Smarte KI-Kamera für Objekt-Klassifizierungen mit bis zu 300fps

Mit den AX Smart Cameras präsentiert Baumer seine ersten smarten Industriekameras. Diese verbinden Nvidia Jetson Nano bzw. NX Module mit Sony CMOS-Sensoren zu einer frei programmierbaren Bildverarbeitungsplattform für Industrie-4.0- und KI-Anwendungen.

 Die frei programmierbaren AX Smart Cameras kombinieren robuste Industriekameraqualität, Nvidia Jetson KI-Module und Sony CMOS-Sensoren zu einer frei programmierbaren verarbeitungsplattform. (Bild: Baumer Holding AG)
Die frei programmierbaren AX Smart Cameras kombinieren robuste Industriekameraqualität, Nvidia Jetson KI-Module und Sony CMOS-Sensoren zu einer frei programmierbaren verarbeitungsplattform. (Bild: Baumer Holding AG)


Die neuen Smart Cameras vereinen hochwertige Bildaufnahmen und leistungsstarke Bildverarbeitung in einem industrietauglichen Gehäuse. Die intelligenten Kameras vereinfachen den Einstieg in die industrielle Bildverarbeitung und erleichtern die Umsetzung aktueller Aufgabenstellungen wie die Integration von KI und Deep Learning sowie die Einbindung in Industrie 4.0-Umgebungen. Unterstützt wird dies durch einfach nutzbare SDKs wie TensorFlow und Caffe. Auch speziell auf Anwendungsfälle trainierte KI-Modelle, die Aufgaben wie Schüttgutüberwachung oder Lageerkennung von Objekten in Bildverarbeitungsanwendungen übernehmen, unterstützen diesen Trend. Jedoch sind klassische CPUs für die Arbeit mit neuronalen Netzen wenig geeignet. Daher wird oft auf leistungsstarke GPUs oder speziell optimierte, anwendungsspezifische ASICs zurückgegriffen. Die AX Smart Cameras integrieren beides direkt und sind dazu mit der Nvidia Jetson Plattform ausgestattet, die neben einer performanten GPU auch speziell auf KI ausgelegte ASICs in Form von DLA Cores (Deep Learning Accellerator Kerne) bereitstellt. So erreichen sie bei KI-gestützter Objekt-Klassifizierung bis zu 300fps. Neben KI-Aufgaben können die Smart Cameras auch für klassische Bildverarbeitung genutzt werden. So können beispielsweise Fehlerbilder JPEG-komprimiert und direkt in die Cloud gesendet werden, um dort das bestehende neuronale Netzwerk weiter zu trainieren und zu verbessern. Ein weiterer Vorteil: dank Linux-basiertem Ansatz ist die Programmiersprache entsprechend der Applikation frei wählbar, Bildverarbeitungsbibliotheken oder APIs von Drittanbietern sind zudem flexibel nutzbar, aber auch eigene Algorithmen geschützt einsetzbar.

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