Embedded Computers for imaging
Dedicated computing platforms for on-device imaging and AI
Edge AI embedded computers voor beeldvorming leveren de verwerkingskracht die nodig is om beeld- en videodata direct aan de edge te analyseren. In plaats van te vertrouwen op een externe server of cloudplatform, maken ze het mogelijk om AI-modellen en computer vision-toepassingen dicht bij de camera te laten draaien, waardoor de latency, de bandbreedtevereisten en de afhankelijkheid van netwerkconnectiviteit afnemen.
In tegenstelling tot smart camera’s, die camera, processor en software in één apparaat combineren, bieden embedded computers een afzonderlijk en flexibel verwerkingsplatform. Daardoor wordt het eenvoudiger om voor een specifieke beeldvormingstoepassing de juiste camera en computinghardware te kiezen en de verwerkingsmogelijkheden te upgraden wanneer de eisen veranderen.
Belangrijke aandachtspunten zijn onder meer verwerkingsprestaties, energieverbruik, hardware-acceleratie, camera-interfaces, schaalbaarheid en thermisch beheer. De juiste balans hangt af van de beeldvormingsworkload, de gebruiksomgeving en het vereiste niveau van AI-verwerking.
Wilt u meer weten over deze technologie? Probeer onze nieuwe chatbot!
Waarom ons portfolio de juiste keuze voor u is
Ons portfolio van embedded computers biedt compacte, krachtige platforms die zijn ontworpen om veeleisende beeldvormings- en AI-workloads aan de edge uit te voeren. Ze zijn ontwikkeld voor betrouwbaarheid en energie-efficiëntie en ondersteunen een breed scala aan verwerkingseisen, interfaces en omgevingscondities. Engineers profiteren van een schaalbaar en flexibel platform dat de integratie met sensoren, camera’s en software vereenvoudigt en zo de ontwikkeling en uitrol van edge-enabled beeldvormingssystemen versnelt.
Belangrijke selectiefactoren
-
Verwerkingsarchitectuur: CPU’s, GPU’s en NPU’s bieden verschillende niveaus van prestaties en energie-efficiëntie, afhankelijk van de beeldvormings- en AI-workload.
-
Prestaties en vermogen: Hogere verwerkingsprestaties kunnen leiden tot een hoger energieverbruik en meer warmteontwikkeling, dus beide moeten in samenhang worden beoordeeld.
-
Camera- en sensorinterfaces: Het platform moet de vereiste camera-interfaces, resoluties, framerates en databandbreedte ondersteunen.
-
Schaalbaarheid: Een modulaire architectuur maakt het eenvoudiger om camera’s toe te voegen, de verwerkingscapaciteit te vergroten of hardware te upgraden naarmate de eisen toenemen.
-
Thermisch beheer: Voldoende koeling is essentieel, vooral voor high-performance systemen die continu werken of in compacte behuizingen zijn ondergebracht.
-
Integratie: Embedded computers bieden meer flexibiliteit dan smart camera’s, maar vereisen wel een zorgvuldige integratie van camera’s, sensoren, software, voeding en communicatie.
Technisch overzicht
Binnen beeldvormingssystemen fungeren edge AI embedded computers als dedicated verwerkingseenheden voor taken zoals objectdetectie, beeldclassificatie, tracking, anomaliedetectie en realtime videoanalyse. Ze kunnen CPU’s, GPU’s of dedicated AI-accelerators zoals NPU’s gebruiken om de vereiste verwerkingsprestaties efficiënt te leveren.
Doordat de camera en het computeplatform gescheiden zijn, kunnen embedded computers binnen dezelfde systeemarchitectuur een reeks camera’s en sensoren ondersteunen. Deze modulaire aanpak biedt meer flexibiliteit dan een alles-in-één smart camera en maakt het mogelijk de verwerkingshardware te upgraden zonder de beeldvormingshardware te vervangen.
De computer levert de fysieke verwerkingsresources, terwijl beeldvormingssoftware en AI-frameworks bepalen hoe die resources worden gebruikt. Samen vormen deze componenten de verwerkingslaag van een edge beeldvormingssysteem.
