SDK 2.11: 简单网络和流程优化以提升速度

SDK 2.11: 简单网络和流程优化以提升速度

Øyvind Theie
2023-12-20

SDK 2.11 强调简化流程和提高与 Zivid 3D 相机的网络连接效率。这会进一步提高数据传输效率,以减少捕获时间。一如既往,还有一些其他的功能,下面让我们开始吧。

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即插即用网络 for Zivid ethernet devices

与隐藏设备或无法连接的设备有关的网络问题非常令人沮丧。通常解决方案就只能是将设备连接到网络,找到设备并重新连接。因此,我们在与 Zivid 以太网相机的网络功能上加入了更多的技巧。现在,当 Zivid 3D 相机连接到网络时,会被发现并可见。这台3D相机被标识为可连接或不可连接。如果它不可连接,这往往是由于重复的IP或位于不同子网的原因。

fig_1_sdk_211_network_studio在Zivid Studio中检测配置错误的Zivid 2+相机的示例

此升级使您能够查看相机,然后重新配置它以使其可连接。这一功能在SDK和Zivid Studio中均可用。NetworkCameraConfigurator 工具允许进行IP重新配置,并且现在可以接受相机的序列号或IP作为标识符。这使得对于即使位于不同子网上的相机,Zivid 相机的网络管理也变得简单。mDNS(多播DNS)协议用于解析IP地址和主机名,并且具有无需DNS服务器和非常简单的设置的优势。

fig_2_cli_networking通过序列号在CLI工具中配置无法访问的Zivid

通过4x4子采样实现的重大速度提升

在 Zivid,我们付出了大量努力,为您提供一系列相机捕获策略,涵盖2D和3D,以满足您应用的需求。在我们之前的 SDK 2.10 版本中,我们引入了一个子采样功能,通过使用更少的点,减少了总体捕获时间,同时降低了网络带宽和内存使用。在使用这个子采样功能时,点云中的点的数量减少,而不影响任何单个点的精度或准确性。而您只是以点的数量换取速度。我们基于电子商务和物流领域客户的反馈开发了这一功能,这些客户要求从 Zivid 2+ 实现更快的捕捉速度,而不需要非常高密度的点云。在这个版本中,我们进一步引入了4x4子采样: 

  • 使用 Zivid 2+ 的最大点云捕捉速率几乎翻倍(从约100毫秒降至50-60毫秒 
  • 在弱GPU上,使用计算密集型设置(如Omni引擎)的点云捕捉在4x4模式下比2x2模式快最多3倍。
  • Zivid 2+的预设设置,如ParcelsFast、ParcelsQuality ConsumerGoodsFast,已经被修改以充分利用4x4模式。

以下是不同GPU上的捕获时间基准测试概览

graph-1捕获时间的提高 SDK 2.10 到 SDK 2.11 

fig_3_full_res全分辨率点云 (2448 x 2048 pixels)

fig_4_2x2subsampling 2x2 子采样电晕 (1224 x 1024 pixels)

fig_5_4x4_subsampling4x4 子采样点云 (612 x 512 pixels) 

 

在整个视觉管道中更快

进行2D和3D捕获需要多个操作。在 Zivid,我们一直专注于降低整体捕获时间。为了做到这一点,我们仔细评估捕获所需要的每个操作,并尝试找到可优化的个别领域,以减少捕获时间。通过在数据准备就绪后尽快提供这些数据,以便其他过程可以尽快开始处理,从而可以使系统更快,并减少机器视觉相关任务所需的时间预算分配。

在这个SDK中,通过实现同时进行图像采集、数据传输处理以及一些固件优化来减少时间预算。

在进行2D + 3D捕捉时,SDK将同时触发3D点云采集,与2D捕捉的传输和处理一起进行。以前,只有在2D捕捉完成后,3D处理才会开始。这个新功能在高端GPU(Nvidia)上改善了整体捕捉时间约15-20毫秒,并在中端GPU(Intel)上提高了50毫秒。另外,我们还进行了一系列固件改进,将总捕捉时间又减少5毫秒,这些改变不会对API引入任何改动。下图展示了在高端NVIDIA GPU上进行包裹处理应用的2D和3D成像的捕捉时间,比较了SDK 2.10和2.11之间的差异,其中包括调度、流水线和定时。 

fig_6_2d_plus_3d_optimizationPipeline speed improvements in SDK 2.11 

通过减少反光改善2D图像质量

现在可以选择在8位图像中使用线性RGB和sRGB之间的选项。这旨在使用Zivid Studio进行捕获评估时提供一些帮助。颜色空间映射sRGB是Web和显示器的标准。使用sRGB颜色空间意味着显示的图像更加真实和明亮。  

sRGB是2D相机中非常常见的格式,这个功能将有助于与为sRGB格式提供最佳结果的软件对齐和提高性能。这对已经用sRGB图像进行训练的许多AI算法将是有益的。预计这个功能还将有助于减少2D图像中的整体反光。

fig_7_linear_vs_srgb线性RGB与sRGB的2D图像

fig_8_2d_image_linear线性RGB颜色空间的2D图像

fig_9_2d_image_srgbsRGB颜色空间的2D图像

 

总结

在Zivid,提高捕获速度和易用性是一项永远不会结束的工作,总有一些可以做的事情来改善这两个重要方面。因此,你会在我们的SDK发布中经常以这两个目标主导。但在这两个高层次的客户目标背后,我们的工程师们正在多个方面进行广泛而深入的改进攻克这一挑战。SDK 2.11中的功能改进有望提高10-300%的捕获时间,我们相信这对我们的客户来说是一份令人欣喜的圣诞礼物。

圣诞快乐! 愿您喜欢Zivid的最新开发

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