Viele zukünftige Anwendungen – ob im B2C oder im B2B Bereich - basieren auf Embedded Vision: kleine, integrierte Bildverarbeitungssysteme, die direkt aus Geräten heraus intelligent mitarbeiten und diese befähigen, zu sehen und zu verstehen. Möglich gemacht wird Embedded Vision durch kompakte, sehr leistungsstarke Rechnerplattformen, die zudem nur wenig Energie verbrauchen, und dank standardisierter Schnittstellen zu Bildsensoren immer mehr Bilddaten in Echtzeit verarbeiten können. Mithilfe von künstlicher Intelligenz werden die Bildverarbeitungssysteme noch leistungsfähiger: sie lernen selbst dazu. „Die Potenziale von Embedded Vision sind enorm. Das zeigt auch die wachsende Zahl der Aussteller und der Demos mit Embedded Vision Bezug, die auf vielen Ständen der Messe zu sehen sind“, resümierte Prof. Dr.-Ing. Axel Sikora, Messebeiratsvorsitzender der embedded world und Chairman der embedded world Conference. „Wir freuen uns, dass die VDMA Fachabteilung Machine Vision und die embedded world nun schon zum dritten Mal in Folge eine Podiumsdiskussion zum Thema Embedded Vision durchgeführt haben, mit uns gemeinsam einen Track auf der embedded world Conference organisiert hat und wir das Thema insgesamt vorantreiben.“

Komplett ablösen wird die Embedded Vision-Technologie traditionelle, PC- oder Smart Camera-basierte Bildverarbeitungssysteme nach Ansicht der Diskussionsteilnehmer in absehbarer Zeit nicht, doch sie bietet technisch und wirtschaftlich extrem interessante Lösungsmöglichkeiten in einer Vielzahl an Anwendungsfeldern. „Die Entwicklungsgeschwindigkeit der erforderlichen Komponenten von den Sensor-Boards über verschiedenste Embedded-Plattformen bis hin zur Bildverarbeitungssoftware für die Auswertung ist enorm hoch. Die Embedded Vision-Technologie hat dadurch inzwischen einen Leistungsstand erreicht, der in vielen Anwenderbranchen bereits heute den Einsatz effektiver Systeme erlaubt“, sagtet Dr. Klaus-Henning Noffz, Vorstandsvorsitzender der VDMA-Fachabteilung Industrielle Bildverarbeitung anlässlich der Podiumsdiskussion.

Ein wichtiger und notwendiger Schritt, um Anwendern den Einsatz dieser innovativen Technologie zu erleichtern, sei es jedoch, dass die Hersteller der erforderlichen Komponenten bei der Frage der Standardisierung übergreifend zusammenarbeiten: „Wenn Anwender sich Sensoren, Prozessoren, Software und weitere Bausteine auf dem Weg zu einer Lösung mühsam einzeln zusammenstellen müssen, wird der Erfolg von Embedded Vision nicht das Ausmaß erreichen, das potentiell in dieser Technologie steckt.“ Diverse Kamera-, Embedded Board- und Softwarehersteller haben dies allerdings bereits erkannt und kooperieren im Sinne der Nutzer.

Rückenwind erhält die Technologie durch die kontinuierlichen Weiterentwicklungen, sowohl im Bereich der Prozessoren als auch durch innovative Algorithmen und Methoden wie unter anderem bei den Themen Deep Learning oder Artificial Intelligence. Auf der Hardwareseite sorgen immer kleinere Rechner mit Multi-Core-Prozessoren und immer geringerem Energiebedarf für ausreichende Rechenleistung. Zunehmende Bedeutung kommt dem Thema Deep Learning beim Einsatz von Embedded Vision-Systemen zu, um beispielsweise Defekte zu klassifizieren. In Verbindung mit geeigneten Verfahren zur Bildvor- und -nachverarbeitung lassen sich nach Aussage von Dr. Olaf Munkelt, Managing Director der MVTec Software GmbH, selbst komplexe Bildverarbeitungsaufgaben effizient lösen. Die Diskussionsteilnehmer sind sich einig: Embedded Vision wird sich in zahlreichen Branchen zunehmend als erfolgreiche und wirtschaftliche Technologie für die Lösung von Bildverarbeitungsaufgaben etablieren.