AM5728高性能SOC,满足工业协议支持、大数据计算、实时控制等需求,适用于图像处理、电力协议管理
AM5728是TI Sitara系列高性能SOC,得益于异构多核处理架构,CPU内集成了多核DSP、多核PRU、IVA-HD、GPU等协处理单元,通过硬件加速的方式极大增强CPU的数据、多媒体处理能力,可满足工业协议支持、大数据计算、实时控制等应用需求。
深圳信迈基于TI AM5728浮点双DSPC66x+双ARMCortex-A15处理器设计的开发板,其中双核ARM主频高达1.5GHz,双核DSP主频750MHz。广泛应用于机器视觉、电力自动化、智能交通、医疗器械、自动分拣装置、高精度仪器仪表、高端数控系统等多种工业应用场合。
案例1:机器视觉应用
机器视觉就是使用机器来模拟人类视觉的功能,对图像进行测量和判断。它是实现仪器设备精密控制、智能化、自动化的有效途径。使用机器视觉可以完成很多人类无法完成的任务,同时有助于提高产品质量,提高生产效率。机器视觉系统的研究具有重大意义以及广阔的市场前景,而高速以及一体化、个性化是机器视觉系统的发展方向,就需要有一款嵌入式通用高速图像采集处理硬件平台来适应机器视觉的发展。目前国内的机器视觉厂商主要还是以代理国外的产品为主,包括其中的硬件产品,特别是针对高端应用的高速高分辨率应用的硬件。国内的机器视觉厂商也意识到需要发展自己的产品,而且也有一些研究机构对图像处理的硬件进行研究,但是主要还是在低端应用。因此本文针对机器视觉系统中的高速图像采集处理硬件平台进行研究,设计出一款基于FPGA+DSP的嵌入式通用高速图像采集处理硬件平台(Embedded General High-speed Image Acquisition and Processing Platform, EGHIAPP),并就其中的高速图像采集、压缩以及存储通用关键问题进行研究。
评估板用的是信迈XM5728-IDK-V3。
评估板简介:
- 基于 TI AM5728 浮点双 DSP C66x +双 ARM Cortex-A15 工业控制及高性能音视频处理器;
- 多核异构 CPU,集成双核 Cortex-A15、双核 C66x 浮点 DSP、双核 PRU-ICSS、双核 Cortex-M4 IPU、双核 GPU 等处理单元,支持 OpenCL、OpenMP、SysLink IPC 多核开发;
- 强劲的视频编解码能力,支持 1 路 1080P60 或 2 路 720P60 或 4 路 720P30 视频硬件编解码,支持 H.265 视频软解码;
- 支持高达 1 路 1080P60 全高清视频输入和 1 路 LCD + 1 路 HDMI 1.4a 输出;
- 双核 PRU-ICSS 工业实时控制子系统,支持 EtherCAT、EtherNet/IP、PROFIBUS 等工业协议;
- 高性能 GPU,双核 SGX544 3D 加速器和 GC320 2D 图形加速引擎,支持 OpenGL ES2.0;
- 外设接口丰富,集成双千兆网、PCIe、GPMC、USB 2.0、UART、SPI、QSPI、SATA 2.0、I2C、DCAN 等工业控制总线和接口,支持极速接口 USB 3.0;
- 开发板引出 V-PORT 视频接口,可以灵活接入视频输入模块;
- 体积极小,大小仅 86.5mm*60.5mm;
- 工业级精密 B2B 连接器,0.5mm 间距,稳定,易插拔,防反插,关键大数据接口使用高速连接器,保证信号完整性。
基于DSP+FPGA框架的平台结构灵活、通用性较强,适合于模块化设计,能较大程度的提高图像处理的稳定性,并且开发周期较短,容易进行扩展和升级。在该硬件平台中,较简单的底层算法、系统管理、任务分配和逻辑控制等适合于使用FPGA处理器实现,而复杂的核心图像算法,适合使用运算速度快、寻址方式灵活的DSP处理器实现,两者能实现明显的优势互补。
