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Common Vision Blox: STEMMER IMAGING stellt umfangreiches Software-Update vor

14. November 2019

Mit der aktuellen Release CVB 2019 werden für die Softwarebibliothek Common Vision Blox neben einer Reihe von beeindruckenden neuen Werkzeugen auch neue APIs zur Entwicklung von Bildverarbeitungslösungen vorgestellt. Die neuen Tools bieten Funktionen für Hyperspectral Imaging und die Verarbeitung von Bildern aus Polarisationskameras sowie für die Machine-to-Machine-Kommunikation mit OPC UA für Industrie 4.0. Darüber hinaus ist es ab sofort auch möglich, Lösungen für maschinelles Lernen auf Embedded-Plattformen zu entwickeln. Außerdem konnten die Geschwindigkeiten für Objekterkennung und für die Aufzeichnung von Videosequenzen enorm gesteigert werden.

Der CVB Image Manager und CameraSuite 2019 verfügen über drei neue objektorientierte APIs die C++, .NET und Python unterstützen. Diese APIs erleichtern einerseits den Einstieg in die Arbeit mit Common Vision Blox erheblich, andererseits helfen sie häufige Programmierfehler z. B. im Zusammenhang mit Lifetime und Speichermanagement zu vermeiden. Insbesondere bringt die Python-Unterstützung die Leistungsfähigkeit und Geschwindigkeit von CVB einer neuen Anwendergruppe näher, die schnelle Ergebnisse und einfache Programmierung gewöhnt ist.

Die neuen APIs sind kompatibel mit der bestehenden CVB-API, so dass Anwender auf vorhandenen Applikationen aufbauen können, ohne ihre Codebasis neu schreiben zu müssen. Die Linux-Unterstützung umfasst Ubuntu 18.04 sowie 16.04 auf Intel-Plattformen und ARM. Ab sofort wird auch das CVB Software-Schutzkonzept (WIBU Dongle und CameraSuite Lizenz) auf ARM unterstützt.

Das CVB Foundation Package 2019 profitiert jetzt von OPC UA-Kommunikation für Industrie 4.0 und dem Funktionsset Polarization sowie von Verbesserungen bei Geschwindigkeit und Stabilität der 3D-Kalibrierung im CVB Foundation Tool Metric. OPC UA ermöglicht Server- und Client-Funktionalität auf Basis von OPC UA. Dies spielt beispielsweise in der Machine-to-Machine-Kommunikation zwischen Bildverarbeitungssystemen und Robotern oder speicherprogrammierbaren Steuerungen eine wichtige Rolle und ist integraler Bestandteil der „Smart Factory“ in Industrie 4.0.

Polarization ist ein vollständiges Toolkit, mit dem sich das Optimum aus Polarisationskameras herausholen lässt. Es ermöglicht einen einfachen Zugriff auf die Daten der Polarisationssensoren von Sony und Teledyne DALSA, die in vielen Kamerafamilien eingesetzt werden. Vom einfachen „Demosaicing“ über Bilder mit minimaler Reflexion bis hin zu Stokes-Parametern einschließlich Polarisationsgrad und –winkel, lässt sich alles realisieren, so dass Berechnungen von Reflexionsverhalten und Oberflächennormalen in einer Vielzahl von Applikationen in unterschiedlichsten Industriebereichen durchgeführt werden können.

CVB Spectral ist ein völlig neues Werkzeug für industrielle Anwendungen, das hyperspektrale Bildverarbeitung für wissenschaftliche, wellenlängenbasierte Analysen nutzbar macht. Dabei handelt es sich um ein komplettes Toolkit zur Erfassung und Aufbereitung von hyperspektralen Bilddaten und ENVI-Dateien, das den Einsatz herkömmlicher Bildverarbeitungswerkzeuge für die Auswertung erlaubt.

Die Bilddaten werden zu einem dreidimensionalen hyperspektralen Datenwürfel zusammengesetzt, der ebenfalls mit CVB Spectral erfasst, gespeichert und geladen werden kann. Dabei lassen sich die Daten von optischen Effekten und störenden Lichteinflüssen bereinigen, um wellenlängenkorrigierte RGB- oder LAB-Farbdaten zu erzeugen. Damit stehen colorimetrische Farbdaten zur Verfügung die präziser sind als dies mit 3-Chip-Kameras möglich ist. Aus dem Datenwürfel lassen sich auch Datenscheiben extrahieren, um verwertbare 2D-Bilder für die weitere Verarbeitung zu erhalten. Typischerweise sind dies (x, Wellenlänge) oder (y, Wellenlänge) bei einem bestimmten x- oder y-Wert.

Auch für bestehende Tools stellt CVB 2019 einige wichtige Updates zur Verfügung. Um der Relevanz der Themen Embedded Vision und Machine Learning für die industrielle Bildverarbeitung Rechnung zu tragen, steht nun das Machine Learning Tool CVB Polimago auch für Linux auf Intel- und ARM-Plattformen zur Verfügung. CVB Movie wurde um eine Funktion für Videoaufnahmen im RAW-Format erweitert. Dabei lassen sich Festplattengeschwindigkeit und Datenformate der Kamera in vollem Umfang nutzen, was Aufzeichnungsgeschwindigkeiten von mehreren Gigabytes pro Sekunde ermöglicht. Darüber hinaus wurde die 64-Bit-Windows-Version von CVB ShapeFinder um CUDA-Unterstützung erweitert, was mit der entsprechenden GPU-Hardware die Suchgeschwindigkeit um 250% steigert. Auf Anfrage ist auch eine NVidia Jetson-Version erhältlich.

CVB Image Manager
  • Plattform für die Entwicklung von Anwendungen der Bildverarbeitung in Industrie und Wissenschaft
  • Offene Programmierumgebung
  • Einfache Bedienung Flexibilität und High Performance
CVB CameraSuite
  • Leistungsstarkes SDK für GigE Vision-Kameras
  • Hardware-unabhängig und flexibel
  • Unterstützt verschiedene Betriebssysteme
  • Viele Beispielprogramme
CVB Spectral

CVB Spectral ist ein Werkzeug zur Erfassung und Aufbereitung hyperspektraler Bilddaten.

CVB Movie
  • Aufnahme von Videosequenzen
  • Speicherung auf Festplatte
  • Nutzung der installierten Multimedia-Codecs
CVB ShapeFinder
  • Software zur Erkennung von Objekten durch optimierte Hough-Transformation
  • Arbeitet rotations- und skalen-invariant
  • Enthält Funktionen zum Anlernen und Suchen beliebiger Objekte
  • Enthält Funktionen zur Hough-Transformation ganzer Bilder
CVB Polimago
  • Mustererkennung und Posenschätzung (Position, Drehung, Skalierung und Verkippung)
  • Hohe Ausführungsgeschwindigkeit ermöglicht den Einsatz in Echtzeit-Anwendungen
  • Automatisches Erstellen von zusätzlichen Trainingsbildern
CVB Foundation Package
  • Leistungsstarkes Vorteilspaket für Common Vision Blox
  • Schneller und komfortabler Einstieg
  • Enthält die wichtigsten Algorithmen für die Bildverarbeitung
STEMMER IMAGING

Puchheim, Germany

STEMMER IMAGING ist seit 1987 in der industriellen Bildverarbeitung tätig und einer von Europas größten Technologie-Anbietern in diesem Bereich.