机器视觉中如何基于单线传输高分辨率视频数据？

人工智能正在从根本上改变机器视觉和成像应用的功能。边缘AI是人工智能的一个分支，可以在边缘位置实现本地化决策，在5G网络、物联网等新基建应用中发挥关键作用。

通过在设备中部署和实现边缘AI，TI帮助中国和全球客户加速这一关键技术在各行各业的落地，推动人工智能的实际应用，为中国新基建的发展贡献力量。边缘AI提高了高分辨率成像数据实时分析的精度和灵敏度，能够快速检测模式或异常。这些功能分别是帮助机器人辅助手术、基于3D成像的安全监控平台、工厂自动化环境下基于视觉的工业机器人。

随着传感器技术的发展，以及采用微模块化封装实现超高清或4K视频图像传感器，这种向基于边缘的AI处理的过渡成为可能。

机器人辅助内窥镜平台和机器视觉摄像机等应用需要从安装在非常小的探针尖端上的传感器传输高分辨率图像数据，该传感器通过非常细的电缆与视频采集和分析系统连接。来自视频捕获系统的控制信息同时流回探针尖端，从而提供了一种通过控制手段如倾斜和变焦来控制探针尖端位置的方法。

工业移动机器人，如基于视觉的控制系统，需要极低的延迟来实时采集和分析高精度的视频数据。通过反向路径传输控制信号以调整摄像机位置的过程也需要低延迟。电缆和导线的数量、导线的尺寸以及传感器端的功耗可能是空间受限应用(如内窥镜检查和机器视觉)的重要限制因素。

现有的许多高速接口技术可以帮助实现高分辨率视频数据的可靠传输，但基于视觉的控制系统也存在不足。例如，由于与协议相关的开销，标准技术(如以太网)会产生额外的延迟。由于以太网物理层设备无法直接连接到传感器的本地视频接口，因此这些设备需要额外的导线和组件(如晶体振荡器)。

例如，4MP、30fps高分辨率成像仪可生成约3.2Gbps的视频数据。单个基于千兆位的以太网链路(例如，1000-BaseT)不能提供足够的吞吐量来承载这种未压缩的高分辨率数据，这将在图像流中引入伪像，这可能导致基于机器视觉的视频处理中的错误。

SerDes技术(如V3Link TSER953串行器和TDES954和TDES960解串器)协同工作，通过一根超细导线同时传输高分辨率视频、控制信号和电源。这些设备有助于在传感器和处理器之间建立链接，以聚合时钟、未压缩视频、控制、电源和通用输入/输出信号。

在这种配置中，信号和功率通过前向通道传输，前向通道从位于传感器模块中的串行器通向位于传感器融合分析系统中的解串器或解串器集线器。同时，信道还可以传输控制信号和功率。

V3Link解串器还为所有连接的解串器提供嵌入式时钟，从而实现跨多个传感器的视频同步，支持视频拼接、图像混合、立体视觉3D重建和深度感知。利用TDES960内部产生的帧同步信号，可以同步多个摄像头，达到600ns的精度，从而实现需要时间触发的多个机器视觉应用。主时钟同步是通过从反向通道提取参考时钟来实现的，也可以消除作为多个成像器时钟的不同振荡器的相对漂移引起的同步误差。

降低信号损耗和功耗的自适应均衡器技术

除了支持视频数据、控制信号和电源的单线传输，V3Link设备还包括自适应均衡器技术，可在2.1GHz频率下补偿高达21dB的损耗，从而支持使用极细的28至32美国线规(AWG)电缆。AWG数越大，电缆越细，信号损耗越高。

细电缆更灵活，可支持传感器定位在狭窄、空间受限环境(如内窥镜)中的应用。在同一根细电缆上传输电源和控制信号的功能也可以最大限度地减少导线数量。

在传感器端典型功耗为250mW的情况下，V3Link串行器的功耗非常低，可以将传感器和串行器集成到一个非常紧凑的区域中，没有功耗和发热，因此不需要额外的空间。凭借V3Link产品专有的主时钟同步技术，无需在传感器端使用晶振或任何振荡器，进一步降低了成本和整体空间需求。

结论

从医学成像应用到机器视觉相机，边缘人工智能正在推动对实时视频捕获、传输和分析的需求。V3Link SerDes IC可以帮助工程师满足这些要求，同时减少电缆数量、功耗和整体系统成本。

V3Link设备提供通用链路技术，非常适合大多数需要实时采集、传输和分析高分辨率视频数据的应用。这些器件支持各种布线配置(如同轴电缆、非屏蔽双绞线和屏蔽双绞线)和各种时钟模式(如同步和异步)。

编辑：jq