Embedded Vision & KI

Bild: elunic AG
Bild: elunic AG
Schneller am Ziel

Schneller am Ziel

In der Praxis lässt sich meist einfach entscheiden, ob KI das beste Verfahren für die jeweilige Aufgabe der optischen Qualitätssicherung ist. Je schwieriger die Gut-/Schlecht-Unterscheidung, desto mehr brilliert sie. Richtig durchgeführte KI-Projekte sparen Produktionskosten oder können sogar den Markteintritt um Monate vorverlagern.

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Bild: PHYTEC Messtechnik GmbH
Bild: PHYTEC Messtechnik GmbH
Aufgehübscht

Aufgehübscht

Zur Aufbereitung von Kamera-Rohdaten verfügen moderne Embedded-Prozessoren wie der NXP i.MX 8M Plus über integrierte Image Signal Processors (ISPs). Phytec bietet seinen Kunden dafür einen ISP-Kalibrierungsservice, mit dem die Vorverarbeitung auf die Endanwendung und deren individuelles optisches System angepasst werden kann. Das ermöglicht die optimale Ausnutzung des Prozessor-Features.

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Bild: @Rawpixel.com/adobestock.com / Kithara Software GmbH
Bild: @Rawpixel.com/adobestock.com / Kithara Software GmbH
Echtzeit bereit

Echtzeit bereit

Für anspruchsvolle Machine-Vision-Anwendungen spielen oft zwei Faktoren eine zentrale Rolle: Hohe Bilddatenraten und deterministische Reaktionszeiten. Letzteres ist nur durch Echtzeitbetriebssysteme erreichbar. Diese müssen jedoch auch die extremen Datenraten der immer leistungsfähigeren Industriekameras unterstützen können; sowohl bei der eigentlichen Bilderfassung als auch bei der Speicherung der Bilddaten.

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Bild: ifm electronic gmbh
Bild: ifm electronic gmbh
Die richtigen Maße

Die richtigen Maße

Wenn in industriellen Anwendungen vom digitalen Zwilling die Rede ist, geht es um das Modell einer Maschine, einer Anlage oder eines Produkts im Computer. Anders bei der Firma Virtual Retail, die mithilfe von Bildverarbeitung einen digitalen Zwilling kreiert, der das Online Shopping von Mode vereinfachen soll. Neuronale Netze und Deep Learning spielen dabei eine wichtige Rolle.

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Bild: Lakera AI AG
Bild: Lakera AI AG
Transparent AI

Transparent AI

The next generation of machine vision in industrial systems will rely on complex AI. Companies that want to safely innovate with machine vision need to put reliability and trust at the core of their development and operations. In this article, Lakera provides insights into challenges and solutions.

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Bild: Rauscher GmbH
Bild: Rauscher GmbH
CPU-Entlastung

CPU-Entlastung

Mit der Netzwerkkarte GevIQ löst Matrox Imaging (Vertrieb Rauscher) die aktuellen technischen Nachteile von Highend-GigE-Vision-Systemen. Die grundlegende Idee ist, die CPU durch eine zusätzliche Karte – ähnlich wie bei einem Framegrabber – zu entlasten und das De-Paketizing der Bilder ohne CPU-Einsatz vorzunehmen.