Machine Vision und Edge AI kombinieren
Basler und Syslogic vertiefen Partnerschaft
Basler und Syslogic bringen Machine Vision und Edge AI zusammen: Die GMSL-Kameras der Serie »ace 2« von Basler sind ab sofort nahtlos mit den Rugged-Computern von Syslogic kombinierbar. Die gemeinsame Lösung ermöglicht Vision-Anwendungen in mobilen Robotern, Agrarfahrzeugen und Baumaschinen.
Bildverarbeitung ist in der Industrie längst zur Schlüsseltechnologie geworden. Autonome mobile Roboter (AMR), Agrarfahrzeuge, Baumaschinen und intelligente Transportsysteme erfassen und analysieren ihre Umgebung in Echtzeit. Dafür braucht es leistungsfähige Kameras ebenso wie robuste KI-Rechenplattformen. Vor diesem Hintergrund bündeln der Machine-Vision-Experte Basler und der Embedded-Spezialist Syslogic ihre Kompetenzen.
Abgestimmte Hardware für Edge AI
Die GMSL-Kameras der Serie ace 2 lassen sich ab sofort nahtlos mit den Rugged-Computern von Syslogic kombinieren und bilden eine aufeinander abgestimmte Hardware-Plattform für anspruchsvolle Vision-AI-Anwendungen.
Mit der gemeinsamen Lösung verbinden Basler und Syslogic leistungsfähige Bildverarbeitung mit robuster Embedded-Computing-Technologie. Baslers Software-Ecosystem mit SDK »pylon« und Camera Enablement Packages (CEP) vereinfacht die Integration der Industriekameras in Embedded-Systeme. Entwickler bekommen damit eine sofort einsatzbereite Hardware-Basis und können sich auf ihre Applikation konzentrieren, anstatt Zeit in die Integration von Kamera und Rechenplattform zu investieren. »Die Kombination der Basler-ace-2-Kameras und der Syslogic-Rugged-Computer ermöglicht Anwenderinnen und Anwendern einen schnellen Einstieg in anspruchsvolle Vision-AI-Projekte«, erläutert Michael Jung, Product Manager bei Syslogic.
Lokale KI-Verarbeitung in Echtzeit
Die von den Kameras erfassten Bilddaten werden direkt in den Rugged-Computern von Syslogic verarbeitet. Die integrierten Nvidia-Jetson-Module übernehmen KI-Inferenz, Bildanalyse und Deep-Learning-Aufgaben unmittelbar »at the Edge«. Weil die Verarbeitung lokal erfolgt, entfällt die Cloud-Übertragung. Dies verringert Latenzen und ermöglicht Entscheidungen fast in Echtzeit. Neben bis zu acht GMSL-Kameras lassen sich weitere Sensoren wie Lidar-, Radar- oder GNSS-Systeme an die Syslogic-Rechner anbinden. Dadurch entstehen Sensor-Fusion-Lösungen für autonome Fahrzeuge und mobile Maschinen.
GMSL2 für robuste Multi-Kamera-Systeme
Die GMSL-Kameras der Serie ace 2 sind speziell für Embedded-Vision-Anwendungen entwickelt. Die GMSL2-Schnittstelle ermöglicht die Übertragung hochauflösender Bilddaten über Koaxialkabel mit einer Länge von bis zu 15 m – bei geringer Latenz und hoher Störsicherheit. Gleichzeitig lassen sich mehrere Kameras synchron betreiben, wodurch 360°-Rundumsicht, räumliche Bildverarbeitung und KI-gestützte Objekterkennung effizient zu realisieren sind. Die Kombination aus robuster Datenübertragung und einfacher Integration macht GMSL2 zu einer geeigneten Technologie für anspruchsvolle industrielle Vision-Systeme.
Entwickelt für die Nutzung unter anspruchsvollen Bedingungen
Die gemeinsame Hardware-Lösung richtet sich an Anwendungen, in denen Zuverlässigkeit und Leistungsfähigkeit entscheidend sind. Dazu zählen AMR, fahrerlose Transportsysteme (AGV), Agrarfahrzeuge, Baumaschinen sowie Off-Highway-Fahrzeuge. Während die Basler-Kameras präzise Bilddaten liefern, sorgen die Rugged-Computer von Syslogic für eine zuverlässige KI-Verarbeitung auch unter extremen Bedingungen. Die Embedded-Systeme sind für Schock, Vibration, Staub, Feuchtigkeit und große Temperaturbereiche ausgelegt und erfüllen damit die Anforderungen anspruchsvoller Industrieanwendungen.
»Die GMSL-Kameras der Serie ace sind eine leistungsfähige Kameraplattform für moderne Embedded-Vision-Anwendungen«, sagt Dr. Melanie Gräsel, Product Manager bei Basler. »In Verbindung mit den Rugged-Computern von Syslogic lassen sie sich auch unter anspruchsvollen Umgebungsvoraussetzungen nutzen.«
Die gemeinsame Lösung von Basler und Syslogic steht ab sofort für Evaluierungs- und Integrationsprojekte bereit.