Embedded Vision oder Embedded Vision Application?

Embedded Vision
oder Embedded
Vision Application?

Was steckt hinter Embedded Vision, insbesondere in Industrieanwendungen? Geht es hier um Rechenpower, lüfterlose robuste Geräte oder steckt doch mehr dahinter? Wie kann der Anwender entscheiden, welche Art von Anbietern seine Ansprüche erfüllen?
Wie lassen sich zunächst allgemeine Hardwaremerkmale von Embedded-Rechnern beschreiben? Der Markt bietet viele Embedded-Rechner an, die für sich in Anspruch nehmen, industrielle Bildverarbeitungssysteme ausstatten zu können. Prozessoren aus dem Hause Intel reichen vom Atom über Celeron bis zu den i3, i5, i7. Bei schnellen i7-Prozessoren mit mehr als 40W Leistungsverbrauch wird es schon eng, robuste, sprich lüfterlose sowie kompakte Computer herstellen zu können. Es gibt Alternativen zu Intel wie z.B. Texas Instruments, bekannt in vielen Industriesektoren und der Telekommunikationsbranche. Von einfachen Prozessoren geht es hoch bis zu 8-Kern-Derivaten, verbessert bzgl. niedrigem Stromverbrauch bei zudem respektablen Rechenleistungen für die Bildverarbeitung. Speicherausstattung, Harddisk, Betriebssystem – auch hier gibt es Vielfalt von Echtzeitbetriebssystemen über Linux bis hin zu Windows, dort Windows Embedded. Kameras können über Ethernetports oder USB angeschlossen werden, bei Spezialkameras wie Zeilenkameras ist Camera Link weiterhin im Markt und durch das gute Preis-/ Leistungsverhältnis sowie robustem Timing nicht zu verdrängen.

Embedded Vision ist mehr als die Aufzählung von Computermerkmalen

Ein Embedded-Visionrechner hat mehr Aufgaben zu erfüllen als nur ‚zu rechnen‘. Es sind auch in Maschinen und Geräte integrierte Steuerungsrechner mit speziellen für die Aufgabe angepassten Schnittstellen. Kameras werden getriggert, passiert es nicht genau genug, so ist das Objekt auf dem Fließband schon aus dem Kamerabild verschwunden. Die geschickte Generierung des Triggersignals hängt mit der dahinterliegenden Logik und dem Zeitverhalten von z.B. digitalen Eingängen zusammen. Hinzu kommt die Verarbeitung von Encodersignalen. Weiterhin muss die Beleuchtung exakt angesteuert werden – übliche LED-Beleuchtungen werden im Überstrom betrieben, damit die Kamerabilder hell genug sind. Auch dieses ist eine Aufgabe des Visionrechners. In den VisionBox-Serien sind diese Funktionen hardwareseitig und mit der Abstraktion im SDK bereits implementiert. Bezüglich des Echtzeitverhaltens kann es mit dem Windows OS ’suboptimal‘ laufen, insbesondere beim Langzeitverhalten (24/7 an 365 Tagen/Jahr) darf der Rechner nie die Echtzeit verletzten. Abhilfe schaffen andere Betriebssysteme angefangen bei Linux, mit oder ohne einem Real Time Kernel bis hin zu speziellen MulticoreMultitasking-Betriebssystemen, in denen das Zeitverhalten mit den Entwicklungstools sehr gut nachvollziehbar ist. Letzteres ist nichts Besonderes und kein Hexenwerk, ablesbar daran, dass ein Informatikstudent im Bachelor-Studiengang nach ½ Tag Training in der Lage war, ein sehr komplexes in C++ geschriebenes Programm auf eine 8-Kern-Maschine zu portieren und auch zu verbessern. Somit sind es eine Reihe von Rahmenbedingungen, damit ein schnelles Embedded-Vision-System in heutigen wettbewerbsfähigen Maschinen Einzug halten kann.

