Kameras schlagen Brücke zwischen industrieller Bildverarbeitung und Embedded Systemen

Allied Vision und das Beste aus zwei Welten

  • Das Vision-Boot – Vergleich der verschiedenen Vision-TopologienDas Vision-Boot – Vergleich der verschiedenen Vision-Topologien
  • Das Vision-Boot – Vergleich der verschiedenen Vision-Topologien
  • Geschlossene Gehäuse-Variante
  • Offene Gehäuse-Variante, Vorderseite
  • Offene Gehäuse-Variante, Rückseite

Unter dem Banner „Embedded Vision“ findet man heute auf dem Markt ganz unterschiedliche System-Topologien, wie z.B. Vision Sensoren, Smart Kameras, Board-Level Kameras, aber auch spezielle Hochleistungs-PCs für die Bildverarbeitung. Aber was genau beschreibt eigentlich der – fast schon inflationär verwendete – Begriff Embedded Vision? Embedded Vision ist die Zusammenführung von zwei unterschiedlichen Welten: Die erste Welt heißt „Embedded Systeme“ – dort sind entsprechende Embedded Boards zu finden, welche millionenfach in kompakten Systemen zum Einsatz kommen. Die zweite Welt heißt „Computer Vision“ – eine ursprünglich sehr akademisch getriebene Welt, in der es darum geht, das maschinelle Sehen bzw. die Interpretation von Bildern zu ermöglichen. Dies erfolgt mit Hilfe von Kameras, aber auch mit Algorithmen, welche für unterschiedlichste Rechenoperationen entwickelt wurden. Nun gibt es seit einigen Jahren die Nachfrage aus der Embedded System Welt nach immer leistungsfähigeren Kameras und Algorithmen, um diese auf ihren Boards zu betreiben – man denke z.B. an Gesichtserkennung oder Deep Learning. So entstand mit der Zeit der Begriff Embedded Vision: Deren Ziel ist die Interpretation und Deutung von Bildern und Videos innerhalb eines Embedded Systems.

Vorhandene Topologien

Wie passen nun die angesprochenen System-Topologien, wie z.B. Vision Sensoren oder Smart Kameras, in diese Definition? Die Sichtweise darauf lässt sich auf einfache Weise unterteilen, um einen guten Einstieg in die verschiedenen Technologien zu bekommen. Dies soll die nebenstehende Grafik verdeutlichen: Auf der linken Seite ist das sogenannte Vision-Boot zu sehen. Es besteht aus drei Kategorien: Komplexität und Größe, Marktvolumen und Preis. Auf der rechten Seite unterscheiden wir zum einen PC basierte Systeme, wie sie heute in der klassischen Machine Vision Verwendung finden. Dazu kommen Embedded Systeme, welche von ihrer Komplexität, der Größe, dem Marktvolumen und vom Preis her attraktiver sind als vergleichbare PC basierte Systeme. Das Bild wird durch Smart Kameras wie z.B. Barcode Scanner komplettiert, welche für eine spezifische Applikation ausgelegt sind.

Hier sprechen wir von einem extrem hohen Volumen und niedrigem Preis. Diese Smart Kameras sollte man jedoch nicht mit den heute im Markt befindlichen High-End Smart Kameras verwechseln. Hier sind wirklich nur sehr einfache, applikationsspezifische Kameramodule gemeint. In dieses grobe Schema lassen sich die erwähnten und andere System-Topologien einordnen, wobei diese nicht immer lediglich zu einer Kategorie gehören müssen.

Die Herausforderungen

Wenn man sich heute das Marktumfeld für Kameras im Embedded Bereich anschaut, sind die Kunden mit mehreren Herausforderungen konfrontiert: Beispielsweise, wieviel Image Processing kann ich in der Kamera und wieviel muss ich auf meinem Embedded Board durchführen? Heutige Kameras für den Embedded Bereich sind dafür bekannt, dass sie wenig Image Processing selbst durchführen – sie liefern lediglich ein passables Bild an das Embedded Board. Weitere Prozessschritte müssen auf dem Embedded Board durchgeführt werden, was dessen CPU belastet. Das bedeutet wiederum, dass man weniger Kapazität für andere Aufgaben hat. Es sei denn, man entscheidet sich für ein performanteres Board, was allerdings wiederum den Gesamtpreis erhöht.
Ein anderes Beispiel ist die Frage nach Standard-Schnittstellen bei den Kameras. Auch hier sind viele Begriffe wie USB3, LVDS, MIPI CSI-2 oder PCI Express auf dem Markt. Hier besteht die Herausforderung darin, die richtige Schnittstelle für die jeweilige Anwendung zu finden und diese mit möglichst wenig Aufwand zu implementieren. USB3 gehört dabei aktuell zu den beliebtesten Schnittstellen. Jedoch hat USB3 einen großen Nachteil: Pakete müssen beim Senden gepackt und entpackt werden. Was bedeutet das für den Entwickler? Die CPU auf dem Embedded Board wird wiederum mit Mehraufwand belastet, der gegebenenfalls für andere Aufgaben benötigt würde. Aus diesem Grunde haben Entwickler sich relativ früh für die Schnittstelle MIPI CSI-2 entschieden, die wir heute in hunderten Millionen Smartphones und Tablets finden. Die dort verbauten Kameras haben allesamt eine MIPI CSI-2 Schnittstelle. Warum? Die CPU-Last wird im Vergleich zu USB3 um bis zu 30% reduziert. Darüber hinaus ist CSI-2 ein einheitlicher Standard, welcher von der MIPI Alliance und ihren Mitgliedern ständig optimiert wird.
Allied Vision, als ein führender Anbieter von digitalen Kameras für die industrielle Bildverarbeitung, hat sich in den vergangenen Jahren intensiv mit dem Thema Embedded Vision auseinandergesetzt und dabei festgestellt, dass Entwickler mit immer denselben Herausforderungen konfrontiert sind, wenn es um die Auswahl von Kameras für den Embedded Bereich geht. Diese Herausforderungen liegen insbesondere in den Themen Image Processing, Integration, Sensorauswahl, Bauform und Größe, Leistungsverbrauch und natürlich im Preis. Mit der neuen Allied Vision 1er Produktlinie beschreitet das Unternehmen nun neue Wege gemeinsam mit seinen Kunden. Dazu bedient man sich der Erfahrung der vergangenen 25 Jahre im PC basierten Bereich und kombiniert diese mit Erkenntnissen sowohl aus dem Embedded als auch Smart Kamera Bereich.

