Vision-Systeme sind die Basis für Effizienz, Produktivität und Qualität in nahezu allen Bereichen der Automation. Der auf das Edge-Computing spezialisierte Hersteller Adlink hat im vergangenen Jahr die Zusammenarbeit mit Nvidia als Jetson Preferred Partner besiegelt und seitdem etliche spezialisierte Controller und Systeme mit hoher Rechenleistung für KI-Anwendungen und maschinelles Lernen entwickelt. Hinzugekommen ist jetzt das All-in-One-Kamerasystem NEON-2000-JT2, das im Kern aus einer hochauflösenden Smart-Kamera und dem Jetson-TX2-Modul von Nvidia besteht. Die vorinstallierte Software erlaubt kurze Entwicklungszeiten und die schnelle Integration in Applikationen der Machine Vision und KI.
(blechnews) - Das kompakte Kamerasystem NEON-2000-JT2 ist mit verschiedenen Bildsensoren bis zu einer Auflösung von 2592 x 1944 Bildpunkten (5 Megapixel) erhältlich. Der C-Mount-Anschluss ist für alle gängigen Objektive geeignet. Für das kompakte Gehäuse mit den Abmessungen 124 x 78 x 67 mm und einem Gewicht von nur 700 g ist die Schutzart IP67 angegeben. Das All-in-One-System erlaubt eine komfortable Montage mit wenig Verkabelungsaufwand und den schnellen Einsatz dank vorinstallierter Software.
Zwei optionale vorkonfektionierte Kits erleichtern den schnellen Einsatz der NEON-2000-JT2. Das Lite-Kit enthält die Kamera selbst, einen USB-Hub/-Adapter Typ C und ein USB-Kabel Typ C. Es eignet sich für Einsätze, bei denen keine externe E/A oder Gerätesteuerung erforderlich ist. Zusätzlich zu den Komponenten des Lite-Kits enthält das Starter-Kit auch ein Objektiv, eine E/A-Erweiterungsplatine und ein E/A-Kabel und eignet sich beispielsweise für Proof-of-Concept-Anwendungen.
Das für die Berechnungen zuständige Jetson-TX-Modul bietet höchste Rechenleistung bei gleichzeitiger Energieeffizienz dank der 64-Bit-Quad-Core-CPU ARM Cortex-A57 und dem integrierten 256-CUDA-Core-Grafikprozessor (GPU) mit Pascal-Architektur. In Kombination mit 8 GB LPDDR4-Speicher können so mehr als ein Tera-FLOP Rechenleistung erreicht werden, bei einer Leistungsaufnahme unter 7,5 W. Das Kamerasystem ist damit für die hohen Anforderungen vorbereitet, wie sie beispielsweise für die Fehlerinspektion oder die Objektklassifizierung in Fertigungsumgebungen formuliert sind. Erfolgreich eingesetzt werden die NEON-2000-JT2 zum Beispiel bei der optisch sehr anspruchsvollen Inspektion von Kontaktlinsen. Für noch mehr Rechenleistung bis zu 21 TOPS (Trillion INT8 Operations per Second) ist die Kamera auch mit einem Xavier-NX-Modul erhältlich.
Neben der Gigabit-Ethernet-Schnittstelle steht ein komfortabler USB-Anschluss Typ C mit USB-3-Unterstützung zur Verfügung. Damit kann die Spannungsversorgung alternativ über ein externes Netzteil oder den USB-Anschluss erfolgen. Alle Anschlüsse sind als robuste und sichere M12-Steckverbindungen ausgeführt. Bereits entwickelte zukünftige Modelle besitzen zudem einen als Display-Port ausgeführten Videoausgang, der eine Bildauflösung von 1920 x 1080 bei 30 fps (Bilder pro Sekunde) unterstützt.
Das Kamerasystem NEON-2000-JT2 ist für den industriellen Einsatz unter anspruchsvollen Bedingungen entwickelt. Als Betriebssystem ist Ubuntu 18.04 L4T (Linux for Tegra) installiert, zusammen mit der AI-Software Jetpack 4.3 von Nvidia, Basler Pylon 5.2.0.13457 und Beispielcode für die Machine Vision. Acceed unterstützt Kunden bei der Auswahl von Kameramodell und Zubehöroptionen und liefert fertig konfektionierte und getestete Geräte für eine schnelle Einsatzbereitschaft.
Die Acceed GmbH ist ein international agierender Distributor für industrielle Computer und Komponenten mit Sitz in Düsseldorf. Acceed arbeitet mit einem ISO-zertifizierten QM-System und bietet seinen Kunden ein sorgfältig abgestimmtes Produktportfolio aus den Bereichen industrielle Netzwerktechnik, Kommunikation und Signalverarbeitung für die Anwendungsgebiete Automation, Prüfwesen und Qualitätssicherung sowie Forschung und Entwicklung.
Weitere Informationen zum Unternehmen Acceed, zu allen Produkten und weiteren Leistungen finden Sie im Internet unter www.acceed.com.
Datum: 12.04.2021 - 10:50
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