Endlich wieder Messe!
Das waren die News und Highlights der Vision 2021
Nach drei Jahren (Zwangs-)Pause hat Anfang Oktober die Vision in Stuttgart stattgefunden. Der folgende Beitrag stellt zahlreiche Messeneuheiten vor, verzichtet aber auf Produkte und Lösungen, über die bereits in früheren inVISION-Ausgaben berichtet wurde.
Der Profilsensor Z-Trak 2 von Teledyne Dalsa ermöglicht bis zu 45.000 Profile pro Sekunde.
Der Profilsensor Z-Trak 2 von Teledyne Dalsa ermöglicht bis zu 45.000 Profile pro Sekunde.Bild: TeDo Verlag GmbH

Software

MVTec präsentiert Merlic 5 (www.merlic.com) mit neuen Deep-Learning-Features (z.B. Anomaly Detection) sowie einer verbesserten Kamerahandhabung. Der Image Source Manager (ISM) trennt die Bildeinzugsquelle komplett von dem Bildverarbeitungsteil, so dass sich Visionanwendungen zwischen verschiedenen Systemen ohne Anpassung der Kameraeinstellungen kopieren und ausführen lassen. ++ Die EasyOCR2 Bibliothek von Euresys (www.euresys.com) unterstützt jetzt auch optische Zeichenerkennung (OCR) mithilfe von Deep Learning, und dies ohne den Einsatz einer GPU. Die Software enthält zwei vortrainierte Zeichenklassifizierer. Damit können kurze Texte wie Artikelnummern, Seriennummern oder Datencodes gelesen werden, die mit Standardschriftarten oder der Schriftart OCR-A aufgedruckt sind.

KI & Embedded Vision

MVTec (www.mvtec.com) bringt ein Plugin für Intels OpenVino Toolkit auf den Markt. Damit können Nutzer von KI-Beschleunigerhardware profitieren, die mit dem OpenVino-Toolkit kompatibel ist und schnellere Deep-Learning-Inferenzzeiten auf Intel-Prozessoren (CPUs, GPUs und VPUs) erreichen. Das Plugin basiert auf dem Halcon AI Accelerator Interface (AI²) von MVTec. ++ Die Hardware-Plattform O3R von IFM (www.ifm.com) ist ein Edge-Device, an das sich bis zu sechs 3D-Kameras und zahlreiche weitere Sensoren anschließen lassen. Die Plattform ist ideal für neuronale Netze und andere KI-Anwendungen. Ein Linux-System mit einer Nvidia Video Processing Unit bildet die Hardware-Basis, auf der sich auch anspruchsvolle KI-Anwendungen realisieren lassen. ++ Für die dezentrale Vorverarbeitung von Bilddaten in Embedded-Vision-Projekten mit MIPI-Kameramodulen hat Vision Components (www.vision-components.com) einen FPGA-basierten Beschleuniger mit multiplen MIPI-CSI-2-Ein- und Ausgängen entwickelt. Das Board kann die Daten mehrerer MIPI-Kameras zusammenführen und meistert dank seines FPGAs auch aufwändige Algorithmen und Rechenoperationen. Der Beschleuniger wird Anfang 2022 zunächst mit komplett offenem FPGA für kundenseitige Programmierungen sowie mit Demo-Anwendungen erhältlich sein. Im nächsten Schritt ist ein eigenes FPGA-Design für spezifische Anwendungen wie Farbkonvertierung, 1D-Barcode-Identifikation, Epipolarkorrektur, u.a. geplant. Die Nutzung der Elektronik für KI-Beschleunigungen ist ebenfalls angedacht. ++ Die MyBlueNaos Kameramodule von Matrix Vision (www.matrix-vision.de) nutzen für die Bildübertragung PCI Express mit Übertragungsraten von bis zu 1,6GB/s. Unterschiedlichste Prozessor-Architekturen auf Nvidia-, ARM- oder x86-Basis werden vom mitgelieferten MyImpact Acquire SDK unterstützt. Erste Modelle mit Sony Pregius- und Pregius-S-Sensoren bieten Auflösungen von 1,6 bis 24,6MP. Zudem zeigten Congatec (www.congatec.com) und Matrix Vision eine Smarc-Computer-on-Modules-Plattform mit PCI-Express-basierter Kameramodulerweiterung. Ohne Overhead oder zusätzliche Schnittstellen wie GbE, USB oder MIPI CSI werden die Bilddaten nahezu latenzfrei und in höherer Bandbreite direkt in den Arbeitsspeicher des Smarc-Moduls geschrieben. ++ Das PhyCore-i.MX-8M-Mini-Board von Phytec (www.phytec.de) ist für einfache und kostengünstige Embedded-Vision-Anwendungen ausgelegt. Zur Verfügung stehen MIPI-CSI-2-Kameramodule der neuesten Generation. Der 1,6GHz-Quad-Cortex-A53-NXP-Prozessor mit einem M4-Echtzeit-Coprozessor ermöglicht den Aufbau einfacher aber leistungsfähiger Vision-Systeme. ++ Imago Technologies (www.imago-technologies.com) hat mit der Vision Cam AI.go eine Deep-Learning-Kamera für Einsteiger angekündigt. Die vortrainierten Modelle der Kamera ermöglichen die Unterscheidung von Testobjekten in bis zu fünf Klassen. ++ Bereits vor dem offiziellem Launch stellt Advantech (www.advantech.com) seine neue Smart-Kamera-Serie ICAM-510A vor, die einen Nvidia Jetson Nano, Autofokus, Beleuchtung und 1,3- bzw. 5MP-Sony-IMX-Sensoren integriert hat. ++ Mit dem Melexis MLX75027 hat Vision Components (www.Vision-components.com) erstmals einen ToF-Sensor in eine 50x50mm Platine mit MIPI-CSI-2-Schnittstelle und Beleuchtung integriert. Zudem stellt die Firma eine MIPI-Modulfamilie für SWIR-Aufnahmen vor. ++ Die Mini-ITX Boards der MI989F-Serie von Spectra sind mit AMD-Ryzen-Prozessoren der Embedded-V2000-Serie bestückt, die eine Verfügbarkeit von zehn Jahren garantieren. Zur Wahl stehen das MI989F-2748, mit einer maximalen CPU-Frequenz bis zu 4,25GHz bei einer TDP von 35 bis 54W sowie das MI989F-2718, mit einer CPU-Frequenz bis 4,15GHz, dass dafür aber eine wesentlich geringere TPD von 10 bis 25W hat.

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TeDo Verlag GmbH
http://www.vision-messe.de

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