KI und Embedded Vision Trends der Embedded World 2020

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KI und Embedded Vision Trends der Embedded World 2020

Die Embedded World 2020 war aufgrund des Coronavirus von der Absage zahlreicher Firmen betroffen. Dennoch gab es zahlreiche interessante Neuheiten zu Embedded Vision und KI auf der Messe zu sehen, die in diesem Nachbericht kurz vorgestellt werden.

Auf der Embedded World 2020 fand die Podiumsdiskussion ‚Embedded Vision everywhere‘ statt. Anwender (Stil, CST) und Hersteller (Allied Vision, Congatec, Cubemos, Vision Components) diskutierten dabei über Trends und Entwicklungen sowie die Rolle von KI. (Bild: TeDo Verlag GmbH

Mit Hinweis auf die Verbreitung des Coronavirus hatten etwa 200 Unternehmen ihre Messeteilnahme kurzfristig zurückgezogen, so dass am Ende über 900 Aussteller da waren. Die Besucherzahl lag daher auch mit rund 13.800 deutlich niedriger als in den Vorjahren. Am ersten Messetag wurden die embedded awards vergeben. Sieger in der Kategorie Embedded Vision ist die DC Vision Systems (www.dc-visionsystems.com) für den DC-SVP (Stereo Vision Processor). Dieser vereint eine Stereokamera und elektronische Steuereinheit mit einem integrierten Prozessor und einem auf FPGA-Technologie basierenden Hardwarebeschleuniger. In der Firmware ist eine Stereo-Bildverarbeitungs-Pipeline implementiert. Dies ermöglicht in Echtzeit die Messung von 3D-Geometrien direkt auf der Kamera. Zudem haben Enclustra (www.enclustra.com) und hema electronic (www.hema.de) auf der Messe eine Kooperationsvereinbarung verkündet. Der Schweizer FPGA-Spezialist wird ab dem 1. Mai sein Angebot im Bereich standardisierter FPGA-Module über eine Niederlassung am hema Standort in Aalen anbieten.

Kamera(-module)

Die Systemarchitektur der intelligenten Kameraserie iam von NET (www.net-gmbh.com) mit CPU und FPGA auf einem Chip ermöglicht eine höhere Systemleistung. Mit den zusätzlichen FPGA-Ressourcen können neuronale Netze und konventionelle Algorithmen effizienter für die Bildverarbeitung genutzt werden und Anwender ohne VHDL-Kenntnisse erstmalig die FPGA-Ressourcen für eigene Lösungen nutzen. Mit den MIPI- und FPD-Link Kameras von The Imaging Source (www.theimagingsource.com) ist in Kombination mit dem Nvidia Jetson Nano SDK ein Einstieg in Embedded Vision- und KI-Projekte möglich. Mit vortrainierten neuronalen Netzwerken von Nvidia und MVTec lassen sich Objekterkennungsaufgaben realisieren. Mit einer FPD-Link III-Bridge, bestehend aus einem Serializer-Board auf der Kameraseite und einem Deserializer Board auf der Nvidia Nanoseite, sind Kabellängen bis zu 15m möglich. Der in eine Platinenkamera von Vision Components (www.vision-components.com) integrierte Quad-Core-Prozessor Snapdragon 410 von Qualcomm ist mit 1,2GHz getaktet. Die Kamera bietet eine GigE-Schnittstelle, zwölf GPIOs, 1GB Arbeitsspeicher und 16GB Flash-Memory. Über Zusatzplatinen lassen sich ein SD-Karten-Slot und diverse weitere Schnittstellen ergänzen. Die Alvium MIPI CSI-2 Kamera 1800 C-040 von Allied Vision (www.alliedvision.com) ist mit dem Sony IMX287 Sensor ausgestattet und bietet eine Auflösung von 0,4MP und bis zu 292fps. Ausgestattet mit dem Sony IMX273 Sensor, bietet die Alvium 1800 C-158 dagegen 1,6MP und bis zu 154fps. Die neuen phyCAM-m Kameramodule VM-016 und VM-017 mit MIPI CSI-2 Schnittstelle von Phytec (www.phytec.de) erreichen bei voller 5MP-Auflösung bis zu 60fps. Basler (www.baslerweb.com) hat kurzfristig seinen Messeauftritt gecancelt, aber bereits im Vorfeld ein Kameramodul vorgestellt, das auf die i.MX 8m Plus Prozessor-Reihe von NXP abgestimmt ist. Dieser verfügt über einen ISP, der Dual Camera Support bereitstellt und Echtzeitverarbeitung für gestochen scharfe Bilder ermöglicht. Ein neuronaler Netzwerkbeschleuniger liefert bis zu 2,3Tops. Für das Sensormodul Ecosystem von Framos (www.framos.com) sind zahlreiche Sensormodule (FSM) für verschiedenste Anwendungen hinzugekommen. Für alle neuen FSM-Sensormodule stehen entsprechende Sensor- und Prozessoradapter (FSA, FPA), Treiber und Referenzschaltpläne zur Verfügung. Brillenlose 3D-Digitalmikroskopie ermöglicht das Aegolus System, das aus einem 3D-Kamerasystem mit zwei Kameras und einem 3D-Monitor besteht, der ohne 3D-Brille nutzbar ist. Die Kameraköpfe von Solectrix (www.solectrix.de) liefern hierfür je bis zu 30fps in 4K-UHD-Auflösung. Die Verarbeitungszeit von Bildaufnahme bis zur Anzeige liegt unterhalb 50ms.

