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Negli ultimi anni, c’è stata una esplosiva domanda di tecnologie di imaging ad alta risoluzione e affamate di larghezza di banda che integrano l’Intelligenza Artificiale (AI) con una maggiore attenzione all’analisi in tempo reale e all’edge computing. L’edge computing, a differenza del cloud computing centralizzato, è un paradigma di calcolo distribuito che migliora i tempi di risposta e fa risparmiare larghezza di banda rendendo le risorse di calcolo disponibili vicino alle origini dei dati stessi. Con Internet of Things (IoT) sempre più fiorente, un numero crescente di applicazioni commerciali e industriali si affida ad una rete interconnessa di macchine digitali e meccaniche che utilizzano sensori web-based per monitorare e controllare le attività. Al centro dell’IoT ci sono i sistemi embedded abilitati wireless, l’analisi in tempo reale e l’inferenza del machine learning.
Sfide e requisiti di implementazione
Questi sistemi costituiscono in maniera evidente due elementi fondamentali: un sistema informatico ed un meccanismo di trasporto. Le sfide nella progettazione di tali sistemi includono efficienti prestazioni accelerate con risultati prevedibili, oltre ad un collegamento seriale flessibile e privo di errori che supporta velocità di dati elevate e scalabili. Tuttavia, i vincoli di progettazione più significativi per un dispositivo di edge computing sono l’alimentazione e le dimensioni, alcuni di questi dispositivi potrebbero essere installati in località remote o potrebbero anche richiedere alimentazione ininterrotta nel caso di applicazioni critiche, pur rispettando severi requisiti di fattore di forma come nei sistemi di visione per autoveicoli, sorveglianza militare, attrezzature medicali, strumenti industriali di alta precisione e altro ancora.
Una completa soluzione da Microchip
Pienamente consapevole della necessità di sistemi di visione intelligenti e delle relative sfide che queste comportano, Microchip ha sviluppato una soluzione con il più piccolo fattore di forma, il minore consumo, e la migliore ottimizzazione in termini di costi per tutte le tue esigenze multi Gigabit, di video e dati senza compressione. La soluzione integra i nostri PolarFire Field Programmable Gate Array (FPGA) con i nostri transceiver CoaXPress 2.0 per consentire la trasmissione seriale ad alta velocità di dati di imaging da più telecamere all’FPGA per l’elaborazione del segnale di immagine.
Microchip offre un progetto di riferimento completo, il PolarFire CoaXPress 12G Design, che include hardware di valutazione, proprietà intellettuale e documentazione per l’utente per accelerare i tempi di sviluppo.
Descrizione dei Progetto di Riferimento
Il PolarFire CoaXPress 12G Design utilizza fotocamere 4K a due sensori collegati ad un FPGA PolarFire MPF100T tramite protocollo MIPI CSI-2. L’FPGA esegue un’operazione di codifica 8b/10b e riorganizza il flusso in ingresso in pacchetti di dati definiti dal protocollo CoaXPress. Questo segnale viene trasmesso da un transceiver CoaXPress EQC125X40 integrato, su un cavo coassiale di 50m ad un altro transceiver EQC125X40 che ricostruisce il segnale trasmesso a partire dal segnale attenuato ricevuto ad alta velocità. Questa scheda è collegata a un kit video PolarFire, MPF300 VIDEO KIT NS, tramite un connettore FPGA Mezzanine Card (FMC) [BTC1], dove un dispositivo PolarFire con 300.000 Logic Element (LE) esegue la decodifica 8b/10b seguita da qualsiasi elaborazione dell’immagine desiderata o elaborazione algoritmica intelligente. Tra una miriade di altre interfacce, la scheda supporta anche un’uscita HDMI per visualizzare il segnale ricevuto su uno schermo. Quindi, i progettisti hanno una dimostrazione end-to-end di un sistema di visione integrato.
Figura 1: host CXP e schede dei dispositivi
Figura 2: Diagramma a blocchi del flusso di segnale CXP
La potenza totale assorbita dal progetto sopra riportato è inferiore a 1 W, ovvero il livello di potenza più basso oggi disponibile sul mercato. Inoltre, con l’FPGA PolarFire offerto in fattori di forma di appena 11 x 11 mm e il transmitter/receiver/repeater CoaXPress 2.0 offerto in un piccolo package da 4 x 4 mm, lo schema progettuale risulta notevolmente ottimizzato sia per il consumo che per le dimensioni! Questa soluzione è adatta per creare piattaforme di embedded vision di nuova generazione che integrano AI e Machine Learning (ML).
FPGA PolarFire
Gli FPGA PolarFire offrono la potenza assorbita più bassa del settore per densità mid-range e offrono sicurezza di livello defense oltre ad affidabilità eccezionale. La famiglia di questi prodotti spazia da 100K a 500K LE, dispone di transceiver da 12,7 Gigabit al secondo (Gbps), un robusto DSP e risorse di memoria ad alta velocità. Gli FPGA PolarFire sono ottime opzioni per qualsiasi progetto che richieda segnali video a larghezza di banda elevata e alimentazione su cavi coassiali. Gli FPGA PolarFire sono soluzioni flessibili che forniscono una suite di IP di elaborazione delle immagini per supportare i più diffusi protocolli di imaging e video, inclusi MIPI CSI-2 TX, MIPI CSI-2 RX, HDMI 1.4 TX, HDMI 2.0, DSI, e HD/3G/6G/12G SDI.
Tecnologia CoaXPress 2.0
La tecnologia CoaXPress è uno standard Open di comunicazione seriale punto-punto, ad alta velocità, asimmetrico, royalty-free, per sistemi di visione artificiale, ispezione industriale e monitoraggio del traffico ad alte prestazioni. Fornisce un metodo all’avanguardia per il collegamento di telecamere ad alte prestazioni, e ad alta risoluzione, a schede di acquisizione ad alta velocità, note anche come frame grabber, tramite cavi coassiali standard pronti all’uso da 75 Ω. Grazie ad un significativo miglioramento della velocità rispetto a CoaXPress v 1.1, CoaXPress 2.0 estende la velocità di trasferimento dati fino a 12,5 Gbps per cavi di lunghezza fino a 40 m e fino a 40 Megabit al secondo (Mbps) per comunicazioni bidirezionali. È infatti l’unico standard a 12,5 Gbps che fornisce video, controllo della telecamera e trigger simultanei su un singolo cavo coassiale, insieme a 13 W di alimentazione a 24 V DC, con controllo in tempo reale della qualità del collegamento del cavo.
