Der GigE-Vision Interface Standard erobert immer mehr Anwendungen in der Bildverarbeitung, Machine-Vision und das Angebot an Kameras wächst stetig: Hersteller wie e2v, Photonfocus, oder Prosilica demonstrieren mit über 100 Modellen die breite Vielfalt an Auflösungen von VGA bis 16 Megapixel und Geschwindigkeiten bis zu 200 fps. Alle Branchen der wissenschaftlichen und industriellen Bildverarbeitung profitieren von der hohen Flexibilität und dem großen Produktspektrum von GigE Vision. GigE Vision basiert auf Gigabit-Ethernet und bietet eine maximale Transferleistung von ca. 125MB/s. Die Ethernet-Technologie bietet Vorteile wie Kabelstrecken bis 100 Meter ohne den Einsatz von Repeatern / Hubs, die Verwendung kostengünstiger Netzwerkkomponenten (z.B. CAT5e / CAT6-Netzwerkleitungen, Switches etc.), zahlreiche Möglichkeiten der Infrastruktur-Topologie. GigE Vision ist zwar eine junge Kameraschnittstelle, da sie aber von allen namhaften Hard- und Softwareherstellern getragen wird konnte sie sich bereits vielfach in echten Anwendungen im Feld beweisen.
GigE Vision spielt seine Vorteile häufig in Mehr-Kamera Anwendungen aus, die über Switches oder Multi-Port Netzwerkkarten sehr einfach aufgebaut werden können. Mit anderen Interfaces wäre hier ein deutlich höherer Hardware-Aufwand zu betreiben.
Neben den vielen Vorteilen weist GigE Vision aber einen Nachteil auf: im Gegensatz zu Schnittstellen wie Camera-Link ist GigE Vision ein protokollbasierendes Interface, so dass der Host-PC das Protokollhandling übernehmen muss. Jede Kamera schickt die Bilddaten in Form einzelner Ethernetpakete über einen UDP Channel. Es ist nun Aufgabe des GigE Vision Treibers Header und Trailer der einzelnen Ethernetpakete zu analysieren und die effektiven Bilddaten an entsprechende Speicherstellen im Host-PC zu schreiben. Erst dann sind die Bilddaten in einem für BV-Algorithmen geeigneten Format vorhanden. Dieser Vorgang wird als Bildrekonstruktion bezeichnet und kann nicht von Standard Ethernetkarten durchgeführt werden.
Für den reinen Empfang der Ethernetpakete müssen bereits viele Interrupts gehandled werden und die Bildrekonstruktion verbraucht zusätzlich viel kostbare CPU Zeit. Diese Problematik kann gelindert werden durch die Verwendung von sog. Jumbo-Frames (d.h. man sendet größere UDP Pakete und erhöht damit die Nutzlast pro Paket) und durch die Interrupt Moderation auf der Netzwerkkarte (die Interrupt-Generierung beim Paketempfang wird gedrosselt). Vollständig abgestellt wird aber der Verbrauch von Host-PC Ressourcen damit nicht. Gerade die in Multi-Kamera Anwendungen häufig hohe Datenlast verschärft diese Situation.
Hier liegt der Ansatz von spezialisierter GigE Vision Hardware, wie z.B. Matrox Solios GigE: auf den ersten Blick handelt es sich um ein Quad-Port NIC mit 4 unabhängigen GigE Ports, die jeweils die volle Bandbreite von 125MB/s bieten. Im Gegensatz zu Standard-Netzwerkkarten ist das Highlight auf der Solios GigE der Bridge FPGA: er beinhaltet eine komplette Protocol Offload Engine (POE) für alle 4 Ports und übernimmt damit das gesamte Protokollhandling.
