It´s all Embedded
Vision-Neuheiten auf der Embedded World 2019
Drei Tage drehte sich auf der Messe Embedded World alles um Embedded Systeme. inVISION war live vor Ort und hat die Neuheiten zu (Embedded) Kameramodulen, KI und Deep Learning sowie Vision-PCs in einem Beitrag zusammengefasst.
Bild: TeDo Verlag GmbHMit knapp 1.100 Ausstellern und über 32.000 Fachbesuchern war die Embedded World erneut ein großer Erfolg. Am ersten Messetag wurden die Embedded Awards 2019 verliehen, erstmals auch in der Kategorie Embedded Vision. Gewonnen hat Basler (www.
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Kameramodule
The Imaging Source (www.theimagingsource.com) präsentierte erstmals seine MIPI/CSI-2 Kameramodule TIS und eine dazu kompatible FPD-Link III Serializer/Deserializer Bridge, die Kabellängen bis 15m erlaubt. Die Produktlinie unterstützt u.a. die Plattformen Nvidia Jetson TX1 und TX2 und nutzt die ISP-Funktionalitäten der Zielplattformen für Demosaicing, Farbkorrektur und weitere Verarbeitungsschritte, so dass die Berechnungen nicht auf der Kamera erfolgen müssen. Die MIPI-CSI-2 Kameramodule von Vision Components (www.vcmipi-modules.com) sind mit zahlreichen Bildsensoren (Omnivision, Sony Pregius & Starvis) verfügbar. Das Sandwich96 Board, ein CSI und Ethernet Adaptor Board, ermöglicht intelligente Kamera-Systeme. In Planung sind auch Dragonboards, Raspberry PI und Nvidia Jetson Boards sowie Produkte weiterer Hersteller. Imago Technologies (www.imago-technologies.com) und Prophesee (www.prophesee.ai) haben in Nürnberg erstmals ihre Event-based VisonCam-Kooperation vorgestellt. Der intelligente Vision-Sensor VisionCam mit einem Dual-Core ARM Cortex-A15 Prozessor und den Linux-basierten Algorithmen von Prophesee ermöglicht neue industrielle Applikationen dank der neuromorphen Vision-Technologie. Am Stand von MVTec zeigte Advantech (www.advantech.com) eine Demo ihrer neuen Smart-Kamera-Serie, die in Q2/19 erscheinen soll und auf der Halcon läuft. ABS (www.abs-jena.de) präsentierte eine Nvidia Jetson TX2 Smart-Kamera bei der die Anbindung verschiedener Bildsensoren möglich ist. Die Multi-GPU-Prozessorplattform (256-core Nvidia Pascal GPU, Hexcore) und der ARMv8 64-Bit CPU complex, dual-core Nvidia Denver 2, Quadcore ARM Cortex-A57) mit skalierbarer Leistungsaufnahme ist mit bis zu sechs Bildsensoren betreibbar (vier Full-HD-Streams). Unter dem Motto ´Vision with Embedded Value´ bietet Basler zukünftig auch Embedded-Vision-Dienstleistungen an. Zudem erweitert die Firma ihre Embedded-Vision-Kits, basierend auf dem Qualcomm Snapdragon 820, um Kits basierend auf der NXPs i.MX8-Prozessorfamilie. Zudem wurde das dart Bcon for MIPI 13MP-Kameramodul gezeigt. Die MityCCD und MityCAM Kameras von A.R. Bayer DSP Systeme (www.dsp-sys.de) bieten On-Board-Bildverarbeitung mit Critical Links MityDSP und MitySOM Modulen. Die Visioneinheit besteht aus drei gestapelten Baugruppen, einer Sensorplatine (VGA bis 8MP), der Verarbeitungseinheit sowie der Schnittstellenplatine. Das AI Kamera Development System von Avnet Silica (www.avnet.com) beinhaltet das ZCU102 Carrier Board mit der Multi-Kamera Karte FMC sowie vier Kameras, auf denen bereits Xilinxs reVision Stack integriert ist. Im Paket enthalten sind verschiedene Computer-Vision- und Machine-Learning-Beispiele. Aetina (www.aetina.com) stellte das Trägerboard AX710 vor, das für die Nvidia Jetson AGX Xavier entwickelt wurde. Es unterstützt PCIe x8-Steckverbinder wie 10G Lan und Multikamera-Systeme wie 6x FHD-Kameras, 4x 4K-Kamera und GMSL/FPD-Link-Kameras. Der Carrier kann mit bis zu acht Kameras ausgestattet werden. Framos (www.framos.com) hat eine eigene Produktreihe von untereinander austauschbaren Sensormodulen und Adaptern veröffentlicht. Neben einsatzfertigen Sensormodulen stehen standardisierte Steckverbinder vom Sensormodul bis hin zu einer Vielzahl an Processing-Boards zur Verfügung. Mit den passenden Konnektoren können Prozessorkarten konfiguriert werden, um praktisch jedes Sensormodul zu unterstützen.
