Die Qualitätskontrolle mit künstlicher Intelligenz inklusive Anomaly ­Detection, aber auch Themen wie Instance Segmentation, Object Classification und Point Location, wie sie im Bereich Bin Picking und Prozessautomatisierung vorkommen, stellen immer höhere Anforderungen an die eingesetzte Hardware. Ziel ist es, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Ergebnisse zu optimieren und dadurch die Effizienz und das Qualitätsniveau beispielsweise in Fertigungsprozessen zu steigern. Neue Prozessorplattformen im Embedded-Bereich können helfen, diese Herausforderungen zu meistern und dabei genügend Spielraum zu geben, Leistungsfähigkeit und Kosten optimal auf die Anforderungen abzustimmen.

Um sich Wettbewerbsvorteile am Markt zu sichern ist es einerseits wichtig, technologische Neuerungen möglichst geschickt zu nutzen, andererseits gilt es nachhaltige, skalierbare Lösungen zu schaffen, um mit einem durchgängigen Konzept auf steigende Anforderungen reagieren zu können. PC-basierte Bildverarbeitungssysteme haben sich deshalb über viele Jahre hinweg am Markt etabliert, da mit jeder neuen CPU-Generation die verfügbare Rechenleistung stieg und es viele Freiheitsgrade gibt, Speicher und Schnittstellen kostengünstig und individuell an die Bedürfnisse anzupassen.

Mit Erweiterungssteckplätzen für eine zusätzliche Grafikkarte oder einen KI-Beschleuniger können Anwender oder Integratoren auch auf besonders anspruchsvolle Herausforderungen reagieren. Der breite Software-Support unter Windows und Linux gewährleistet dabei die einfache und schnelle Umsetzung von Software-Applikationen und bietet Kontinuität über mehrere Generationen. In Hinblick auf Leistungseffizienz, Energieeinsparung und Miniaturisierung bieten beispielsweise auch die neuen Embedded-Prozessoren der 13. Generation der Intel-Core-Mobile-Serie weitere Optimierungspotenziale.

Intel-Hybrid-Technologie bietet bei KI-basierten Anwendungen entscheidende Vorteile

Die neue CPU-Generation stellt mit der Intel-Hybrid-Technologie eine Kombination aus Efficient-Cores und Performance-Cores zur Verfügung. Zusammen mit den inte­grierten Iris-Xe-Grafik-Controller und dem großen internen Cache-Speichern bietet sie damit vor allem bei KI-basierten Machine-Vision-Anwendungen entscheidende Vorteile. Bildverarbeitungs-Anwendungen lassen sich gezielt auf die passenden Cores beziehungsweise die Grafik verteilen, sodass jeweils abgestimmt auf die eingesetzten Algorithmen die beste Kombination aus Leistung und Effizienz erreicht wird. Davon profitieren die Bildaufbereitung und die Auswertung – klassisch oder KI-basiert – sowie die anschließende Weiterverarbeitung. Der sogenannte Intel Deep Learning Boost stellt sicher, dass die CPU und die Grafik KI-Inference-Workloads noch effizienter verarbeiten. Dabei unterstützt das Intel Openvino Toolkit die Software-Entwickler so, dass die Umsetzung der Applikation – unabhängig von der später genutzten Intel-Hardware – immer möglichst optimale Ergebnisse erzielt. Dies macht in vielen sehr anspruchsvollen KI-Anwendungen den Einsatz von externen Grafik-Karten oder KI-Beschleunigern überflüssig. Somit lassen sich zusätzliche Verlustleistung und weitere Kosten einsparen. Und die Systeme werden kompakter, da kleinere Netzteile notwendig sind, Bauraum für die Zusatzkarten eingespart wird und weniger Kühlung erforderlich ist. 