设计一种基于AM5728 DSP和FPGA架构的通用图像处理平台,运用FPGA实现微处理器接口设计,并对图像数据进行简单预处理,利用DSP进行复杂图像处理算法和逻辑控制,实现图像数据的高速传输与实时处理。系统可应用于贴片机芯片检测中,并进行性能评估实验。论文研究的主要内容如下:1、根据机器视觉的发展方向,提出了在机器视觉应用中的高速图像处理平台需要具备的功能,并就此功能设计完成了基于FPGA+DSP的通用高速图像处理的硬件平台。2、针对AM5728 Camera Link和GigE相机的图像采集问题进行研究,对两种接口相机的图像数据采集的详细工程实现以及其中的难点进行了设计,最后分别针对两种典型的相机MC1362以及piA2400实现高速图像采集。3、针对实时采集的高速图像的JPEG压缩问题进行了研究,解决高速压缩中的速度问题以及传统方案中的需要大容量缓冲问题,并对多路并行压缩方法进行研究,实现单FPGA芯片对piA2400的500万像素高分辨率彩色图像以及MC1362的500帧/秒超高速灰度图像的JPEG实时压缩。4、针对图像的实时大容量存储问题进行研究,使用FPGA实现SATA硬盘的数据读写功能,对影响硬盘速度的原因进行分析,采用了硬盘扇区直接顺序读写的方式提高硬盘的存储速度。并对多路硬盘的并行存储技术进行研究,以两路硬盘存储为例,给出并行存储的方案。5、采用AM5728完成了机器视觉系统中的两个典型应用,说明本平台具有良好的通用性。
其它应用:为改善红外焦平面阵列成像质量与实时性要求,提出了以高速信号处理器为核心的红外焦平面实时图像数字处理系统.
案例2:电网通信协议管理机设计
下面简单讲解一下高端电网通信协议管理机的应用原理。如下图通信协议管理机基于TIAM5728的设计,提供电网中高可靠性、高安全度、大量以太网,以及多协议通信连接的解决方案,适用于智能电网输电和配电网络中的变电站自动化设备的高可靠性、低延迟网络通信。随着更多电网设备变为基于以太网的设备,越来越多的数据需要在广域网中进行传输。AM5728支持2路千兆以太网和4路PRU百兆以太网,支持HSR、PRP或其他工业协议等冗余协议在变电站设备之间进行通信。
变压器终端装置TTU、配电终端装置DTU和馈线终端装置TTU等终端装置通过RS232、RS485、CAN、10/100/1000Base-T以太网等接口将遥测数据上传,管理机通过协议转换逻辑处理,整理汇总后以一种数据桢格式实时上送上级主站系统,并接收主系统下达的指令转发至各终端,实现主系统对各种器件进行智能远程监视和控制。
AM5728高性能SOC,满足工业协议支持、大数据计算、实时控制等需求,适用于图像处理、电力协议管理相关推荐
- 轻量级大数据计算引擎esProc SPL,Hadoop Spark太重
前言 背景:随着大数据时代的来临,数据量不断增长,传统小机上跑数据库的模式扩容困难且成本高昂,难以支撑业务发展. 应对之法:很多用户开始转向分布式计算路线,用多台廉价的PC服务器组成集群来完成大数据计 ...
- 读书笔记之大数据计算模式
1.大数据计算模式:根据大数据的不同特征和计算特征,从多样性的大数据计算问题和需求中提炼并建立的各种高层抽象或模型,传统的并行计算方法主要从体系结构和编程语言层面定义了一些较为底层的并行计算抽象和模型 ...
- 大数据计算的四支精干队伍,你造吗
本文首发在我简书的账号上,原文地址:http://www.jianshu.com/p/7a875e09d4e1 <易经·系辞>有云:"形而上者谓之道,形而下者谓之器". ...
- 支持大数据渲染下拉列表组件开发 SuperSelect(基于antd Select)
功能简介 antd 的 Select 组件不支持大数据量的下拉列表渲染,下拉列表数量太多会出现性能问题, SuperSelect 基于 antd 封装实现,替换原组件下拉列表,只渲染几十条列表数据,随 ...
