Ordinateurs embarqués pour l’imagerie
Plateformes de calcul dédiées à l’imagerie et à l’IA sur l’appareil
Les ordinateurs embarqués Edge AI pour l’imagerie fournissent la puissance de traitement nécessaire pour analyser directement les données d’image et de vidéo en périphérie. Au lieu de dépendre d’un serveur distant ou d’une plateforme cloud, ils permettent d’exécuter les modèles d’IA et les applications de vision par ordinateur au plus près de la caméra, ce qui contribue à réduire la latence, les besoins en bande passante et la dépendance à la connectivité réseau.
Contrairement aux caméras intelligentes, qui regroupent la caméra, le processeur et le logiciel dans un seul appareil, les ordinateurs embarqués offrent une plateforme de traitement distincte et flexible. Il est ainsi plus facile de sélectionner la caméra et le matériel de calcul adaptés à une application d’imagerie donnée, et de faire évoluer les capacités de traitement lorsque les exigences changent.
Parmi les principaux critères à prendre en compte figurent les performances de traitement, la consommation d’énergie, l’accélération matérielle, les interfaces caméra, l’évolutivité et la gestion thermique. Le bon équilibre dépend de la charge de travail d’imagerie, de l’environnement d’exploitation et du niveau de traitement IA requis.
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Pourquoi notre portefeuille est le bon choix pour vous
Notre portefeuille d’ordinateurs embarqués propose des plateformes compactes et hautes performances, conçues pour exécuter des charges de traitement exigeantes en imagerie et en IA en périphérie. Conçues pour offrir fiabilité et efficacité énergétique, elles répondent à un large éventail d’exigences en matière de traitement, d’interfaces et de conditions environnementales. Les ingénieurs bénéficient d’une plateforme évolutive et flexible qui simplifie l’intégration des capteurs, des caméras et des logiciels, et accélère ainsi le développement et le déploiement de systèmes d’imagerie edge.
Facteurs clés de sélection
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Architecture de traitement : Les CPU, GPU et NPU offrent différents niveaux de performance et d’efficacité énergétique selon la charge de travail en imagerie et en IA.
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Performances et puissance : Des performances de traitement plus élevées peuvent accroître la consommation d’énergie et la production de chaleur ; ces deux aspects doivent donc être évalués conjointement.
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Interfaces caméra et capteur : La plateforme doit prendre en charge les interfaces caméra, les résolutions, les fréquences d’images et la bande passante de données requises.
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Évolutivité : Une architecture modulaire facilite l’ajout de caméras, l’augmentation de la capacité de traitement ou la mise à niveau du matériel à mesure que les exigences évoluent.
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Gestion thermique : Un refroidissement adéquat est essentiel, en particulier pour les systèmes hautes performances fonctionnant en continu ou dans des boîtiers compacts.
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Intégration : Les ordinateurs embarqués offrent plus de flexibilité que les caméras intelligentes, mais nécessitent une intégration soignée des caméras, des capteurs, des logiciels, de l’alimentation et des communications.
Vue d’ensemble technique
Dans les systèmes d’imagerie, les ordinateurs embarqués Edge AI agissent comme des unités de traitement dédiées pour des tâches telles que la détection d’objets, la classification d’images, le suivi, la détection d’anomalies et l’analyse vidéo en temps réel. Ils peuvent utiliser des CPU, des GPU ou des accélérateurs IA dédiés tels que des NPU afin de fournir efficacement les performances de traitement requises.
Comme la caméra et la plateforme de calcul sont dissociées, les ordinateurs embarqués peuvent prendre en charge une gamme de caméras et de capteurs au sein d’une même architecture système. Cette approche modulaire offre davantage de flexibilité qu’une caméra intelligente tout-en-un et permet de mettre à niveau le matériel de traitement sans remplacer le matériel d’imagerie.
L’ordinateur fournit les ressources physiques de traitement, tandis que les logiciels d’imagerie et les frameworks d’IA déterminent la manière dont ces ressources sont utilisées. Ensemble, ces composants constituent la couche de traitement d’un système d’imagerie edge.
