A pesar de las especulaciones de la industria sobre la inminente desaparición de los frame grabbers, estos siguen siendo un elemento muy importante en los sistemas de visión artificial. Al principio, los frame grabbers fueron utilizados como digitalizadores de vídeo analógico y como buffer de imagen, pero en la actualidad son capaces de realizar complejas tareas, como la del procesado de imágenes, por ejemplo. El diseño de las placas de captura ha evolucionado con el objetivo de aumentar las prestaciones de los sistemas y reducir las necesidades de procesamiento del ordenador.
Además de la adquisición de imágenes, las placas de captura realizan tres tareas importantes en los sistemas de visión artificial. La primera es la reconstrucción de imágenes, que, con la tecnología analógica de vídeo original, significa digitalizar la señal analógica desde la cámara de vídeo. La segunda función que llevan a cabo los frame grabbers es almacenar las imágenes hasta que el CPU host esté disponible para recibirlas. Por último, proporciona control de la cámara en tiempo real para actividades como el control de exposición, obturador y trigger.
Desde que la tecnología digital empezó a remplazar la tecnología analógica en el diseño de las cámaras de visión artificial, el rol de las placas de captura se ha transformado. En las cámaras digitales modernas, la reconstrucción de imágenes incluye obtener la información de uno o más canales y reordenar los píxeles en la imagen. Tanto la necesidad de un buffer de imagen y el control de la cámara siguen siendo necesarios pero debe realizarse en períodos de tiempo cada vez más cortos para permitir el funcionamiento de las cámaras a altas velocidades.
El rendimiento de la cámara desafía al procesado con PCs
El uso de la interfaz de cámara directa en el ordenador puede haber reducido el uso de frame grabbers, pero no ha eliminado la necesidad de los mismos en la industria de la visión. La tecnología de los sensores de imagen ha evolucionado tanto en velocidad como en resolución de las imágenes que, la necesidad de un frame grabber para las tareas de captura, procesado y trigger, pueden representar una sobrecarga en la capacidad de procesado del ordenador, ralentizando todo el proceso de fabricación.
El manejo de estas tareas, sin necesidad de un hardware especifico, deja poca capacidad de la CPU restante para el procesamiento de imágenes y otras funciones. Con un frame grabber, la descarga de datos de la cámara y las tareas de montaje de imagen significa que gran parte de la capacidad de procesado del PC esté disponible para el procesamiento de imágenes y para otras tareas.
Existe un gran número de nuevas aplicaciones que requieren el alto rendimiento de las cámaras. La inspección de pantallas planas, por ejemplo, precisa de cámaras con una resolución cada vez mayor. La llegada de la calidad HD a dispositivos como smartphones y tablets requiere inspección de filtros de color de subpíxeles de menos de 1µm de ancho.
Otra necesidad de la industria es la velocidad de producción extremadamente alta y elevada eficiencia lo que exige que los sistemas de inspección trabajen mucho más rápidos. Uno de los sistemas actualmente en funcionamiento, para la inspección óptica automatizada de pantallas planas, utiliza múltiples cámaras de barrido lineal y debe ser capaz de manejar 7 gigabytes por segundo.
La inspección de PCBs o aplicaciones de inspección lineales tienen exigencias similares tanto en alta velocidad como en precisión. Al igual que con la inspección de pantallas planas, la velocidad a la que cada sistema puede funcionar determina el ritmo al que la fábrica puede producir. La velocidad de procesamiento del sistema de visión suele ser un factor limitador, por lo que los integradores de sistemas de visión tienen que buscar opciones para reducir al mínimo las exigencias del host para aumentar la velocidad del sistema. La carga de trabajo realizada por el frame grabber en la captura de imágenes contribuye enormemente al alto rendimiento de todo el proceso.
El papel de los frame grabbers en los sistemas de visión artificial está lejos de acabar. El aumento de la demanda por sus altas prestaciones y el incremento de la cantidad y velocidad de transferencia de datos garantizan el futuro de las placas de captura en la búsqueda de mayor eficiencia.
Por otro lado, las placas de captura siguen evolucionando para adaptarse y aportar valor en los sistemas de visión artificial a través de aumentar la capacidad de realizar tareas de procesado de imágenes y también pre-procesado de las imágenes para el posterior procesado por el sistema de visión artificial. Incluso las cámaras que permiten ser conectadas directamente al PC para la captura de datos y análisis de imagen pueden beneficiarse de las capacidades de procesado de los frame grabbers optimizando el rendimiento del sistema y jugando un papel fundamental para la alta velocidad del proceso.
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