Das Dual-GPU-AI-Computing-System GPC-1000 von Vecow ist mit zwei GPUs ausgestattet und bietet eine Leistungssteigerung von 37% gegenüber Kaby Lake-IPCs. (Bild: TeDo Verlag GmbH)

Künstliche Intelligenz

Deep-Learning-Netzwerke werden oft als Black Box betrachtet, weil die Anwender nicht wissen, was mit den Daten während des Analyseprozesses geschieht. Daher ist es schwierig, im Falle von Fehlklassifikationen Fehler zu beheben. Das in der Halcon Version 19.11 implementierte Grad-CAM (Gradient Weighted Class Activation Mapping) Tool von MVTec (www.mvtec.com) hilft mittels einer Heatmap bei der Analyse, welche Teile eines Bildes einen starken Einfluss auf die Klassifikation hatten. Wahtari (www.wahtari.io) bieten eine komplette Lösung, vom Erfassen der Daten bis hin zum cloudbasierten Training auf einem eigenen GPU-Server in Deutschland. Die Firma generiert kundenspezifische KI-Modelle und liefert diese auf maßgeschneiderter Hardware mit integrierten KI-Beschleunigern aus. Von der ersten Anfrage bis zum laufenden Proof-of-Concept vergehen weniger als 48 Stunden und das für wenige hundert Euro. Vecow (Vertrieb Plug-in www.plug-in.de) präsentierte das erweiterbare Dual-GPU-AI-Computing-System GPC-1000, welches die Power von zwei GPUs bietet. Ausgestattet ist es mit Intel Xeon/Core-i-Prozessoren der 9. Generation und dem Intel C246-Chipsatz, zwei Nvidia Tesla/Quadro/GeForce bzw. AMD Radeon Pro/Radeon Grafikkarten. Das GPU-System verfügt über vier PCIe-Slots. Die Geräte unterstützen ein Powerbudget-Management mit 1.500W. Im Edge-Computing werden davon für jede Grafikkarte bis zu 750W bereitgestellt. Das Vizi-AI-Entwicklungskit von Adlink (www.adlink.com) ermöglicht Anwendern die Skalierung auf andere KI-Produkte des Adlink-Portfolios. Das Kit beinhaltet ein Intel Smarc Modul, eine Movidius Myriad X VPU und 40 Pin-Connectors. Anwender können mit dem kostengünstigen Vizi-AI beginnen und ihren Prozessortyp (CPU, GPU, VPU…) erst später auswählen. Neousys (www.neousys-tech.com) hat die AI-GPU-Computing-Plattform Nuvo-8108GC vorgestellt. Diese hat eine 250W Nvidia Turing-Grafikkarte mit bis zu 14TFLOPS im FP32 und einen Intel Xeon E oder 9/8-Gen Core Prozessor integriert. ICP (www.icp-deutschland.de) komplettiert mit der Mustang-M2BM-MX2 sein Portfolio an KI-Beschleunigerkarten. Neben Mini-PCIe und PCIe basierten Lösungen steht ab sofort auch eine m.2 PCIe Einsteckkarten Variante zur Verfügung.

