The Imaging Source Blog

Am 8. Oktober beginnt das vierte Technologie-Forum der Bildverarbeitung von STEMMER IMAGING. In einer Vortragsreihe und einer Ausstellung präsentieren die rund 40 führenden Hersteller der industriellen Bildverarbeitung ihre neuesten Entwicklungen und Technologien für Einsteiger und Profis. Insbesondere können die Teilnehmer ihr Fachwissen in der industriellen Bildverarbeitung vertiefen und mit Experten aus den folgenden Bereichen sprechen: IIOT, Embedded Vision, 3D-Technologie, Machine Learning, spektrale Bildgebung, Zukunftstrends und Grundlagen. The Imaging Source präsentiert u. a. Embedded-Vision-Lösungen und hält einen Fachvortrag über FPD Link III. Mit dieser Technologie können Kabellängen bis 15 m realisiert werden.

• 8 - 9. Oktober 2019: München, Deutschland.
• 15. Oktober 2019: 's-Hertogenbosch, Niederlande.
• 17. Oktober 2019: Paris, Frankreich.
• 22. Oktober 2019: Stockholm, Schweden.
• 13 - 14. November 2019: Birmingham, England.

Die Teilnehmer-Registrierung hat bereits begonnen. Unter den obenstehenden Links finden Sie weitere Informationen zu den einzelnen Veranstaltungen.

AI Labs ist eine Tochtergesellschaft von The Imaging Source, die sich der Automatisierungstechnik und der künstlichen Intelligenz widmet. Vor kurzem hat sie ihr erstes Produkt, Pick & Load, der Öffentlichkeit vorgestellt.

Pick & Load ist eine kostengünstige und effiziente Lösung für die automatische Be- und Entladung von CNC Maschinen und richtet sich an die mittelständische Industrie (KMUs). Das System besteht aus einem kompakten 3D-Sensor mit aktiver Beleuchtung, einem Embedded-Rechner und einer intelligenten Software. Pick & Load kann mit minimalem Zeit- und Arbeitsaufwand konfiguriert werden.

Wer sich dieses Jahr auf der Embedded World in Nürnberg rund um das Thema Embedded Vision informierte, der kam nicht daran vorbei, sich mit dem Thema MIPI/CSI-2, auseinanderzusetzen. Hinter der Abkürzung verbirgt sich das Camera Serial Interface 2 (CSI-2), spezifiziert durch die Mobile Industry Processor Interface Alliance. Die MIPI Alliance, bestehend aus weltweit über 250 Unternehmen, spezifiziert Schnittstellen für mobile Endgeräte. Darunter fallen nicht nur Kamera-Schnittstellen wie CSI-2, sondern auch z.B. Schnittstellen für Displays (Display Serial Interface 2, DSI-2) oder Audiogeräte (SoundWire, SLIMbus). Die MIPI Alliance hat sich das Ziel gesetzt, Schnittstellen für mobile Endgeräte zu vereinheitlichen und Möglichkeiten zu schaffen, verschiedene Schnittstellen über die gleichen physischen Layer zu bedienen. Mittlerweile hält die Schnittstelle auch Einzug in die Industrie und die dort eingesetzten Embedded-Systeme. Die Gründe sind dabei vielfältig: Zum einen werden SoCs, die ursprünglich aus dem Smartphone Segment stammen, mittlerweile auch als industrielle Varianten angeboten und bieten von Haus aus die CSI-2 Schnittstelle an, zum anderen aber sind die Komponenten der MIPI Schnittstellen extrem weit verbreitet, hervorragend getestet, preisgünstig und auf einen sehr niedrigen Energieverbrauch ausgelegt.

MIPI for Vision

Ferner bieten heutige SoCs mit MIPI/CSI-2 Eingängen in aller Regel hardwarebeschleunigte Bildvorverarbeitungsoperationen über einen Image Signal Processor (ISP) an. Der ISP übernimmt Operationen wie z.B. De-Mosaicing oder Farbkorrektur und auf manchen Plattformen sogar anspruchsvolle Aufgaben wie H.264/H.265 Kodierung oder Verzeichnungskorrektur. Die ISPs verarbeiten dabei meist nur Daten, die über die MIPI/CSI-2 Eingänge geliefert werden. Dies schließt also eine Prozessierung von Daten aus GigE-Vision oder USB3-Vision Geräten per ISP aus. Möchte man die Hardware-Ressourcen des SoCs inklusive ISP aber optimal nutzen, ist eine Nutzung der MIPI/CSI-2 Schnittstelle Pflicht. Dadurch, dass der SoC aber nahezu die komplette Bildvorverarbeitung übernimmt, also Operationen, die im Falle industrieller Kameras häufig auf der Kamera direkt gerechnet wurden, erlaubt dies ein kompaktes und kostengünstiges Design des Kamera-Moduls. Als weiterer Treiber für MIPI/CSI-2 wirkt derzeit die Automotive Industrie vor dem Hintergrund intelligenter Fahrassistenzsysteme. Kaum ein Fahrzeug, das heutzutage vom Band läuft, wird ohne Kamera-Module oder Displays ausgeliefert. Neben Fahrassistenzsystemen, wie digitalen Rückspiegeln, Surround View, Abstandsregelung oder Kollisionsverhinderung, werden die Protokolle der MIPI Alliance z.B. auch für Infotainment Systeme genutzt.

