创龙 AM5728基于GigE相机与EtherCAT的机器视觉控制系统

2024-04-22 17:18

本文主要是介绍创龙 AM5728基于GigE相机与EtherCAT的机器视觉控制系统,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

        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。

        广州创龙基于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。

       下面简单讲解一下GigE相机与EtherCAT的机器视觉控制系统在工业领域中应用。如图所示机器视觉控制系统主控芯片为TI AM5728,其中ARM Cortex-A15核驱动GigE Vision相机,通过千兆以太网进行图像信息采集;DSP C66x核对采集的图像信息进行算法处理;ARM核再根据处理结果控制基于EtherCAT现场总线系统的工业机器人。

       控制过程:将获取的图像信息,与预先设置的模板进行对比,若符合抓取条件,则判断来料的位置、角度、运动轨迹和运动速度,获取来料的位置、运动轨迹和运动速度的数据信息,并通过中央处理模块进行数据处理后,经以太网,向工业机器人发送控制信息,由驱动单元驱动机械手各轴运动,机械手运动到来料位置,将来料抓取,完成动作后,运行到初始位置。

 

这篇关于创龙 AM5728基于GigE相机与EtherCAT的机器视觉控制系统的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/926379

相关文章

【机器学习】高斯过程的基本概念和应用领域以及在python中的实例

引言 高斯过程(Gaussian Process,简称GP)是一种概率模型,用于描述一组随机变量的联合概率分布,其中任何一个有限维度的子集都具有高斯分布 文章目录 引言一、高斯过程1.1 基本定义1.1.1 随机过程1.1.2 高斯分布 1.2 高斯过程的特性1.2.1 联合高斯性1.2.2 均值函数1.2.3 协方差函数(或核函数) 1.3 核函数1.4 高斯过程回归(Gauss

【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch15 人工神经网络(1)sklearn

系列文章目录 监督学习:参数方法 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch4 线性回归 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归 【课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归(SAheart.csv) 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch6 多项逻辑回归 【学习笔记 及 课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch7 判别分析 【学

线性代数|机器学习-P36在图中找聚类

文章目录 1. 常见图结构2. 谱聚类 感觉后面几节课的内容跨越太大,需要补充太多的知识点,教授讲得内容跨越较大,一般一节课的内容是书本上的一章节内容,所以看视频比较吃力,需要先预习课本内容后才能够很好的理解教授讲解的知识点。 1. 常见图结构 假设我们有如下图结构: Adjacency Matrix:行和列表示的是节点的位置,A[i,j]表示的第 i 个节点和第 j 个

基于UE5和ROS2的激光雷达+深度RGBD相机小车的仿真指南(五):Blender锥桶建模

前言 本系列教程旨在使用UE5配置一个具备激光雷达+深度摄像机的仿真小车,并使用通过跨平台的方式进行ROS2和UE5仿真的通讯,达到小车自主导航的目的。本教程默认有ROS2导航及其gazebo仿真相关方面基础,Nav2相关的学习教程可以参考本人的其他博客Nav2代价地图实现和原理–Nav2源码解读之CostMap2D(上)-CSDN博客往期教程: 第一期:基于UE5和ROS2的激光雷达+深度RG

【机器学习】高斯网络的基本概念和应用领域

引言 高斯网络(Gaussian Network)通常指的是一个概率图模型,其中所有的随机变量(或节点)都遵循高斯分布 文章目录 引言一、高斯网络(Gaussian Network)1.1 高斯过程(Gaussian Process)1.2 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model)1.3 应用1.4 总结 二、高斯网络的应用2.1 机器学习2.2 统计学2.3

基于人工智能的智能家居语音控制系统

目录 引言项目背景环境准备 硬件要求软件安装与配置系统设计 系统架构关键技术代码示例 数据预处理模型训练模型预测应用场景结论 1. 引言 随着物联网(IoT)和人工智能技术的发展,智能家居语音控制系统已经成为现代家庭的一部分。通过语音控制设备,用户可以轻松实现对灯光、空调、门锁等家电的控制,提升生活的便捷性和舒适性。本文将介绍如何构建一个基于人工智能的智能家居语音控制系统,包括环境准备

计算机视觉工程师所需的基本技能

一、编程技能 熟练掌握编程语言 Python:在计算机视觉领域广泛应用,有丰富的库如 OpenCV、TensorFlow、PyTorch 等,方便进行算法实现和模型开发。 C++:运行效率高,适用于对性能要求严格的计算机视觉应用。 数据结构与算法 掌握常见的数据结构(如数组、链表、栈、队列、树、图等)和算法(如排序、搜索、动态规划等),能够优化代码性能,提高算法效率。 二、数学基础

✨机器学习笔记(二)—— 线性回归、代价函数、梯度下降

1️⃣线性回归(linear regression) f w , b ( x ) = w x + b f_{w,b}(x) = wx + b fw,b​(x)=wx+b 🎈A linear regression model predicting house prices: 如图是机器学习通过监督学习运用线性回归模型来预测房价的例子,当房屋大小为1250 f e e t 2 feet^

【机器学习-一-基础概念篇】

机器学习 定义分类算法 应用 定义 机器学习最早是被Arthur Samuel 提出的一个概念,指计算机无需明确编程即可学习的研究领域。1950年他发明的跳棋程序,这个人机对弈游戏让他的声名鹊起,机器学习这个概念才进入大众的是视线。 在这个跳棋程序里,他编程了一种算法,这个程序与Arthur下了数万次跳棋,计算机逐渐学会了下在哪里有更大的可能会赢得比赛,哪里会输,通过这种方法,最

机器学习之监督学习(三)神经网络

机器学习之监督学习(三)神经网络基础 0. 文章传送1. 深度学习 Deep Learning深度学习的关键特点深度学习VS传统机器学习 2. 生物神经网络 Biological Neural Network3. 神经网络模型基本结构模块一:TensorFlow搭建神经网络 4. 反向传播梯度下降 Back Propagation Gradient Descent模块二:激活函数 activ