Basler hat eine neue KI-Plattform für Machine Vision angekündigt, die auf den Services für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (KI/ML) von Amazon Web Services (AWS) basiert. Sie ermöglicht Kunden den reibungslosen Einsatz von KI-basierten Anwendungen zum Beispiel in den Bereichen Qualitätskontrolle und Arbeitssicherheit oder bei der Verbesserung der Effizienz in Lieferketten. Die neue Plattform umfasst eine Basler-Kamera, eine Embedded-Processing-Einheit mit allem notwendigen Zubehör und Baslers Pylon-Camera-Software-Suite. Sie verfügt außerdem über einen vollständig integrierten Edge-to-Cloud-Software-Stack einschließlich des AWS Panorama Device SDK.
Baslers KI-Plattform für Machine Vision schließt die Lücke zwischen Cloud-Dienstleistungen und lokaler Bildverarbeitung. Sie integriert Vision-Hardware und Edge Computing mit Cloud-Services und stellt so End-to-End-Lösungen für maschinelles Lernen bereit. Mit der Integration des Panorama-Device-SDK von AWS ermöglicht die Basler-Plattform die Nutzung einer einheitlichen Architektur, um verschiedene Anwendungsbereiche zu adressieren.
Baslers KI-Plattform für Machine Vision umfasst eine 5-MP-Basler-ace-Kamera mit GigE-Schnittstelle. Die Edge-Computing-Einheit wird mit dem kürzlich vorgestellten NVIDIA Jetson TX2NX Modul ausgestattet, das 1,33 Teraflops an KI-Leistung bietet.
Auf der Machine Vision-Plattform ist Baslers Pylon-Camera-Software-Suite integriert, die mit dem Panorama-SDK von Amazon kompatibel ist. Somit wird Kunden die Flexibilität geboten, Baslers Portfolio an GigE-Industriekameras mit den neuen AWS-Diensten zu nutzen. Die Integration von AWS-Panorama ermöglicht die Implementierung und Ausführung von KI/ML-Anwendungen auf Edge-Geräten und bietet darüber hinaus die Möglichkeit durch ein zentralisiertes Device-Management die Qualität der Inferenz stetig zu überprüfen.
Unterschiedliche Anwendungsfälle können zudem flexibel durch den Einsatz von ML-Modellen addressiert werden. Mit Amazon Lookout for Vision können Kunden zum Beispiel Machine-Learning-Modelle erstellen, um Anomalien (zum Beispiel Produktfehler) visuell zu erkennen und die Qualitätsprüfung zu automatisieren. Mehr Details zum Produkt und weitere Anwendungsmöglichkeiten werden in dritten Quartal 2021 veröffentlicht.
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