Typische toepassingen zijn onder meer industriële inspectie, robotica, geautomatiseerde bewaking, intelligente transportsystemen en andere machine vision-systemen waarbij snelle, lokale analyse van beelddata belangrijk is.
Integratie-opmerkingen
Een edge AI embedded computer is slechts één onderdeel van een volledig beeldvormingssysteem. Hij moet betrouwbaar samenwerken met de geselecteerde camera’s, sensoren, het besturingssysteem, AI-frameworks en applicatiesoftware.
Camera-interfaces en datapaden moeten de vereiste beeldresolutie en framerates aankunnen zonder knelpunten te veroorzaken. Ook met de vermogens- en thermische vereisten moet vroeg in het ontwerp rekening worden gehouden, vooral bij compacte of gesloten systemen.
Software-optimalisatie is net zo belangrijk. Efficiënte modellen, geschikte AI-frameworks en goed ontworpen datapipelines kunnen een grote impact hebben op de realtime prestaties van beeldvorming.
FAQ’s
Embedded computers voor beeldvorming verwerken camera- en sensordata lokaal voor toepassingen zoals machine vision, industriële inspectie, robotica, kwaliteitscontrole en intelligente bewaking. Ze leveren de rekenkracht die nodig is voor beeldverwerking, AI-inferentie en realtime besluitvorming aan de edge.
Een embedded beeldvormingscomputer scheidt het computeplatform van de camera- en beeldvormingshardware. Daardoor kunnen engineers camera’s, processors, accelerators en software onafhankelijk van elkaar selecteren. Smart camera’s integreren detectie, verwerking en software in één apparaat, wat de uitrol kan vereenvoudigen, maar mogelijk minder flexibiliteit biedt voor complexe of zich ontwikkelende beeldvormingssystemen.
Afhankelijk van het platform kunnen embedded computers interfaces ondersteunen zoals GigE Vision, USB3 Vision, MIPI CSI-2, CoaXPress, Camera Link en andere industriële camera-interfaces. De keuze van de interface hangt af van factoren zoals cameratype, resolutie, framerate, kabelafstand en bandbreedtevereisten.
Beeldvormingsworkloads kunnen een combinatie vereisen van CPU-, GPU-, NPU-, FPGA- en specifieke beeldverwerkingsmogelijkheden. De juiste architectuur hangt af van de workload, waaronder beeldresolutie, framerate, aantal camera’s, vereisten voor voorbewerking, de complexiteit van het AI-model en de vereiste latency.
De cameracapaciteit hangt af van de beschikbare verwerkingsprestaties, geheugenbandbreedte, I\/O-bandbreedte en de vereisten van elke camerastream. Engineers moeten het systeem beoordelen op basis van hun doelresolutie, framerate, pixelformaat en het aantal gelijktijdige streams, in plaats van alleen af te gaan op het aantal fysieke camerapoorten.
Ja. Embedded beeldvormingsplatforms kunnen traditionele beeldverwerkingsbewerkingen en AI-inferentie binnen dezelfde pipeline combineren. Dat kan taken omvatten zoals beeldverbetering, filtering, geometrische verwerking, objectdetectie, classificatie, segmentatie en anomaliedetectie.
Latency en deterministische prestaties zijn cruciaal voor toepassingen zoals machine vision, robotica en geautomatiseerde inspectie. De systeemprestaties hangen af van de volledige beeldvormingspipeline, waaronder beeldopname, overdracht, voorbewerking, AI-inferentie, nabewerking en communicatie met besturingssystemen.
Bij de selectie moet rekening worden gehouden met camera-interfaces, het aantal camera’s, resolutie, framerate, vereisten voor beeldverwerking, AI-workload, geheugen, opslag, I\/O, vermogensbudget, omgevingscondities en de vereiste levenscyclus. Het benchmarken van de volledige applicatie op de doelhardware is zinvoller dan alleen processorspecificaties met elkaar te vergelijken.