STEMMER IMAGING distribue Silicon Software
17/06/2017L’environnement de développement VisualApplets 3.0 de Silicon Software a été enrichi de nouvelles fonctions et extensions permettant le développement d’applications de vision industrielle sur FPGA (Field Programmable Gate Array).
Les tâches de traitement d’images utilisent des algorithmes qui conviennent parfaitement aux mises en œuvre FPGA. Le transfert d’images vers le FPGA se fait en temps réel et avec un très grand parallélisme, libérant ainsi de sa charge le processeur du PC ou de la caméra intelligente, et maintenant le débit requis.
VisualApplets 3.0 est une version 64 bits de l'outil de programmation pour processeurs FPGA et comprend de nouvelles extensions et fonctions. Cette version inclut des bibliothèques d'opérateurs supplémentaires (Extension Libraries) qui fournissent une gamme étendue de fonctions via des extensions sous licence. La première de ces extensions concerne la segmentation, la classification et la compression. De nouvelles extensions suivront qui permettront de développer d'autres applications de traitement d'images ainsi que des solutions de vision intégrée.
L’environnement de développement VisualApplets a été conçu pour faciliter le travail des développeurs de hardware, de logiciels et d’applications. En effet, il leur permet d'utiliser des processeurs FPGA pour leurs tâches de traitement d’images et ne demande aucune connaissance préalable en planification de mise en page, synchronisation, timing ou programmation de FPGA.
La nouvelle version contient également des opérateurs qui reproduisent des boucles (loops) dans le modèle de flux de données, permettant le calcul de séquences, la comparaison d'images ou le traitement de groupes d'images pour des applications telles que le Rolling Average, tout en ménageant les ressources du FPGA. Ils permettent ainsi d’utiliser une carte d’acquisition d’images ou une caméra équipée de FPGA aussi puissants que des processeurs haute performance.
De plus, l'opérateur FFT (Fast Fourier Transformation) a été étendu pour pouvoir implémenter efficacement des filtres plus complexes à la charge de calcul plus élevée, comme les filtres passe-bande par exemple. La FFT est utilisée dans de nombreuses applications, telles que l'analyse d'image, le filtrage, la reconstruction et la compression d'image.