exemple, une exigence typique des caméras linéaires.
Une correction spatiale corrigeant l'offset des lignes de couleur RGB n'est cependant pas utilisée pour les capteurs monochromes. Le tri de Tap, c.-à-d. le tri des données de capteurs pour former une image complète est important pour les caméras matricielles et linéaires. Cette matrice fonctionnelle permet aussi la création des programmations efficaces et spéciales pour les petits FPGA.
L'acquisition et le prétraitement d'images
Les applets d'acquisition de Silicon Software couvrent la fonctionnalité de base de l'acquisition d'images et d'un prétraitement d'images. Les SmartApplets dépassent cette fonctionnalité. Le même principe est valable pour charger les fonctions de traitement d'images étendues en fonction de l'application.
- L'idée de base des applets Frame Grabber est similaire à celle des smartphones
- Des fonctions supplémentaires faciles à utiliser et spécifiques à l'appareil concerné sont proposées. Le logiciel de traitement d'images n'est pas remplacé par les applets de matériels comme c'est le cas pour les applets où l'ordinateur de bureau n'est pas remplacé. Le déplacement du prétraitement d'images vers le matériel spécifique accélère tout le système et ménage en même temps la CPU.
L'utilisabilité des applets Frame Grabber est un argument de poids dans ce cas. La programmation est remplacée par la configuration. Le système de prétraitement d'images est défini par des blocs fonctionnels qui sont activés ou désactivés et paramétrisés. Comme les applets, un SmartApplet peut être mis en service intuitivement et immédiatement.
En dépit des fonctions complexes et du traitement de matériel, l'utilisateur ne doit pas s'occuper en détail de cette matière complexe. L'aperçu des fonctions affiche immédiatement le résultat servant de base pour la décision quant à la configuration. Vu que les bibliothèques sont étendues en permanence, l'utilisateur peut plus facilement trouver, sélectionner et charger les fonctions idéales pour son application comme c'est déjà possible sur le site d'applets.
Deux bibliothèques pour des applications importantes
La binarisation et la segmentation comptent parmi les fonctions les plus importantes du traitement d'images. Silicon Software a développé une propre bibliothèque SmartApplets pour chacune de ces deux applications. D'autres bibliothèques pour les tâches de mesure, la compression et le traitement de couleurs sont en cours de préparation.
La binarisation
L'étape de traitement d'images utilisée le plus souvent est la binarisation servant de base pour la plupart des évaluations d'images. Pour cela, une valeur seuil globale pour les dégradés de gris dans une image est définie. Si les valeurs de pixel sont au-dessus de ce seuil, les pixels de sortie seront blancs, en dessous du seuil, ils seront noirs.
Cette méthode suffit en général pour les tâches de détection simples. Le calcul des valeurs seuil locales qui font cette distinction en fonction de l'environnement est plus compliqué. Pour chaque pixel, un environnement de jusqu'à 64?x?64 pixels est considéré avant de prendre prendre la décision pour noir ou blanc. Ainsi, la binarisation adaptive fonctionne indépendamment des conditions d'éclairage non homogènes ou changeantes et des changements de matière.
Outre les améliorations d'image précédentes et un filtre de bruit médian, tout petit objet non souhaité peut être supprimé par une double morphologie. Cela fournit un traitement d'images algorithmique d'excellente qualité avec la fréquence de l'acquisition d'images sans charger d'avantage l'unité centrale, permettant la poursuite de l'analyse des images basée logiciel. La bibliothèque SmartApplets « binarisation » est constituée de 20 applets.
Segmentation et classification d'objet
Une autre fonction importante est la détection d'objets. Pour cela, des zones de pixels doivent être éliminées de leur arrière-plan. L'analyse de blob est la méthode la plus connue à cet effet. L'algorithme analyse l'environnement de chaque pixel par rapport à l'assignation d'objet.
Si une zone de pixels contigue est détectée comme objet, elle est classifiée par ses caractéristiques. En font partie la taille et la position d'un rectangle environnant (« Bounding Box »), la zone de pixels et la longueur de contour. Ces caractéristiques permettent la sélection ou l'exclusion d'objets.
Cette méthode est souvent utilisée pour, par exemple, compter des objets ou couper ou transférer des zones d'image pour une analyse supplémentaire des images. Il est ainsi possible de réduire la largeur de bande de manière intelligente. Vu que ces applets fonctionnent sur la base des images binarisées, de nombreuses étapes de prétraitement de la bibliothèque SmartApplets « binarisation » sont utilisées. La bibliothèque SmartApplets « Segmentation et classification d'objet » est constituée de 22 applets.
Mannheim, Germany
Fondée en 1997, Silicon Software GmbH a son siège à Mannheim. L’entreprise développe des logiciels et des systèmes de pointe, et offre ainsi à ses clients non seulement des produits standard et OEM, mais aussi des solutions extrêmement flexibles qui permettent aux entreprises de s’adapter très rapidement aux nouvelles exigences du marché.