Die 4 Arten von Embedded-Systemen sind: Echtzeitsysteme, Standalone-Systeme, Netzwerk- oder vernetzte Systeme und Mobile Embedded-Systeme.

Basierend auf Leistungs- und Funktionsanforderungen werden eingebettete Systeme im Allgemeinen in vier Haupttypen eingeteilt Echtzeit-Eingebettete Systeme: Entwickelt, um Aufgaben innerhalb streng definierter Zeitlimits auszuführen. Diese sind kritisch für Anwendungen, bei denen Verzögerungen zu Ausfällen führen können, und werden unterteilt in Hard Real-Time (strikte Fristen, die nicht verpasst werden dürfen, wie bei Flugzeugsteuerungen) und Soft Real-Time (Fristen sind wichtig, aber etwas flexibel, wie beim Video-Streaming). Autonome Eingebettete Systeme: Diese Systeme arbeiten unabhängig und benötigen keinen Host-Computer, um zu funktionieren. Sie nehmen eine Eingabe auf, verarbeiten sie und erzeugen direkt eine Ausgabe. Häufige Beispiele sind Digitalkameras, Mikrowellen und Waschmaschinen. Vernetzte Eingebettete Systeme: Diese Systeme kommunizieren über ein kabelgebundenes oder drahtloses Netzwerk, um Daten auszutauschen und Aufgaben auszuführen. Sie verbinden sich mit einem Server oder einer Webschnittstelle. Beispiele sind Haussicherheitssysteme, Point-of-Sale-(POS)-Systeme und intelligente Thermostate. Mobile Eingebettete Systeme: Hochgradig tragbar, kompakt und darauf ausgelegt, mit begrenzten Batterie- und Verarbeitungsressourcen zu arbeiten. Bekannte Beispiele sind Smartphones, Tablets und Smartwatches

Ein zuverlässiges Embedded-Vision-Kamera-Setup hängt von mehr ab als nur dem Kameramodul. Der gesamte Weg vom Sensor zum Prozessor ist entscheidend: Schnittstellenauswahl, Kabellänge, Platinenverbindung, Treiberunterstützung, Plattformkompatibilität und Produktionsanforderungen.

The Imaging Source unterstützt diesen kompletten Embedded-Vision-Kamera-Weg mit MIPI CSI-2, GMSL2 und FPD-Link III Komponenten für Embedded-Plattformen wie NVIDIA Jetson und NXP i.MX. Beginnen Sie mit einer unterstützten Konfiguration, reduzieren Sie den Entwicklungsaufwand und bauen Sie ein Embedded-Vision-Kamerasystem, das für den realen Einsatz bereit ist.

Starten Sie mit einer unterstützten Konfiguration. Bauen Sie schneller. Integrieren Sie mit weniger Risiko.

Eingebettete Vision-Kameralösungen

01

MIPI CSI-2 Embedded-Vision-Kameras verbinden sich direkt mit unterstützten Prozessorplattformen und eignen sich gut für kompakte, latenzarme Kameradesigns. Sie sind eine praktische Wahl, wenn die Kamera nahe am Embedded-Prozessor platziert werden kann.

MIPI CSI-2 Kameras ansehen

02

GMSL2 Embedded-Vision-Kameras unterstützen die Hochgeschwindigkeitsbildübertragung über längere Kabellängen. Sie sind für Embedded-Vision-Kamerasysteme konzipiert, bei denen robuste Verkabelung, entfernte Kameraplatzierung und zuverlässige Datenübertragung wichtig sind.

GMSL2 Kameras ansehen

03

FPD-Link III Embedded-Vision-Kameras erweitern die MIPI CSI-2 Funktionalität über längere Kabellängen. Sie helfen dabei, Bildsensoren mit Embedded-Plattformen zu verbinden, wenn die Kamera vom Verarbeitungsboard entfernt positioniert werden muss.

FPD-Link III Kameras ansehen

Wählen Sie die Embedded-Vision-Kamera-Schnittstelle, die zu Ihrer Plattform, Bandbreite, Kabellänge und Systemlayout passt. The Imaging Source bietet Kameraoptionen für die direkte Board-Level-Integration und Embedded-Vision-Designs über längere Distanzen.

Eingebettete Vision-Kameraplattformen

Eine Embedded-Vision-Kamera ist nur ein Teil des Systems. Die Plattformauswahl beeinflusst die Rechenleistung, die Schnittstellenunterstützung, die Treiberkompatibilität, das thermische Design und die Produktionsskalierbarkeit.

NXP i.MX Embedded Vision Plattformen

Verbinden Sie Embedded-Vision-Kameras mit NXP i.MX-Plattformen für kompakte industrielle, medizinische, logistische und OEM-Vision-Systeme.

NXP i.MX Lösungen anzeigen

NVIDIA Jetson Orin Embedded-Vision-Plattformen

Entwickeln Sie Embedded-Vision-Kamerasysteme für KI, Robotik, Automatisierung und Edge-Vision-Anwendungen mit unterstützten NVIDIA Jetson-Konfigurationen.

