Auf die Anwendung zuschneiden

»Embedded Vision macht Bildverarbeitung mobil«

19. September 2022, 8:30 Uhr | Andreas Knoll

Fortsetzung des Artikels von Teil 1

Die Rolle der 3D-Bildverarbeitung

Welche Rolle spielt und welche Aufgaben erfüllt das Hardwarebeschleuniger-Board VC Power SoM in Embedded-Vision-Systemen?

Embedded Vision ist komplex – das gilt besonders für die rechenintensive Vorverarbeitung der Bilddaten. VC Power SoM ermöglicht es, diese Prozesse auf einem eigenen Board auszulagern. Der FPGA-Beschleuniger übernimmt dann beispielsweise Farbraumkonvertierungen, Barcode-Identifikationen oder die Datenfusion von Stereovision- und Multikamera-Anwendungen. Momentan bieten wir VC Power SoM mit einem offenen FPGA für die kundenspezifische Programmierung an. Wir planen aber bereits eigene IP-Cores für häufige Anwendungen, und auch die Übernahme von KI-Algorithmen auf dem Board steht auf unserer Roadmap. Die Platine lässt sich direkt in das Design von Mainboards integrieren. Alternativ kann sie mit einer Adapterplatine mit multiplen MIPI-Ein- und -Ausgängen in den Datenstrom zwischen Bildsensor und Prozessor-Board eingebunden werden.

Vision Components
Bei der VC Stereo Cam handelt es sich um eine Platinenkamera mit Onboard-Datenverarbeitung auf Basis des VC Power SoM für Stereovision- und 3D-Anwendungen.
© Vision Components

Entspricht das VC Power SoM einem üblichen CoM/SoM-Formfaktor?

VC Power SoM ist gerade einmal 28 mm × 24 mm groß – entsprechend unserer Definition von Embedded Vision so klein wie möglich. Ein üblicher Formfaktor hätte dem im Weg gestanden.

Wie teilt sich das VC Power SoM in Embedded-Vision-Systemen, in denen auch Processing Boards von Herstellern wie Nvidia, NXP, Qualcomm und Xilinx integriert sind, die Aufgaben mit diesen?

VC Power SoM ist eine sinnvolle Ergänzung, die im Datenstrom zwischen Sensor und Prozessor-Board Bilddaten vorverarbeitet. Dank FPGA-Technologie erfolgt das in Echtzeit und sehr effizient. Die gesamte Rechenleistung des Mainboards bzw. seines Prozessors steht damit für die Hauptapplikation zur Verfügung. Das heißt für Entwickler aber auch, dass sie die Vorverarbeitung der Bilddaten bei der Auswahl ihres Prozessor-Boards nicht berücksichtigen müssen. Sie gewinnen dadurch deutlich an Flexibilität, können mit ihrem Wunschprozessor arbeiten und dessen Rechenleistung optimal für die jeweilige Endanwendung nutzen.

Welche Rolle werden Gehäusekameras künftig für Vision Components und generell in der industriellen Bildverarbeitung spielen?

Wie beschrieben ist Embedded Vision mittlerweile so leistungsstark bei gleichzeitig besonders kompakter Baugröße, dass die Systeme in zahlreiche Anwendungen direkt integriert werden können. Dennoch haben Gehäusekameras ihre Berechtigung – vor allem dann, wenn sie das komplette Embedded-Vision-System inklusive der Bildverarbeitung integrieren. Damit sind die Gehäusekameras ja komplette Edge Devices. Wir unterstützen unsere Kunden auch weiterhin dabei, unsere Embedded-Vision-Systeme in entsprechende Gehäuse zu integrieren, und bieten unsere Platinenkameras mit Onboard-Datenverarbeitung auch weiterhin mit entsprechenden fertigen Gehäusen an. Jüngstes Beispiel dafür ist unsere VC Stereo Cam – eine Platinenkamera für Stereovision- und 3D-Anwendungen auf Basis des VC Power SoM, die wir auf Wunsch auch mit Gehäuse anbieten können.

Welche Rolle wird die 3D-Bildverarbeitung künftig für Vision Components und generell in der industriellen Bildverarbeitung spielen?

3D eröffnet weitere Möglichkeiten für Nutzer von Embedded Vision, und wir sehen auch hier zahlreiche spannende Projekte, die über klassische Messaufgaben per Triangulation hinausgehen. Mit entsprechenden MIPI-Kameramodulen und Lösungen wie VC Stereo Cam und VC picoSmart 3D ermöglichen wir Kunden, die Technologie unkompliziert und schnell zu integrieren und so ihre Ideen umzusetzen.


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