Rückblick BVF78

78. Heidelberger Bildverarbeitungsforum

© IDS
06. Juli 2021, Online

Embedded Vision I: Algorithmen und Applikationsentwicklung

Über mehr als zwei Jahrzehnte waren Standard-PC-Systeme das Arbeitspferd für die Bildverarbeitung. Mit der schnell voranschreitenden Miniaturisierung und geringerem Energieverbrauch kann immer mehr und komplexere Verarbeitung in der Kamera selbst als Embedded Vision System vorgenommen werden („edge-based“).

Da dabei andere und vor allem heterogene Architekturen zum Einsatz kommen mit ASICs, FPGA, DSP, GPU und klassischen Elementen gemischt, stellen sich die drängenden Fragen, wie Algorithmen und Applikationen von PC-Systemen auf Embedded Vision Systeme übertragen und wie Applikationen auf Embedded Vision Systemen effektiv entwickelt werden können. Die Anforderungen dazu sind hoch, da Bildverarbeitungsalgorithmen immer mehr mathematische Methoden umfassen, von klassischen Bildverarbeitungsalgorithmen bis hin zu modernen Lernverfahren.

Vorträge

Moderation: Prof. Dr. Bernd Jähne
Willkommen und Vorstellung der IDS Imaging Development Systems GmbH und des neuen Technologiezentrums
J. Hartmann, Geschäftsführer, IDS Imaging Development Systems GmbH
Universal CNN Accelerator Intended for Edge-Base AI Interference
Prof. Dr. R. Struharik, University of Novi Sad und IDS Imaging Development Systems, d.o.o.
  Abstract
Die Vermessung der Erklärbarkeit für die industrielle Bildverarbeitung
N. Schaaf, Fraunhofer IPA, Stuttgart und Dr. R.-A. Windberger, IDS Imaging Developments Systems GmbH
  Abstract
Photometric Stereo Verarbeitung im FPGA der xposure Kamera mit High-Level-Synthesis Methodik
Dr. E. Bodenstorfer und P. Schurek, AIT Austrian Institute of Technology GmbH
  Abstract
ENNOS – Eingebettete Neuronale Netze für die Analyse von RGBD-Sensordaten in der flexiblen und vernetzen Produktion
S. Krauß, DFKI Kaiserlautern und Dr. E. Monari, Robert Bosch GmbH Renningen
  Abstract

Embedded 2D & 3D Machine Vision using SICK AppSpace
Dr. Ola Friman, SICK IVP AB, Linköping Schweden
  Abstract

Warum KI das Ende von schwer automatisierbaren optischen Qualitäts-Prüfprozessen bedeutet
L. Vinzenz, elunic AG, München
  Abstract