GPU-Power für 3D

GPU-Power für 3D

Leistungsstarke IPCs für komplexe 3D-Applikationen

Neue Anwendungsgebiete und zunehmende Anforderungen hinsichtlich Präzision, Geschwindigkeit und Leistungsfähigkeit in der Bildverarbeitung fordern flexible und hoch-performante Industrie-PCs. Die industriellen Einsatzgebiete sind heute besonders durch hohe Bildraten und gestiegenem Datenvolumen, Multikamera- bzw. High-Performance-Anwendungen mit hohen Wiederholungsraten, Echtzeitsteuerung sowie 3D-Berechnungen gekennzeichnet. Mit dem CamCube-GPU steht jetzt ein modulares System für diese Anforderungen zur Verfügung.
Die wachsenden Auflösungen der Industriekameras erhöhen derzeit spürbar den Bedarf an Rechenleistung. Die immer leistungsfähigeren Kamerachips werden sicherlich auch in Zukunft diesen Trend anhalten lassen. So werden die nächste Generation an Kamerasystemen z.B. mit den neuen CMOS-Global-Shutter-Sensoren von Sony ausgestattet sein. Auch die zunehmend populären 3D-Anwendungen führen zu einem Mehr an Rechenbedarf, der sich in der Regel nicht mehr alleine durch die Fortschritte bei den Prozessoren decken lässt. Stattdessen werden zwei Prozessoren parallel betrieben oder durch eine GPU ergänzt. Insbesondere bei 3D-Anwendungen muss daher die Leistung der Grafikkarte (GPU) soweit ausreichen, dass die 3D-Berechnung nicht zulasten des Prozessors (CPU) geht. Genau aus diesem Grund wurde die CamCube-Vision-PC-Familie um die Variante ‚GPU‘ erweitert und dabei besonderes Augenmerk auf die Rechenpower gelegt. Der neue Industrie-PC stellt zusätzliche Rechenkapazität bereit, wobei die GPU im Allgemeinen bei hochgradig parallelisierbaren Programmabläufen (hohe Datenparallelität) signifikant schneller arbeitet als die CPU und diese entlastet. Dies führt dazu, dass deutlich mehr Rechenperformance vorhanden ist. Mögliche Einsatzgebiete des High-Performance-Rechners sind z.B. die 3D-Bildbearbeitung.

Parallel betriebene Grafikkarte

Die CamCube-GPU verwendet Grafikkarten, die parallel zum Prozessor betrieben werden. Das System eignet sich besonders für hochauflösende Kameras und lernende Algorithmen, die mit rechenintensiven 3D-Volumendaten arbeiten. Bei dem neuen Gerät werden die 3D-Berechungen auf die GPU ausgelagert. So wird die CPU entlastet bzw. die Rechenleistung der CPU kann für die eigentliche Bildverarbeitung verwendet werden. Sechs PCI-Express (PCIe)-Slots sorgen für vielfältige Erweiterungsmöglichkeiten, wie z.B. vierfach USB3.0, GigE (PoE), CameraLink (HS) oder CoaXPress. Der Radeon R9-Grafikprozessor ist für eine hohe Leistung ausgelegt und arbeitet bei Umgebungstemperaturen bis zu +40°C. Die flexiblen Montagemöglichkeiten (Desktop oder Wandmontage) bieten beliebige Befestigungsoptionen. Optional ist eine Installation im Rack mit der Serverversion CamRack GPU möglich, die vier Höheneinheiten hat und 320mm Tiefe.

Anwendungen

Mögliche Einsatzbereiche sind Industrien, in denen eine 3D-Berechnung notwendig ist. Hierzu zählen beispielsweise die Logistik für Paketkontrolle, Palettierung oder zum Be-/Entladen von LKWs, die Verkehrstechnik für die Klassifizierung von Fahrzeugen, die Fertigungskontrolle und Roboterprüfung, der Food- und Packaging-Bereich für die Klassifikation und das Zählen von Lebensmittel oder die Recyclingindustrie für das Sortieren von Abfällen anhand von Größe und Form. Auch in Kombination mit aktuellen Kamerasystemen, wie der Wahrnehmungskamera mvBlueSirius (Perception Cam), zeigt das System seine Stärken. Hierbei nutzt Matrix Vision die CamCube-GPU als zentrale Recheneinheit für die Kamera. Während die GPU die Berechnung der 3D-Daten der Kamera übernimmt, kann der Industrie-PC gleichzeitig die nachgeschaltete Bildverarbeitung übernehmen und so viele Berechnungsaufgaben bewältigen. Allgemein gehört der 3D-Berechung von Daten die Zukunft im Bereich der industriellen Bildverarbeitung, denn viele Aufgaben können dadurch einfacher gelöst werden und machen beispielsweise komplizierte Aufnahmesequenzen mit verschiedenen Beleuchtungsrichtungen oder -Farben obsolet. Die Modularität der CamCube-Produkte sorgt zukünftig dafür, dass auch die CamCube-GPU im Zusammenspiel mit diesen Systemen die Anforderungen der industriellen Bildverarbeitung erfüllen.

  • Mind the Gap

    Conventional line-scan hyperspectral imagers are fundamentally constrained so they cannot simultaneously provide good imaging and high throughput needed for large SNR. To…


  • Gelungene Premiere

    Das von HD Vision Systems und Partnern (AT Sensors, Balluff, Lucid Vision, Pepperl+Fuchs, …) erstmalig organisierte Intelligent Automation & Inspection Forum im…


  • Licht vermessen

    Für die Vermessung der Wirkungen von Licht gibt es zwei Möglichkeiten: eine neutrale und eine menschenbezogene. Jede der beiden besitzt ein eigenes…


  • Welcome back

    Vom 20. bis 21 Mai findet das Comeback der CHII (Conference on Hyperspectral Imaging in Industry) in Graz statt. An den zwei…


  • Premiere!

    Da die Messe Control auf einen Zwei-Jahres-Rhythmus gewechselt ist und erst 2027 wieder stattfindet, veranstaltet die P. E. Schall in diesem Jahr…


  • Vision Weighing

    Modern egg grading increasingly relies on vision-based systems to support consistent quality assessment and efficient grading at high capacity. In Sanovo grading…


  • CRA & Machine Vision

    Für IDS beeinflusst der CRA vor allem, wie wir sicherheitsrelevante Rückmeldungen aus dem Feld verarbeiten: Hinweise müssen schnell bewertet und in Korrekturen…


  • Thomas Hopfner

    Machine-Vision-Software ist eine wesentliche Komponente von modernen Produktionssystemen.


  • Anne Wendel

    Beim Cyber Resilience Act (CRA) handelt es sich um eine neue europäische CE-Kennzeichnungsverordnung, die in Gänze ab Dezember 2027 Anwendung findet.


  • I’m (not) on fire

    Industrial lumber manufacturing is a high-speed, high-volume industry that operates machinery with intense friction at all most stages of a production. Common…