Raspberry Pi com câmera industrial de 20MP

Que placa embarcada escolher com uma câmera USB3 visão?

Existem muitas placas embarcadas disponíveis no mercado que funcionam com as nossas Câmeras USB3 Visão. As seguintes plataformas ARM foram extensivamente testadas com as nossas câmeras machine vision:

• NVIDIA Jetson TX1/TX2
• NVIDIA Tegra TK1
• Toradex Apalis TK1 em Ixora Carrier Board
• Raspberry Pi 3B
• Raspberry Pi 4

No entanto, outras placas embarcadas populares são:

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

O Raspberry Pi é preferido para aplicações de entrada de gama e as placas de computador embarcado NVIDIA JETSON para aplicações de câmera machine vision de gama alta. Um Raspberry Pi já está disponível por um valor reduzido, enquanto um kit de desenvolvimento NVIDIA Jetson Nano custa várias centenas de euros.

Câmera de visão Sony IMX183 20MP ligada a um Raspberry Pi 3B

Para testes, inicialmente ligámos um Raspberry Pi 3B à nossa câmera machine vision da série MER: MER-2000-19U3M. Atualmente, trabalharíamos com a câmera da série MER2 deste sensor IMX183: a MER2-2000-19U3M. Gostaria de saber se esta poderia ser uma câmera adequada para o seu projeto? Entre em contacto abaixo. 

 

Para testes, ligámos a câmera diretamente ao Raspberry Pi 3B. O Raspberry Pi está colocado numa caixa vermelha na imagem abaixo. A câmera de visão observa uma lente e apresenta-a num ecrã HDMI ligado ao Raspberry Pi 3B. Testámos até mesmo esta configuração com várias câmeras machine vision de 20MP. Por favor, note que o frame-rate é de apenas alguns frames por segundo, devido à largura de banda limitada da porta USB2 do Raspberry Pi 3B.

Todas as nossas câmeras MERCURY2 estão equipadas com um novo FPGA desde, no máximo, o final de 2022. O novo FPGA oferece uma maior funcionalidade, mas como desvantagem já não é compatível com a porta USB2 do Raspberry Pi 3B.
As câmeras MERCURY2 machine vision com o novo FPGA foram testadas com sucesso com o Raspberry Pi 4. Por favor, note que o frame rate pode ser limitado, tal como acontece com o Raspberry Pi 3B.
 
Uma câmera com o novo FPGA pode ser facilmente identificada por uma letra ao lado do código de barras na etiqueta. Se tiver dúvidas ou precisar de mais aconselhamento, não hesite em contactar-nos a qualquer momento.

Requisitos do sistema ARM para câmeras USB3 e GigE visão

Para funcionar na plataforma ARM, disponibilizamos um SDK gratuito para as nossas câmeras USB3 e GigE de visão na nossa página de downloads. Os requisitos mínimos do sistema são:
 
Os requisitos mínimos do sistema são:
 

Como instalar uma câmera de machine vision num computador embarcado baseado em ARM
Instalar SDK

a) Se o processador ARM for de arquitetura ArmV7, descompacte o ficheiro Embarcado_ ARMv7_SDK.tar.gz utilizando o seguinte comando:

$ tar –zxf Embarcado_ ARMv7_SDK.tar.gz

b) Se o processador ARM for de arquitetura ArmV8, descompacte o ficheiro Embarcado_ ARMv8_SDK.tar.gz utilizando o seguinte comando:

$ tar –zxf Embarcado_ ARMv8_SDK.tar.gz

Após concluir a instalação, irá visualizar os seguintes ficheiros no diretório de instalação:

Lib:

• Libgxiapi.so

Amostra:

• GxContinuousAcquire8
• GxContinuousAcquire16
• GxTriggerExternalAcquire
• GxTriggerSoftwareAcquire
• Processo de invocação da API Embarcada.docx

Utilizar o SDK ARM para câmera de machine vision
a) Copie a biblioteca dinâmica chamada “libgxapi.so” para o diretório /usr/lib.
Utilizando o comando:

$ sudo cp libgixapi.so /usr/lib

Compilar exemplo para câmera de machine vision em computador embarcado ARM

Se o processador ARM for de arquitetura ArmV8, os programas de exemplo estão localizados em / Embedded_ ARMv8_SDK /Amostra

Cada diretório de programa de exemplo inclui um makefile para compilar o exemplo. Cada exemplo deve ser compilado antes de ser executado. Pode utilizar o comando 'make' para compilar o programa no diretório do exemplo.

Utilizando o comando:

$ make

Executar exemplo para câmera de machine vision em computador embarcado ARM

Após compilar o programa com sucesso, pode executar o programa no diretório atual. No entanto, é importante notar que deve alterar a permissão do utilizador para administrador para executar o programa.

Utilize o comando 'sudo ./' para executar o programa em modo de administrador.

$ sudo ./GxContinuousAcquire8

Se o programa 'GxContinuousAcquire8' for executado com sucesso, alguns textos serão impressos conforme abaixo.

Conclusão

As nossas câmeras USB3 e GigE Visão podem ser conectadas a placas embarcadas baseadas em ARM. Um exemplo é uma câmera de visão USB3 de 20MP conectada a um Raspberry Pi 3B ou 4.