Mehr Anwendungen durch Embedded Vision

Embedded-Module statt Bildverarbeitungs-PCs

22. Februar 2021, 20:56 Uhr | Andreas Knoll

Fortsetzung des Artikels von Teil 2

Carsten Traupe, IDS Imaging Development Systems: SoC und SoM befeuern den Fortschritt

Carsten Traupe, IDS Imaging Development Systems
Carsten Traupe, IDS Imaging Development Systems: »Der Trend, statt Bildverarbeitungslösungen auf PC-Basis Embedded-Vision-Systeme einzusetzen, geht aus meiner Sicht unvermindert weiter.«
© IDS Imaging Development Systems

Markt&Technik: Welche Entwicklungen bei Systems on Chip (SoC) und Systems on Module (SoM) fördern den Trend zu Embedded Vision?

Der Trend, Embedded-Vision-Systeme statt Bildverarbeitungslösungen auf PC-Basis einzusetzen, geht aus meiner Sicht unvermindert weiter. Die Kombination aus günstigem Preis, integrierter Rechenleistung und kompakter Bauform macht Embedded-Vision-Systeme für viele Anwendungen zur logischsten Lösung. Treiber dieser Entwicklung zeigen sich tatsächlich beim Blick auf die aktuelle SoC- und SoM-Landschaft. Die Anzahl der dort realisierbaren Operations pro Sekunde nimmt immer weiter zu – das bedeutet, dass die Leistungsfähigkeit von Embedded-Vision-Systemen steigt. Neue SoCs verfügen außerdem meist über Beschleunigerkomponenten für neuronale Netze und begünstigen durch ihren geringen Energieverbrauch immer kompaktere Bauform-Designs. Kunden können damit Anwendungen realisieren, die vor wenigen Jahren noch undenkbar waren. Auf Herstellerseite steht derzeit auch die Integration von Schnittstellenstandards im Fokus. Sie vereinfachen Inbetriebnahme und Steuerung und spielen damit für die Akzeptanz auf Kundenseite eine wichtige Rolle.


Welche neuen Aufgaben können heutige Embedded-Vision-Systeme in der industriellen Bildverarbeitung ausführen?

Der zentrale Sinn dieser Systeme ist nach wie vor, einen Host-PC zu ersetzen. Wenn wir vom Idealfall ausgehen, sind moderne Embedded-Vision-Systeme flexibel einsetzbar und frei programmierbar. Sie können neuronale Netze „on-board“ Hardware-beschleunigt ausführen und lassen sich durch standardisierte Schnittstellen nahtlos in Prozesse und Anlagen integrieren, etwa durch Industrieprotokolle wie REST und OPC UA.


Welche Rolle spielt aktuelle Software für die Bildverarbeitung mittels Embedded-Vision-Systemen?

Der größte Mehrwert für reale Anwendungen entsteht durch die Kombination von klassischen Bildverarbeitungsroutinen und Deep Learning. Bei der KI-Komplettlösung „IDS NXT ocean“ kann mittels Vision-Apps flexibel gesteuert werden, welche Aufgabe das Embedded-Vision-System löst – von Barcode-Lesen bis Object Detection. Die Bildverarbeitung findet direkt in der Kamera statt und lässt sich dann als Ergebnis weitergeben, etwa an eine Maschinensteuerung. Kunden erhalten abgestimmte Workflows und alle erforderlichen Tools an die Hand, so dass sie ihre Anwendung leicht selbst entwickeln und problemlos ins Feld bringen können. Mit der KI-Trainingssoftware „IDS NXT lighthouse“ können sie beispielsweise ein neuronales Netz mit eigenen Bildern ohne Deep-Learning-Vorkenntnisse trainieren. Das ist bemerkenswert, denn obwohl Automatisierung ein bestimmendes Thema im Markt ist, sind bislang nur wenige „Gesamtpakete“ für Embedded Vision mit Deep Learning verfügbar. In vielen Fällen ist das immer noch Projektarbeit, bei der Kunden die Systeme Schritt für Schritt selbst aufbauen. Wir haben es uns zur Aufgabe gemacht, diese Hürden abzubauen, so dass auch Unternehmen ohne dezidierte KI-Spezialisten vom aktuellen Stand der Technik profitieren.

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