Bild: TeDo Verlag GmbHAI & Deep Learning
Der NeuroMatrix NM 6407 DSP Prozessor von Dream Chip (www.dreamchip.de) hat zwei Cores, 500MHz und 16MBit RAM. Mit 2,6W ermöglicht er 16GFlops ud ist ideal für Tools wie Tensorflow oder Microsoft CNTK für einfache Deep-Learning-Anwendungen. Der KI-beschleunigte GigE-Framegrabber PCIe-GIEIMX von Adlink (www.adlinktech.com) hat den Intel Movidius Myriad integriert, während der PCIe-GIENVQ AI-Framegrabber die Nvidia Quadro Embedded P1000/P2000 beinhaltet. Mögliche Einsatzgebiete sind die Erkennung von Rissen in Süßwaren oder das Lesen verformter Etikette. Die AIBooster-X8 Karte von Nexcom (Vertrieb Plug-In Electronic, www.plug-in.de) hat die Vision-Accelerator-Design-Technologie von Intel für die neuronale Netzwerk-Inferenz für schnelle und präzise Videoanalysen integriert. Die Karte verwendet acht Intel Movidius Myriad VPUs. Auch die Mustang-V100-MX8 Karte von IEI (www.ieiworld.com) basiert auf der Intel Movidius VPU und nutzt das OpenVino Toolkit für CNN-Anwendungen. Congatec (www.congatec.de), Basler und NXP Semiconductors präsentierten eine Retail-Deep-Learning-Applikation. Die Plattform nutzt KI, um den Checkout-Prozess im Einzelhandel vollständig zu automatisieren. Standbesucher konnten Waren in einen Einkaufskorb legen und das neuronale Netz erkennt die Produkte. Dass KI keine Supercomputer braucht, zeigte Phytec (www.phytec.de) mit zwei neuen Entwicklungskits zum Data Mining und KI sowie Edge Computing. Der Einführungspreis der Embedded Kits liegt jeweils bei 189?. Außerdem unterstützt Phytec seine Kunden zukünftig mit einem eigenen KI-Kompetenzzentrum. Gleich zwei Deep Learning Tools stellte Irida Labs (www.iridalabs.gr) vor. AEye4 ermöglicht es, Inspektionsaufgaben mit einem begrenztem Datensatz zu lösen, während EVLib eine Softwarebibliothek mit hochoptimierten CNN-Modellen ist, die KI auf Edge-Geräten betreiben kann.
Vision-PCs
Der lüfterloser Mini-PC PowerBox 400-i7 BV von Spectra (www.spectra.de) verfügt über eine Intel HD 630 Grafik-Engine der 9. Generation und ein Intel Core i7-7700T Desktop-Prozessor der Kaby Lake Familie. Insgesamt lassen sich mit der IPC-Serie mehr als 100 Ausstattungsvarianten zusammenstellen. Die POC-500 Serie von Neousys (www.neousys-tech.com) verwendet den AMD Ryzen Embedded V1000 4-core/8-thread Prozessor mit 4xPoE, 4x USB3.0 und MezIO-Interface und erreicht 3,6Tflops. Ohne Lüfter haben die Geräte Abmessungen von 68x116x176mm (POC-515), mit Lüfter 81mm (POC-545). Der Boxer-8120AI von Aaeon (www.aaeon.com) ist für Edge-KI-Anwendungen. Er wird vom Nvidia Jetson TX2 betrieben und unterstützt 256 Cuda-Cores und eine Reihe von KI-Frameworks. Das Gerät verfügt über 8GB LPDDR4-Speicher, und 32GB eMMC-Speicher. Der Flex-BX200 von Comp-Mall (www.comp-mall.de) ist für KI und Deep Learning ausgelegt. Das Modell basiert auf dem Intel Q370-Chipsatz, Intel Core i7/i5/i3, sowie Celeron- oder Pentium-Prozessor der 8. Generation. Dank Prozessoren der 8. Generation Intel Core(TM) i3/i5/i7 und dem Intel H310 Express Chipset bewältigt die KBox B-201-CFL von Kontron (www.kontron.de) rechenaufwändige Prozesse. Herzstück ist ein Motherboard im Mini-ITX-Formfaktor und einer CPU mit bis zu sechs Prozessorkernen. TQ-Systems (www.tq-group.com) zeigte eine Machine Vision Demo, in der die x86 ODM Platform des COMBox-V zum Einsatz kam. Der IPC hat bis zu 32GB DDR4-2400 und 3x 4k Outputs (DisplaPort/HDMI). Speziell für Machine Vision konzipiert, bietet der SmartSL Plus U7-200 von Efco (www.efcotec.com) drei GigE PoE Ports und ist ausgestattet mit einem Intel Celeron Prozessor (Intel Bay Trail Plattform). Die Peripherie kann mittels isoliertem 8-Bit I/O Port angebunden werden.
Drei Tage drehte sich auf der Messe Embedded World alles um Embedded Systeme. inVISION war live vor Ort und hat die Neuheiten zu (Embedded) Kameramodulen, KI und Deep Learning sowie Vision-PCs in einem Beitrag zusammengefasst.
Bild: TeDo Verlag GmbHMit knapp 1.100 Ausstellern und über 32.000 Fachbesuchern war die Embedded World erneut ein großer Erfolg. Am ersten Messetag wurden die Embedded Awards 2019 verliehen, erstmals auch in der Kategorie Embedded Vision. Gewonnen hat Basler (www.Bild: TeDo Verlag GmbH
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Dieser Artikel erschien in inVISION 1 2019 - 20.03.19.Für weitere Artikel besuchen Sie www.invision-news.de
