Interview
Embedded Vision – eine stetige Evolution
Ein Kommentar von Jan-Erik Schmitt, Vice President of Sales der Vision Components GmbH
Embedded Vision ist für uns bei uns nie ein statisches Feld gewesen – vielmehr erleben wir eine kontinuierliche und dynamische Entwicklung. Wenn wir einige Jahre zurückblicken, war der Markt noch überschaubarer: Embedded Vision bedeutete damals kompakte Systeme mit integrierter Prozessor- und Sensoreinheit, frei programmierbar, mit Onboard-Speicher – oft klassische „All-in-one“-Lösungen. Doch in den letzten Jahren hat sich durch den enormen Einfluss des Consumer-Marktes sehr viel verändert. Gerade im Automotive-Bereich hat sich gezeigt, dass leistungsfähige Embedded-Systeme ohne aktive Kühlung nötig sind.
Diese Anforderungen sind zunehmend auch auf industrielle Anwendungen übergegangen, wodurch die Bereiche Maschine Vision und Embedded Vision immer stärker miteinander verschmelzen. Heute stehen Flexibilität und Modularität im Vordergrund. Entwickler wollen entscheiden können, welche Kamera mit welcher Recheneinheit kombiniert wird – sei es ein Embedded Board von NVIDIA, NXP, aus der Raspberry Pi-Serie oder von einem anderen der zahlreichen Hersteller – oder ein System mit zusätzlichem KI-Beschleuniger, GPU oder FPGA. Die Systeme sind heterogener geworden, und die Auswahl richtet sich stark nach der jeweiligen Applikation.
Das MIPI CSI-2-Interface hat sich hier als Standard für die flexible Anbindung von Kameras an die Prozessorplattformen etabliert; zahlreiche Bildsensoren sind heute als MIPI-Kameras in industrietauglicher Qualität erhältlich. Ein bedeutender Treiber dieser Entwicklung ist der Einzug von Künstlicher Intelligenz in die industrielle Bildverarbeitung. Gerade spezialisierte KI-Beschleuniger-Chips sorgen für spannende neue Möglichkeiten für Deep Learning, Machine Learning und autarke Entscheidungen direkt auf den Edge-Geräten.
Derzeit sind viele Lösungen noch GPU-basiert, aber immer mehr Anbieter drängen mit dedizierten KI-Beschleunigern auf den Markt. Besonders interessant sind dabei sogenannte SoCs, also Kombinationen aus CPU und KI-Einheit auf einem Chip. Diese bieten eine ideale Balance: Während die KI-Einheit spezifische Aufgaben übernimmt, kann die CPU – meist ARM-basiert mit Linux – die Benutzeroberfläche, Kommunikation und Systemsteuerung abdecken. Wir erleben hier keine abrupte Revolution, sondern eine stetige, aber sehr schnelle Entwicklung – vor allem im Bereich der Prozessorarchitekturen und ihrer Kombinationen. Embedded Vision wird dadurch immer leistungsfähiger, flexibler und besser an die individuellen Anforderungen industrieller Anwendungen anpassbar. Das zeigt aber auch: Das Ziel der Entwicklung ist gleich geblieben – seit den Anfängen vor rund 30 Jahren bis heute.
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