Embedded Application

Die ’nackten‘ Rechnerfakten sind mit speziellen Hardwareschnittstellen aufgerüstet – reicht dieses? Oft genug nein. Warum? Das Umfeld eines Embedded-Vision-Systems muss auch von der Applikation her verstanden werden. An dieser Stelle geht es noch nicht um Bildverarbeitungstools oder -algorithmen sondern weiterhin um die Einbindung des Rechners in die Anwendung und Maschinenperipherie. Um dieses sehr gut abbilden zu können, bedarf es Erfahrungen aus der Bildverarbeitungspraxis. Die VisionBoxen aus dem Hause Imago haben diese in Form von – sagen wir einmal – ‚Brainware‘ mit dabei. Hierfür gibt es keine Software-Laufzeitlizenz – es steckt in den Köpfen der erfahrenen und kreativen Ingenieure, die sich z.T. schon mehr als 20 Jahre mit industrieller Bildverarbeitung auskennen. Insofern ist es das Verständnis für die Details der Anwendung, die Auswahl des dafür geeigneten Rechners und die danach längerfristige Lieferung viel wichtiger als Prozessor- und Speicherspezifikationen.

Secret Embedded Vision

Seziert man in einer Maschine das Vision-System und findet darin einen i3-Rechner mit Windows Embedded, zwei USB-Kameras und auf dem Rechner Hinweise auf eine namhafte Bildverarbeitungsbibliothek – so weiß der Experte, wie das Vision-System funktioniert. Ist dieses wettbewerbsfähig? Je nach Stellenwert des Vision-Systems vielleicht ja, vielleicht nein. Secret Embedded Vision geht wesentlich weiter. Nach der Unterzeichnung einer Geheimhaltungsvereinbarung werden gegenseitig technologische Möglichkeiten ausgelotet – mit dem Ziel, die Aufgabe möglichst trickreich zum besten Preis-/Leistungsverhältnis zu lösen. Hier geht es dann in Details von Maschinenprotokollen, Timing, schneller Bildvorverarbeitung, Firmwareerweiterungen etc. Als Hardware-, Firmware- und Middlewarehersteller hat man einige Parameter zur Hand, an denen man manipulieren kann. Das Resultat ist dann eine Customized VisionBox, die zusammen mit der Kreativität der Applikationsentwickler Alleinstellungsmerkmale hat und die Wettbewerbsfähigkeit sichert.

Embedded Vision HPC

HPC ist die Abkürzung für ‚High Performance Computing‘. Ist das mit ‚Embedded Vision‘ zu vereinbaren? Imago beweist es seit mehr als einem Jahrzehnt, dass skalierbare Multicomputer-Multicore-Lösungen in Maschinen die hohen Bilddaten modernster Kameras wegrechnen können. Hierzu sind auf einem Board mehrere Prozessoren vereint – oder die Rechner kommunizieren miteinander in perfekter Harmonie. Und dieses alles wird hochintegriert in Kameranähe untergebracht. Als Beispiel sind Systeme im Serieneinsatz, in denen sechs Kompaktrechner, montiert auf einer Traverse zwischen Zeilenkameras deren Daten wegrechnen und an übergeordnete Rechner nur noch Metadaten – aber keine Bilddaten versenden. Gerade diese Lösungen müssen in enger Abstimmung mit dem Kunden erarbeitet werden, aufgrund der Vielfalt in der Industrie kann es ’nichts von der Stange‘ geben. Aber genau dieses ist auch der Punkt, wo sich Maschinenerfinder vom Wettbewerb absetzen.

Zusammenfassung

In den kurzen Ausführungen hat sich gezeigt, dass Embedded Vision wesentlich mehr ist als nur der Vergleich von Prozessorleistungen. Die Anforderungen an Bildverarbeitungsrechner sind wesentlich vielfältiger und reichen über Spezialschnittstellen hin zu ausgetüftelten Supercomputern, dafür geeignet in Maschinen integriert zu werden.

Imago Technologies GmbH
www.imago-technologies.com

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