有幾個應(yīng)用程序和行業(yè)依賴 HMI 來提供高分辨率圖像和攝像頭功能：

• 商業(yè)：家庭安全、門鈴系統(tǒng)、多功能打印機、樓宇自動化控制面板、白色家電
• 業(yè)務(wù)：數(shù)字標牌、KIOSK/POS終端、商業(yè)顯示器、條碼掃描器、認證門禁系統(tǒng)、辦公設(shè)備、手寫識別
• 行業(yè)：工業(yè)標牌、CNC設(shè)備、手持終端、測量設(shè)備、檢測設(shè)備、診斷面板、工業(yè)面板
• 醫(yī)療：醫(yī)療顯示器、病人監(jiān)護系統(tǒng)

使用 MPU 解決方案可以顯著增強這些應(yīng)用程序。例如，選擇具有快速、強大的中央處理器 (CPU) 的 MPU 可以加快安全產(chǎn)品、患者監(jiān)護系統(tǒng)、工業(yè)面板和 KIOSK/POS 終端的圖像和/或視頻處理，更不用說標牌和數(shù)字顯示。 

增強圖像處理能力的另一個例子包括專用圖像處理和圖形處理單元 (GPU) 的使用，進一步提高了檢查設(shè)備、條形碼掃描儀、認證控制面板、家庭安全和多功能打印機的性能和速度。 

 

為 HMI 選擇嵌入式 MPU 解決方案

在為 HMI 選擇嵌入式 MPU 解決方案時，應(yīng)首先考慮某些關(guān)鍵特性： 

• CPU 性能、處理速度和內(nèi)存
• 專用圖像處理軟件
• 可靠性
• 安全功能
• 長期軟件支持
• 開發(fā)套件的可用性

 

CPU注意事項

在尋找嵌入式 MPU 解決方案時，CPU 性能至關(guān)重要，內(nèi)存和處理速度在視頻分辨率和 2D/3D 功能等因素中也起著重要作用。 

基于 ARM 的 CPU 是一種常見的選擇，可用作單核或雙核。ARM Cortex-A CPU 因其性能和低功耗而非常適合 HMI。例如，一些 64 位 Cortex-A CPU 提供高達 1.2GHz 的速度。

選擇正確的處理器應(yīng)該平衡性能和圖像處理速度。例如，雖然雙核 CPU 速度更快，因為它們允許更多處理器同時運行，但它們并不總是正確的選擇。如果軟件不支持多核技術(shù)，雙核選項不會增加速度或處理優(yōu)勢。 

 

圖像處理軟件

專用的圖像處理軟件，如視頻編解碼器、視頻引擎和圖形引擎，也很重要。它可以處理圖形和處理壓縮/解壓縮（即H.264 和H.265），而不會給一般軟件帶來負擔(dān)。該圖像處理軟件可以包括 HMI 功能的特定功能，例如 3D 圖形和高分辨率視頻。 

 

可靠性糾錯碼

可靠性對于任務(wù)關(guān)鍵型應(yīng)用程序尤其重要，包括用于內(nèi)部和外部存儲器的內(nèi)置糾錯碼 (ECC) 等功能。ECC 在數(shù)據(jù)傳輸中發(fā)揮著重要作用，因為即使某些位被錯誤地翻轉(zhuǎn)，它們也允許重新生成消息。

 

基于硬件的安全性

關(guān)鍵安全功能包括安全啟動、調(diào)試，以及用于 Arm CPU 的 Arm TrustZone。Arm TrustZone 專為嵌入式硬件而創(chuàng)建，同時在同一內(nèi)核上運行安全操作系統(tǒng)（操作系統(tǒng)）和安全性較低的操作系統(tǒng)以提高安全性。 

 

長期支持基礎(chǔ)設(shè)施

在某些 HMI 應(yīng)用程序中，工業(yè)和基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)備制造商由于設(shè)備的使用壽命而期望獲得長期的軟件支持。這種類型的長期支持通過具有超長期支持 (SLTS) 驗證 Linux 軟件包的民用基礎(chǔ)設(shè)施平臺 (CIP)在某些 MPU（例如，瑞薩電子 RZ/G 系列）中提供。 

 

There are several applications and industries that depend on HMIs to provide high-resolution image and camera functionality:

• Commercial: home security, doorbell systems, multifunction printers, building automation control panels, white goods
• Business: digital signage, KIOSK/POS terminals, business displays, barcode scanners, authentication entrance system, office equipment, handwriting recognition
• Industry: industrial signage, CNC equipment, handheld terminals, measuring equipment, inspection devices, diagnostic panels, industrial panels
• Medical: medical display, patient monitoring systems

These applications can be significantly enhanced using an MPU solution. For example, choosing an MPU with a fast, powerful central processing unit (CPU) can speed up the image and/or video processing of security products, patient monitoring systems, industrial panels, and KIOSK/POS terminals, not to mention signage and digital displays. 

Another example of enhanced image processing capabilities includes dedicated image processing and the use of a graphics processing unit (GPU), further improving performance and speed for inspection devices, barcode scanners, authentication control panels, home security, and multifunction printers. 

 

Choosing an Embedded MPU Solution for HMIs

When choosing an embedded MPU solution for an HMI, certain key characteristics should be considered first: 

• CPU performance, processing speed, and memory
• Dedicated image processing software
• Reliability
• Security functions
• Long-term software support
• Availability of development kits

 

CPU Considerations

CPU performance is critical while searching for an embedded MPU solution, with memory and processing speed also playing an important role in factors such as video resolution and 2D/3D capabilities. 

ARM-based CPUs are a common option and are available as either single or dual-core. ARM Cortex-A CPUs are well-adapted for HMIs because of their performance and low power consumption. For example, some 64-bit Cortex-A CPUs offer speeds up to 1.2GHz.

Selecting the right processor should balance performance against image processing speeds. While dual-core CPUs are faster because they allow more processors to run simultaneously, for example, they are not always the right option. If the software does not support multi-core technology, a dual-core option will not add speed or processing benefit. 

An example of an MPU with supporting software is shown in Figure 2.