Smart Cameras für Edge AI
Integrierte Bildverarbeitungssysteme mit Onboard-Verarbeitung
Smart Cameras vereinen Bilderfassung, Verarbeitung und Software in einem einzigen Gerät und bieten damit eine kompakte Lösung für Edge AI und Machine Vision. Da die zentralen Bildverarbeitungs- und Rechenkomponenten integriert sind, können sie im Vergleich zu Systemen aus separaten Kameras und Computern die Systemkomplexität, den Verkabelungsaufwand und die Entwicklungszeit reduzieren.
Dieser integrierte Ansatz macht Smart Cameras besonders interessant für Anwendungen, bei denen eine unkomplizierte Implementierung, Echtzeitverarbeitung und ein zuverlässiger Betrieb wichtiger sind als maximale Hardwareflexibilität. Der Kompromiss besteht darin, dass Rechenkapazität, Schnittstellen und Upgrade-Optionen im Allgemeinen stärker eingeschränkt sind als bei einem modularen Embedded Computer.
Bei der Auswahl einer Smart Camera sollten Ingenieurinnen und Ingenieure die erforderliche Bildauflösung und Bildrate, die Verarbeitungsleistung, unterstützte AI-Frameworks, Schnittstellen, den Stromverbrauch, die Umgebungsbedingungen und die Fähigkeit zur Unterstützung künftiger Anwendungsanforderungen berücksichtigen.
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Warum unser Portfolio die richtige Wahl für Sie ist
Unsere Smart Cameras bieten eine integrierte Plattform für Bilderfassung und Edge-AI-Verarbeitung und unterstützen Ingenieurinnen und Ingenieure dabei, kompakte und zuverlässige Bildverarbeitungssysteme mit weniger separaten Komponenten zu entwickeln.
Mit integrierter Verarbeitung, flexibler Konnektivität und Unterstützung für die Bildanalyse in Echtzeit lassen sie sich für Anwendungen von Inspektion und Messen bis hin zu Erkennung, Klassifizierung und Automatisierung konfigurieren. Das integrierte Design reduziert die Systemkomplexität und stellt gleichzeitig die für anspruchsvolle Bildverarbeitungsanwendungen erforderliche Rechenleistung bereit.
Wichtige Auswahlkriterien
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Verarbeitungsleistung: Stellen Sie sicher, dass der Prozessor die erforderliche Auflösung, Bildrate, das AI-Modell und die Anzahl gleichzeitiger Aufgaben bewältigen kann.
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AI- und Softwareunterstützung: Prüfen Sie die Kompatibilität mit den erforderlichen Frameworks, Modellen, Entwicklungswerkzeugen und der Betriebsumgebung.
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Kameraschnittstellen: Berücksichtigen Sie Konnektivität, Triggering, Synchronisation, Netzwerkbandbreite und die Integration mit SPSen oder anderen Steuerungssystemen.
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Integration und Implementierung: Eine All-in-one-Architektur kann den Aufwand für Verkabelung, Konfiguration und Inbetriebnahme reduzieren.
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Skalierbarkeit: Prüfen Sie, ob die Plattform zusätzliche Kameras, komplexere Modelle oder künftige Anwendungsanforderungen unterstützen kann.
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Umgebungsbeständigkeit: Prüfen Sie bei industriellen Installationen Temperaturbereich, Schutzart, Vibrationsfestigkeit und Langzeitzuverlässigkeit.
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Leistungs- und Wärmeanforderungen: Rechenintensive AI-Workloads können den Stromverbrauch und die Wärmeentwicklung erhöhen, insbesondere im Dauerbetrieb.
Technischer Überblick
Im Bereich Edge-AI-Bildverarbeitung vereint eine Smart Camera Bildsensor, Prozessor und Software auf einer einzigen Plattform. Je nach System kann die integrierte Verarbeitung Funktionen wie Objekterkennung, Klassifizierung, Messen, Tracking und Anomalieerkennung unterstützen, ohne Bilddaten an einen separaten Computer oder einen Cloud-Dienst zu senden.
Im Unterschied zu einem Edge-AI-Embedded-Computer, der normalerweise eine externe Kamera und eine separate Systemintegration erfordert, bietet eine Smart Camera eine stärker in sich geschlossene Architektur. Das kann die Installation vereinfachen und die Latenz reduzieren, bedeutet aber auch, dass verfügbare Rechenleistung, Schnittstellen und Softwareumgebung enger an die Kameraplattform gebunden sind.
Besonders wichtig ist die Softwareebene. Einige Smart Cameras unterstützen etablierte AI-Frameworks und kundenspezifische Modelle, während andere auf proprietäre Entwicklungsumgebungen oder vorkonfigurierte Analytik setzen. Ingenieurinnen und Ingenieure sollten daher nicht nur die aktuelle Leistung bewerten, sondern auch, wie einfach sich die Plattform über die gesamte Lebensdauer der Anwendung hinweg konfigurieren, aktualisieren und warten lässt.
