Det finns inget enda "Circuit Diagram" för ett digitalt bildbehandlingsprojekt. Komplexiteten beror helt på projektets omfattning och nivån på behandlingen. Ett enkelt projekt kan använda en mikrokontroller, medan ett mer avancerat en kan kräva en fältprogrammerbar grindarray (FPGA) eller till och med en anpassad ASIC.
Jag kan emellertid beskriva vissa vanliga komponenter och arkitekturer som du kan hitta i olika typer av digitala bildbehandlingsprojekt:
1. Enkelt projekt (t.ex. grundläggande bildtröskel på en liten bild med en mikrokontroller):
* Bildsensor: En CMOS eller CCD -sensor för att fånga bilden. Detta har ofta en inbyggd analog-till-digital omvandlare (ADC).
* Mikrokontroller (t.ex. Arduino, ESP32): Bearbetar data för digital bild.
* minne (t.ex. SRAM): Lagrar bilddata.
* display (t.ex. LCD): Visar den bearbetade bilden.
Förenklat blockschema:
`` `
[Bildsensor (med ADC)] -> [Microcontroller (med SRAM)] -> [Display]
`` `
2. Mer komplext projekt (t.ex. realtidsdetektering med en FPGA):
* Bildsensor (med ADC): Högre upplösning och potentiellt högre bildhastighet än det enkla projektet.
* FPGA (t.ex. Xilinx Artix, Altera Cyclone): Ger parallella bearbetningsfunktioner för snabbare bildbehandling. FPGA skulle innehålla anpassad logik för kantdetekteringsalgoritmer (t.ex. Sobel -operatör).
* minne (t.ex. DDR SDRAM): Större minneskapacitet för att hantera bilder med högre upplösning och potentiellt rambuffring.
* höghastighetsgränssnitt (t.ex. MIPI CSI-2): För snabb dataöverföring mellan sensorn och FPGA.
* display (t.ex. HDMI -utgång): För att visa den bearbetade bilden.
Förenklat blockschema:
`` `
[Bildsensor (med ADC)]-[MIPI CSI-2]-> [FPGA (med DDR SDRAM)]-> [HDMI-utgång]
`` `
3. Mycket komplicerat projekt (t.ex. högpresterande bildigenkänning):
* Bildsensor (med ADC): Hög upplösningssensor med hög bildhastighet.
* GPU (t.ex. Nvidia Jetson, Intel Movidius): Ger massiv parallell bearbetningskraft för komplexa algoritmer som Convolutional Neural Networks (CNNS).
* Höghastighetsgränssnitt (t.ex. PCIe): Ansluter GPU till resten av systemet.
* minne (t.ex. GDDR -minne): Högbandbreddminne för GPU.
* cpu (t.ex. armprocessor): Hanterar systemkontroll och pre/efterbehandlingsuppgifter.
* lagring (t.ex. SSD): Lagrar stora datasätt och förutbildade modeller.
* Display: Visar resultaten.
Förenklat blockschema:
`` `
[Bildsensor (med ADC)]-[Höghastighetsgränssnitt]-> [GPU (med GDDR-minne)]-[PCIe]-> [CPU]-> [Display/Storage]
`` `
Nyckelöverväganden för att utforma kretsen:
* Strömförsörjning: Se till tillräcklig strömförsörjning för alla komponenter.
* Klockning: Synkronisera dataflödet mellan komponenter.
* Databussar: Lämplig bredd och hastighet för databussar.
* gränssnittsstandarder: Följ relevanta gränssnittsstandarder (t.ex. MIPI, SPI, I2C).
För att få ett specifikt kretsschema måste du definiera:
* Bildbehandlingsuppgiften: Vilka algoritmer kommer att implementeras? (t.ex. tröskelvärde, kantdetektering, filtrering, objektigenkänning)
* Bildupplösning och bildhastighet: Hur mycket data måste behandlas?
* Realtidskrav: Behöver behandlingen ske i realtid?
* Hårdvaruplattform: Microcontroller, FPGA, GPU eller något annat?
När dessa har angetts kan du börja utforma den specifika kretsen och skapa dess diagram. Programvaruverktyg som Altium Designer, Eagle eller Kicad kan hjälpa till att skapa kretsdiagram. För FPGA -mönster behöver du också FPGA -designprogramvara (t.ex. Vivado, Quartus).
