Embedded vision drijft innovatie over industrieën heen

Embedded vision-technologie staat erop om bijna elk facet van het dagelijks leven te doorvoeren. Een recent panel op Embedded World 2021 verkende de huidige implementatie, AI-integratie en edge-cloud dynamiek.

Vooruitgang in sensoren, processors en software drijft embedded vision in landbouw, productie, autonome voertuigen en professionele sport. De COVID-19 pandemie versnelde de implementatie verder, met visiesystemen nu gebruikt voor publieke surveillance, gezondheidscontroles en veiligheidsinspecties.

AI-ingeschakelde Embedded Vision

Kunstmatige intelligentie herschikt beeldverwerking naarmate ontwikkelaars steeds vaker deep learning en neurale netwerken adoptieven om objectdetectie en classificatie te verbeteren. AI ontgrendelt nieuwe mogelijkheden, maar panelleden waren het erover eens dat het gemakkelijker te gebruiken moet worden.

"AI biedt significante voordelen voor klanten, maar kan onhandig aanvoelen," zei Olaf Munkelt, managing director van MVTec Software. "We moeten de gehele AI-workflow vereenvoudigen – van data labeling en inspectie tot management en deployment – zodat embedded vision-oplossingen snel tastbare waarde leveren." Munkelt pleitte voor een geïntegreerde benadering die elke stap stroomlijnt, inclusief semantische segmentatie, classificatie en anomaliedetectie.

Fredrik Nilsson, hoofd van de Machine Vision unit bij Sick, herhaalde dit gevoel. Hij merkte op dat deep learning taken oplost waar regel-gebaseerde beeldverwerking mee worstelt, maar de twee benaderingen zullen voor de voorzienbare toekomst coexisteren. "Hybride oplossingen – deep learning voor segmentatie en traditionele algoritmen voor meting – zullen standaard worden," zei Nilsson.

Munkelt benadrukte ook de race in AI-accelerator hardware. Start-ups produceren chips die etablissement GPU-leveranciers met 10-20x kunnen overtreffen. Snelheid wordt kritiek naarmate beeldvolumes groeien, en de vision-community verkent actief deze accelerators voor maximale prestaties.

Wat gebeurt op de Edge? Wat gebeurt in de Cloud?

Amazon Web Services (AWS) schetste een dubbele strategie voor embedded vision. Austin Ashe, hoofd van strategische OEM-partnerschappen voor IoT, zei dat AWS de instapdrempel voor nieuwkomers wil verlagen en waarde wil uitbreiden na de initiële pilots. "Ongeveer 75% van de bedrijven plannet om binnen de komende twee tot vijf jaar van pilot naar volledige operatie te gaan," zei Ashe, wat de noodzaak voor orchestratie tussen edge en cloud benadrukt.

Edge-apparaten hanteren latentie, bandbreedte, kosten en beveiliging. AWS kan apparaten monitoren – of een enkele unit of een vloot – met real-time alerts en over-the-air updates mogelijk maken. Dit model stelt bedrijven in staat om een model in de cloud te trainen en het vervolgens naadloos over hun machines te deployen.

Voor organisaties zonder data-science talent legde Ashe uit dat het uploaden van slechts tien tot twaalf anomalie-afbeeldingen naar de cloud direct een aangepast detectiemodel kan produceren, wat vervolgens geïtereerd en naar de edge gepushed kan worden.

Tijdens de conferentie toonden Basler en AWS aan hoe hun partnerschap de kloof overbrugt met AWS Panorama – een machine-learning appliance en SDK die real-time visuele besluitvorming mogelijk maakt – en Amazon Lookout for Vision, een dienst die defecten en anomalieën in afbeeldingen identificeert.

Naarmate applicaties lagere latentie eisen, merkte Ashe op dat de edge paramount blijft, maar opkomende 5G-netwerken zullen de integratie tussen cloud en edge versterken, wat nieuwe use-case mogelijkheden opent.

Complexiteit, Grootte en Kosten

Arndt Dake, CMO van Basler, waarschuwde dat het multi-processor landschap – CPU, GPU, AI-accelerator, ISP – complexiteit toevoegt. "Klanten moeten software over vier resources mappen in plaats van één," zei hij, benadrukkend dat bruikbaarheid en aantoonbare voordelen adoptie drijven.

Wat betreft apparaatgrootte, zei Dake dat de industrie zal blijven krimpen, met smartphones als de benchmark voor compacte, high-performance vision-systemen.

Kosten blijven een barrière. Munkelt merkte op dat veel applicaties nog niet gerechtvaardigd zijn door hoge prijzen; kostenverlaging zal nieuwe mogelijkheden ontgrendelen. Nilsson voegde toe dat gemakkelijker gebruik, lagere prijzen en kleinere apparaten embedded vision toegankelijk zullen maken voor kleinere bedrijven die de technologie nog niet hebben omarmd.

>> Dit artikel is oorspronkelijk gepubliceerd op onze zusje-site, EE Times Europe.