- vSAN支持大数据应用吗?
最近同事们(包括李晓村.林舒)讨论vSAN能否支持大数据应用,受到一些启发,结合vSAN的一些用户案例,以及两年前曾做过的一次分享,整合如下. 先总结一下:vSAN能支持大数据应用.性价比好不好,要看 ...
- 今日,发改委明确表示,要加快5G、工业互联网、大数据中心等建设!
国家发展改革委于2021年1月19日上午9:30召开1月份新闻发布会,国家发展改革委新闻发言人和相关司局主要负责同志出席. 以下为文字实录: 记者:重大工程项目建设对全年稳投资的效应明显,请问在&qu ...
- 如何让热点图支持大数据
转自fu*k原文如何让热点图支持大数据 所谓的热点图,是图1)构建一张灰度图,图2)在每个热点的位置上绘制并叠加形成灰色的热点图,图3)根据颜色表生成热点图.不难看出,最核心的是图2的过程.详情参考& ...
- Windows Server AppFabric Caching支持大数据量的配置
Memcache支持的数据量大小为1M,最新版本可以通过配置调整突破1M(参看http://www.cnblogs.com/shanyou/archive/2010/02/01/1661271.htm ...
- “互联网+工业”下的大数据应用场景分析
工业大数据是一个全新的概念,从字面上理解,工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据. 随着信息化与工业化的深度融合,信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节,条形码.二维码.RFID.工业传 ...
- 天池广东工业智造大数据创新大赛--铝型材表面瑕疵识别 --top1方案
天池广东工业智造大数据创新大赛--铝型材表面瑕疵识别 --top1方案 共同启动"广东工业智造大数据创新大赛",旨在通过数据开放召集全球众智,将重点围绕工业制造大数据展开,以应用为 ...
最新文章
- 虚拟机安装Ubuntu过程记录
- Leetcode题库 94.二叉树的中序遍历(递归 C实现)
- python特征选择pso_粒子群优化算法(PSO)之基于离散化的特征选择(FS)(三)
- [python-thirdLib] Python中第三方的用于解析HTML的库:BeautifulSoup
- pc版android sd卡,告别瓶颈:安卓闪存(SD卡)I/O优化
- 公众号里面套页面_微信公众号页面模板有什么用?开通的方法是什么?
- Eclipse MicroProfile简介
- DDoS分布式拒绝服务攻击简介
- 拓端tecdat|R语言在不同样本量下的Little‘s MCAR检验
- 日期操作工具2:DateUtil
- 中华石杉Java面试突击第一季笔记一(消息队列)
- 站在两个世界的边缘 程浩,一个认真生活过的人
- spark streaming读取kafka数据,记录offset
- MATLAB 数学应用 微分方程 一维偏微分方程 求解单个PDE
- STM32单片机扩展下的IPUS SQPI PSRAM应用领域
- ROS机器人开机自启动设置
- 云平台的几个概念和典型平台关系对比
- A. Binary Decimal acii码 字符 数字的转换 vector容器 sort 排序
- php怎么判断是否手机网站,php,js判断网站是不是手机访问
- PHPExcel 操作
热门文章
- 金庸走过,留给马云和阿里巴巴一个“江湖”
- php后台会员卡管理,实用PHP会员权限控制实现原理分析
- 用Python分析北京二手房房价
- 项目进度管理__计划评审技术之标准正态分布表
- 概率论中PDF、PMF和CDF的区别与联系
- LNK1104:无法打开文件 C:\PhoneYou\roshan-0.6.5\lib\roshan\plugins\Goblin\teacher\teacher.dll
- 项目管理第三招:做好计划,拥抱变化
- 与引导文件系统/vmfs/devices..的备用设备之间的连接已丢失,主机配置更改将不会保存到持久存储中...
- 塔夫斯大学计算机教授,塔夫茨大学开发出一系列3D打印半球形超材料 具有独特微波或光学特性...
- linux计时器命令,安装及使用Linux终端倒数计时器Countdown的方法