Embedded-GigE-Vision-Server

SoCs als dezentrale IBV-Einheit

Was zunächst wie eine technische Spielerei anmutet, eröffnet auf den zweiten Blick ungeahnte Möglichkeiten, die zu völlig neuen Systemtopologien führen werden. Insbesondere seit es eine CVB-Version für ARM-Prozessoren und Linux gibt, müssen alte Denkweisen bei der Auslegung von Systemen hinterfragt werden. Gerade im Zusammenspiel mit den aktuellen System-On-Chip (SoC) Plattformen, verschwimmen die bisher klaren Grenzen zwischen Bildverarbeitung mit intelligenten Kameras und PC-basierter Bildverarbeitung. Nun können dezentrale, kompakte Embedded-Systeme auf Basis von hochspezialisierten SoC (z.B. Intel Cyclone V oder Nvidia Jetson TX1) sogar die Bilddaten von mehreren Kameras aufnehmen, vorverarbeiten und die generierten Ergebnisbilder wiederum als GigE-Vision-Kamera ausgeben. Dabei kann die komplette Steuerung und Ergebnisübertragung völlig transparent über die Genicam-Funktionalität erfolgen und erfordert somit keine proprietäre Anpassung der folgenden Bildsenke. Dabei kann der Genicam-Standard seine Flexibilität ausspielen: Die Kamera teilt der Software selbst mit, welche speziellen Features von der Kamera zur Verfügung gestellt werden. Im Falle des GigE-Vision-Servers sind diese Kamera-Features frei programmierbar und können dadurch Systemfunktionen beschreiben, die weit über reine Kamerafunktionen hinausgehen. Die so geschaffene virtuelle Kamera kann über die entsprechenden Kamera-Features komplett ferngesteuert werden. Die CVB-GigE-Vision-Server-Technologie steht also unmittelbar jedem Anwender einer GigE-Vision-kompatiblen Software auf jedweder Bildsenke zur Verfügung – unabhängig von Hersteller, Betriebssystem und Plattform. Die bereits vorhandene Rechenleistung der verfügbaren SoCs und die Vielfalt der unterstützten Schnittstellen sind beeindruckend. Durch mehrere USB3-, GigE- und MIPI-Schnittstellen bieten sich aktuelle SoCs als dezentrale Bildverarbeitungssysteme zur Aufnahme verschiedenster Bildquellen an. Mögliche Anwendungsfälle reichen von der reinen lokalen Umsetzung einer USB- oder MIPI-Kamera auf den GigE-Vision-Standard, über die lokale Vorverarbeitung eines einzelnen Kamerabildes auf dem FPGA z.B. des Intel Cyclone V und der Weitergabe des vorverarbeiteten Kamerabildes über GigE Vision, bis hin zur Aufnahme mehrerer Kameras und der Weitergabe kompletter Ergebnisbilder nach rechenintensiver Vorverarbeitung auf der lokalen GPU eines Nvidia Jetson TX1 SoC. Auch dem Bau einer eigenen GigE Vision kompatiblen Kamera unter der Verwendung des CVB-GigE-Vision-Servers auf einem ARM-basierten SoC steht nichts im Wege. Lediglich ein CCD- oder CMOS-Sensor muss noch an das System angebunden werden.

Fazit

Je länger man sich mit den Möglichkeiten des GigE-Vision-Servers auf SoC-Plattformen beschäftigt, umso mehr verschwimmen die bekannten Definitionen. Ob dieser lokale Bildverarbeitungsknoten des Gesamtsystems nun als Rechner, Kamera, intelligente Kamera oder Vision-Sensor bezeichnet wird, obliegt letztendlich dem Betrachter.

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inVISION 1 2017
Stemmer Imaging GmbH

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