Ein weiteres Element der Zusammenarbeit ist die Implementierung der Deep-Learning-Technologie Continual Learn-ing von MVTec auf dem Embedded-Device. Sie ermöglicht es, Klassifikationsmodelle mit nur wenigen neuen Bildern schnell und effizient an veränderte Produktionsbedingungen anzupassen, ohne dass zuvor gelernte Klassen und Merkmale verloren gehen (Catastrophic Forgetting). Klassifizierung ist eine etablierte Deep-Learning-Methode zur automatisierten Zuordnung von Bilddaten zu vordefinierten Klassen und wird häufig in Inspektions- und Qualitätskontrollanwendungen eingesetzt. In Kombination mit der NPU-Beschleunigung lassen sich entsprechende KI-Modelle direkt auf dem Gerät an neue Gegebenheiten anpassen, wodurch Stillstandzeiten reduziert werden.

Fazit

Die Zusammenarbeit von MVTec und Qualcomm zeigt, wie sich moderne Deep Learning Anwendungen auch auf ressourcenbeschränkten Embedded-Plattformen effizient umsetzen lassen. Durch die Kombination aus leistungsfähigen NPUs und einer flexiblen Softwareanbindung können KI-Modelle direkt auf dem Zielsystem ausgeführt und an veränderte Anforderungen angepasst werden. Für Sensorhersteller und andere Anbieter von Embedded-Vision-Lösungen eröffnet dies neue Möglichkeiten, eine intelligente Bildverarbeitung mit hoher Performance und geringem Energiebedarf direkt in ihre Produkte zu integrieren.