NVIDIA Jetson-Lösungen ansehen

Raspberry Pi 5 Embedded Vision Plattformen

Erstellen Sie kompakte Embedded-Vision-Kamerasysteme mit Raspberry Pi 5, kompatiblen Kameramodellen und Open-Source-Unterstützung durch libcamera.

Raspberry Pi 5 Lösungen ansehen

Referenzdesigns und Integrationsunterstützung

Verwenden Sie unterstützte Embedded-Vision-Kamera-Referenzdesigns, um die Einrichtungszeit zu verkürzen, die Kompatibilität der Komponenten zu überprüfen und schneller vom Prototyp zur Produktion zu gelangen.

Plattformunterstützung erkunden

Wie Embedded-Vision-Kameras mit der Plattform verbunden werden

01

Bildaufnahme

Embedded-Vision-Kameras erfassen Bilddaten für industrielle Bildverarbeitung, Robotik, medizinische Geräte, intelligente Infrastruktur und Edge-AI. Sensor, Auflösung, Bildrate und Objektivwahl bestimmen die Bildqualität.

02

Kameraschnittstelle

MIPI CSI-2, GMSL2 und FPD-Link III verbinden Embedded-Vision-Kameras mit der Verarbeitungsplattform. Die richtige Schnittstelle hängt von Bandbreite, Kabellänge und Systemlayout ab.

03

Platineneinbindung

Trägerplatinen, Adapter, Deserialisierer, Kabel und Anschlüsse verbinden die Embedded-Vision-Kamera mit der finalen Hardware. Validierte Komponenten reduzieren das Integrationsrisiko.

04

Eingebettete Verarbeitung

Die Plattform übernimmt Bildaufnahme, Kamerasteuerung und Verarbeitung. Unterstützte Treiber sorgen dafür, dass das Embedded-Vision-Kamera-System zuverlässig vom Prototyp bis zur Produktion läuft.

Planen Sie die richtige Embedded-Vision-Kamera-Konfiguration

Ein zuverlässiges Embedded-Vision-Kamera-System sollte geplant werden, bevor die Hardware ausgewählt wird. Definieren Sie frühzeitig die Plattform, Schnittstelle, Board-Hardware, Softwareunterstützung und Produktionsanforderungen, um das Integrationsrisiko zu minimieren.

Wählen Sie die Prozessorplattform, bevor Sie die Embedded-Vision-Kamera auswählen. Berücksichtigen Sie dabei die KI-Verarbeitung, CPU-/GPU-Leistung, verfügbare Schnittstellen, Betriebssystem, Energieverbrauch, thermisches Design und Langzeitverfügbarkeit.
Wählen Sie die Embedded-Vision-Kamera-Schnittstelle basierend auf Kabellänge, Bandbreite, Latenz und Systemlayout aus. MIPI CSI-2 wird häufig für kompakte Direktverbindungen verwendet, während GMSL2 und FPD-Link III längere Entfernungen zwischen Kamera und Plattform unterstützen.
Planen Sie, wie die Embedded-Vision-Kamera mit dem Carrier Board oder dem Prozessormodul verbunden wird. Bestätigen Sie Anschlüsse, Pinbelegungen, Adapter, Deserialisierer, Kabelverlegung und mechanische Einschränkungen, bevor Sie mit dem Prototypenbau beginnen.
Die Treiberunterstützung ist entscheidend für den stabilen Betrieb der Embedded-Vision-Kamera. Stellen Sie vor der Entscheidung für Produktionshardware die Softwarekompatibilität, die Steuerung der Bildaufnahme, die Trigger-Unterstützung und die plattformspezifische Konfiguration sicher.
Ein Embedded-Vision-Kamera-Design sollte über den Prototyp hinaus skalierbar sein. Berücksichtigen Sie die Verfügbarkeit von Komponenten, die Kontinuität der Versorgung, die Montage, Verkabelung, Umweltbedingungen, Tests und technischen Support für den langfristigen Einsatz.

Anwendungen von Embedded-Vision-Kameras

Fabrikautomation

Eingebettete Vision-Kameras für Inspektion, Qualitätskontrolle, Positionierung und Prozessüberwachung.

Bildverarbeitung in Medizin und Lebenswissenschaften

Medizin & Lebenswissenschaften

Eingebettete Vision-Kamerakomponenten für Laborsysteme, Mikroskopie, Diagnostik und medizinische Geräte.

Robotik

Eingebettete Vision-Kameras für Navigation, Objekterkennung, Automatisierung und eingebettete KI.

Bildverarbeitung im intelligenten Verkehr

Intelligenter Verkehr

Eingebettete Vision-Kameras für Verkehrsüberwachung, Kennzeichenerkennung und intelligente Infrastruktur.

Landwirtschaft

Eingebettete Vision-Kameras für die Überwachung von Pflanzen, Sortierung, Maschinenführung und Präzisionslandwirtschaft.

