Embedded-Computer für die Bildverarbeitung

Dedizierte Rechenplattformen für On-Device-Bildverarbeitung und KI

Edge-AI-Embedded-Computer für die Bildverarbeitung liefern die Rechenleistung, die benötigt wird, um Bild- und Videodaten direkt am Edge zu analysieren. Statt auf einen entfernten Server oder eine Cloud-Plattform angewiesen zu sein, ermöglichen sie den Betrieb von KI-Modellen und Computer-Vision-Anwendungen in Kameranähe und tragen so dazu bei, Latenzen, Bandbreitenanforderungen und die Abhängigkeit von der Netzwerkanbindung zu reduzieren.

Im Gegensatz zu Smart Cameras, die Kamera, Prozessor und Software in einem einzigen Gerät vereinen, stellen Embedded-Computer eine separate und flexible Rechenplattform bereit. Dadurch lässt sich für eine bestimmte Bildverarbeitungsanwendung einfacher die passende Kamera- und Rechenhardware auswählen und die Verarbeitungsleistung bei veränderten Anforderungen leichter aufrüsten.

Zu den wichtigsten Auswahlkriterien zählen Rechenleistung, Stromverbrauch, Hardwarebeschleunigung, Kameraschnittstellen, Skalierbarkeit und Wärmemanagement. Welche Balance hier richtig ist, hängt vom Bildverarbeitungs-Workload, der Betriebsumgebung und dem erforderlichen Grad der KI-Verarbeitung ab.

Möchten Sie mehr über diese Technologie erfahren? Probieren Sie unseren neuen Chatbot aus!

Ask Acal BFi

Darum ist unser Portfolio die richtige Wahl für Sie

Unser Portfolio an Embedded-Computern bietet kompakte, leistungsstarke Plattformen, die für anspruchsvolle Bildverarbeitungs- und KI-Workloads am Edge ausgelegt sind. Sie wurden für Zuverlässigkeit und Energieeffizienz entwickelt und unterstützen eine Vielzahl von Verarbeitungsanforderungen, Schnittstellen und Einsatzbedingungen. Entwickler profitieren von einer skalierbaren und flexiblen Plattform, die die Integration von Sensoren, Kameras und Software vereinfacht und so die Entwicklung und Implementierung von Edge-basierten Bildverarbeitungs­systemen beschleunigt.

Wichtige Auswahlkriterien

  • Verarbeitungsarchitektur: CPUs, GPUs und NPUs bieten je nach Bildverarbeitungs- und KI-Workload unterschiedliche Leistungsniveaus und Energieeffizienz.

  • Leistung und Energiebedarf: Höhere Rechenleistung kann den Stromverbrauch und die Wärmeentwicklung erhöhen. Deshalb sollten beide Aspekte zusammen betrachtet werden.

  • Kamera- und Sensorschnittstellen: Die Plattform sollte die erforderlichen Kameraschnittstellen, Auflösungen, Bildraten und Datenbandbreiten unterstützen.

  • Skalierbarkeit: Eine modulare Architektur erleichtert es, Kameras hinzuzufügen, die Verarbeitungskapazität zu erhöhen oder die Hardware aufzurüsten, wenn sich die Anforderungen weiterentwickeln.

  • Thermisches Management: Eine ausreichende Kühlung ist unerlässlich, insbesondere bei Hochleistungs­systemen, die im Dauerbetrieb laufen oder in kompakten Gehäusen eingesetzt werden.

  • Integration: Embedded-Computer bieten mehr Flexibilität als Smart Cameras, erfordern jedoch eine sorgfältige Integration von Kameras, Sensoren, Software, Strom­versorgung und Kommunikation.

Technischer Überblick

In Bildverarbeitungs­systemen fungieren Edge-AI-Embedded-Computer als dedizierte Verarbeitungseinheiten für Aufgaben wie Objekterkennung, Bildklassifizierung, Tracking, Anomalieerkennung und Echtzeit-Videoanalyse. Sie können CPUs, GPUs oder dedizierte KI-Beschleuniger wie NPUs nutzen, um die erforderliche Verarbeitungsleistung effizient bereitzustellen.

Da Kamera und Rechenplattform getrennt sind, können Embedded-Computer innerhalb derselben Systemarchitektur verschiedene Kameras und Sensoren unterstützen. Dieser modulare Ansatz bietet mehr Flexibilität als eine All-in-one-Smart-Camera und ermöglicht Upgrades der Verarbeitungshardware, ohne die Bildverarbeitungshardware austauschen zu müssen.

Der Computer stellt die physischen Rechenressourcen bereit, während Bildverarbeitungssoftware und AI-Frameworks festlegen, wie diese Ressourcen genutzt werden. Zusammen bilden diese Komponenten die Verarbeitungsebene eines Edge-Imaging-Systems.

