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Soluções de vídeo processamento

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Módulo embarcado para soluções de vídeo processamento

Os módulos embarcados da TQ Systems são super indicados para soluções que necessitam de processamento de vídeo e segurança para dados.

Os módulos são compactos e oferecem diferentes configurações, característica que facilita o upgrade do produto com pouquíssima reengenharia. Além de oferecer diferentes opções ao cliente final, deixando o produto adaptável a cada necessidade.

As aplicações dos módulos são inúmeras e atendem a mercados como:

  • Industrial (machine learning, aplicações de vídeo)
  • Automação de prédios – Smart Buidling
  • Processamento de imagem – Imaging
  • Robótica
  • Entretenimento e áudio – Infotainment
  • Hospitalar e atendimento
  • Medição
  • Transporte

Conheça as principais características do módulo embarcado TQMa8MxNL.

Módulo Embarcado TQMa8MxNL

Figura 1. Módulo Embarcado TQMa8MxNL

O módulo embarcado TQMa8MxNL é baseado no processador i.MX 8M Nano – um processador Arm®-Cortex®-A53 da NXP.

Além disso, o controlador gráfico integrado com GPU oferece suporte a aplicativos com altos requisitos de exibição.

O acesso total a todos os pinos de sinal garante o uso flexível e o desenvolvimento de projeto com custo reduzido, enquanto que a CPU está disponível em seis variantes com desempenho e recursos diferentes.

Começando com o núcleo Single / Dual / Quad-Core Arm® Cortex®-A53 e uma frequência de até 4 x 1,6 GHz, há uma versão Lite com desempenho gráfico reduzido. Já para aplicações em tempo real e que requerem segurança, a CPU é suportada por um controlador Cortex M7.

Entre suas características, também podemos citar a comunicação de alta velocidade via Ethernet 1x Gbit e interface 1x USB 2.0; e o seu baixo consumo de energia (típico 3 W).

Sendo assim, esse módulo pode ser utilizado em soluções médicas e hospitares como:

  • Equipamento de laboratório móvel
  • Sistema de chamada de emergência
  • Bomba de infusão

Entre em contato conosco para saber como podemos lhe auxiliar no seu projeto. 

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Franciele Nornberg

Mestre em Engenharia Elétrica pela UFSC (2019), graduada em Engenharia Elétrica pelo IFSul em 2017. Trabalha na Macnica DHW desde 2019. Seu conhecimento técnico somado a utilização das boas práticas de copywriter são responsáveis pelos excelentes conteúdos divulgados no blog da Macnica. Franciele é também Instrutora Autorizada FPGA Intel e portanto, responsável pelo Treinamento FPGA Intel.