Comment choisir les bonnes techniques de visualisation pour votre système de mesure

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La visualisation des données est un aspect commun à presque tous les systèmes de mesure. Qu'il s'agisse de simplement tracer sur un graphe un signal acquis ou de corréler des données de mesure avec une projection vidéo, sonore ou sur maquette en 3D, les options de visualisation pour les systèmes DAQ (d'acquisition de données) sont très nombreuses. Choisir la technique de visualisation adaptée peut faire toute la différence entre déduire de façon convenable des informations traitables issues de données brutes et manquer d'informations importantes. Ce tutorial aborde les cinq points à prendre en compte au moment de choisir vos outils de visualisation.

Les cinq questions à vous poser au moment de choisir les bons outils de visualisation

  1. Ai-je besoin de visualiser mes données en direct, en différé ou les deux à la fois ?
  2. Mes outils de visualisation peuvent-ils traiter mes données ?
  3. Mes outils de visualisation offrent-il les fonctionnalités dont j'ai besoin ?
  4. Puis-je adapter ma visualisation aux besoins de mon application ?
  5. Ai-je besoin de visualiser les données de mesure synchronisées avec des données issues d'autres sources ?

 

1. Ai-je besoin de visualiser mes données en direct, en différé ou les deux à la fois ?

La plupart des applications nécessitent une certaine forme de visualisation, mais vous devez impérativement choisir le type de traitement de celle-ci : en direct, en différé ou les deux.

 

En direct

La visualisation en direct implique que les données soient affichées dans la même application où elles ont été acquises. Par exemple, les données acquises peuvent être affichées sur l'écran d'un ordinateur de sorte qu'un technicien puisse littéralement voir le signal en train d'être mesuré et garantir que toutes les connexions ont été correctement effectuées. Si l'analyse des données s'exécute en même temps que la visualisation en direct, une version filtrée du même signal peut aussi être affichée à l'écran. Ce type d'architecture vous assure un "retour immédiat" étant donné que vous pouvez visualiser les données acquises presqu'en temps réel, mais cela nécessite que votre logiciel d'application contienne tous les outils de visualisation nécessaires.

Comme avec l'analyse en direct, le souci à visualiser les données en direct est que cela consomme de la puissance de traitement supplémentaire pour exécuter les calculs nécessaires et afficher les données. Les mises à jour d'interface utilisateur figurent parmi les actions qui sollicitent le plus le processeur, ce qui signifie que si votre application d'acquisition a des exigences très strictes en matière de cadencement, vous devez vérifier que votre visualisation ne devienne pas un goulot d'étranglement pour le système, ce qui va vous fait perdre quelques données. En développant votre application, vous pouvez mesurer le temps que cela prend pour acquérir, analyser et visualiser vos données, et vérifier qu'il ne vous manque pas quelques points de données. Une autre option consiste à paralléliser votre code pour qu'un thread procède à l'acquisition de données tandis qu'un autre s'occupe du traitement et de la visualisation des signaux avec une priorité inférieure et se déroule uniquement au fur et à mesure que les ressources de l'unité centrale deviennent disponibles. Cela consiste à profiter des différents cœurs disponibles d'un processeur.

 

En différé

Bien que courante, la visualisation en direct n'est pas toujours la bonne méthodologie pour mettre en œuvre votre système. En fait, ce n'est même pas nécessaire dans certaines applications. Vous pouvez choisir d'effectuer une visualisation en différé lorsque vous n'avez pas besoin de voir les données au fur et à mesure qu'elles sont acquises ou quand vous voulez vérifier que le processeur de votre ordinateur peut se concentrer entièrement sur l'acquisition et l'écriture des données sur disque. La visualisation en différé implique de stocker des données pour une inspection ultérieure et nécessite un format de stockage approprié ainsi que le choix d'un outil dédié de visualisation en différé. Cependant, choisir de visualiser les données en différé vous donne une flexibilité illimitée au moment d'interagir avec vos données puisque vous avez accès aux données brutes originales au fur et à mesure qu'elles sont acquises. En outre, vous n'êtes pas limité(e) par les contraintes de cadencement et de mémoire de l'acquisition de données, et la visualisation comme goulot d'étranglement pendant l'acquisition en direct n'est plus un souci puisque le processeur n'a plus besoin d'effectuer d'intenses mises à jour graphiques du point de vue calcul.

Un grand nombre d'applications combinent une visualisation des données à la fois en direct et en différé. Normalement, la visualisation en direct est limitée au traitement minimal nécessaire pour confirmer le comportement correct du système (par exemple, en ralentissant la vitesse de rafraîchissement d'un graphe). Vous pouvez utiliser la visualisation différée avec la visualisation en direct pour inspecter et corréler les données en détail lorsque ceci n'affecte plus l'acquisition elle-même.

 

2. Mes outils de visualisation peuvent-ils traiter mes données ?

Au moment de choisir un outil de visualisation de données, vous devez considérer le volume de données que vous pouvez représenter et le format des données entrantes. Si vos données sont visualisées en direct en utilisant le logiciel d'application que vous avez choisi pour l'acquisition, le formatage ne devrait pas poser problème. Toutefois, n'oubliez pas que les vitesses de données influencent la quantité de données qui ont besoin d'être représentées, ce qui affecte au final la puissance de traitement des graphiques nécessaire pour produire la visualisation.