Les applications typiques incluent l’inspection industrielle, la robotique, la surveillance automatisée, le transport intelligent et d’autres systèmes de vision industrielle dans lesquels une analyse rapide et locale des données d’image est importante.
Notes d’intégration
Un ordinateur embarqué Edge AI n’est qu’un élément d’un système d’imagerie complet. Il doit fonctionner de manière fiable avec les caméras, les capteurs, le système d’exploitation, les frameworks d’IA et les logiciels applicatifs sélectionnés.
Les interfaces caméra et les chemins de données doivent pouvoir gérer la résolution d’image et les fréquences d’images requises sans créer de goulots d’étranglement. Les exigences en matière d’alimentation et de gestion thermique doivent également être prises en compte dès le début de la conception, en particulier pour les systèmes compacts ou fermés.
L’optimisation logicielle est tout aussi importante. Des modèles efficaces, des frameworks d’IA adaptés et des pipelines de données bien conçus peuvent avoir un impact significatif sur les performances d’imagerie en temps réel.
FAQ
Les ordinateurs embarqués pour l’imagerie traitent localement les données des caméras et des capteurs pour des applications telles que la vision industrielle, l’inspection industrielle, la robotique, le contrôle qualité et la surveillance intelligente. Ils fournissent les ressources de calcul nécessaires au traitement d’image, à l’inférence IA et à la prise de décision en temps réel en périphérie.
Un ordinateur embarqué pour l’imagerie dissocie la plateforme de calcul de la caméra et du matériel d’imagerie. Cela permet aux ingénieurs de choisir indépendamment les caméras, les processeurs, les accélérateurs et les logiciels. Les caméras intelligentes intègrent la détection, le traitement et le logiciel dans un seul appareil, ce qui peut simplifier le déploiement, mais offre parfois moins de flexibilité pour les systèmes d’imagerie complexes ou évolutifs.
Selon la plateforme, les ordinateurs embarqués peuvent prendre en charge des interfaces telles que GigE Vision, USB3 Vision, MIPI CSI-2, CoaXPress, Camera Link et d’autres interfaces de caméras industrielles. Le choix de l’interface dépend de facteurs tels que le type de caméra, la résolution, la fréquence d’images, la distance de câble et les besoins en bande passante.
Les charges de travail d’imagerie peuvent nécessiter une combinaison de CPU, GPU, NPU, FPGA et de capacités dédiées de traitement d’image. L’architecture adaptée dépend de la charge de travail, notamment de la résolution d’image, de la fréquence d’images, du nombre de caméras, des exigences de prétraitement, de la complexité du modèle d’IA et de la latence requise.
La capacité en nombre de caméras dépend des performances de traitement disponibles, de la bande passante mémoire, de la bande passante des E/S et des exigences propres à chaque flux caméra. Les ingénieurs doivent évaluer le système en fonction de la résolution cible, de la fréquence d’images, du format de pixel et du nombre de flux simultanés, plutôt que de se fier uniquement au nombre de ports caméra physiques.
Oui. Les plateformes d’imagerie embarquées peuvent combiner, dans une même chaîne de traitement, des opérations traditionnelles de traitement d’image et de l’inférence IA. Cela peut inclure des tâches telles que l’amélioration d’image, le filtrage, le traitement géométrique, la détection d’objets, la classification, la segmentation et la détection d’anomalies.
La latence et les performances déterministes sont essentielles pour des applications telles que la vision industrielle, la robotique et l’inspection automatisée. Les performances du système dépendent de l’ensemble de la chaîne de traitement d’imagerie, y compris l’acquisition des images, le transfert, le prétraitement, l’inférence IA, le post-traitement et la communication avec les systèmes de contrôle.
Le choix doit prendre en compte les interfaces caméra, le nombre de caméras, la résolution, la fréquence d’images, les exigences de traitement d’image, la charge de travail IA, la mémoire, le stockage, les E/S, l’enveloppe de puissance, les conditions environnementales et la durée de vie requise. Il est préférable d’évaluer les performances de l’application complète sur le matériel cible plutôt que de comparer uniquement les spécifications des processeurs.