Eingebettete Vision-Kameras basierend auf Erfahrung in der Maschinenvision

Seit 1988 entwickelt The Imaging Source Kameratechnologie für industrielle und OEM-Anwendungen der industriellen Bildverarbeitung. Diese Erfahrung unterstützt Embedded-Vision-Kamera-Projekte, bei denen zuverlässige Bildaufnahme, Integrationsunterstützung und langfristige Planung Teil des Designprozesses sind.

The Imaging Source kombiniert Kamerahardware, Embedded-Schnittstellen, Plattformunterstützung und technisches Know-how, um OEMs und Systemintegratoren beim Aufbau produktionsfertiger Embedded-Vision-Kamerasysteme zu unterstützen.

Designed in Germany | 35+ Jahre Erfahrung | Expertise in industrieller Bildverarbeitung | Weltweiter Support

Häufig gestellte Fragen zur Embedded Vision Kamera

Eingebettete industrielle Bildverarbeitungssysteme führen Bildverarbeitungsaufgaben aus, die herkömmliche industrielle Bildverarbeitungssysteme aufgrund ihres Designs einfach nicht leisten können. Die Fähigkeit, Bilder innerhalb eines einzigen Systems zu erfassen und zu verarbeiten, ermöglicht unterschiedliche Grade an Autonomie, indem mechanische Systeme auf ihre Umgebung reagieren können.

Basierend auf Leistungs- und Funktionsanforderungen werden eingebettete Systeme im Allgemeinen in vier Haupttypen eingeteilt

Echtzeit-Eingebettete Systeme: Entwickelt, um Aufgaben innerhalb streng definierter Zeitlimits auszuführen. Diese sind kritisch für Anwendungen, bei denen Verzögerungen zu Ausfällen führen können, und werden unterteilt in Hard Real-Time (strikte Fristen, die nicht verpasst werden dürfen, wie bei Flugzeugsteuerungen) und Soft Real-Time (Fristen sind wichtig, aber etwas flexibel, wie beim Video-Streaming).
Autonome Eingebettete Systeme: Diese Systeme arbeiten unabhängig und benötigen keinen Host-Computer, um zu funktionieren. Sie nehmen eine Eingabe auf, verarbeiten sie und erzeugen direkt eine Ausgabe. Häufige Beispiele sind Digitalkameras, Mikrowellen und Waschmaschinen.
Vernetzte Eingebettete Systeme: Diese Systeme kommunizieren über ein kabelgebundenes oder drahtloses Netzwerk, um Daten auszutauschen und Aufgaben auszuführen. Sie verbinden sich mit einem Server oder einer Webschnittstelle. Beispiele sind Haussicherheitssysteme, Point-of-Sale-(POS)-Systeme und intelligente Thermostate.
Mobile Eingebettete Systeme: Hochgradig tragbar, kompakt und darauf ausgelegt, mit begrenzten Batterie- und Verarbeitungsressourcen zu arbeiten. Bekannte Beispiele sind Smartphones, Tablets und Smartwatches

Embedded Vision bezeichnet die Integration von Computer-Vision-Technologie in intelligente Geräte wie Kameras, Smartphones, Drohnen und Roboter. Dadurch können diese Geräte visuelle Daten in Echtzeit erfassen, verarbeiten und analysieren. Sie werden dadurch intelligenter und effizienter, was schnellere Entscheidungen und Automatisierung ermöglicht.

Die beste Schnittstelle hängt vom Systemlayout ab. MIPI CSI-2 wird häufig für kompakte Kamera-zu-Prozessor-Designs verwendet, während GMSL2 und FPD-Link III für längere Kabelstrecken und die Platzierung von Kameras an entfernten Standorten nützlich sind.

Embedded-Vision-Integration verbindet Kamera, Schnittstelle, Kabel, Platinenhardware, Treiber und Prozessorplattform zu einem funktionierenden System. Eine gute Integrationsplanung reduziert Kompatibilitätsprobleme und hilft Teams, schneller von der Evaluierung zur Produktion zu gelangen.

Ja. Embedded-Vision-Kameras können mit unterstützten Plattformen wie NVIDIA Jetson, Raspberry Pi und NXP verwendet werden, wenn die Kamera-Schnittstelle, der Treibersupport und die Board-Verbindung kompatibel sind.

Die Treiberunterstützung beeinflusst die Bildaufnahme, Kamerasteuerung, Triggerverhalten und Plattformstabilität. Validierte Treiber helfen, das Entwicklungsrisiko zu reduzieren und unterstützen ein zuverlässigeres Embedded-Vision-Kamera-System.

Ja. Embedded-Vision-Kameras eignen sich für OEM-Produkte, wenn die Kamerahardware, Softwareunterstützung und Lieferkette auf eine langfristige Produktion ausgelegt sind. OEM-Teams sollten Skalierbarkeit, Verfügbarkeit und wiederholbare Integration frühzeitig berücksichtigen.

Um die richtige Embedded-Vision-Kamera auszuwählen, definieren Sie die Anwendung, die Prozessorplattform, die Schnittstelle, die Auflösung, die Bildrate, die Kabellänge, die Umgebung, die Projektphase und das erwartete Produktionsvolumen. Dies hilft, eine geeignete Kamera und Integrationsmöglichkeit zu identifizieren.