Si votre outil de visualisation est différé, alors le format est un élément important. Vous devez vérifier que l'outil de visualisation que vous choisissez est capable d'interpréter le format du fichier ou de la base de données que vous envisagez d'utiliser pour stocker les données.

En outre, même les outils d'analyse de données en différé sont limités par la quantité de mémoire allouée par le système d'exploitation et par conséquent peuvent charger uniquement un certain sous-ensemble de données. Bon nombre d'outils de visualisation imposent une contrainte de données à cause de cette limitation et empêchent les ingénieurs à la fois de charger et de tracer plus qu'un volume prédéterminé de données. Par exemple, un grand nombre d'outils financiers imposent une limite de chargement de 1 048 576 (220) points de données par colonne ainsi qu'une limite de tracé de graphe de 32 000 points par tableau. Choisir un outil de visualisation conçu initialement pour traiter des ensembles de données techniques vous aide à accéder et à visualiser vos données de façon appropriée et inclut souvent des techniques de compression de données qui simplifient le travail avec des ensembles très volumineux de données.

 

3. Mes outils de visualisation offrent-il les fonctionnalités dont j'ai besoin ?

Pour la visualisation, la plupart des ingénieurs ont besoin, au minimum, de capacités élémentaires d'élaboration de tableaux et de tracé de graphes. Heureusement, presque tous les outils de visualisation de données présents sur le marché peuvent générer de simples graphes et tableaux, et les outils de visualisation dédiés offrent un ensemble robuste de capacités supplémentaires qui peuvent vous servir à en savoir plus sur vos données.

Si vous pensez avoir besoin de tracer différentes courbes qui présentent des échelles de Y complètement différentes sur le même tableau, il faut que vous vérifiez que votre outil de tracé possède bien la capacité nécessaire pour faire la distinction entre ces échelles différentes. Un très grand nombre d'outils possèdent cette capacité mais ont aussi un nombre limité d'axes des Y possibles.

En outre, vous devez considérer vos besoins en visualisation qui vont au-delà d'un simple tracé 2D. Par exemple, si vous avez besoin de représenter les données en utilisant des tracés polaires, ou si vos données y gagneraient à être représentées sous forme de graphe 3D, alors votre outil de visualisation doit supporter ces capacités.

 

4. Puis-je adapter ma visualisation aux besoins de mon application ?

L'évolutivité et la personnalisation de la visualisation sont des paramètres importants à considérer. Vu que chaque application de mesure technique est différente, qu'il s'agisse de types différents de mesure ou d'objectifs différents, un outil de visualisation devrait être suffisamment flexible pour s'adapter aux besoins de votre application. Les outils prêts-à-l'emploi qui incorporent l'acquisition de données et la visualisation dans un conditionnement clos imposent souvent des limitations strictes sur le type de visualisation offerte. Même si cela peut sembler convenir à la base, vous aurez peut-être besoin de regarder de plus près les données acquises pour prendre les décisions pertinentes. Ceci implique que davantage de données soient tracées par courbe, que davantage de courbes soient tracés par graphe et que davantage de graphes soient visualisés. Ou alors cela peut nécessiter de simples outils de zoom, de défilement et de mise à l'échelle dont de nombreux kits de visualisation ne disposent pas. Si vous vous attendez à ce que vos besoins en visualisation évoluent au fur et à mesure que votre application prend de l'ampleur, veillez à choisir un outil de visualisation capable d'évoluer également.

 

5. Ai-je besoin de visualiser les données de mesure synchronisées avec les données issues d'autres sources ?

Les outils avancés de post-traitement de données techniques présentent une visualisation synchronisée qui va bien au-delà des simples tableurs et graphes statiques. En plus de zoomer et de faire défiler les axes des graphes, les curseurs entre les graphes peuvent être synchronisés, habituellement en utilisant une horloge commune, afin de corréler des informations visualisées entre un graphe et un autre. Par exemple, les curseurs sur un graphe peuvent permettre à un ingénieur de spécifier un sous-ensemble de région X de début et de fin d'une courbe qui sert à calculer dynamiquement et à afficher la transformée de Fourier (FFT) des données dans la région résultante. Cette bande peut ensuite être déplacée sur les données, étendue ou réduite afin d'isoler la région d'intérêt.

En plus de synchroniser les graphes de données de mesure avec d'autres graphes de données ou desrésultats de calculs, les outils avancés peuvent synchroniser les données de mesure sur des graphes avec des données issues d'autres sources comme la vidéo, le son, les modèles 3D ou GPS. En corrélant les données de mesure avec des informations issues de ces autres sources qui fournissent souvent même plus qu'un contexte technique que les simples courbes sur les graphes, vous avez la possibilité d'en découvrir davantage de votre investissement en mesure. Par exemple, ces outils de synchronisation permettent des capacités avancées de visualisation qui renvoient des données de mesure associées à la vidéo de sorte que vous puissiez voir ce qui s'est passé pendant une mesure, du son pour que vous puissiez entendre ce qui s'est passé, ou le GPS de sorte que vous puissiez déterminer l'endroit où quelque chose s'est passé.

Étapes suivantes :

Télécharger le guide complet pour construire un système DAQ

En savoir plus sur la visualisation de données dans un environnement de développement

Connaître les avantages à choisir l'acquisition de données de NI pour votre application