IPCs & Boards

Einen virtuellen Giga-FPGA (Hexa-Core) ermöglicht das Mulit-FPGA-Board von ABS (www.abs-jena.de). Das Konzept basiert auf einem Board mit zwei FPGAs ECP3-150 und einem LFXP2 als programmierbarer Controller-Baustein. Das Board ist um bis zu vier FPGA-Aufsteckmodule erweiterbar. Die Aufsteckmodule sind über hochbitratige SerDes-Einheiten mit den benachbarten FPGAs verknüpft. Das C-Vision-Kit von Aries Embedded (www.aries-embedded.com) ist eine Designplattform für Embedded Vision und KI. Kern ist das MCV SoM auf dem MCVEVP-Basisboard, das optional mit einem 7-“ TFT-Display und kapazitivem Touchscreen erweitert werden kann. Über den C-Vision-Adapter lassen sich zwei Basler Dart-LVDS-Kameras, eine miniPCIe-Karte mit Movidius Myriad X Chip, sowie ein Monitor über einen HDMI-Steckplatz anschließen. Congatec (www.congatec.de) erweitert sein Embedded Vision Angebot um eine Lösungsplattform für die NXP i.MX 8 Prozessorserie. Die applikationsfertige Arm-Plattform integriert alle Bauelemente onboard, die für den MIPI-Kamera-Support benötigt werden. Das Kit basiert auf einem modularen 3,5“Carrierboard, ist in verschiedenen Smarc CoM-Konfigurationen verfügbar und wird mit einem 13MP Basler BCON for MIPI Kameramodul ausgeliefert. Die VarioFlex-Rackmount-Plattformen von Pyramid Computer (www.pyramid.de) bieten kurze Einbautiefen von 250mm sowie wahlweise Front I/O Anschlüssen. Ausgestattet mit zahlreichen Steckplatz-Optionen bei Einbautiefen ab 300mm bieten die VarioFlex 2U Plattformen z.B. Leistungsaufnahmen bis zu 140W TDP. Die Kuber-Serie von Portwell (www.portwell.eu) verfügt über den Intel Celeron-Prozessor N3350 mit 4GB (LPDDR4 2400) Speicher. Sie bietet Intel Gen9-Grafik mit bis zu 18 Ausführungseinheiten und ermöglicht den Anschluss von 4k-Displays über den Display-Port.

Den Embedded Award in der Kategorie Embedded Vision hat DC Vision Systems für die Real-Time 3D-Stereo-Kamera DC-SVP gewonnen. (Bild: TeDo Verlag GmbH)

Fazit

Trotz der zahlreichen Absagen von ca. 200 Firmen, zeigten sich die Aussteller in Nürnberg durchaus zufrieden mit der Besucherresonanz. Vor allem in der erstmals stattfindenden Embedded Vision Area fanden die Besucher zahlreiche klassische Machine Vision Aussteller, die dort ihre Embedded Kompetenz präsentierten. Haupttrend auf der Messe war erneut KI, dass sehr eng mit dem Thema Bildverarbeitung verknüpft ist, so dass auch 2021 zahlreiche Embedded Vision Aussteller und Anwender wieder den Weg zur Messe auf sich nehmen werden. Die embedded world 2021 findet vom 2. bis 4. März in Nürnberg statt, dann hoffentlich ohne grippale Nebenwirkungen.

Highlights der Embedded World

Real-Time 3D-Stereokamera

Die Stereokamera DC-SVP ermöglicht dank integriertem Prozessor und FPGA-Hardwarebeschleuniger die Messung von 3D-Geometrien direkt auf der Kamera.

www.dc-visionsystems.com

White Box KI per Heatmap

Das Grad-CAM Tool hilft mittels einer Heatmap bei der Analyse, welche Teile eines Bildes einen starken Einfluss auf die Deep Learning Klassifikation hatten.

www.mvtec.comc

AI-Integration für Einsteiger

Auch Anwender ohne FPGA- oder VHDL-Kenntnisse können dank einer speziellen SoC-Architektur eigene AI-Anwendungslösungen in die Smart Kamera iCam integrieren.

www.net-gmbh.com

Dual-GPU Power

Das erweiterbare Dual-GPU-AI-Computing-System GPC-1000 bietet die Power von gleich zwei GPUs und ein Powerbudget-Management mit 1.500W.

www.plug-in.de

Individuelle KI in 48h

Wahtari generiert kundenspezifische KI-Modelle. Von Anfrage bis zum Proof-of-Concept vergehen weniger als 48 Stunden.

www.wahtari.io

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