Computer-on-Modules für KI basierte industrielle Visionsysteme

  • Der Markt der autonomen Robotikfahrzeuge wächst rasant und wird mit seiner eingebetteten Künstlichen Intelligenz auch Einfluss auf industrielle Visionsysteme haben.Der Markt der autonomen Robotikfahrzeuge wächst rasant und wird mit seiner eingebetteten Künstlichen Intelligenz auch Einfluss auf industrielle Visionsysteme haben.
  • Der Markt der autonomen Robotikfahrzeuge wächst rasant und wird mit seiner eingebetteten Künstlichen Intelligenz auch Einfluss auf industrielle Visionsysteme haben.
  • Die Qual der Wahl: Zwei vom Prozessor nativ unterstützte MIPI-CSI Schnittstellen kann man sowohl mit Intel Atom als auch mit NXP I.MX 8 basierten Modulen umsetzen
  • Computer-on-Modules wie SMARC und Qseven eignen sich wegen ihrer hohen, architekturunabhängigen Skalierbarkeit hervorragend für das Closed Loop Engineering auf Basis konvergenter Computing Cores.

Vision und KI sind neben IIoT und I4.0 und cyber-virtuelle Fabriken ein Trend in der Automatisierung. An Embedded Computer Technologien für solche Systeme werden immer komplexere Anforderungen gestellt. Computer-on-Modules können hier durch ihre hohe Skalierbarkeit den erforderlichen Spielraum bieten, sodass sie sich als konvergente Komponenten sogar für das Closed Loop Engineering eignen.

Dass sich der industrielle Markt für KI basierte Vision zukünftig hoch dynamisch entwickeln wird, kann man an einem Trend aus einem Sektor ablesen, der eine große Verbreitung im kommerziellen Bereich finden wird: Der Markt der Kameratechnologien für autonome Robotikfahrzeuge. Er wächst mit 140 Prozent deutlich stärker, als der Markt der autonomen Fahrzeuge mit rund 40 Prozent. Es ist folglich davon auszugehen, dass pro Fahrzeug mehr als dreimal so viele Kameras installiert werden, als bisher. Bei sinkenden Kosten pro Kamera sind es sogar noch mehr. Sinken wird aber nicht die Menge der zu verarbeitenden Bilddaten. Sie wird sogar deutlich steigen, denn mehr Kameras und höhere Auflösungen versprechen auch sicherere Situational Awareness. Eingesetzt zur Bilderkennung werden neben Subsystemen zum Daten-Preprocessing zunehmend mehr auch Embedded Computing Cores sowie deren GPGPUs. Dieser Trend ist auch für industrielle autonome Fahrzeuge von Bedeutung, genauso wie für kollaborative oder kooperative stationäre Robotik sowie alle weiteren industriellen Vision Systeme. Warum?

Einfluss auf die Industrie

Laut Yole Développement wird der Markt der Kameratechnologien für industriellen Vision Systeme zwar mit 1,4 Milliarden US-Dollar Umsatz in 2023 noch in etwa 50 Prozent größer sein, als der Markt der Kameratechnologien für autonome Robotikfahrzeuge mit rund 900 Millionen US-Dollar. Das starke Wachstum ausgehend von aktuell 5 Mio. US-Dollar Umsatz für Kameras in autonomen Robotikfahrzeugen wird aber auch den Markt der industriellen Vision Systeme beeinflussen, denn bei Fahrzeugen ist KI entscheidend und die Erfahrungen, die hier gesammelt werden, können von der Basistechnologie her auch auf die industrielle Robotik übertragen werden. Beide Applikationsfelder, die zusammengenommen einen Großteil des gesamten Machine Vision Marktes ausmachen, werden sich folglich hoch dynamisch entwickeln.

Für hoch dynamische Märkte braucht es Embedded Computer Technologien, die sich ebenfalls sehr flexibel skalieren lassen. Man spricht hier auch vom Closed Loop Engineering auf Basis von komplementären Hardware-Plattformen. Das Ziel ist es, in einem geschlossenen Regelkreis konstant Optimierungen umsetzen zu können, auf Basis der vielen Big Data die man durch die IIoT Anbindung der Systeme generiert und in Digitalen Twins analysieren kann.