Smart Cameras werden häufig in der industriellen Inspektion, Automatisierung, Logistik, Robotik und in anderen Anwendungen eingesetzt, bei denen die Bildanalyse lokal und zuverlässig erfolgen muss.
Hinweise zur Integration
Smart Cameras lassen sich in der Regel einfacher integrieren als Architekturen aus separater Kamera und Computer. Je nach Plattform stehen Netzwerk-, I/O-, Trigger- und industrielle Kommunikationsschnittstellen für die Anbindung an bestehende Automatisierungssysteme zur Verfügung.
Die wichtigste Herausforderung bei der Integration besteht darin, sicherzustellen, dass Verarbeitungsleistung, Konnektivität und Softwarefunktionen der Kamera zur Anwendung passen. Ingenieurinnen und Ingenieure sollten Bilddatenraten, Trigger-Timing, Netzwerkbandbreite, Modellausführungszeit und die Kommunikation mit SPSen oder anderer Steuerungshardware berücksichtigen.
Ebenso wichtig ist die Frage, wie das System nach der Implementierung gewartet wird. Der Zugang zu Software-Updates, Modellmanagement, Diagnose- und Konfigurationswerkzeugen kann genauso wichtig sein wie die ursprüngliche Installation.
FAQs
Eine Smart Camera ist oft die bessere Wahl, wenn Einfachheit, Kompaktheit und eine unkomplizierte Implementierung im Vordergrund stehen. Ein Embedded Computer ist in der Regel besser geeignet, wenn Sie Kameras und Rechenhardware unabhängig auswählen, leistungsfähigere AI-Modelle einsetzen oder das System im Lauf der Zeit skalieren und aufrüsten möchten.
Das hängt von der Plattform ab. Einige unterstützen kundenspezifische Modelle und etablierte AI-Frameworks, während andere eine stärker eingeschränkte Softwareumgebung bieten. Prüfen Sie vor der Auswahl einer Kamera die unterstützten Modellformate, die Fähigkeiten der Beschleuniger, die Entwicklungswerkzeuge und ob sich Modelle nach der Inbetriebnahme aktualisieren lassen.
Das hängt eher von der Bildverarbeitungslast ab als allein von der AI-Verarbeitung. Auflösung, Bildrate, Anzahl der Kameras, Modellkomplexität, Inferenzrate und andere Bildverarbeitungsaufgaben beeinflussen die erforderliche Leistung. Ein Benchmark des gesamten Workloads ist in der Regel aussagekräftiger als ein isolierter Vergleich von Prozessorspezifikationen.
Berücksichtigen Sie, wie die Kamera Bilddaten empfängt und überträgt und wie sie mit dem restlichen System kommuniziert. Je nach Anwendung kann dies GigE Vision, USB, MIPI, digitale I/O, Hardware-Triggering, Synchronisation oder industrielle Kommunikationsprotokolle umfassen.
Ja. Die lokale Verarbeitung ermöglicht es der Kamera, Bilder bereits während der Aufnahme zu analysieren. Dadurch eignen sich Smart Cameras sehr gut für Anwendungen wie Fehlererkennung, Maßprüfungen, Anwesenheits-/Abwesenheitsprüfungen und Klassifizierung. Die erreichbare Prüfrate hängt von der Bilderfassung, der Verarbeitungszeit und der Komplexität der Analyse ab.
Die größte Einschränkung ist die geringere Flexibilität im Vergleich zu einem modularen Kamera-Computer-System. Rechenressourcen, Schnittstellen, Softwareumgebungen und Upgrade-Pfade können an die Kameraplattform gebunden sein. Diese Einschränkungen werden umso wichtiger, je stärker AI-Modelle, Bildauflösungen oder Systemanforderungen zunehmen.
Einige Plattformen ermöglichen Updates von Software, Firmware oder AI-Modellen, Hardware-Upgrades sind jedoch in der Regel stärker eingeschränkt als bei einem modularen Embedded Computer. Wenn die zukünftigen Anforderungen an die Rechenleistung noch unklar sind, sollten Sie vor der Inbetriebnahme prüfen, welche Leistungsreserven und Upgrade-Optionen die Plattform bietet.
Latenz ist die Zeit zwischen der Bilderfassung und der Verfügbarkeit des Verarbeitungsergebnisses. Bei Hochgeschwindigkeitsautomatisierung, Robotik und Regelkreisen müssen sowohl die Bilderfassung als auch die AI-Inferenz berücksichtigt werden. Die lokale Verarbeitung kann Kommunikationsverzögerungen reduzieren, aber die Gesamtlatenz des Systems hängt weiterhin von Kamera, Modell, Schnittstellen und Steuerungsarchitektur ab.