Das Board setzt also aus allen eingehenden UDP Paketen das vollständige Bild zusammen und transferiert dieses wie ein Standard Camera Link Framegrabber zum Host-PC: sind die Bilddaten nach dem DMA Transfer (der keine CPU Intervention erfordert) im Speicher, wird ein Interrupt ausgelöst um der Applikationssoftware mitzuteilen, dass ein neuer Frame zur Verarbeitung ansteht. Im Gegensatz zu Standard Netzwerkkarten benötigt also kein Treiber CPU Ressourcen um das Bild zu rekonstruieren und auch die Anzahl der Interrupts wird deutlich gesenkt. Damit können andere Prozesse unterbrechungsfrei und mit deutlich weniger Latenz auf dem PC arbeiten. Die POE von Matrox Solios GigE entlastet den Host dramatisch. Auf einem PC mit Intel Core 2 Duo 2.13GHz CPU werden gleichzeitig Bilddaten von 4 GigE Vision Kameras kontinuierlich mit einem Datenvolumen von 382MB/Sekunde eingezogen. Alle Optimierungen sind aktiv (Jumbo-Frames und Interrupt-Drosselung). Arbeitet man auf einer Intel Pro/1000 NIC mit einem Standard GigE Filtertreiber fallen für den Bildeinzug in etwa 13% Last an. Das gleiche Szenario führt bei Verwendung einer Solios GigE nur noch zu einer CPU-Last von 4%.
Nur absolute CPU Lasten eines PCs zu betrachten, der durch keine weiteren Prozesse außer dem Bildeinzug belastet wird, ist jedoch nicht allzu aussagekräftig. Realistischer ist es, die Performance echter BV-Algorithmen parallel zum GigE Vision Bildeinzug zu messen. Ein laufender Algorithmus wird immer wieder unterbrochen durch das Handling der eingehenden Pakete innerhalb des GigE Treibers. Hier zeigt sich ein deutlicheres Bild des Performanceunterschieds. Während also kontinuierlich 382MB/Sekunde von vier Kameras eingezogen werden, laufen verschiedene BV-Algorithmen, deren Dauer gemessen wird. Aufgrund des vollständigen Protocol Offloading der Hardware zeigen alle Funktionen große Geschwindigkeitsunterschiede. Gerade in Applikationen, die hohe Anforderungen an Performance stellen und gleichzeitig mit minimaler Latenz arbeiten müssen, kommen die Vorteile einer Spezialhardware wie Solios GigE voll zum Tragen.
Das Board verfügt zusätzlich über frei programmierbare User-Ein/Ausgänge für die direkte Kommunikation mit externen Geräten. Die Ein-/Ausgänge auf GigE Vision Kameras haben eine deutlich größere Latenz, da zum Schalten des Signals ein Ethernet-Paket über die gesamte Infrastruktur hinweg gesendet werden muss. Gerade bei Verwendung aktiver Netzwerkkomponenten wie Switches kann nicht genau vorhergesagt werden, wann das Paket auf der Kamera eintrifft. Damit ist der Zeitpunkt eines Ausgangssignals (z.B. Gut/Schlecht) nicht deterministisch bestimmt.
Zusätzlich kann genau wie auf den anderen Framegrabbern der Solios Familie für Camera Link und analoge Kameras optional ein frei programmierbares FPGA integriert werden. Dieses FPGA unterstützt die Bildverarbeitungsanwendung entweder mit von Matrox entwickelten Funktionen und Konfigurationen oder kann mit dem Matrox FPGA Developer´s Toolkit (FDK) frei programmiert werden. Damit übernimmt das Solios GigE Board nicht nur vollständig die Erfassung und Bildrekonstruktion der Bilddaten sondern auch deren Vorverarbeitung.
