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Starterset für Embedded-Vision

KI-Systeme einfach entwickeln


Fortsetzung des Artikels von Teil 1

Hardware muss robust und verlässlich sein

Eine robuste und verlässliche Hardware ist für visuelle Edge-Computing-Systeme ein Muss, da sie – im Gegensatz zur Cloud – das Verarbeiten von Daten nicht in einem geschützten und gekühlten Rechenzentrum erledigen. Egal, ob sie irgendwo im freien Gelände, in einem Fahrzeug oder in einer Fertigungshalle im Einsatz sind – sie müssen widerstandsfähig sein. Gefragt ist das KI-Starterset bei Anwendungen wie

  • dem Erkennen reifer Früchte,
  • der automatisierten Produktkontrolle in der Industrie,
  • der Zutrittskontrolle in der Gebäudeautomation oder
  • dem Erkennen von Produkten im Point-of-Sales (PoS)-Warenkorb.

Edge-basierte Echtzeitanalysen sind dem Faktor Mensch überlegen, weil sie rund um die Uhr an sieben Tagen in der Woche arbeiten können. Vorteile ergeben sich insbesondere bei industriellen Einsätzen in unwirtlichen Umgebungen. Zum Beispiel in der Energietechnik beim Überwachen von Windkraftanlagen oder einer sicherheitsrelevanten Videoüberwachung in der Produktion. Zudem können KI-Systeme laut einer Studie von McKinsey in der vorausschauenden Wartung die Anlagennutzung und Produktivität um bis zu 20 % steigern. In der Qualitätsüberwachung mit automatischer Vision-Fehlererkennung ist sogar ein Erhöhen der Produktivität um 50 % möglich. Außerdem sind für die hohen Sicherheitsstandards des autonomen Fahrens Edge-basierte KI-Applikationen das A und O, um einen zuverlässigen und sicheren Transport von Gütern und Menschen zu gewährleisten.

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Individuelle Möglichkeiten mit »eIQ«

Bei der Vielfalt der Anwendungsmöglichkeiten ist es selbstredend, dass sich bei einem Starterset die Embedded-Vision-Anwendung individuell gestalten lässt. NXP bietet hierfür softwareseitig die Plattform »eIQ Machine Learning« an – wobei die Abkürzung für Edge Intelligence steht. Entwickler erhalten für ihre KI-basierten Systeme Zugriff auf eine Entwicklungsumgebung, die unterschiedliche Bibliotheken und Development-Tools vereint und auf Mikroprozessoren und Mikrocontroller von NXP abgestimmt ist. Hierzu zählen softwarebasierte Inferenzmaschinen, die mit Schlussfolgerungen neue Fakten aus bestehenden Daten und Erkenntnissen ableiten können. eIQ unterstützt Inferenzmaschinen und Bibliotheken wie »Arm Neural Network« (NN) sowie das Open-Source-basierte »TensorFlow Lite«.

MIPI-Kamera von Basler

Während das SMARC-CoM im Starterset das künstliche »Gehirn« darstellt, übernimmt ein postkartengroßes 3,5-Zoll-Carrier-Board die Aufgaben des Sehnervs. Als zentrale Schnittstelle für die Datenkommunikation vernetzt es über MIPI CSI-2.0 ohne zusätzliche Konvertermodule das »Gehirn« mit dem »Auge« – in dem Fall einer platzsparenden MIPI-Kamera von Basler namens »dart BCON«. Kaum größer als eine Streichholzschachtel und ausgestattet mit einem Objektiv mit einer Brennweite von 4 mm lässt sich die Kamera ebenfalls auf beengtem Bauraum integrieren. Aufgrund der geringen Leistungsaufnahme und minimalen Wärmeentwicklung eignet sie sich besonders für den Einsatz am Edge. Ein einheitliches Software Development Kit (SDK) liefert zusätzlich die Basler »pylon Camera Software Suite«. Es eignet sich ebenso als MIPI-CSI-2.0-Schnittstelle und kann Industriekameras mit USB-3- oder GigE-Vision-Standard ansteuern.

Dank der Integration der Kamera von Basler samt Softwarepaket im Starterset für i.MX-8M-Plus-Prozessoren, erhalten Entwickler sofort Zugriff auf zentrale KI-basierte Machine-Vision-Funktionen. Zum Beispiel Triggering, das schnelle Bereitstellen von Einzelbildaufnahmen und hochdifferenzierte Kamerakonfigurationsmöglichkeiten sowie einen einfachen Zugang zu kundenspezifischen Inferenzalgorithmen auf Basis der Ökosysteme von Arm NN und TensorFlow Lite.

Mensch-Maschine-Interaktion

Als komplettes Paket bringt das Set Zeitersparnisse beim Entwickeln von Embedded-Vision-Systemen. Gerade die Kombination aus den Arm Cortex-A-Prozessoren und der NXP NPU ermöglicht es Edge-Geräten, »intelligente« Entscheidungen vor Ort zu treffen. Das geschieht, indem sie ohne – beziehungsweise nahezu ohne menschlichen Eingriff – lernen und entsprechende Rückschlüsse aus den visuellen Informationen ziehen. So geht die Anwendungsbandbreite des NPU-basierten Startersets weit über das Identifizieren von Personen oder Objekten hinaus. Ein Erkennen von Handgesten und Emotionen kombiniert mit einer natürlichen Sprachverarbeitung eignet sich beispielsweise, um das Starterset für das Entwickeln von Applikationen mit interaktiver Kommunikation zwischen Mensch und Maschine zu nutzen.

Martin-Danzer von Congatec
Martin Danzer von Congatec.
© Congatec

Sehr kurze Reaktionszeiten mit präzisem Orten ermöglichen es der Robotik, die Montage oder Lagerlogistik im Bereich der Fertigung zu optimieren. Aufgrund seiner hohen Sicherheitsstandards eignet sich das Starterset ebenso für Anwendungen in sensiblen Bereichen wie Kundenservice oder Gesundheitswesen. Nicht zuletzt kann es in Forschung und Wissenschaft zum Einsatz kommen.

Der Autor

Martin Danzer ist Director Product Management bei Congatec.


  1. KI-Systeme einfach entwickeln
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