嵌入式愿景:通过协作取得成功

嵌入式视觉组件的硬件和软件制造商必须共同努力,以促进这种先进技术的有效使用。嵌入式视觉与机器学习相结合的潜在应用是巨大的。

许多未来的应用程序——无论是在B2C还是B2B中——都将基于嵌入式视觉:小型集成图像处理系统,直接从设备上智能工作,使其能够看到和理解。嵌入式视觉是由紧凑、高性能的计算平台实现的,它消耗的能量非常少。由于计算平台和图像传感器之间的标准化接口,可以实时处理越来越多的图像数据。随着人工智能的发展,图像处理系统变得更加智能化:它们自己学习。

“嵌入式视觉的潜力是巨大的。越来越多的展商和演示会(可以在许多展销会的展台上看到)展示了这一点”,Ing教授总结道。Axel Sikora,嵌入式世界咨询委员会主席和嵌入式世界会议主席。”我们很高兴VDMA机器视觉和嵌入式世界在嵌入式世界会议上再次组织了小组讨论和嵌入式视觉的专门跟踪。我们共同推动这一主题向前发展”。

据小组成员称,在可预见的未来,嵌入式视觉技术不会完全取代传统的、基于PC或智能摄像机的机器视觉系统。然而,从技术和经济的角度来看,它确实在许多应用领域提供了非常有趣的解决方案。”所需组件的开发速度非常快,从传感器板到各种嵌入式平台,再到用于评估的机器视觉软件。因此,嵌入式视觉技术现在已经达到了一个性能水平,今天已经允许在许多应用中使用有效的系统,”VDMA机器视觉委员会主席Klaus Henning Noffz博士在小组讨论中说。

使用户更容易实施这项创新技术的一个重要和必要步骤是,嵌入式视觉组件的制造商在标准化和平台构建方面合作:“如果用户在开发时必须冗长而单独地组装传感器、处理器、软件和其他组件,解决方案,嵌入式视觉的成功不会达到它可能达到的程度。”然而,各种相机、嵌入式板和软件制造商已经认识到这一点,并正在为用户的利益而合作。

该技术的进一步发展得到了处理器相关领域的持续改进以及诸如深度学习和人工智能等创新算法和方法的支持。在硬件方面,具有多核处理器和低功耗的小型计算机保证了足够的计算能力。深入学习在使用嵌入式视觉系统(例如对缺陷进行分类)方面变得越来越重要。据MVTEC Software GmbH总经理Olaf Munklet博士介绍,即使是复杂的图像处理任务,也可以通过适当的图像预处理和后处理方法得到有效解决。小组讨论的参与者都同意:嵌入式视觉将越来越多地作为一种成功且具有成本效益的技术在许多行业中建立起来。

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