Maximale Performance für die Bildverarbeitung mit Solios Solios GigE
Drei spezialisierte Features beschleunigen anspruchsvolle GigE-Vision Anwendungen: die Protocol Offload Engine entlastet die CPU vom gesamten Protokollhandling. Die Latenz des Gesamtsystems wird minimiert durch das Übertragen des vollständig rekonstruierten Bildes über den Bus und die onboard User-I/Os. Ein zusätzlicher FPGA kann darüber hinaus auch Vorverarbeitungsaufgaben übernehmen, um den Rechenaufwand auf dem Host-PC zu minimieren. Diese drei Kernmerkmale einer GigE Vision Spezialhardware wie Matrox Solios GigE führen zu absolut leistungsfähigen GigE Vision Systemen.
Messehinweis:
VISION 2009
Halle 4 - Stand 4C15
RAUSCHER
Johann-G.Gutenberg-Str. 20
D-82140 Olching
Telefon 0 81 42 / 4 48 41-0
Fax 0 81 42 / 4 48 41-90
E-Mail: info@rauscher.de
www.rauscher.de
GigE Vision spielt seine Vorteile häufig in Mehr-Kamera Anwendungen aus, die über Switches oder Multi-Port Netzwerkkarten sehr einfach aufgebaut werden können. Mit anderen Interfaces wäre hier ein deutlich höherer Hardware-Aufwand zu betreiben.
Neben den vielen Vorteilen weist GigE Vision aber einen Nachteil auf: im Gegensatz zu Schnittstellen wie Camera-Link ist GigE Vision ein protokollbasierendes Interface, so dass der Host-PC das Protokollhandling übernehmen muss. Jede Kamera schickt die Bilddaten in Form einzelner Ethernetpakete über einen UDP Channel. Es ist nun Aufgabe des GigE Vision Treibers Header und Trailer der einzelnen Ethernetpakete zu analysieren und die effektiven Bilddaten an entsprechende Speicherstellen im Host-PC zu schreiben. Erst dann sind die Bilddaten in einem für BV-Algorithmen geeigneten Format vorhanden. Dieser Vorgang wird als Bildrekonstruktion bezeichnet und kann nicht von Standard Ethernetkarten durchgeführt werden.
Für den reinen Empfang der Ethernetpakete müssen bereits viele Interrupts gehandled werden und die Bildrekonstruktion verbraucht zusätzlich viel kostbare CPU Zeit. Diese Problematik kann gelindert werden durch die Verwendung von sog. Jumbo-Frames (d.h. man sendet größere UDP Pakete und erhöht damit die Nutzlast pro Paket) und durch die Interrupt Moderation auf der Netzwerkkarte (die Interrupt-Generierung beim Paketempfang wird gedrosselt). Vollständig abgestellt wird aber der Verbrauch von Host-PC Ressourcen damit nicht. Gerade die in Multi-Kamera Anwendungen häufig hohe Datenlast verschärft diese Situation.
Hier liegt der Ansatz von spezialisierter GigE Vision Hardware, wie z.B. Matrox Solios GigE: auf den ersten Blick handelt es sich um ein Quad-Port NIC mit 4 unabhängigen GigE Ports, die jeweils die volle Bandbreite von 125MB/s bieten. Im Gegensatz zu Standard-Netzwerkkarten ist das Highlight auf der Solios GigE der Bridge FPGA: er beinhaltet eine komplette Protocol Offload Engine (POE) für alle 4 Ports und übernimmt damit das gesamte Protokollhandling.
Das Board setzt also aus allen eingehenden UDP Paketen das vollständige Bild zusammen und transferiert dieses wie ein Standard Camera Link Framegrabber zum Host-PC: sind die Bilddaten nach dem DMA Transfer (der keine CPU Intervention erfordert) im Speicher, wird ein Interrupt ausgelöst um der Applikationssoftware mitzuteilen, dass ein neuer Frame zur Verarbeitung ansteht. Im Gegensatz zu Standard Netzwerkkarten benötigt also kein Treiber CPU Ressourcen um das Bild zu rekonstruieren und auch die Anzahl der Interrupts wird deutlich gesenkt. Damit können andere Prozesse unterbrechungsfrei und mit deutlich weniger Latenz auf dem PC arbeiten. Die POE von Matrox Solios GigE entlastet den Host dramatisch. Auf einem PC mit Intel Core 2 Duo 2.13GHz CPU werden gleichzeitig Bilddaten von 4 GigE Vision Kameras kontinuierlich mit einem Datenvolumen von 382MB/Sekunde eingezogen. Alle Optimierungen sind aktiv (Jumbo-Frames und Interrupt-Drosselung). Arbeitet man auf einer Intel Pro/1000 NIC mit einem Standard GigE Filtertreiber fallen für den Bildeinzug in etwa 13% Last an. Das gleiche Szenario führt bei Verwendung einer Solios GigE nur noch zu einer CPU-Last von 4%.
