Exklusiv für AbonnentenSprint zum Machine Vision-Prototyp
Vier Anwendungen für eine Trägerplatine
Neben der Rechenleistung sind bei Embedded Vision-Lösungen oft kompakte Maße gefragt. Um Anwendern ein kompaktes Setting und schnelle Prototypen zu ermöglichen, hat Teledyne FLIR einen Quartettträger mit TX2-Modul vorgestellt. Vier Beispiele illustrieren die Einsatzmöglichkeiten.
(Bild: Teledyne FLIR LLC)
Immer mehr industrielle Applikationen setzen auf Embedded Vision-Komponenten. Die Quartet Embedded Solution für TX2 von Teledyne FLIR ist auf besonders platzsparende Anwendungen ausgerichtet. Auf der enthaltenden Trägerplatine können bis zu vier Machine Vision-Kameras mit der Bandbreite von USB 3.0 angeschlossen werden. Das System beinhaltet den Deep Learning-Hardwarebeschleuniger Nvidia Jetson TX2 und ist im Spinnaker SDK von FLIR vorintegriert. Kurz nach der Markteinführung berichtet der Hersteller von Anfragen von Anwendern, die damit Systeme für Inspektion, mobile Robotik oder Drohnen entwickeln wollen. Damit wird klar, dass beim Einsatz der Platine eine Fülle unterschiedlicher Möglichkeiten bestehen. Als Inspiration für eigene Projekte stellt dieser Artikel vier prototypische Anwendungen vor, die ersten drei verwenden das KI-Verfahren Deep Learning.
Kennzeichenerkennung
Für die Kennzeichenerkennung kam ein handelsübliches Deep Learning-Modell von Nvidia zur Nummernschilderkennung (LPDNet)1 zum Einsatz, um die Position der Nummernschilder zu erkennen. Um die Buchstaben und Ziffern zu erkennen, nutzten die Entwickler bei FLIR die Tesseract Open-Source-OCR-Engine2. Bei der Kamera handelte es sich um eine Blackfly S 8,9 MP Platinenfarbkamera (BFS-U3-88S6C-BD) mit Sony IMX267-Sensor. Die Projektteilnehmer begrenzten die Region of Interest für die Kennzeichenerkennung, um die Leistung zu beschleunigen, und wendeten Tracking an, um das System robuster zu machen. Die Ausgabe enthält Begrenzungsrahmen der Kennzeichen zusammen mit den entsprechenden Nummernschildzeichen. Entwicklungszeit: Zwei bis drei Wochen, in erster Linie um das System robuster und schneller zu machen. Testbilder: In LPDNet enthalten
Fahrzeugtyp-Kategorisierung
Für Anwendungsfall 2 ‘Fahrzeugtyp-Kategorisierung’ mittels Transferlernen haben die Entwickler ein eigenes Deep Learning-Objekterkennungsmodell auf drei Spielzeugautos SUV, Limousine und LKW trainiert. Es wurden etwa 300 Testbilder des Setups aus unterschiedlichen Entfernungen und Winkeln aufgenommen. Bei der Kamera handelte es sich um eine Blackfly S 5 MP Platinenfarbkamera (BFS-U3-51S5C-BD) mit Sony IMX250-Sensor. Die Mitarbeiter annotierten etwa drei Stunden lang die Begrenzungsrahmen der Spielzeugautos. Mittels Transferlernen trainierten sie das eigene Objekterkennungsmodell SSD MobileNet3, was auf einer Nvidia GTX1080 Ti GPU etwa einen halben Tag dauerte. Mithilfe des GPU-Hardwarebeschleunigers kann das Jetson TX2-Modul Deep Learning-Inferenz durchführen und Begrenzungsrahmen der Autos zusammen mit den entsprechenden Fahrzeugtypen ausgeben. Entwicklungszeit: ca. zwölf Stunden, inklusive Bildaufnahme und -annotation, etwa 300 Testbilder.
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