RASPBERRY PI MET INDUSTRIËLE CAMERA VAN 20 MP

Arm embedded platforms zijn erg populair voor embedded vision. Veel van deze platforms hebben een USB2-, USB3- en/of GigE-ethernetpoort. Onze USB3- en GigE Vision-camera's werken met deze ingebedde ARM-platforms. De Raspberry Pi, die een USB2-poort heeft, werkt zelfs met onze USB3-camera's op een lagere framesnelheid .

Welk ingebed bord u moet selecteren met USB3 Vision Camera

Er zijn veel embedded boards op de markt die werken met onze USB3 Vision-camera's. De volgende ARM-platforms zijn uitgebreid getest met onze machine vision-camera's:
- NVIDIA Jetson TX1/TX2
- NVIDIA Tegra TK1
- Toradex Apalis TK1 op Ixora Carrier Board
- Frambozen Pi 3B, incl. ondersteuning van de cameramodule.

Andere populaire embedded boards zijn echter:
- Odroid XU4
-NanoPi M4
- NVIDIA Jetson Nano
- Vuurvliegje

We houden vooral van de Raspberry Pi voor low-end toepassingen en de NVIDIA JETSON embedded computerkaarten voor de high-end machine vision-cameratoepassingen. Een Raspberry Pi is al verkrijgbaar voor minder dan 25 euro, terwijl een NVDIA Jetson Nano begint bij 99 euro per stuk.

20 MP Sony IMX183 vision-camera aangesloten op een Raspberry Pi 3B

In ons Vision Lab in China hebben we een Raspberry Pi 3B verbonden met onze MER-2000-19U3M machine vision-camera. De Vision-camera heeft een 20MP Z/W Sony IMX183-sensor. Hij is rechtstreeks aangesloten op de Raspberry Pi 3. In onderstaande afbeelding zit de Raspberry Pi in een rode behuizing. De visioncamera kijkt naar een lens en geeft deze weer op een HDMI-scherm dat is aangesloten op de Raspberry Pi 3B. We hebben deze opstelling zelfs getest met meerdere 20 MP machine vision-camera's. Houd er rekening mee dat de framesnelheid slechts enkele frames per seconde bedraagt, vanwege de beperkte bandbreedte van de USB2-poort van de Raspberry Pi 3B.

ARM-systeemvereisten voor USB3- en GigE Vision-camera's

Voor gebruik op het ARM-platform bieden we een SDK voor onze USB3- en GigE vision-camera's. De minimale systeemvereisten zijn:

Softwarevereisten	Hardwarevereisten
glibc 2.17	Armv7-a
gcc 4.8	256 MB RAM
libstdc++.so.6.0.18	USB-hostpoort

Hoe een machine vision-camera op een ARM-gebaseerde embedded computer te installeren

SDK installeren
a) Als de ARM-processor een ArmV7-architectuur heeft, pak dan het bestand Embedded_ARMv7_SDK.tar.gz uit met behulp van de volgende opdracht:

$ tar –zxf Embedded_ ARMv7_SDK.tar.gz

b) Als de ARM-processor een ArmV8-architectuur heeft, pak dan het bestand Embedded_ARMv8_SDK.tar.gz uit met behulp van de volgende opdracht:

$ tar –zxf Embedded_ ARMv8_SDK.tar.gz

Nadat de installatie is voltooid, ziet u de volgende bestanden in de installatiemap:

Lib:

• Libgxiapi.so

Steekproef:

• GxContinuVerwerven8
• GxContinuVerwerven16
• GxTriggerExternalAcquire
• GxTriggerSoftwareAcquire
• Ingebedde API-aanroepproces.docx

Gebruik ARM SDK voor machine vision-camera
a) Kopieer de dynamische bibliotheek met de naam “libgxapi.so” naar de map /usr/lib.
Met behulp van commando:

$ sudo cp libgixapi.so /usr/lib



Compileervoorbeeld voor machine vision-camera op ARM-embedded computer
Als de ARM-processor een ArmV8-architectuur heeft, bevinden de voorbeeldprogramma's zich in / Embedded_ARMv8_SDK /Sample

Elke voorbeeldprogrammamap bevat een makefile voor het compileren van het voorbeeld. Elk voorbeeld moet worden gecompileerd voordat het wordt uitgevoerd. U kunt het commando 'make' gebruiken om het programma in de voorbeeldmap te compileren.

Met behulp van commando:

$ maken



Voorbeeld uitvoeren voor machine vision-camera op ARM-embedded computer
Nadat het programma succesvol is gecompileerd, kunt u het programma in de huidige map uitvoeren. Maar het is de moeite waard om op te merken dat u de gebruikersrechten moet wijzigen in beheerder voor het uitvoeren van het programma.

Gebruik de opdracht 'sudo ./' om het programma in de beheerdersmodus uit te voeren.

$ sudo ./GxContinuousAcquire8

Als het programma 'GxContinuousAcquire8' succesvol draait, worden sommige teksten als volgt afgedrukt.

Conclusie met betrekking tot 20MP Vision-camera aangesloten op Raspberry Pi 3B

Al onze USB3- en GigE Vision-camera's kunnen worden aangesloten op industriële embedded boards die op ARM zijn gebaseerd. Een voorbeeld is een 20 MP USB3 vision-camera aangesloten op een Raspberry Pi 3B