📝 Статья "Распределение оперативной памяти в ОСРВ MULTEX-ARM" добавлена в нашу базу знаний. Это текстовая версия одноимённого видео.

https://set-code.ru/база-знаний/распределение-оперативной-памяти/

📰 Статья Распределение оперативной памяти в нашей базе знаний дополнена новой информацией.

При подготовке статьи мы не учли массив памяти, используемый аппаратным кодером Cedrus. Память, размером более 80 Мб, для работы кодера захватывается драйвером в свободной области между стеками IRQ и FIQ. Данное обстоятельство нужно учитывать при сдвиге адреса начала программы, описанном в заключительной части статьи.

Обновлённую версию статьи можно прочитать на нашем сайте в разделе "База Знаний" по адресу:

https://set-code.ru/база-знаний/распределение-оперативной-памяти/

📝 Статья о межзадачном взаимодействии появилась в нашей базе знаний.

Первая часть статьи посвящена синхронизации задач друг с другом и почти полностью повторяет материал изложенный в видео о межзадачном взаимодействии год назад. Вторая часть — это новый материал о взаимодействии задач с обработчиками прерываний. Такое дополнение стало возможным после выхода обновления MULTEX-ARM 5.9.

Ссылка на статью на нашем сайте:

https://set-code.ru/база-знаний/задачи-и-межзадачное-взаимодействие/

🎬 Межзадачное взаимодействие в ОСРВ MULTEX-ARM
(чать II)

Вторая часть рассказа о межзадачном взаимодействии раскрывает тему синхронизации задач с прерываниями. Использование инструментов межзадачного взаимодействия в прерываниях имеет ряд особенностей. Эти особенности продемонстрированы в видео на тестовых примерах.

Видео доступно на следующих площадках:

RUTUBE

VK

ДЗЕН

ПЛАТФОРМА

🤟РАДЭЛ 2024 в Санкт-Петербурге начинается уже в эту среду 25 сентября.

Приглашаем посетить наш стенд и пообщаться с разработчиками ОСРВ MULTEX-ARM и создателями программно-аппаратных комплексов из компании СЭТЭЛ. Номер стенда C7.1. Маршрут к нашему стенду отмечен на плане.

Билет на выставку можно БЕСПЛАТНО оформить на сайте выставки:

https://radelexpo.ru/visitor/invitation/

📊 Диаграмма работы динамической памяти в одном из наших проектов.

Две задачи обмениваются данными, пересылая друг другу указатели через очереди сообщений. После обработки данных память освобождается. Интересно, что новые блоки выделяются до того, как удаляются отработанные. Это приводит к миграции выделяемых блоков по всему свободному адресному пространству (косые линии слева).

Вообще говоря, это не криминал. Память не течёт, все работает стабильно. И если бы не диаграмма, все спали бы спокойно. Но...! Теперь то мы можем строить диаграммы. А новые знания рождают новые печали. Придётся теперь переводить проект на статические массивы, кабы чего не вышло 😂

Диаграмма построена с помощью системы мониторинга динамической памяти MemFrag. Система появится в следующем обновлении MULTEX-ARM.

📖Методички для ВУЗов появились в нашей базе знаний.

Первые два методических пособия по предмету "Техническое зрение" на базе ОСРВ MULTEX-ARM опубликованы в базе знаний. Они разработаны преподавателями Высшей Школы Технологии и Энергетики. Пока это вводная часть учебного курса, остальные части будут публиковаться по мере появления. Ссылка на статью с опубликованными материалами:

https://set-code.ru/база-знаний/техническое-зрение-методические-пос/

🚂 Макет контроля маркировки грузов на РЖД

На фестивале "Наука 0+" будет продемонстрирован макет контроля маркировки на железнодорожных вагонах. В макете использована наша лабораторная установка и алгоритм распознавания образов, работающий на MULTEX-ARM. Алгоритм и сам макет подготовлен студентами и преподавателями ВШТЭ. Само же мероприятие состоится 1-2 ноября и рассчитано на школьную аудиторию. Ссылка на официальную информацию о фестивале:

https://gturp.spb.ru/?p=79018

Нам макет очень понравился, весьма милый 🤗
Надеемся, понравится и школьникам!

📖 Статья о межзадачном взаимодействии в ОСРВ MULTEX-ARM опубликована в октябрьском номере журнала "Электронные компоненты", а так же в электронной версии журнала "Компоненты и технологии".

Ссылка на электронную версию статьи:

https://kit-e.ru/osrv-multex-arm/

🤿 Нашим устройствам предстоит погружаться на 3000 м в составе глубоководного аппарата. Такому важному событию посвящается новая заставка для рабочего стола.

