Vision-Anwendungen mit Edge-Architektur

Embedded Vision und Edge für FTS

Klassische Bildverarbeitung oder smarte Vision-Sensoren ist in vielen Anwendungen die Gretchenfrage. Es gibt aber noch weitere Aspekte, denn mit klassischer Bildverarbeitung lassen sich viele Anforderungen nicht so umsetzen, dass damit auch preissensitive Applikationen erreichbar sind. Neuronale Netze sowie KI eröffnen hier neue Wege. Hinzu kommt, dass die Anwendungen nicht unbedingt im separaten Rechner ablaufen, der Trend geht in Richtung Embedded Vision und Edge.

(Bild: IFM Electronic GmbH)

Mit 3D-Kameras und KI werden aus FTS AMRs (Autonomous Mobile Robots) mit umfangreicheren Fähigkeiten. Eine typische Anwendung ist die Palettenerkennung für autonome Gabelstapler. Der Gabelstapler navigiert dabei mit den beschriebenen Methoden bis zu der Position, an der er eine Palette aufnehmen soll. Die genaue Positionierung der Gabel ist dann eine anspruchsvolle Aufgabe, die IFM mit einer 3D-Kamera gelöst hat, die oberhalb und zwischen den Gabelzinken montiert ist. Wenn sich der Gabelstapler auf eine bestimmte Entfernung an die Palette angenähert hat, nimmt die 3D-Kamera ein Bild auf und wertet es direkt aus. Als Ergebnis liefert das System die Koordinaten der Palette in X-, Y- und Z-Richtung sowie eventuelle Verdrehungen um die Vertikalachse oder horizontale Verkippungen. Bei diesem Pallet Detection System (PDS) arbeitet die Bildverarbeitung direkt in der Kamera. Damit verfolgt IFM eine Strategie, bei der viele Funktionen direkt in der Edge erledigt werden. Diese Architektur eignet sich bei fest vorgegebenen Anwendungsfällen, für die dann die passenden Funktionen im Edge-Gerät zur Verfügung gestellt werden.

Offene Plattform mit Edge-Architektur

Um die Sensordatenfusion und die Anwendung von KI-Methoden für mobile Roboter zu erleichtern, ist eine Edge-Architektur ein vielversprechender Ansatz. In einem entsprechenden Edge-Device können die Daten der angeschlossenen Sensoren erfasst und direkt verarbeitet werden. Notwendig sind sowohl eine hohe Rechenleistung als auch die Möglichkeit, unterschiedliche Sensoren einfach anzubinden. IFM arbeitet aktuell an einer solchen Hardware-Plattform, an die sich bis zu sechs 3D-Kameras und zahlreiche weitere Sensoren anschließen lassen. Ein leistungsfähiges Linux-System, das mit einer Nvidia Video Processing Unit ausgerüstet ist, und GigE-Schnittstellen bilden die Hardware-Basis, auf der sich auch anspruchsvolle KI-Anwendungen realisieren lassen. Da die Bildverarbeitung bei diesem Konzept in das Edge-Gerät wandert, ist in der Kamera kaum Datenverarbeitung notwendig. Dadurch vereinfacht die neue Plattform 3D-Bildverarbeitung deutlich. Da auch die Kosten sinken, eröffnen sich neue Möglichkeiten für die Anwendung in mobilen Robotern. In der Zukunft wird auf dieser Basis eine komplette Suite von Lösungen für unterschiedliche Bereiche entstehen. Mit der Offenheit des Systems bietet IFM dem Anwender eine Plattform, mit der sie auch eigene Lösungen schnell und kostengünstig umsetzen können.