Skalierbare Performance

Computer-on-Modules sind hierfür eine perfekte Grundlage zur Skalierung des Embedded Computing Cores. Sie sind standardisiert und werden in unterschiedlichen Formfaktoren wie COM Express, SMARC 2.0 und Qseven angeboten und können in ihren jeweiligen Performanceklassen ein extrem breites Spektrum an Prozessoren abbilden. COM Express ist dabei die aktuelle High-End Klasse der Module, die mit Intel Core und Xeon Prozessoren und mit AMD Ryzen und Epyc Prozessoren angeboten wird und bis hin zur AMD G-Series oder auch Einstiegssystemen wie Intel Pentium, Celeron und Atom skalierbar sind. SMARC 2.0 und Qseven decken sodann bei deutlich kleineren Abmessungen den unteren Low-Power Bereich des Embedded Computings ab. Aktuelle Bestückungen sind Intel Atom und Celeron Prozessoren sowie die AMD G-Series bis hin zu den aktuellen NXP i.MX 8 Prozessoren, die mit einer TDP bis hinunter zu 3 Watt im Normalbetrieb zu haben sind. Speziell diese Klasse wurde auch mit Blick auf das Embedded Computing in Fahrzeugen entwickelt.

Die Qual der Wahl

So gibt es hier zwei neue Prozessoren aus der NXP I.MX8 Series, die Congatec auf SMARC 2.0 und Qseven Modulen anbietet, die einen deutlichen Schwerpunkt im Automotive-Sektor haben, sich gleichzeitig aber auch für eine Vielzahl von Applikationen in der industriellen Automatisierung eignen. So unterstützt der NXP I.MX8 Quadmax beispielsweise 2 MIPI-CSI Schnittstellen nativ und bietet mit OpenVX (Vision) auch die passenden Voraussetzungen für Vison Applikationen, die dank Open CL Support auch den Grafik-Core für das Parallelprocessing nutzen können. Der neue i.MX 8X hingegen zielt auf besonders energieeffiziente Systeme bei einem etwas reduzierten Featureset. Verfügbar sind beide Varianten beispielsweise auf SMARC 2.0 Modulen.
Auf SMARC 2.0 sind aber auch Intel Atom, Celeron und Pentium Prozessoren verfügbar, die man ebenfalls für den direkten Zugriff auf MIPI-CSI Schnittstellen vorbereiten kann, wie Congatec bereits mit dem sein erstes MIPI-CSI 2 Smart Camera Kit für Vision-Systeme am Edge des IIoT vorgestellt hat. Es ist ein applikationsfertiges Kit zur Evaluierung und Installation von MIPI-CSI 2 basierter, robuster Smart Camera Analytik im rauen Industrie-, Outdoor- und Fahrzeug-Umfeld. Entwickler profitieren von einer sofort einsatzbereiten, smarten MIPI-CSI Plattform in durchweg industrieller Auslegung. Mit seinen Commercial-off-the-Shelf verfügbaren Komponenten vereinfacht das neue Kit die Entwicklung und verkürzt die Time-to-Market von Smart Camera Analytiklösungen für IIoT Endgeräte. Entwickler können folglich mit SMARC 2.0 sehr komfortabel austesten, welche Prozessorplattform für sie die bessere ist.

Services senken Kosten

Alle Computer-on-Modules werden durch zahlreiche Add-On-Services ergänzt, die die Komplexität der Integration reduzieren und gleichzeitig die Design-In-Zeit für schnellste Time-to-Market verkürzen. Wesentliche Säulen dieses Premium-Services von Congatec sind der persönliche Design-In-Support für jede OEM-Implementierung sowie der individuell wählbare Next-Level-Support des Technical Solutions Centers. Dieses Team von Spezialisten deckt alle kundenspezifischen Anforderungen ab – vom Requirement-Engineering-Support über die Bootloader-Konfiguration mit erweitertem Betriebssystem-Support bis hin zu Test-, Validierungs- und Debugging-Services. Services von Congatec zeichnen sich zudem durch eine hohe Qualität und persönliche Betreuung für den möglichst einfachen Einsatz von Embedded Computertechnologien aus. Kunden profitieren von einem schnellen und effizienten Design-In ihrer Produkte, da 'plug & play' effizienter und kostengünstiger ist als 'trial & error'.

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