Raspberry Pi con cámara industrial de 20 MP

¿Qué placa integrada seleccionar con una cámara USB3 visión?

Existen muchas placas integradas disponibles en el mercado que funcionan con nuestras cámaras USB3 Vision. Las siguientes plataformas ARM fueron probadas exhaustivamente con nuestras cámaras de visión por máquina:

• NVIDIA Jetson TX1/TX2
• NVIDIA Tegra TK1
• Toradex Apalis TK1 en placa portadora Ixora
• Raspberry Pi 3B
• Raspberry Pi 4

Sin embargo, otras placas integradas populares son:

• Odroid XU4
• NanoPi M4
• NVIDIA Jetson Nano
• Firefly

La Raspberry Pi es preferida para aplicaciones de gama baja y las placas de ordenador integrado NVIDIA JETSON para aplicaciones de cámaras de visión por máquina de gama alta. Una Raspberry Pi ya está disponible por poco dinero, mientras que un kit de desarrollo NVIDIA Jetson Nano cuesta varios cientos de euros.

Cámara de visión Sony IMX183 de 20MP conectada a una Raspberry Pi 3B

Para las pruebas, inicialmente conectamos una Raspberry Pi 3B con nuestra cámara de visión por máquina de la serie MER: MER-2000-19U3M. Actualmente, trabajaríamos con la cámara de la serie MER2 de este sensor IMX183: la MER2-2000-19U3M. ¿Le gustaría saber si esta podría ser una cámara adecuada para su proyecto? Póngase en contacto a continuación. 

 

Para las pruebas, conectamos la cámara directamente a la Raspberry Pi 3B. La Raspberry Pi está colocada en una carcasa roja en la imagen inferior. La cámara de visión observa un objetivo y muestra esto en una pantalla HDMI conectada a la Raspberry Pi 3B. Incluso probamos esta configuración con varias cámaras de visión por máquina de 20MP. Tenga en cuenta que la frecuencia de imagen es de solo unos pocos fotogramas por segundo, debido al ancho de banda limitado del puerto USB2 de la Raspberry Pi 3B.

Todas nuestras cámaras MERCURY2 están equipadas con un nuevo FPGA desde finales de 2022 como muy tarde. El nuevo FPGA ofrece una mayor funcionalidad, pero como desventaja ya no es compatible con el puerto USB2 de la Raspberry Pi 3B.
Las cámaras de visión por máquina MERCURY2 con el nuevo FPGA han sido probadas con éxito con la Raspberry Pi 4. Tenga en cuenta que la frecuencia de imagen puede estar limitada, como ocurre con la Raspberry Pi 3B.
 
Una cámara con el nuevo FPGA se puede identificar fácilmente por una letra junto al código de barras en la etiqueta. Si tiene dudas o necesita más asesoramiento, no dude en contactarnos en cualquier momento.

Requisitos del sistema ARM para cámaras USB3 y GigE de visión por máquina

Para ejecutar en la plataforma ARM, proporcionamos un SDK gratuito para nuestras cámaras de visión USB3 y GigE en nuestra página de descargas. Los requisitos mínimos del sistema son:
 
Los requisitos mínimos del sistema son:
 

Cómo instalar una cámara de visión por máquina en un ordenador integrado basado en ARM
Instalar SDK

a) Si el procesador ARM es de arquitectura ArmV7, descomprima el archivo Integrado_ ARMv7_SDK.tar.gz utilizando el siguiente comando:

$ tar –zxf Integrado_ ARMv7_SDK.tar.gz

b) Si el procesador ARM es de arquitectura ArmV8, descomprima el archivo Integrado_ ARMv8_SDK.tar.gz utilizando el siguiente comando:

$ tar –zxf Integrado_ ARMv8_SDK.tar.gz

Después de finalizar la instalación, verá los siguientes archivos en el directorio de instalación:

Lib:

• Libgxiapi.so

Muestra:

• GxContinuousAcquire8
• GxContinuousAcquire16
• GxTriggerExternalAcquire
• GxTriggerSoftwareAcquire
• Proceso de invocación de la API Integrado.docx

Utilizar SDK ARM para cámara de visión por máquina
a) Copie la biblioteca dinámica llamada “libgxapi.so” al directorio /usr/lib.
Usando el comando:

$ sudo cp libgixapi.so /usr/lib

Compilar ejemplo para cámara de visión por máquina en ordenador integrado ARM

Si el procesador ARM es de arquitectura ArmV8, los programas de ejemplo se encuentran en / Embedded_ ARMv8_SDK /Muestra

Cada directorio de programa de ejemplo incluye un makefile para compilar el ejemplo. Cada ejemplo debe compilarse antes de ejecutarlo. Puede usar el comando 'make' para compilar el programa en el directorio del ejemplo.

Usando el comando:

$ make

Ejecutar ejemplo para cámara de visión por máquina en ordenador integrado ARM

Después de compilar el programa correctamente, puede ejecutarlo en el directorio actual. Pero es importante tener en cuenta que debe cambiar el permiso de usuario a administrador para ejecutar el programa.

Utilice el comando 'sudo ./' para ejecutar el programa en modo administrador.

$ sudo ./GxContinuousAcquire8

Si el programa 'GxContinuousAcquire8' se ejecuta correctamente, se imprimirán algunos textos como los siguientes.

Conclusión

Nuestras cámaras USB3 y GigE Vision pueden conectarse a placas integradas basadas en ARM. Un ejemplo es una cámara de visión USB3 de 20MP conectada a una Raspberry Pi 3B o 4.