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Microchip/ON Semiconductor

Vision-System: intelligent und energiesparend

19. Juni 2021, 19:03 Uhr | Iris Stroh

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Fortsetzung des Artikels von Teil 1

ON Semiconductor und Microchip ergänzen sich prächtig

Auf der Suche nach Komponenten mit geringer Leistungsaufnahme hat sich Arrow bei seinen Aktivitäten für die XGS-Sensoren von ON Semiconductor und ein PolarFire-(SoC)-FPGA von Microchip entschieden. Die XGS-Sensoren sind Global-Shutter-Sensoren, die sich durch kurze Belichtungszeiten auszeichnen, was sich besonders für schnell bewegende Objekte eignet. Laut Schwarztrauber liegt die Leistungsaufnahme der XGS-Sensoren um bis zu 20 Prozent unter konkurrierenden Produkten. Schwarztrauber weiter: »ON Semiconductor gilt als Vorreiter im Bereich energieeffizienter Innovationen. Die XGS-Bildsensoren umfassen hochleistungsfähige, rauscharme Varianten mit 12-Bit-Bildqualität bei hoher Bildrate. Die neuen CMOS-Bildsensoren XGS 45000, XGS 32000, XGS 30000 und XGS 20000 stellen Bilder mit einer Auflösung von bis zu 45 Megapixel für kritische Anwendungen bereit – mit bis zu 60 fps im 8K-Videomodus. Ebenfalls neu sind die XGS 5000 und XGS 16000 für stromsparende Anwendungen und herausragende Bildqualität für kompakte Kameradesigns in den Abmessungen 29 mm x 29 mm. Neben dem XGS 5000 und XGS 16000 stehen auch 9,4-, 8-, 3- und 2-MP-Varianten zur Verfügung.« Die PolarFire-(SoC)-FPGAs bieten Komplexitäten bis 500 kLUT und können die Leistungsaufnahme im Vergleich zu SRAM-basierten FPGAs bis zu 50 Prozent reduzieren, je nach Umgebungstemperatur und Systemfrequenz.

Schwarztrauber: »Eine niedrige Leistungsaufnahme hat mehrere Vorteile. Handelt es sich um batteriebetriebene Kamerasysteme, halten die Batterien dadurch länger. Werden die Kameras hingegen beispielsweise mithilfe von PoE versorgt, sinken wiederum die Kosten für die Stromversorgung. Eine niedrigere Leistungsaufnahme führt außerdem zu weniger Abwärme in den oftmals kleinen und kompakten Kameragehäusen, was die Bildqualität der Sensordaten erhöht.« Die Microchip-/ON Semiconductor-Komponenten haben außerdem den Vorteil, dass sie in kleinen Gehäusen zur Verfügung stehen, ebenfalls eine wichtige Voraussetzung für embedded Smart Vision Systeme.

Auf Basis des PolarFire-(SoC)-FPGAs von Microchip hat Arrow gemeinsam mit dem Entwicklungspartner IMG Electronic & Power Systems ein Entwicklungs-Board namens »EVEREST-DEV-BOARD« realisiert und mit Demos belegt, dass damit die gestellten Anforderungen an die Hauptverarbeitungseinheit in einer Smart-Vision-Kamera erfüllt werden: »Auf dem FPGA laufen einerseits die Bildverarbeitungsalgorithmen, andererseits können wir auch die notwendige Flexibilität hinsichtlich der Schnittstellen zum Sensor sicherstellen«, so Schwarztrauber weiter. Im nächsten Schritt wurde das EVEREST-VISION-BOARD entwickelt, das aus dem bereits erwähnten EVEREST-DEV-BOARD und einer X-Celerator-FMC-Tochterkarte von ON Semiconductor und hochwertiger Optik besteht. Schwarztrauber weiter: »Erste Prototypen sind mittlerweile verfügbar. Ein entsprechendes Referenz-Design befindet sich in der Entwicklung. Ab August dieses Jahr steht das EVEREST-VISION-BOARD für das Arrow TestDrive-Programm und zum Verkauf bei Arrow zur Verfügung.«

Vision + KI = Smart Vision

»Smart Vision ist die Kombination aus Vision und KI«, so Schwarztrauber weiter. Und CNNs (Convolutional Neural Network, dt. Faltungsnetzwerke) in Low-Power-FPGAs zu implementieren, sei der richtige Ansatz. Denn Entwickler von Anwendungen wie KI-Kameras, Drohnen, Automotive, ML-Anwendungen aber auch nicht so gängige Zielmärkte wie die Maker-Community seien einerseits stark an den KI-Fähigkeiten in Vision-Systemen interessiert, andererseits sind in diesen Anwendungen typischerweise auch eine geringe Leistungsaufnahme sowie eine kleine Gehäusegröße von entscheidender Bedeutung. Schwarztrauber weiter: »Wir können anhand von Demos zeigen, wie leistungsfähig unser Ansatz ist.« Geht es beispielsweise um Mustererkennung, so hat Arrow bereits auf Messen die Leistungsfähigkeit des FPGAs gezeigt: Mit einer Leistungsaufnahme von 0,1 bis 3 W ist keine aktive Kühlung notwendig, es können leichtgewichtige Systeme realisiert werden, die FPGAs sind immun gegenüber SEUs (Single Event Upsets, ungewolltes Kippen von Bits) und »eignen sich dementsprechend hervorragend für KI-Anwendungen im Edge-Bereich«, erklärt Schwarztrauber abschließend.