Alle Episoden

Gastgeber Stefan Schütz begrüßt heute im Studio Jan Sommer aus der Business Unit Medical von Solectrix, um sich dem Thema medizinische Bildverarbeitung und dort üblichen Anwendungsfällen zu widmen. Neben der in anderen Bereichen üblichen Weißlicht-Bildgebung geht es hier unter anderem auch um die Fluoreszenz-Bildgebung, die spezielle Sensoren/Kameras benötigt, um den entsprechenden Spektralbereich zu erfassen.

Basierend auf Sensordaten sind in manchen Anwendungen Aktoren zeitlich extrem exakt anzusteuern, etwa in Industrieanlagen. Beispiele wären Förderbänder oder Laser-ablenkende Systeme, die schnelle Reaktionen und HighSpeed-Verarbeitung erfordern. Hier hat man harte deterministische Echtzeit-Anforderungen, so dass eine hochgenaue Synchronisierung über normale Standards hinaus notwendig ist. Stefan Schütz und Manuel Ott diskutieren unter anderem die Vorteile von schneller paralleler Signalverarbeitung in FPGAs.

Da eine KI in einem System wie eine Black Box agiert, ist es eine besondere Herausforderung, ihre Funktionalität im laufenden Betrieb zu überwachen. Stefan Schütz und Manuel Ott diskutieren Möglichkeiten, wie dies in einem Embedded-Vision-Projekt realisiert werden kann. Viele dieser Überlegungen wurden bereits für Anwendungen mit klassischer Bildanalyse auf Algorithmen-Basis verwendet und werden auch in Zukunft relevant bleiben.

Trainingsdaten sind das A und O bei KI-gestützten Anwendungen. Doch für viele Projekte gibt es keine kommerziell verfügbaren Datensätze, anhand derer man eine KI trainieren könnte. Oft müssen gewaltige Datenmengen erfasst werden, sodass man sich schon im Vorfeld Gedanken machen sollte, wie man mit möglichst wenig Aufwand an eine große Varianz an Szenen kommt. Und auch bildtechnische Vorüberlegungen können später viel Mehrarbeit ersparen.

Diesmal diskutieren Stefan Schütz und Manuel Ott, was man beim Implementieren einer KI in ein Bildgebungssystem beachten muss. Insbesondere geht es um die Frage, ob eine KI-basierte Bildanalyse immer die beste Wahl für ein Projekt darstellt, oder ob in manchen Anwendungsfällen nicht doch die klassische Bildanalyse mittels Algorithmen die besseren Ergebnisse liefern kann.

In dieser Folge geht es um serientaugliche Bildverarbeitungslösungen und unterschiedliche Ansätze bezüglich der Systemarchitektur am Beispiel von Solectrix' eigenem SXVPU, einer KI-getriebenen Bildverarbeitungsplattform. Welche Vorteile bietet eine zonale Architektur mit Datenübertragung über Ethernet für Anwendungen, die auf Analyse von Bilddaten durch eine KI setzen? Welche Nachteile haben zu viele Regelschleifen und komprimierte Bilddaten in so einem Fall?

Heute gehen Stefan Schütz und Manuel Ott etwas mehr ins Detail, wie Tools von Solectrix jedem Entwickler von Bildgebungssystemen in der Praxis helfen können. Sie sprechen über das eigene Framegrabbersystem proFRAME mit seinem modularen Ansatz und über SXIVE, einen umfangreichen Bildgebungs-Werkzeugkasten mit softwarebasierter ISP auf GPU-Basis, der zudem auch die Kalbrierung eines Bildgebungssystems einfach macht.

In dieser Folge steigen Stefan Schütz und Manuel Ott tief ein in das Thema Bildkalibrierung – wie kann man aus einem Sensor und einem Objektiv das bestmögliche Bild herausholen? Es geht um Farbechtheit, den Weißabgleich und unterschiedliche Farbräume, um die Korrektur der Linsenverzerrung sowie um das Ausgleichen der Vignettierung, also der Abdunklung am Rande des erfassten Bildes.

Was ist an Bildverarbeitung nötig zwischen einem Sensor und einer Analytik-Komponente bzw. einer KI? Stefan Schütz und Manuel Ott gehen heute in die Tiefe, welche Schritte nötig sind, um die Rohdaten zu einem tatsächlichen Bild zusammenzufügen, auch in Hinsicht auf zusätzliche Informationen wie Infrarot-Bilddaten oder HDR-Informationen.

Stefan Schütz und Manuel Ott teilen ihre Erfahrungen aus über 15 Jahren in Imaging-Projekten für unterschiedliche Märkte, etwa bei der Entwicklung von Elektronik und Software für Profikameras oder für moderne Automotive-Anwendungen wie digitale Rückspiegel. Auf welche Aspekte kommt es je nach Anwendungsfall letztendlich an? Was sollte man bedenken, um sich möglichst viele Optionen offen zu halten?