高效处理图像数据

每五分钟传输4 TB的图像数据，传输速率为108 Gbps

此类视觉系统生成的图像数据量极为庞大。为了处理这些数据，许多计算架构的设计思路是将图像在多个计算单元（通常是工业PC）之间转发。第一帧图像被发送至第一个单元，几微秒后，下一帧图像紧随其后被发送至第二个单元，以此类推。这种数据转发方式仅需5分钟就能轻易产生多达4 TB的图像数据。

利用blob分析识别相关图像区域，避免系统数据拥堵

FPGA编程环境VisualApplets可用于高效地执行包括blob分析在内的许多图像处理任务。在此过程中，系统会将连通像素区域作为独立对象从背景中分离（分割）出来，并用面积大小、轮廓长度和边界框坐标等特征进行描述（分类）。

如果在预处理阶段已执行blob分析，则可在首次保存图像数据之前进行分割。因此，后续步骤只需继续处理相关的感兴趣区域(ROI)，显著减少要传输和存储的数据量。

通过图像压缩减少数据量

JPEG压缩可以显著减少每张图像的数据量。即使将JPEG质量适度从100%降至75%，数据量仍可减少多达86%，同时保持出色的成像质量。在许多应用中，它甚至可以加强压缩力度，进一步提升节省空间的潜力。

数据量的减少显著降低了存储、传输和计算成本。虽然可编程图像采集卡会带来额外的投资成本，但很快就能通过其他方式收回成本。在以60 fps连续运行约14天后，节省的存储成本即可抵消这笔投资。

在典型的两年运行周期内，尽管初期会产生额外成本，但总体成本仍可节省约85%。此后，该系统将持续以更经济的方式运行，并为更高带宽和未来扩展预留空间。