15 m Cable Thanks to FPD-Link III

Doch insbesondere im Automotive Bereich ist man schnell mit der Problematik konfrontiert, dass klassische Flachbandkabel, wie sie z.B. in Smartphones zwischen SoC und Kameramodul genutzt werden, selten Kabellängen über 30cm erlauben. Soll z.B. ein Fahrzeug für Surround-View-Anwendungen mit Kamera-Modulen ausgestattet werden, sind Kabellängen von mehreren Metern Pflicht. Gleiches gilt häufig im Falle industrieller Applikationen, in denen die Kameramodule in Anlagen verbaut sind. Abhilfe schafft hier die Flat Panel Display Link III (FPD-Link III) Schnittstelle von Texas Instruments. Die Schnittstelle wurde ausgelegt für die Übertragung von hochauflösenden Videodaten für Automotive Applikationen. Neben der reinen Datenübertragung bietet die Schnittstelle sowohl bidirektionale Kanäle für Kontrollbefehle (z.B. zur Konfiguration eines Kamera-Moduls über I2C oder Feedback eines Touch-Displays), als auch die Möglichkeit der Stromversorgung, über ein einziges Koaxialkabel, das heißt das Kabel ist dünn, flexibel und günstig, Eigenschaften, die in preissensitiven Massenmärkten wie der Automobilbranche eine entscheidende Rolle spielen. Für die Übertragung der MIPI/CSI-2 Signale über FPD-Link III kommen zwei zusätzliche Komponenten zum Einsatz: Ein Serializer, der von MIPI/CSI-2 auf FPD-Link III übersetzt und ein Deserializer, der von FPD-Link III zurück zu MIPI/CSI-2 übersetzt (Ser-Des). Während der Serializer direkt am Kameramodul platziert wird, befindet sich der Deserializer nahe dem MIPI/CSI-2 Eingang des verarbeitenden SoCs. Die FPD-Link III Strecke verhält sich für den Anwender vollständig transparent. The Imaging Source hat die Notwendigkeit längerer Übertragungsstrecken bereits erkannt und bietet mittlerweile zusammen mit seinen MIPI/CSI-2 Modulen FPD-Link III Brücken für gängige Embedded-Systeme, wie z.B. NVIDIA Jetson, an.

Der obige Artikel, verfasst von Dr. Oliver Fleischmann (Projektmanager bei The Imaging Source), wurde in der April-Ausgabe (02 2019) der Zeitschrift inVISION unter dem Titel, "Einfach länger: MIPI/CSI-2 Module bis 15m Kabellänge mit FPD-Link III" veröffentlicht.

This post, Testing OCR Viability is the first in a series of 8 posts from Pushing OCR Performance to New Levels with MVTec HALCON.

Optical character recognition (OCR) is one of the standard tasks in machine vision and image processing. Many different applications (e.g. automatic object recognition, quality control, packaging) rely on the power of OCR to read characters or symbols during processing. HALCON uses a classification-based system for OCR which requires the segmentation of characters from their background. After segmentation, the characters are read using a pre-trained classifier. HALCON's integrated development environment, HDevelop, offers wide-ranging OCR functionality from the easy-to-use assistant to the training of custom classifiers for specific fonts.

In this series, we would like to give a short overview of the different approaches possible when using optical character recognition in HDevelop. In this first post, we will begin by taking a look at the general settings of the OCR assistant.

Let's jump right in and use OCR to read the best-by dates from a butter wrapper (below, fig. 1). If you want to code along, you can find the original image in the download section at the bottom of this page.

Testing the OCR Viability for the Application

To quickly test the viability of OCR for the application at hand, HDevelop's OCR assistant provides a good starting point. First, load a sample image. Then, draw a bounding box to create a region of interest and define the expected text to be read in this region by entering it into the third field (see fig. 3). After clicking on Apply Quick Setup, the assistant automatically tries to determine suitable parameters for segmentation and classification of the characters; the resulting regions and classes will be directly displayed in the image. If the assistant fails to find suitable parameters using quick setup, there are ways to fine-tune the parameters so that functional segmentation and classification can be achieved. Quick Setup tries to find good starting parameters and will not perform a long optimization process for finding them. Fig. 2 (below, right) shows the region of interest on the packaging and Fig. 3 the corresponding setup in the OCR assistant. Fig. 4 shows the results of the quick setup: segmentation and classification of characters with estimated parameters.

In the next post, we will look at the parameters found in the OCR assistant's Segmentation tab.

Please click here to download image.

Am 14. Mai 2019 findet in München der zweite Innovation Day von MVTec statt. Die Veranstaltung richtet sich an Entwickler, Programmierer und technisch versierte Entscheider. Über den Tag verteilt finden Live-Präsentationen und Demonstrationen von MVTec-Produkten statt und aktuelle Trends und Anwendungsbeispiele werden aus den folgenden Bereichen vorgestellt:

• Deep Learning
• Prozessintegration
• Tipps und Tricks für Programmierer
• 3D-Vision
• Blick hinter die Kulissen bei MVTec

Die Veranstaltung wird ausschließlich in deutscher Sprache gehalten. Die Seminargebühr beträgt 79 € und beinhaltet Snacks und ein Mittagsbuffet. Bitte melden Sie sich bis spätestens Freitag, den 3. Mai an und besuchen Sie MVTec für weitere Informationen.