Machine Vision Unternehmen führt AI tiefes Lernen auf Nvidia-Plattform

Die Deep-Learning-Inferenz in der neuesten Version der Halcon-Machine-Vision-Software des Unternehmens wurde erfolgreich auf Nvidia Jetson TX2-Boards auf Basis von 64-Bit-Arm-Prozessoren getestet.

Die tiefe Lernschlussfolgerung, d. H. Das Anwenden des trainierten CNN (konvolutionelles neuronales Netzwerk), erreichte beinahe die Geschwindigkeit einer herkömmlichen Laptop-GPU (ungefähr 5 Millisekunden), sagt MVTec.

Die Standard-Machine-Vision-Bibliothek des Unternehmens ist auch auf diesen Embedded-Geräten verfügbar.

Mit der Entwicklung auf einem Standard-PC können Benutzer leistungsfähigere GPUs verwenden, die für den PC verfügbar sind, um ihr CNN zu trainieren, und dann die Inferenz auf dem eingebetteten System ausführen.

Christoph Wagner, Produktmanager bei MVTec, schreibt:

"Wir haben einen erfolgreichen technologischen Beweis erbracht, der es uns ermöglicht, erweiterte Fähigkeiten im Bereich des eingebetteten Sehens anzubieten."

Dr. Olaf Munkelt

Dr. Olaf Munkelt, Geschäftsführer, MVTec Software, sieht im schnell wachsenden Markt für Embedded-Systeme entsprechende leistungsfähige Technologien.

"KI-basierte Methoden wie Deep Learning und CNNs werden in hochautomatisierten industriellen Prozessen immer wichtiger. Wir adressieren diese beiden Marktanforderungen speziell, indem wir HALCON 17.12 mit der NVIDIA Pascal-Architektur kombinieren ", sagte Munkelt.