SoC als Brücke zwischen den Welten

Die initiale Idee dafür war ein eigens für den Embedded Vision Bereich entwickeltes proprietäres System-on-chip (SoC) – genannt Alvium. Es ist das Herz der neuen Produktreihe und ermöglicht darauf basierenden Kameras eine bisher unerreichte Funktionalität in Kombination mit Standard- Schnittstellen, einer flexiblen Sensoransteuerung und einem niedrigen Leistungsverbrauch. Einer der größten Vorteile ist sicherlich die Auslagerung von Prozessschritten vom Embedded Board in die Kamera. Die dadurch freigewordenen Ressourcen können Entwickler zukünftig für andere Aufgaben verwenden oder aber für noch kostengünstigere Embedded Boards, welche eine weniger performante Prozessorlandschaft vorweisen. Ein weiterer erwähnenswerter Vorteil ist die in Alvium integrierte Standard-Schnittstelle MIPI CSI-2, von der man eine große Resonanz im Embedded Vision Bereich erwarten darf. Die innovative ASIC-Technologie ermöglichte es Allied Vision, eine umfangreiche Palette von Kameras zu entwickeln, die eine Fülle eingebauter Bildoptimierungsfunktionen bieten. Gleichzeitig verfügen sie über eine geringe Größe sowie ein intelligentes Energiemanagement. Ihr Preis ist zudem geringer als der von konventionellen FPGA-basierten Machine Vision Kameras. Und dabei lassen sie keine Kompromisse bei der Bildqualität, der Leistungsfähigkeit und Langlebigkeit der Kameras zu.

Zwei Kamerafamilien mit MIPI CSI-2 und USB3

Die ersten Kamerafamilien, die auf dieser Plattform basieren, sind die 130er und 140er Serien. Beide Kameraserien sind mit MIPI CSI-2 und USB3 Vision-Schnittstelle und einer großen Auswahl an Sensoren erhältlich. Die 130er Serie ist verfügbar als Bareboard-Version in einem Single-Board-Design (26,5 x 26,5 mm) sowie mit einem robusten 29 x 29 mm Frontflansch mit verschiedenen Objektivfassungen. Die Serie umfasst vier Modelle mit hochleistungsfähigen CMOS-Sensoren von ON Semiconductor mit Auflösungen von 0,5 bis 5 Megapixel. Mit dem auf Bildqualität fokussierten Feature Set liefern die Kameras ausgezeichnete Bildqualität und Leistung zu einem niedrigen Einstiegspreis ab 99 Euro.
Die 140er Serie bietet die gleichen Hardwareoptionen und Sensoren. Darüber hinaus verfügt sie mit vier weiteren CMOS-Sensoren von ON Semiconductor und Sony über eine größere Auswahl an Sensoren für höchste Bildqualität und eine Auflösung bis zu 18 Megapixel. Eine USB-Kamera in einem geschlossenen, robusten Gehäuse erfüllt hohe Industriestandards und ergänzt die Palette. Die Kameras der 140er Serie sind mit einem erweiterten Feature Set ausgestattet, das komplexere Bildverarbeitungsaufgaben zulässt. Das Preis-Leistungsverhältnis ist mit einem Preis ab 169 Euro ebenfalls sehr attraktiv. Die 130er Serie wird in Q3/2017 erhältlich sein, die 140er Serie soll in Q4/2017 folgen. Weitere Kameraserien und -modelle, basierend auf der gleichen Plattform, sind für die Zukunft bereits geplant.

Machine Vision für Embedded Systeme

Die Allied Vision 1er Produktlinie schlägt eine Brücke zwischen der Embedded und der PC basierten Welt der industriellen Bildverarbeitung und stellt damit für beide Bereiche einen revolutionären Ansatz dar. Dank der dahinterstehenden neuartigen Alvium Technologie erhalten Entwickler von Embedded Systemen Zugang zu einer Bildqualität und Kameraleistung, die vorher aus Kosten- und Platzgründen für sie unerreichbar waren. Doch die neue Produktreihe ist auch die perfekte Plattform für Integratoren von PC basierten Machine Vision Lösungen, die auf eingebettete Systeme umsteigen, aber keine Abstriche bei Bildqualität und Leistungsstandards hinnehmen möchten.

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