Kamera für große Aufgaben

Convolutional Neural Networks

Doch wer benötigt solch eine High-End- Kamera? „Die Anfragen kommen aus erstaunlich vielen Bereichen“, so Andreas Schaarschmidt, CMO bei SVS-Vistek. „Auf Anfragen aus der Displayfertigung, der Oberflächeninspektion und der Luftbilderstellung waren wir vorbereitet. Einige Kunden jedoch setzen die Kamera in Verbindung mit hochwertig abbildenden Objektiven auch als riesiges Mikroskop mit einer Auflösung von bis zu 1,2µm ein. Selbst die normalerweise begrenzte Tiefenschärfe verliert mit telezentrischen Objektiven ihren Schrecken. Das stellt in punkto Bildfeld und Kontrast alles in den Schatten was die bisherige Mikroskopie leisten kann und das zu einem sensationellen Preis/Leistungsverhältnis. Hier beginnt eine komplett neuartige Art der Mikroskopie mit bisher ungekanntem Detailreichtum und riesigen Bildfeldern zu entstehen. Die Einsatzmöglichkeiten dieser Kamera sind bei weitem noch nicht ausgelotet.“ Ein weiteres Einsatzfeld ist gerade in aller Munde: Bildverarbeitung mit Convolutional Neural Networks. Das ist zwar bei den riesigen Bildern der SHR47 wegen begrenzter CPU-Power noch etwas ambitioniert, aber Google macht vor, dass Parallel Deep Learning auch in der Cloud lösbar ist und es gibt bereits erste kommerzielle Lösungen. Die Kombination riesiger Bildfelder mit generischer Mustererkennung hat in der Vision-Branche unbestreitbar einen gewissen Charme.

Seiten: 1 2Auf einer Seite lesen

SVS-Vistek GmbH
www.svs-vistek.com

Das könnte Sie auch Interessieren

Bild: Rauscher GmbH
Bild: Rauscher GmbH
CPU-Entlastung

CPU-Entlastung

Mit der Netzwerkkarte GevIQ löst Matrox Imaging (Vertrieb Rauscher) die aktuellen technischen Nachteile von Highend-GigE-Vision-Systemen. Die grundlegende Idee ist, die CPU durch eine zusätzliche Karte – ähnlich wie bei einem Framegrabber – zu entlasten und das De-Paketizing der Bilder ohne CPU-Einsatz vorzunehmen.