Mit seiner Optiksimulationslösung Odesis ermöglicht Optis die Simulation von einfachen Linsen bis hin zu komplexen Linsensystemen innerhalb des CAD-Systems. Mit Odesis ist es erstmals möglich, Linsen und Linsensysteme innerhalb des CAD-Systems mathematisch korrekt darzustellen und nicht wie bisher nur als ungenaues Meshing. Darüber hinaus basieren die Simulationen von Odesis, wie alle Optis-Lösungen, auf den physikalischen Eigenschaften von Oberflächen, Materialien und Licht. Eine umfangreiche Bibliothek ermöglicht den schnellen Zugriff auf physikalisch korrekt vermessene Materialien, Oberflächen und Lichtquellen namhafter Hersteller. Odesis schließt die Lücke zwischen Optikdesign und Konstruktion, denn der Datenaustausch zwischen CAD und separater Optiksimulationslösung entfällt vollständig. Es werden Fehlerquellen minimiert und alle beteiligten Ingenieure arbeiten in einem System. So lassen sich beispielsweise Spotdiagramme, Wellenfrontaberration, MTFs oder Streulichtanalysen direkt im CAD simulieren. Abhängig von den Ergebnissen kann dann die Optik oder Mechanik sofort angepasst werden.
Antmicro und Allied Vision haben auf der Vision eine Deep-Learning-Anwendung gezeigt. Diese bedient sich KI zur Identifizierung und Verfolgung von Personen und Objekten in Echtzeit und setzt auf die neue Alvium-Kameraserie sowie den Nvidia Jetson AGX Xavier.‣ weiterlesen
The Omnitek DPU (Deep Learning Processing Unit) is a configurable IP core built from a suite of FPGA IP comprising the key components needed to construct inference engines suitable for running DNNs used for a wide range of Machine Learning applications, plus an SDK supporting the development of applications which integrate the DPU functionality.‣ weiterlesen
Moonvision automatisiert dank AI die Oberflächenerkennung unterschiedlichster Materialien. Was bislang über 50 Bilder erfordert hat, gelingt dem Wiener Startup mit nur elf Bildern. ‣ weiterlesen
Preiswerte Einplatinencomputer haben ihr Bastler-Image längst abgelegt und werden bereits zur Maschinensteuerung eingesetzt. Im Rahmen einer Masterarbeit an der TH Deggendorf wurde nun ein kostengünstiges Smart-Kamera-System auf Basis eines Einplatinencomputers (Raspberry PI 3) als Labormuster entwickelt.‣ weiterlesen
Der neuromorphe System-on-Chip-Baustein (NSoC) Akida ermöglicht erstmals eine gepulste neuronale Netzwerk-Architektur (SNN: Spiking Neural Network) in Serie.‣ weiterlesen
Embedded Deep Learning soll künstliche Intelligenz von der Cloud in das Gerät oder die Maschine bringen. Der erste Schritt zur Verkleinerung einer Serverfarm besteht laut Imago darin, ein leistungsstarkes GPU-Board in einer kompakten VisionBox einzusetzen.‣ weiterlesen