Typische Anwendungen sind industrielle Inspektion, Robotik, automatisierte Überwachung, intelligenter Verkehr und andere Machine-Vision-Systeme, bei denen eine schnelle, lokale Analyse von Bilddaten wichtig ist.

Hinweise zur Integration

Ein Edge-AI-Embedded-Computer ist nur ein Teil eines vollständigen Bildverarbeitungs­systems. Er muss zuverlässig mit den ausgewählten Kameras, Sensoren, dem Betriebssystem, den AI-Frameworks und der Anwendungssoftware zusammenarbeiten.

Kameraschnittstellen und Datenpfade müssen die erforderliche Bildauflösung und Bildraten ohne Engpässe verarbeiten können. Auch die Anforderungen an Strom­versorgung und Thermik sollten frühzeitig im Design berücksichtigt werden, insbesondere bei kompakten oder geschlossenen Systemen.

Ebenso wichtig ist die Softwareoptimierung. Effiziente Modelle, geeignete AI-Frameworks und gut konzipierte Datenpipelines können die Echtzeit-Performance der Bildverarbeitung erheblich beeinflussen.

FAQs

Embedded-Computer für die Bildverarbeitung verarbeiten Kamera- und Sensordaten lokal für Anwendungen wie Machine Vision, industrielle Inspektion, Robotik, Qualitätskontrolle und intelligente Überwachung. Sie stellen die Rechenressourcen bereit, die für Bildverarbeitung, KI-Inferenz und Echtzeitentscheidungen am Edge erforderlich sind.

Ein Embedded-Imaging-Computer trennt die Rechenplattform von Kamera und Bildverarbeitungshardware. Dadurch können Entwickler Kameras, Prozessoren, Beschleuniger und Software unabhängig voneinander auswählen. Smart Cameras integrieren Sensorik, Verarbeitung und Software in einem einzigen Gerät. Das kann die Implementierung vereinfachen, bietet jedoch bei komplexen oder sich weiterentwickelnden Bildverarbeitungs­systemen unter Umständen weniger Flexibilität.

Je nach Plattform unterstützen Embedded-Computer Schnittstellen wie GigE Vision, USB3 Vision, MIPI CSI-2, CoaXPress, Camera Link und weitere industrielle Kameraschnittstellen. Welche Schnittstelle geeignet ist, hängt von Faktoren wie Kameratyp, Auflösung, Bildrate, Kabellänge und Bandbreitenanforderungen ab.

Bildverarbeitungs-Workloads können eine Kombination aus CPU, GPU, NPU, FPGA und dedizierten Bildverarbeitungsfunktionen erfordern. Welche Architektur die richtige ist, hängt vom Workload ab, einschließlich Bildauflösung, Bildrate, Anzahl der Kameras, Anforderungen an die Vorverarbeitung, Komplexität des KI-Modells und der erforderlichen Latenz.

Wie viele Kameras ein Embedded-Imaging-Computer unterstützt, hängt von der verfügbaren Rechenleistung, der Speicherbandbreite, der I/O-Bandbreite und den Anforderungen jedes einzelnen Kamerastreams ab. Entwickler sollten das System anhand der Zielauflösung, Bildrate, des Pixelformats und der Anzahl gleichzeitiger Streams bewerten, anstatt sich nur auf die Anzahl der physischen Kameraports zu verlassen.

Ja. Embedded-Imaging-Plattformen können klassische Bildverarbeitungsschritte und KI-Inferenz in derselben Pipeline kombinieren. Dazu gehören beispielsweise Bildverbesserung, Filterung, geometrische Verarbeitung, Objekterkennung, Klassifizierung, Segmentierung und Anomalieerkennung.

Latenz und deterministische Leistung sind für Anwendungen wie Machine Vision, Robotik und automatisierte Inspektion entscheidend. Die Systemleistung hängt von der gesamten Imaging-Pipeline ab, einschließlich Bilderfassung, Übertragung, Vorverarbeitung, KI-Inferenz, Nachbearbeitung und Kommunikation mit Steuerungs­systemen.

Bei der Auswahl sollten Kameraschnittstellen, Anzahl der Kameras, Auflösung, Bildrate, Anforderungen an die Bildverarbeitung, KI-Workload, Arbeitsspeicher, Speicher, I/O, Leistungsbudget, Umgebungsbedingungen und der erforderliche Lebenszyklus berücksichtigt werden. Es ist sinnvoller, die komplette Anwendung auf der Zielhardware zu benchmarken, als nur Prozessorspezifikationen miteinander zu vergleichen.