Industrielle AI-Geräteplattform für Edge-Komponenten
Bisher gibt es nur wenig Elektronik mit AI-Funktionalität, die direkt vor Ort auf Edge-Komponenten läuft und zugleich die nötige Performance für die industrielle Nutzung aufweist. Hier setzt die kompakte AI-Geräteplattform von Kontron an, die ein M.2-Modul mit dem Google Coral-Beschleuniger für TensorFlow Lite auf einem 2,5″ pITX Single Board Computer mit dem NXP i.MX8M Prozessor kombiniert.
Bild 1: Die kompakte AI-Plattform erhöht dank einer Google Coral Edge TPU, die bis zu 4 TOPS (trillion operations per second) leistet, die erfassung von Edge Komponenten auf über 30fps. (Bild: Kontron Europe GmbH)
Die NXP-basierte AI-Plattform ist für den Betrieb in einem Temperaturbereich von -40 bis +85°C ausgelegt, bei gleichzeitig hoher mechanischer Belastbarkeit. Zwar erzeugen Kamerasysteme in der Regel etwa 400fps, herkömmliche Prozessoren verarbeiten in diesem Zeitraum jedoch nur einen Bruchteil an Bildern. Für die visuelle Fehlererkennung sind jedoch mindestens zehn Bilder eines Objekts notwendig, die Geschwindigkeit an der Produktionslinie hängt also stets von der Performance der Bilderkennung ab. Die AI-Plattform erhöht mit der integrierten Google Coral Edge TPU (Tensor Processing Acceleration Unit), die bis zu 4 TOPS (trillion operations per second) leistet, die Bilderfassung auf 30 oder mehr Bilder pro Sekunde. Je nach Kamera können bis zu 100fps verarbeitet werden. In Bälde soll es zudem ein Box-PC-Produkt geben, das auf dem Google Coral M.2 Modul basiert, integriert in eine Intel Atom Prozessor-Plattform. Die Plattform verwendet einen Linux Yocto Kernel als ein Garant für aktuelle Sicherheitsfeatures. So kann in der Anwendung noch detaillierter auf die individuellen Anforderungen eingegangen werden. Die Integration der Plattformen ist in Systeme wie Box-PCs, HMIs oder Rackserver möglich.
