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Brückenschlag

Plattform vereint Machine-Vision und EmbeddedSysteme zu Embedded Vision

Embedded Vision gewinnt immer mehr an Bedeutung. Getragen durch technische Trends auf beiden Seiten verschmelzen Computer Vision und Embedded-Systeme zunehmend zu Embedded-Vision-Systemen. Doch leistungsstarke Machine-Vision-Kameras waren bisher aus technischen und Kostengründen der Embedded-Fachwelt weitgehend vorenthalten. Mit einer neuen Kameraplattform soll sich das jetzt ändern.

Bestandteil der neuen 1er-Kameraplattform ist die neu entwickelte Bilderfassungstechnologie Alvium, die aus einem proprietären Prozessor und einer umfassenden Bildverarbeitungsbibliothek besteht. (Bild: Allied Vision Technologies GmbH)

Es gibt zahlreiche Entwicklungstrends, die mit der Einführung von Embedded Vision in Embedded-Systeme nahezu zeitgleich erfolgen. So hat der Einbau von Kameras in Konsumgüter (Smartphones, Tablets, Fahrzeugen…) zur Entwicklung von kostengünstigen, kompakten und stromsparenden Kameramodulen geführt. Diese Geräte liefern eine angemessene Bildqualität und sind in erster Linie auf die menschliche Wahrnehmung abgestimmt. Meist sind die Module für Embedded-Vision-Systeme aber nur bedingt geeignet. So erfordern die gelieferten Bilder teilweise eine zusätzliche Bildverarbeitung, bevor sie ausgewertet werden können und der Support ist meist ausschließlich auf Großverbraucher beschränkt. Ein weiterer Entwicklungstrend bei Embedded Vision ist die Verfügbarkeit von neuen Prozessoren, die den Anforderungen von Embedded-Systemen hinsichtlich Größe, Gewicht, Leistung und Kosten gerecht werden. Viele Hersteller produzieren für den Embedded-Vision-Markt rechenintensive Prozessoren, darunter CPUs und GPUs, die auf Bildverarbeitungsalgorithmen zugeschnitten sind. Andere Hersteller bieten spezielle Hardware für Bildverarbeitungsfunktionen an oder Softwarelösungen für die Bildverarbeitung. Immer mehr Firmen unterstützen zudem Standard-Videoschnittstellen wie CSI-2 und USB3.1. Gleichzeitig erfreuen sich Open-Source-Bibliotheken einer zunehmenden Beliebtheit. OpenCV und die neue OpenVX werden von vielen Plattformen und Betriebssystemen unterstützt. Dies eröffnet Systementwicklern neue Möglichkeiten, leistungsstarke Bildverarbeitungsanwendungen schneller zu entwickeln. Es gibt ein ständig wachsendes Ökosystem mit Prozessorherstellern, Schnittstellenkartendesignern, Software- und Peripheriegeräteanbietern.

Bisher getrennte Welten

Die vielleicht interessanteste Entwicklung ist der Versuch von Unternehmen, die bisher in der industriellen Bildverarbeitung tätig waren, sich an den wachsenden Embedded-Vision-Markt anzupassen und dort Fuß zu fassen. Seit vielen Jahren haben die Industriekameraanbieter die Größe ihrer Produkte reduziert, die Kosten gesenkt und der Leistungsverbrauch der Kameras verringert. Dies wurde durch reduzierte Herstellungskosten, die Implementierung von Komponenten mit geringerem Stromverbrauch und kleineren Abmessungen sowie den Einbau modernster Bildsensoren erreicht. Die Umstellung von CCD- auf CMOS-Sensoren war ein entscheidender Faktor, der es ermöglichte, Kosten zu senken, Größe und Stromverbrauch zu reduzieren und die Bildqualität zu verbessern. Darüber hinaus haben die Hersteller immer mehr Bildoptimierungsfunktionen direkt in der Kamera eingebaut, um den Host zu entlasten und somit seine Geschwindigkeit und Leistung zu unterstützen. Viele neue Embedded-Vision-Anwendungen verlangen zunehmend die Leistung (Auflösung, Geschwindigkeit, Qualität) und Konfigurierbarkeit (ROI, Sequenzmodus, Bildstatistik) von Industriekameras. Die spezifischen Anforderungen von Embedded-Vision-Systemen, insbesondere hinsichtlich Kosten, Größe und Stromleistungsaufnahme, erschweren jedoch die Umstellung auf Machine-Vision-Kameras. Diese Entwicklungen finden einerseits in neuen Wachstumsmärkten wie z.B. bei unbemannten Systemen und im Automobilbau, andererseits aber auch in traditionellen Marktsegmenten statt. Hersteller von Messtechnik, medizinischen Instrumenten und Geräten sowie von intelligenter Verkehrsleit- und Fertigungsautomatisierungstechnik sind ebenfalls auf der Suche nach besseren Kameralösungen, um den Anforderungen nach niedrigeren Kosten und großvolumigen Anwendungen gerecht zu werden.

Plattform für beide Welten

Als Antwort auf die aufgezeigten Entwicklungstrends hat Allied Vision eine neue Kameraplattform entwickelt. Ziel war es, das Beste aus beiden Welten in einer Plattform zu vereinen: die Leistung und Qualität einer Machine-Vision-Kamera und die Größe, Stromaufnahme und Preisklasse eines Embedded-Kameramoduls. Darüber hinaus musste die Kamera in die neueste Prozessorhardware integrierbar sein und mehrere Betriebssysteme und Softwarebibliotheken unterstützen. Zudem sollte sie den Systementwicklern eine Vielzahl unterschiedlichster Bildsensoren bieten, sodass auch nach der ersten Integration neuere Sensoren implementiert werden können, ohne beispielsweise Mechanikaufbau und Software nachrüsten zu müssen. Dieses Ziel wird von der neuen 1er-Produktlinie erfüllt, die eine Vielzahl von patentrechtlich geschützten Technologien umfasst. Elementarer Bestandteil ist die neu entwickelte Bilderfassungstechnologie Alvium. Diese besteht aus einem proprietären Prozessor und einer umfassenden Bildverarbeitungsbibliothek. Sie fungiert als Sensorbrücke, sodass die Kamera mit Sensoren verschiedenster Anbieter mit zahlreichen Geschwindigkeiten und Bildformaten kompatibel ist. Für Systementwickler erübrigt sich somit das Problem der Sensor-Obsoleszenz, sowie der Kosten für die Umstellung auf die jeweils neuesten, auf dem Markt erhältlichen Sensoren. Die Alvium-Technologie bietet darüber hinaus Bildverarbeitungsfunktionen, die von der grundlegenden Bildrektifikation bis hin zu erweiterten ISP-Funktionen reichen. Ein wesentlicher Teil der Bildverarbeitung wird somit auf den Alvium-Prozessor in der Kamera verlagert, was die CPU-Auslastung des Host-Prozessors deutlich reduziert. Die neue Kameraplattform unterstützt USB3-Vision sowie die im Embedded-Bereich verbreitete MIPI- CSI-2-Schnittstelle mit einem Durchsatz bis zu 625MB/s. Die Schnittstelle reduziert die CPU-Auslastung gegenüber USB3 um ca. 35 Prozent. Die Kamera ist sowohl in einer 26,5×26,5mm-Platinenversion als auch in einem robusten Kompaktgehäuse erhältlich. Die Kamera unterstützt Video4Linux2 sowie eine GenICam-basierte C/C++ API und gewährleistet somit eine reibungslose Integration. Treiber für die gängigsten Prozessorplattformen wie z.B. NXP oder Nvidia werden ab Markteinführung ebenfalls erhältlich sein.

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