Open Camera Concept für eigene, smarte Vision-Lösungen

 Die Recheneinheiten von iam (ARM-CPU und FPGA) lassen sich individuell mit Algorithmen belegen oder für verschiedene Bibliotheken nutzen. (Bild: NET New Electronic Technology GmbH)

Die Recheneinheiten von iam (ARM-CPU und FPGA) lassen sich individuell mit Algorithmen belegen oder für verschiedene Bibliotheken nutzen. (Bild: NET New Electronic Technology GmbH)

Hybride dezentrale Bildverarbeitung

Mit dem Smart Vision System Corsight kann dagegen die gesamte Bildverarbeitungsfunktion dezentral bewältigt werden. Je nach Auslegung agiert das System sogar als Aktuator zur Steuerung der Peripherie. Dabei können die einzelnen Funktionseinheiten untereinander oder inline autark handeln. Die integrierte Recheneinheiten des Systems (Intel Quad Core-CPU und FPGA) lassen sich individuell mit Algorithmen belegen oder für Bibliotheken wie Halcon, MIL, VisionPro, Adaptive Vision Studio oder OpenCV nutzen. Aufgrund der x86 PC-Architektur ist die Anwendungserstellung und das Servicing in gewohnter Arbeitsumgebung (Win10, Linux) möglich. Darüber hinaus ist das System auch mit Zeilensensoren als smarte Zeilenkamera einsetzbar. Im Hinblick auf Software wird hier die Umsetzung des NET Open Camera Concepts neben dem FPGA auch auf die CPU ausgeweitet. Wo PC-seitig auch workflow-basierte Softwarelösungen zur Anwendung kommen können, sind zur Programmierung des FPGA weiterhin Expertenkenntnisse gefragt. Danach lässt sich über das Framework auf den kamerainternen FPGA zugreifen und der volle Leistungsumfang des Systems nutzen.

Ease-of-Use mit SoC-Architektur

Das Smart Vision System iam ist ideal für autarke Prozessen mit individuellen, flexiblen Softwarelösungen. Dank diverser Schnittstellen (DP+, USB, Feldbus) und Optik-Mounts (C, M42, F, M12) sowie optionalen Multi-Sensoren-Adaptionen, die schrittweise in 2021/22 implementiert werden, bietet das System einen größeren Funktionsumfang als Corsight. Unterschiedlich ist, wie Anwendungen im System realisiert werden. Applikationen, die den FPGA nutzen, können mit iam in C und C++ erstellt werden. Dies ermöglicht es Softwareentwicklern ohne VHDL-Know-how das System zu nutzen. Durch die Verwendung von Standards wie OpenCL und Vitis zur automatischen Erzeugung von FPGA-Binärcode und Linux als Betriebssystem gelingt der Umstieg von PC-basierten Vision-Systemen auf iam problemlos. Eine kostenlose Hilfe für Einsteiger ist zudem die Online-Community mit zahlreichen Tutorials, die das Arbeiten mit der Vitis Softwareplattform von Xilinx erleichtern. Zusätzlich haben Lösungsanbieter die Option einen erfahrenen Systempartner mit der Programmierung zu beauftragen.

Kern von iam ist die System-on-Chip Prozessor-Architektur. Dank der hybriden Plattform können in diesem System Visionfunktionen zwischen ARM-Prozessor und FPGA effizienter hardwarebeschleunigt werden, als es durch den User manuell möglich wäre. Der resultierende Effizienzsprung sorgt für Anwendungen ohne Latenz, bezogen auf den Frametakt. Große Praxisrelevanz erlangt die Hardwarebeschleunigung bei komplexeren Berechnungen. Wenn beispielsweise externe Libraries oder KI eingesetzt werden, kann iam bereits fertige Operationen (Bildvergleich, Blob-Analyse, Farberkennung usw.) durch den SoC-bedingten wechselseitigen Speicherzugriff performanter lösen.

Fazit

Das Open Camera Concept bietet auch Einsteigern eine leistungsfähige und flexible Hardware- und Softwareplattform, um erfolgreich das ´going smart´ zu meistern. Weitere Vorteile sind das breite Sensor- und Optikportfolio in Verbindung mit den optionalen Customizing-Optionen. Mit dem hardwarebeschleunigten Smart Vision System iam kann der Anwender ein Maximum an Performance herausholen, ohne dass er seine Arbeitsweise oder Software grundlegend ändern muss.

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NET New Electronic Technology GmbH

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