La puissance de calcul se met au service de la vision

Le 12/10/2018 à 14:00  

La puissance de calcul est une ressource toujours plus accessible. Cette tendance a un impact important sur la vision industrielle : elle rend possible aujourd'hui de nombreuses applications qui n'auraient pas pu voir le jour il y a encore quelques années, comme le machine learning (apprentissage automatique), qui permet une reconnaissance d'images plus fine qu'avec les algorithmes classiques. D'autres applications, moins nouvelles, se répandent de plus en plus, telles que la vision 3D ou les applications embarquées.

« L'embarqué est un marché assez vaste, aujourd'hui, on met des caméras partout », remarque Mithridate Mahmoudi, directeur commercial chez IDS Imaging Development Systems. Les cartes embarquées basées sur des processeurs ARM, comme le mini-PC Raspberry, ont commencé à inonder le marché. Ces processeurs présentent un ratio coût/performances intéressant pour les fabricants, et ont une consommation d'énergie relativement faible. On les trouve donc embarqués directement dans certaines caméras dite « intelligentes ». Plus largement, cette tendance a incité les fabricants à rendre leurs produits compatibles. « Il faut des drivers adaptés à ces processeurs ARM, précise David Lacroix, ingénieur commercial chez Elvitec. Aujourd'hui, beaucoup de fabricants proposent des solutions logicielles et des drivers adaptés à ce matériel. » La demande est grandissante, dans le secteur industriel comme militaire, scientifique ou médical. L'instrumentation ou les bornes interactives sont des applications qui peuvent tirer profit de la compacité des cartes basées sur ARM, tout comme les systèmes mobiles, qui nécessitent une consommation énergétique réduite.

La puissance de calcul disponible pour les applications de vision augmente. Cela permet notamment la mise au point de systèmes complets embarqués.

IDS Imaging Development Systems

« Pendant des années, ces systèmes ont été utilisés par des grandes entreprises, qui avaient les moyens de créer leurs propres cartes, rappelle Jonathan Vickers, responsable produits chez Stemmer Imaging. Aujourd'hui, il existe des produits sur étagère, comme les cartes Nvidia Jetson, qui rendent la démarche beaucoup plus facile, et moins chère. » Ces cartes permettent de réaliser l'acquisition d'images ou des tâches de traitement simples, comme la lecture de caractères. Elles peuvent s'intégrer dans un système distribué, au plus proche de la caméra, et se connecter à un PC plus puissant pour des traitements plus com-plexes. Comme les plateformes ARM sont de plus en plus utilisées dans l'industrie, il faut pouvoir y greffer des périphériques. « Souvent, lorsque nous avons des demandes pour des applications sur une base ARM, c'est que cette plateforme a été choisie pour la réalisation d'une machine, et que l'on a besoin d'y ajouter de la vision », observe David Lacroix (Elvitec).

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