Скачать изображение в хорошем качестве можно с нашего сайта в разделе ART:

https://set-code.ru/art/

⚙️ Завершающий этап испытаний конвертера интерфейсов RS232/RS485/Ethernet подходит к концу и, наконец-то, можно сказать, что всё получилось.

На видео — работа в режиме прозрачного порта. Один из конвертеров получает килобайтный массив данных по интерфейсу RS485 и передаёт его по оптоволокну второму конвертеру. Тот, в свою очередь, воспроизводит данные по интерфейсу RS232. На осциллографе показаны входной и выходной сигналы. Как видно, задержка при передаче каждого байта минимальна (менее 1 мс).

Всего в устройстве 20 портов RS232/RS485, каждый из которых может работать на скорости до 500 кбит/с. Передача данных между устройствами и настройка конвертеров осуществляется по протоколу Modbus TCP. Ну и конечно же, программное обеспечение написано на базе ОСРВ MULTEX-ARM 😎

📝 Описание программной части конвертера интерфейсов RS232/RS485/Ethernet появилось в нашей базе знаний.

Конвертер интерфейсов SE-MP-376-E предназначен для двусторонней передачи данных на большие расстояния между устройствами с интерфейсами RS232 и RS485 с возможностью преобразования интерфейсов и формата данных. Большая дальность достигается за счёт передачи данных между связанными конвертерами по сети Ethernet.

Возможные варианты конфигурации передачи данных схематично показаны на рисунке. Настроить конфигурацию передачи данных можно по протоколу Modbus TCP, через сетевую консоль и через отладочный порт UART.

Подробнее о настройке устройства читайте в документе, размещённом в нашей базе знаний по ссылке:

https://set-code.ru/база-знаний/конвертер-интерфейсов-se-mp-376-e/

📹 Освоили новую видеокамеру с китайским сенсором SC035HGS. Глобальный затвор, максимальное разрешение 640х480, FPS до 180. Будем использовать для сканирования движущихся объектов (искать штрих-коды, например). На фото кадр сделанный камерой — просто помахали нашей визиткой перед объективом и рандомно захватили один кадр. Параметры камеры при этом: экспозиция 100 микросекунд, аналоговое усиление х20.0, цифровое усиление х4.0. Синхронизированную подсветку пока не делали, так что подсветили просто фонариком с телефона.

Камера довольно-таки простая, и дешёвая. Для задач машинного зрения — самое оно. Драйвер камеры появится в расширенном наборе библиотек MULTEX-ARM в следующем обновлении.

⚡️Свежие демо-платы SE-DB-375, только что из печи, ещё тёплые 😊

Демонстрационные платы для лабораторий машинного (компьютерного) зрения наконец-то готовы. Начинаем тестировать. С января можем принимать заказы на дооснащение имеющихся и открытие новых учебных лабораторий.

😊 Определимся с понятиями дабы устранить путаницу и говорить о машинном зрении на понятном друг другу языке.

Цифровая обработка изображений относится к классу алгоритмов которые берут изображение и выводят другое, часто в некотором отношении улучшенное. Например, происходит удаление шума, улучшение контраста или совмещение одного изображения с другим.

Компьютерное зрение и распознавание образов относятся к алгоритмам, которые интерпретируют или извлекают смысл из изображений. На выходе получается краткая информация, полученная из пикселей изображения: принадлежность лица, количество и типы клеток на изображении под микроскопом, действие, наблюдаемое в сцене.

Машинное зрение — это компьютерное зрение, встроенное в машину, которая принимает решение на основе визуальных входных данных, например, распознает дефектные продукты на конвейерной ленте и отправляет их в мусорный бак. Важно, чтобы решения принимались своевременно или в режиме реального времени. Следовательно, машинное зрение — это компьютерное зрение с ограничением по времени и подключенное к машине, выполняющей физическое действие.

Роботизированное зрение — это машинное зрение на стероидах. Мало того, что робот намного сложнее обычной машины, вдобавок мы пытаемся извлечь из видеопотока ответы на гораздо более изощренные вопросы: где я? что вокруг меня? кто этот человек? на что указывает знак? где кофейная чашка? этот пешеход собирается выйти на дорогу? Термин «роботизированное зрение» постепенно становится все более распространенным и отражает современный подход к машинному обучению.

Взято из книги: Питер Корк "Машинное зрение. Основы и алгоритмы с прииерами на Matlab" 2023 г.

🎄 Обновление Multex-ARM 5.10

С наступающим 2025 годом! К празднику мы приготовили для вас два подарка:

❄️Очередное обновление операционной системы 5.10. Файлы для скачивания и документация доступны на сайте set-code.ru;

❄️Заставку рабочего стола для ваших проектов. Файлы для скачивания доступны на нашем сайте в разделе ART.

❄️ Пусть проекты собираются, аппаратура работает, а картинка радует глаз. Хорошего настроения и удачи в работе!