Vermessen und getestet


Vergleich NIC-Karte vs. GigE Vision Framegrabber

Außerhalb der technischen Messwerte wurde ein qualitativer Vergleich zwischen NIC-Karten und GigE Vision Framegrabber (microEnable IV AQ4-GPoE von Silicon Software) durchgeführt, um den Zusatznutzen aufzulisten, die abhängig von dem Anwendungseinsatz mehr oder weniger ‚wertvoll‘ sind. GigE Vision Framegrabber besitzen durch ihre nahe technische Verwandtschaft zu Produkten im Bereich Camera Link, CoaXPress oder auch anderen Standards, Vorteile, insbesondere durch die Verwendung von FPGAs als zentrale Prozessortechnologie. Das Triggersystem ist echtzeitfähig und arbeitet mit niedrigen Jitterwerten deutlich unter 1µs. Niedrige Latenzen minimieren die Zeit zwischen dem Start der Aufnahme und dem Verarbeitungsbeginn der Daten. Da die Triggerlatenzen und der Jitter bei NIC-Karten über die Software gesteuert werden, liegen hier die Werte deutlich höher und sind nicht voraussagbar. Der ‚packet resend‘ wird durch eine hohe CPU-Last stark beeinflusst und erzeugt eine zusätzliche Aufnahmeverzögerung. Durch die Interrupt-Moderation, eine Methode, um hohe Interruptraten zu reduzieren, wird die Aufnahmeverzögerung zusätzlich vergrößert. Hierdurch empfehlen sich gerade Zeilenkamera-Anwendungen mit hohen Triggeranforderungen als ein Anwendungsfeld für die spezialisierten GigE Vision Framegrabber. Viele Zusatzfunktionen im Framegrabber (z.B. LUT, Shading, hochqualitative Bayerfarbrekonstruktion, Trigger-Funktionalität mit komplexen Funktionssetups, Verwendung von Action Commands, PoE) können neben Vorteilen auf Systemebene durch geringere Wärmeentwicklung, FPGA-Bildverarbeitung, Stabilität der Datenübertragung, Vermeidung verlorener Datenpakete und Zuverlässigkeit, ein ausschlaggebender Grund für ein vermeintlich aufwändigeres und komplexeres GigE-Vision-System sein.

*Der Einkauf der PCs fand im Sommer 2015 statt. Hiernach wurden die Leistungsklassen zugeordnet. Die Systemkostenbetrachtung wurde auf Grundlage der Marktpreise ebenfalls von Sommer 2015 berechnet.

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inVISION 1 2016
Silicon Software GmbH

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