Embedded Vision
Ein Bild für
ARM-basierte Systeme
Computer Vision, also das kamera- und computerbasierte Erfassen und Verarbeiten von Bilddaten, hält zunehmend Einzug in Non-Factory-Bereiche. Dabei werden Standard-PCs oftmals von platzsparenden und kostengünstigen ARM-basierten Systemen abgelöst und eröffnen damit neue Anwendungsbereiche in vertikalen Märkten wie Verkehrsanwendungen, Einzelhandel und Medizin.
Kameras und Embedded PC zur Augenhintergrundkontrolle, an Kiosksystemen und zur Verkehrskontrolle sind nur einige Beispiele, wo Embedded Vision bereits heute im Einsatz ist. (Bild: Basler AG)
Unter Computer Vision – oder auch Machine Vision – ist üblicherweise die Fähigkeit von Computern und Maschinen zu verstehen, ihre Umwelt visuell wahrnehmen zu können. Wenn es sich bei diesen Computern nicht um General Purpose Computer, also Standard-PCs handelt, wird von Embedded Vision gesprochen. Die Fähigkeit zum Sehen wird den Computern typischerweise durch Kameras verliehen. An sie stellen Anwender in Hinblick auf ihre Umgebung (z.B. Industrie, Fabrik) und die Bildqualität (z.B. geringes Rauschen, keine Bildartefakte durch Kompression) spezielle Anforderungen, die dann auch meist nur von spezialisierten Kameras, sog. Machine Vision-Kameras, erfüllt werden können. Machine Vision-Kameras übertragen Bilder in z.T. hoher Auflösung und mit hoher Bildwiederholrate unkomprimiert über Interfaces wie Gigabit Ethernet oder USB3.0 und den entsprechenden standardisierten Übertragungsprotokollen (z.B. GigE Vision bzw. USB3 Vision) mit entsprechend hoher Bandbreite an die Computer-Hardware. Auf dem Computer werden die Bilddaten dann rechnerisch verarbeitet. Als ein Beispiel sei hier die Unterscheidung zwischen guten und defekten Bauteilen in der Produktion genannt.
Kameras und Embedded PCs in einem ermöglichen Vor-Ort-Verarbeitung (Bild: Basler AG)
ARM-basierte SoCs für die Bildverarbeitung
Seit einiger Zeit sind auch ARM-basierte System-on-Chips (SoCs) mit Standardschnittstellen wie Gigabit Ethernet oder sogar USB3.0 verfügbar und kommen als bildverarbeitende Komponenten für Machine Vision-Kameras in Betracht. Während allerdings hohe Bilddatenraten für aktuelle Standard-PCs kein Problem darstellen, gilt dies für Embedded Systeme nur eingeschränkt. Auch neuere ARM-basierte Systeme haben oftmals nur eine schwache Gigabit Ethernet- oder USB3.0-Anbindung, bei der die theoretisch möglichen Datenraten deutlich unterschritten werden. Dazu kommt, dass der Datentransfer auch noch eine signifikante CPU-Last erzeugen kann, was die effektive Bandbreite weiter einschränkt. Auch die Qualität der Treiber für die Kameraschnittstellen hat wesentlichen Einfluss auf die Performance des Systems.
Heute schon State of the Art: Embedded Vision im ITS-Bereich (Bild: Basler AG)
Embedded Vision in Medizin und Life Science
Embedded Vision kommt aktuell zunehmend als Standardlösung bei allen bildgebenden Diagnoseverfahren zum Einsatz, die Kameras nutzen. Wo immer es darauf ankommt Kameras und Processing (z. B. für Computer aided Detection oder Computer aided Diagnosis) in einem Gerät zu integrieren, können kleine, kostengünstige Processing-Plattformen ihr Potenzial ausspielen. Solche Geräte werden z.B. zur Augenhintergrundkontrolle eingesetzt, bei denen Kameras und Processing fest in das Gerät integriert sind. Auch in der Zahnmedizin werden Kameras mit Embedded Processing z. B. in Dentalscanner integriert, um digitale Abdrücke von Zähnen zu erstellen. Embedded Vision-Systeme finden ebenfalls im Laborbereich – in der Lab Automation – immer breitere Anwendung, so werden Kameras von Basler z. B. bei der automatisierten Blutzellfraktionierung und Analyse eingesetzt. Außerdem kommen bei kleinen mobilen Diagnosegeräten, die Patienten z.T. auch mit nach Hause nehmen können, oftmals Kameras zum Einsatz, dem sog. Point of Care Testing (POCT). Beispiele hierfür wären Handheld OCT (z.B. für Netzhautuntersuchungen) oder Handheld Imaging Systeme zur Analyse von Wundheilungsprozessen und Messung des Heilungsvorschrittes oder Identifikation von Wundheilungsstörungen. Ebenso stellt die Mikroskopie ein weites Feld für Embedded Vision Lösungen dar, z.B. beim Hervorheben von Bildbestandteilen wie Blutgefäßen oder Geweben bei Operationsmikroskopen.
Embedded Vision in Einzelhandel und Bankautomaten
Der Einzelhandels- oder Retail-Markt verlangt Embedded Vision, da Kameras oftmals eine Standardkomponente vieler Applikationen in diesem Bereich sind. Flaschenrückgabesysteme sind wohl das bekannteste Beispiel für Embedded Vision. Zum Tragen kommt Embedded Vision auch bei Kiosk-Applikationen, wie Bankautomaten oder Self-Service-Check-out Systeme, bei denen Kameras zur Personen- oder Produkterkennung mit dem benötigten Processing in einem Gerät vereint werden. Ein weiteres Beispiel sind Business Intelligence Systeme. Diese Lösungen analysieren mit Kameras das Käuferverhalten mittels Hot Spot Analyse, People Tracking oder People Counting, um z.B. Waren optimal zu positionieren.
Embedded Processing in Verkehrsanwendungen
Absolut üblich ist bereits heute die Integration von Bildgebung per Kamera und Embedded Processing in einem Gerät bei einer Vielzahl von Verkehrsanwendungen, wie Enforcement, also Geschwindigkeitskontrolle oder Rotlichtkontrolle, Tolling wie der Mautsysteme für Brücken, Tunnel oder Straßen, Unfallerkennung oder Incident Detection sowie Verkehrsüberwachung und -kontrolle (z.B. zur intelligenten Verkehrssteuerung). Eine wichtige Technik in fast allen diesen Anwendungsgebieten ist die automatische Nummernschilderkennung oder Automated Number Plate Recognition (ANPR). Hier kommen oft Erfassungsmodule zum Einsatz, die Bilderfassung und das automatische Erkennen des Kennzeichens in einem System vereinen.
