Das vergleichsweise kleine Marktsegment Bildverarbeitung macht sich die enorme Effizienzsteigerung beim Einsatz von KI zunutze und kombiniert diese Architekturen mit den erforderlichen Vision Funktionen. Brauchte eine Machine Vision Anwendung bislang Deep Learning Funktionalitäten mit schnellen Prozesszeiten, mussten die Anwender auf eine Lösung aus Industrie-PC und PCIe-GPU Karte zurückgreifen. Diese garantieren zwar eine schnelle Verarbeitung der KI-Netze, aber Grafikkarten – originär für den Einsatz in Spiele-PCs vorgesehen – sind kurzlebig und der GPU-Typ muss in kurzen Abständen durch ein neues Modell ersetzt werden, mit negativen Auswirkungen auf Entwicklungsaufwände, Qualifikationen und Ersatzteilbevorratung. Maschinen in der Industrie benötigen hingegen über viele Jahre robuste, reproduzierbare Rechnerhardware, heutzutage mehr denn je auch stromsparend. Da wundert es nicht, dass IPC/GPU-Karten Lösungen nicht in der Serienanwendung Fuß fassen konnten und neue Bildverarbeitungsrechner mit GPGPU den Markt erobern.
Eine GPGPU allein macht jedoch noch keinen Vision Rechner. Mit der Vision Box AI hat Imago Technologies ein leistungsstarkes embedded Vision System entwickelt und unterstützt damit AI-Anwendungen mit hohem Prozesstakt oder komplexeren Netzwerken bzw. anderen Anwendungen, die GPU-Rechenleistung erfordern. Ein Linux-Computer mit zwölf Kernen ermöglicht die Entwicklung von Anwendungen mit Hilfe eines flexiblen Betriebssystems und CUDA-Operatoren, die auf dem Grafikprozessor laufen. Für eine erfolgreiche Bildverarbeitungsanwendung sind nicht nur eine leistungsfähige CPU und GPU vorhanden, sondern auch bildverarbeitungsrelevante Schnittstellen.
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