Ein Formfaktor – volle Skalierbarkeit

Bei älteren Generationen der Intel-Core-Prozessor-Familien mussten sich Anwender von Embedded-Vision-Lösungen bereits zu einem sehr frühen Zeitpunkt Gedanken machen, welches Leistungssegment für die Applikation passend ist: Besonders sparsame Dual-Core- und Quad-Core-Ausführungen, die im Verlustleistungsbereich von 15 W angesiedelt sind, wurden als BGA-Single-Chip (U-Serie) angeboten und sind auf sehr kompakten Single-Board-Computern oder Computer-on-Modul-Formfaktoren wie COM Express Compact (mit 95 x 95 mm) zu finden. Wer damit jedoch an die Grenze stieß, musste in der Vergangenheit auf Zwei-Chip-Lösungen (die sogenannte H-Serie) wechseln, die mit einer deutlich höheren Verlustleistung (Thermal Design Power von 35 bis 45 W) und spürbar erhöhtem Platzbedarf einhergingen. Hierfür mussten Single-Board-Computer größer konzipiert werden. Und auch modulare Lösungsansätze mussten auf größere Formfaktoren wie COM Express Basic (mit 95 x 125 mm) wechseln. Mit der Einführung der 12. und 13. Generation an Intel-Core-Mobile-Prozessoren vereint der Hersteller nun gleich drei Leistungsklassen in einem Single-Chip-Design. Damit ist es möglich, ein universelles, sehr kompaktes Realisierungskonzept aufzusetzen, das alle Prozessoren im Leistungsbereich von 12 bis 45 W berücksichtigt.

Das ermöglicht eine zweidimensionale Skalierung: Sowohl in der U15-Serie (12 bis 15 W), als auch in der P28- (20 bis 35 W) und H45-Serie (35 bis 45 W) sind jeweils die Ausführungen Intel Core i3, i5 und i7 erhältlich. Welch großen Stellenwert hierbei Skalierung und Leistungsfähigkeit der integrierten Grafik einnehmen, lässt sich an der Spezifikation der einzelnen Prozessor-Ausführungen erkennen (vgl. Tabelle). Die kleinste Ausbaustufe umfasst bereits 48 Grafik-Execution-Units mit 1,1 GHz und setzt einen wichtigen Schwerpunkt in der Gesamtperformance dieser Prozessorausführung. Die volle Grafik-Performance wird mit 96 Grafik-Execution-Units mit 1,4 GHz erreicht, die im Zusammenspiel mit bis zu 14 CPU-Cores (6P + 8E) und 24 MB internem Cache-Speicher auch für anspruchsvolle Machine-Vision-Lösungen optimale Voraussetzung bietet. 

Kompakt integriert

Für eine besonders kompakte Integration in industrielle Lösungen bietet sich der Einsatz von Computer-On-Modules an, beispielsweise im international etablierten Formfaktor COM Express Compact. Die quadratischen Abmessungen von 95 x 95 mm bieten sehr gute Rahmenbedingungen für hochintegrierte, industrielle Lösungen. Um eine optimale Gesamt-Performance sicherzustellen, kombiniert TQ auf der Modulserie TQMx130 die Prozessoren mit zwei DDR5-SO-DIMM-Steckplätzen, die bis zu 64 GB Speicherausbau ermöglichen. Die 2.5-Gigabit-Ethernet-Schnittstelle stellt eine schnelle Netzwerkanbindung zur Verfügung. USB-Vision-Kameras profitieren von der direkten Anbindung über USB 3.2. Mit dem Design individueller Carrier Boards, auf die sich die Module aufstecken lassen, sind anwendungsspezifische Anforderungen schnell umsetzbar.

Eine Vielzahl an Ethernet-Schnittstellen, bei Bedarf auch mit PoE, oder auch galvanisch entkoppelte Kamera-Anbindungen beispielsweise über SFP sind möglich. Für Massenspeicher und Interface-Karten, die etwa für die Anbindung an Prozessanlagen fungieren, lassen sich entsprechende Steckplätze oder On-Board-Komponenten vorsehen. Darüber hinaus können bis zu drei hochauflösende Monitoranschlüsse für die Visualisierung realisiert werden. Für Security und komprimierte Bilddaten-Übertragung (Encoding/Decoding) bringt bereits der Prozessor umfangreiche Möglichkeiten mit, sodass diese Themen hocheffizient und zuverlässig out-of-the-box funktionieren. Durch den modularen Design-Ansatz lassen sich auch bereits existierende COM-Express-basierte Systeme auf die aktuelle Prozessortechnologie upgraden.

Autor
Harald Maier, Produktmanager x86 bei TQ-Embedded