哪些处理器最适合嵌入式视觉？

无论您是对构建功能强大的嵌入式视觉系统、紧凑型嵌入式视觉设备感兴趣，还是只是想了解有关该主题的更多信息，这篇博文都适合您。 最终，嵌入式视觉是机器人、工业自动化、医学、生命科学和汽车行业等许多机器视觉应用的未来。 我们希望您喜欢阅读。

传统 CPU 处理器与嵌入式视觉处理器

当我们想到计算机处理器时，可能会想到 Intel 和 AMD 的名字。 这些主要的 CPU 制造商为绝大多数计算机生产功能强大的 CPU，而更传统的机器视觉系统很可能会将标准相机与此类计算机结合在一起。

但在嵌入式视觉领域，需要更具创造性、更节省空间的解决方案。 正如我们已经介绍的相机一样，您还需要一个足够强大的处理器来满足您需要嵌入式视觉设备或系统执行的机器视觉任务，但又不能太强大以至于您最终会牺牲预算或设备便携性的大小。

Teledyne FLIR Board Level BlackFly S 与 NVIDIA Jetson TX2 相结合，是嵌入式视觉系统的最佳搭配。

嵌入式视觉选择处理器

上述组件是紧凑、可靠的嵌入式视觉组件的绝佳示例。NVIDIA 的 Jetson 系列是一系列小型高性能计算机主板，可利用 AI 加强边缘处理能力。

与 Jetson 类似的其他产品包括 Google Coral 和 Raspberry Pi。 这些微型计算机利用 ARM 处理器在边缘处理图像和视频——它们代表了嵌入式视觉板的绝佳选择。

如果您正在构建更大的嵌入式视觉系统或机器，仍然有更紧凑的选项可用。Matrox 和 Neousys 采用更大的形式，但仍比大多数工业嵌入式计算机更小，它们提供带有英特尔和 ARM 处理器选项的系统，有或没有强大的 NVIDIA GPU。

嵌入式视觉 GPU 和 FPGA 

嵌入式视觉系统本质上必须非常紧凑，同时仍然能够捕获高质量的图像。 正如您想象的那样，这意味着处理结构与大多数机器视觉系统中的处理结构完全不同。

虽然嵌入式视觉是一个相当新的概念，但嵌入式系统和设备中通常使用两种主要类型的处理器：

• 现场可编程门阵列 (FPGA)

• 图形处理单元 (GPU)

什么是 GPU？

在嵌入式视觉处理器方面，GPU 是一种流行的选择，因为它们具有强大的计算潜力。GPU 与 CPU 不同，因为它们将重点放在处理像素数据的处理领域，这在创建大量图像数据的高分辨率或高速应用中是有益的。

什么是 FPGA？

虽然不如 GPU 灵活，但 FPGA 已成为图像处理器的选择。 为什么他们越来越受欢迎？

好吧，有几个原因。 首先是 FPGA 往往具有极低的延迟水平。 除此之外，您还可以获得很多潜在的处理能力，同时消耗的能量远低于对比 GPU。

用于嵌入式视觉的 FGPA 与 GPU

与任何机器视觉组件一样，这些处理器类型中的每一种都有自己的优缺点列表。

灵活性是处理器中备受追捧的优势，如果这是您所追求的，那么 GPU 可能比 FGPA 更能满足您的需求。

但是，如果对快速、低延迟处理器的需求超过了对灵活性的需求，那么 FPGA 在您选择的应用中可能会更好地工作。

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