Um eigene SoCs zu vermarkten, bieten große Chiphersteller Embedded-Development-Kits an. Viele Kamerahersteller haben darauf abgestimmte kompakte (Board-Level) Kameras mit geringem Stromverbrauch entwickelt. Ingenieure können mit den Kameras und den Standard-Entwicklungskits Proof-of-Concepts und Funktionsmuster für ihre Applikation erstellen, ohne den eigenen Bildverarbeitungs-Chip von Grund auf selbst entwickeln zu müssen. Während die beschriebenen Development-Kits Entwicklern in der Proof-of-Concept-Phase und beim Prototyping Zeitersparnis bieten, erfordert die Serienqualifizierung zum miniaturisierten Endprodukt für industrielle Umgebungen jedoch einen erheblichen Aufwand an Zeit, Ressourcen und Kosten. Anwendungsentwickler müssen sich dabei mit den Herausforderungen der Betriebsumgebungen und der Komplexität des Aufbaus kleinerer, schnellerer und energieeffizienterer Systeme auseinandersetzen. Auch der Test der Prototypen auf Zuverlässigkeit bei Staub, Feuchtigkeit, EMV und physischen Beanspruchungen durch Stöße und Vibration erfordern Zeit und Aufwand.
Bild 2 I Die Triton Edge hat auf 29x44x45mm die beiden Dual-Core-ARM-Prozessoreinheiten des UltraScale Chipsets, das frei programmierbare FPGA, 2GB DDR3-RAM und 8GB eMMC-Speicher integriert. (Bild: Lucid Vision Labs Inc)
Kompakte Edge-Kamera auf Xilinx SoCs
Als Alternative für solche Entwicklungen hat Lucid die Triton Edge Kamera entwickelt, die auf dem Zynq UltraScale+ MPSoC Chipsatz von Xilinx basiert. Dank ihres Designs können Entwickler von Bildverarbeitungsanwendungen viele der Hardware-Validierungsschritte überspringen, die zur Qualifizierung ihres Produkts für anspruchsvolle Umgebungen erforderlich sind. Lucid und Xilinx haben die IP67/ Kamera im Hinblick auf ein möglichst kompaktes Design optimiert. Dank des inFO-Packaging von Xilinx und des Kameradesigns von Lucid mit Starflex Platinen passen die beiden Dual-Core-ARM-Prozessoreinheiten des UltraScale Chipsets, das frei programmierbare FPGA, 2GB DDR3-RAM und 8GB eMMC-Speicher in die ultrakompakte Kamera mit einer Größe von nur 29x44x45mm. Im Gegensatz zu herkömmlichen Vision-Kameras, findet die Datenverarbeitung in der Kamera selbst statt, ohne dass eine Verbindung zu einem weiteren Embedded-Board oder einem externen Host-PC erforderlich ist. Das macht es möglich, zeitkritische Bilddaten mit einer geringeren Latenzzeit zu verarbeiten, verglichen mit Host-PC-, Server- oder Cloud-basierter Bildverarbeitung. Außerdem wird die Netzwerknutzung reduziert, da das System nur die verarbeiteten Ergebnisse sendet.