Nur absolute CPU Lasten eines PCs zu betrachten, der durch keine weiteren Prozesse außer dem Bildeinzug belastet wird, ist jedoch nicht allzu aussagekräftig. Realistischer ist es, die Performance echter BV-Algorithmen parallel zum GigE Vision Bildeinzug zu messen. Ein laufender Algorithmus wird immer wieder unterbrochen durch das Handling der eingehenden Pakete innerhalb des GigE Treibers. Hier zeigt sich ein deutlicheres Bild des Performanceunterschieds. Während also kontinuierlich 382MB/Sekunde von vier Kameras eingezogen werden, laufen verschiedene BV-Algorithmen, deren Dauer gemessen wird. Aufgrund des vollständigen Protocol Offloading der Hardware zeigen alle Funktionen große Geschwindigkeitsunterschiede. Gerade in Applikationen, die hohe Anforderungen an Performance stellen und gleichzeitig mit minimaler Latenz arbeiten müssen, kommen die Vorteile einer Spezialhardware wie Solios GigE voll zum Tragen.
Das Board verfügt zusätzlich über frei programmierbare User-Ein/Ausgänge für die direkte Kommunikation mit externen Geräten. Die Ein-/Ausgänge auf GigE Vision Kameras haben eine deutlich größere Latenz, da zum Schalten des Signals ein Ethernet-Paket über die gesamte Infrastruktur hinweg gesendet werden muss. Gerade bei Verwendung aktiver Netzwerkkomponenten wie Switches kann nicht genau vorhergesagt werden, wann das Paket auf der Kamera eintrifft. Damit ist der Zeitpunkt eines Ausgangssignals (z.B. Gut/Schlecht) nicht deterministisch bestimmt.
Zusätzlich kann genau wie auf den anderen Framegrabbern der Solios Familie für Camera Link und analoge Kameras optional ein frei programmierbares FPGA integriert werden. Dieses FPGA unterstützt die Bildverarbeitungsanwendung entweder mit von Matrox entwickelten Funktionen und Konfigurationen oder kann mit dem Matrox FPGA Developer´s Toolkit (FDK) frei programmiert werden. Damit übernimmt das Solios GigE Board nicht nur vollständig die Erfassung und Bildrekonstruktion der Bilddaten sondern auch deren Vorverarbeitung.
Maximale Performance für die Bildverarbeitung mit Solios Solios GigE
Drei spezialisierte Features beschleunigen anspruchsvolle GigE-Vision Anwendungen: die Protocol Offload Engine entlastet die CPU vom gesamten Protokollhandling. Die Latenz des Gesamtsystems wird minimiert durch das Übertragen des vollständig rekonstruierten Bildes über den Bus und die onboard User-I/Os. Ein zusätzlicher FPGA kann darüber hinaus auch Vorverarbeitungsaufgaben übernehmen, um den Rechenaufwand auf dem Host-PC zu minimieren. Diese drei Kernmerkmale einer GigE Vision Spezialhardware wie Matrox Solios GigE führen zu absolut leistungsfähigen GigE Vision Systemen.
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VISION 2009
Halle 4 - Stand 4C15
RAUSCHER
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Fax 0 81 42 / 4 48 41-90
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