Tech-Tipps
Unsere Tech-Tipps erklären Ihnen Bildverarbeitungstechnologie bis ins letzte Bit.
Adding to GigE
This Tech Tip is designed to explain some of the additions in the GigE Vision marketplace that have added to the capabilities of GigE Vision cameras.
Beleuchtung: Beleuchtungstechniken für die industrielle Bildverarbeitung
Bei der Realisierung einer Bildverarbeitungs-Lösung ist die Auswahl der geeigneten Beleuchtung ausschlaggebend für die Qualität der Bildaufnahme und kann damit gleichzeitig auch die anschließende Bildauswertung stark vereinfachen. Dennoch zählt die Entscheidung über die Lichtquelle häufig zu den komplizierteren und gerne vernachlässigten Problemstellungen in der Bildverarbeitung.
Beleuchtung: Intelligente Beleuchtungssysteme
Eine Fokusgruppe führender Unternehmen der Bildverarbeitungsbranche unter Vorsitz des VDMA berichtete kürzlich, dass neue Technologien in einigen wichtigen Bereichen großen Einfluss auf diesen Sektor haben werden. Dazu gehören neue Anwendungen, die durch die großen Technologiefortschritte überhaupt erst möglich geworden sind, und dank der immer benutzerfreundlicheren Systeme eine wachsende Anzahl an Bildverarbeitungsanwendern.
Lesetipp: Lernen Sie die Möglichkeiten intelligenter Beleuchtungssysteme in drei Teilen kennen.
Bildverarbeitung auf der Grafikkarte
Es gibt viele Wege, die Verarbeitungsgeschwindigkeiten in der Bildverarbeitung zu steigern. In Common Vision Blox hat STEMMER IMAGING eine neue Möglichkeit erschlossen: Teile der Verarbeitung können auf die Grafikkarte des PC-Systems ausgelagert werden, was die Bildverarbeitungs-Geschwindigkeit um bis zu Faktor 10 steigert.
Camera Interfaces
This Tech Tip is designed to re-visit the camera interfaces and transmission standards available for vision systems. Since the last Tech tip on this subject, over four years ago, there have been a number of new developments.
Computational Imaging optimiert die Bildverarbeitung
Computational Imaging (CI) erzeugt aus einer Reihe von Bildern, die unter verschiedenen Licht- und optischen Bedingungen aufgenommen wurden, ein Ausgabebild mit den für eine bestimmte Bildverarbeitungsaufgabe wichtigsten Bildeigenschaften. Dieses Vorgehen bietet erhebliche Vorteile gegenüber herkömmlichen One-Shot-Verfahren. Mit CI lässt sich nicht nur die Leistungsfähigkeit einer Kamera verbessern, es lassen sich vielmehr Bilddetails sichtbar machen, die vorher nicht zu erkennen waren.
CVB Polimago: eine einfachere Lösung für komplexe Klassifizierungsaufgaben
Das maschinelle Lernwerkzeug zur zuverlässigen Objekterkennung CVB Polimago von STEMMER IMAGING ermöglicht einfache und kostengünstige Bildverarbeitungslösungen als Alternative zu herkömmlichen Deep Learning-Tools für anspruchsvolle Such- und Klassifizierungsaufgaben. Eine geringere Anzahl an Trainingsbildern, kürzere Trainings- und Ausführungszeiten sowie der Einsatz einer Standard-CPU sind entscheidende Vorteile, verglichen mit den meisten anderen Werkzeugen, die auf dem Ansatz des “Convolutional Neural Network“ (CNN) aus dem Deep-Learning-Bereich basieren. In CVB 2019 wird CVB Polimago auch für Embedded-Anwendungen verfügbar sein.
Einführung in die FPGA-beschleunigte Verarbeitung
Der Einsatz von FPGAs zum Aufbereiten von Daten ist in der Bildverarbeitung weit verbreitet und wird in der Regel vom Anwender nicht bemerkt. Wenn sie bei Vorverarbeitungsprozessen zur Umsetzung herangezogen werden, sind sie in der Lage, die CPU zu entlasten und extrem hohe Bandbreiten in Echtzeit zu bewältigen.
Embedded GigE Vision Server
Prinzipiell besteht jedes Bildverarbeitungssystem aus zwei grundlegenden Funktionseinheiten: der Bildquelle und der Bildsenke. Als Bildquelle kommen im Umfeld der industriellen Bildverarbeitung heutzutage üblicherweise kompakte CMOS-Kameras zum Einsatz. Die Bildsenke ist die Verarbeitungseinheit, die aus dem Bild Ergebnisse extrahiert. Dabei handelt es sich derzeit zumeist um klassische PC-Systeme auf Basis von Intel-Prozessoren und dem Betriebssystem Windows.
Embedded: Kann Embedded Vision die Bildverarbeitung revolutionieren?
Das Schlagwort Embedded Vision stellt seit einiger Zeit DAS Trendthema der Branche dar. Nur selten wurde einer Bildverarbeitungstechnologie in der Vergangenheit ähnlich viel Veränderungspotenzial zugesprochen. Schon heute existiert in nahezu allen Bereichen der Industrie und des täglichen Lebens eine Vielzahl spannender Einsatzmöglichkeiten für Embedded-Vision-Systeme, doch wird diese Technologie tatsächlich zu einem kompletten Umbruch der Bildverarbeitung führen?
Faster, smarter, smaller, more versatile imaging
Imaging is an enabling technology in a vast range of industries. No longer confined to traditional manufacturing and processing inspection applications, industrial vision finds applications in industries as diverse as security, transport, sport, space exploration and even as part of the attempt to set a new world land speed record in 2015.
Frame Grabber versus Erfassungsbox
Sogenannte Bilderfassungsboxen auf Basis der digitalen Schnittstellen USB, FireWire oder Gigabit-Ethernet sind immer noch gefragt in der Bildverarbeitung. Diese kleinen, externen Einheiten entsprechen einem externen Frame Grabber, der auf der einen Seite über eine Schnittstelle zu einer oder mehreren Kameras verfügt und auf der anderen Seite eine der digitalen Schnittstellen (USB, FireWire oder Gigabit-Ethernet) für die Datenübertragung auf den PC unterstützt.