Darstellung des hardware-beschleunigten verarbeitungsprozesses in der Smart-Kamera iam (Bild: NET New Electronic Technology GmbH)
Arbeiten in gewohnter Umgebung
Netzwerke für Machine-Learning-Anwendungen können mit bekannten Werkzeugen, basierend auf Tensorflow oder Caffe, entwickelt und trainiert werden. Für die resultierenden Netzbeschreibungen stehen passende Xilinx Vitis AI Tools bereit, welche die Netzwerke für die Ausführung in der DPU automatisch anpassen und optimieren. Zudem steht dem Anwender eine einsatzfähige Laufzeitumgebung für die benötigten Konvertierungstools zur Verfügung. Eine Bildverarbeitungsanwendung kann ein so vorbereitetes Netzwerk dynamisch laden und ausführen. NET unterstützt den Einstieg durch bereitgestellte Referenz-Anwendungen für den Einsatz von CNN-Netzen.
Zahlreiche Einsatzgebiete
In der Praxis ergibt sich damit für die iam Smart-Kamera ein breites Anwendungsfeld. Exemplarisch lassen sich Robotik-Applikationen in der Landwirtschaft anführen, wo kompakte Smart-Vision-Lösungen für Obst und Gemüse auf dem Acker oder der Wiese eingesetzt werden können. Geht es um die Vollständigkeitsprüfung von Lebensmittelverpackungen hat eine regelbasierte Software zusehends das Nachsehen. Lernende beziehungsweise trainierte Systeme leisten immer bessere Arbeit, weil Surimi, Aal und Nori-Blätter ein hohes Maß an Heterogenität aufweisen. Schließlich existiert auch bei der optischen Inspektion und Sortierung von Arzneimitteln in der Pharmazie eine große Varianz, die modernen Machine-Learning-Verfahren ´on the edge´ in Embedded-Vision-Kameras ein Handlungsfeld bietet. Ist zudem die Möglichkeit gegeben, eine anwendungsspezifische Auslegung mit bereits passendem mechanischem oder optischem Zubehör umzusetzen, wird zusätzlicher Integrationsaufwandvermieden.
Fazit
Iam bietet als einsatzfertige Embedded-Vision-Kamera den direkten Einstieg für Integratoren und Maschinenhersteller in die Umsetzung dezentraler Anwendungen, die auch von rechenintensiven Machine-Learning-Technologien profitieren können. Denn iam ermöglicht es KI direkt auf der Kamera als Edge-Device auszuführen. Da NET die Kameralösung auch vor-konfiguriert anbietet, können sich Anwender in erster Linie auf ihre Anwendung konzentrieren.
