Embedded Vision vs. Machine Vision: Leitfaden zur Kamerawahl

Embedded-Vision-Kamera vs industrielle Bildverarbeitung ist ein wichtiger Vergleich für Ingenieure, OEMs und Systemintegratoren, die kamerabasierte Systeme entwickeln. Beide Ansätze verwenden Kameras zur Erfassung von Bilddaten für Inspektions-, Führungs-, Überwachungs- und Automatisierungsaufgaben.

Der Hauptunterschied liegt in der Systemarchitektur.

Industrielle Bildverarbeitung bezieht sich in der Regel auf ein komplettes Vision-System, das in der industriellen Automatisierung eingesetzt wird, oft mit Kameras, die an einen PC oder eine industrielle Steuerung angeschlossen sind. Embedded-Vision-Kamera platziert die Kamera und Bildverarbeitung näher am Gerät, der Maschine oder der Edge-Plattform. Dies kann die Systemgröße reduzieren, die Latenz verringern und kompakte Produktdesigns unterstützen.

Dieser Artikel erklärt den Unterschied zwischen Embedded-Vision-Kamera und industrieller Bildverarbeitung, wann welcher Ansatz am besten passt und wie Embedded-Vision-Kamera-Produkte von The Imaging Source kompakte, robuste und produktionsfertige Systeme unterstützen können.

Embedded Vision vs. Machine Vision: Leitfaden zur Kamerawahl

Wichtigste Erkenntnis: Embedded Vision vs. Machine Vision

Industrielle Bildverarbeitung wird häufig für PC-basierte Inspektions-, Mess- und Fabrikautomatisierungssysteme eingesetzt. Embedded-Vision-Systeme integrieren Bildaufnahme und -verarbeitung in ein kompaktes Gerät, eine Maschine oder eine Edge-Plattform.

Die richtige Wahl hängt davon ab, wo die Bildverarbeitung stattfindet, wo die Kamera montiert ist, wie viel Platz zur Verfügung steht, wie lang das Kamerakabel sein muss und wie schnell das System auf Bilddaten reagieren muss.

Was ist industrielle Bildverarbeitung?

Industrielle Bildverarbeitung ist der Einsatz von Kameras, Optiken, Beleuchtung, Bildsensor-Hardware und Software zur Erfassung und Verarbeitung von Bilddaten für automatisierte Aufgaben. Sie wird weit verbreitet in der Fabrikautomatisierung, Qualitätsprüfung, Messung, Codeerkennung, Roboterführung und Produktionsüberwachung eingesetzt.

Ein typisches industrielle Bildverarbeitungssystem kann umfassen:

  • Industriekamera oder Bildsensor
  • Objektiv und Beleuchtung
  • Triggerung und I/O
  • Industrie-PC oder Steuerung
  • Bildverarbeitungssoftware
  • Fabrikkommunikationsschnittstelle
  • Montage, Verkabelung und Gehäuse

Die Kamera erfasst Bilddaten. Die Software oder die Verarbeitungsplattform führt die Analyse durch. Industrielle Bildverarbeitung ist oft besonders geeignet, wenn das System Teil einer größeren Produktionslinie, Inspektionsstation oder kontrollierten Industrieumgebung ist.

Was ist Embedded Vision?

Embedded Vision ist die Integration von Kamerahardware und Bildverarbeitung in ein Gerät, eine Maschine oder eine Edge-Plattform. Anstatt hauptsächlich auf einen externen PC zu setzen, wird das Vision-System um einen Embedded-Prozessor, ein System-on-Module oder eine Edge-AI-Plattform herum aufgebaut.

Ein Embedded-Vision-System kann Schnittstellen wie MIPI CSI-2, GMSL2 oder FPD-Link III verwenden, abhängig von Kameraposition, Kabellänge und Plattformarchitektur.

Embedded Vision ist besonders relevant, wenn die Kamera in ein Produkt oder eine Maschine mit begrenztem Platz, niedrigen Latenzanforderungen oder direkter Kamera-zu-Prozessor-Kommunikation integriert werden muss.

Embedded Vision vs. Machine Vision: Architekturvergleich

Der Hauptunterschied zwischen Embedded Vision und industrieller Bildverarbeitung liegt darin, wo die Bildverarbeitung stattfindet und wie die Kamera mit dem restlichen System verbunden ist.

Maschinelle Bildverarbeitungsarchitektur

Kamera → Kabel/Schnittstelle → Industrie-PC oder Steuerung → Bildverarbeitungssoftware → Fabriksystem-Ausgabe

Embedded Vision Architektur

Kameramodul → eingebetteter Prozessor oder SoM → lokale Bildverarbeitung → Geräte-, Maschinen- oder Edge-Ausgabe

Thema Industrielle Bildverarbeitung Embedded Vision
Systemarchitektur Oft PC-basiert oder steuerungsbasiert. In ein Gerät, eine Maschine oder eine Edge-Plattform eingebaut.
Kameraverbindung Üblicherweise USB, GigE oder industrielle Kamera-Schnittstellen. Üblicherweise MIPI CSI-2, GMSL2 oder FPD-Link III.
Verarbeitungsort Externer PC, Industrie-PC oder Steuerung. Eingebetteter Prozessor, SoM oder Edge-AI-Plattform.
Typische Anwendung Inspektionsstationen, Produktionslinien und Fabriksysteme. Kompakte Geräte, Roboter, mobile Maschinen und Edge-Systeme.
Designfokus Leistung, Wiederholgenauigkeit und Fabrikintegration. Größe, Latenz, Stromverbrauch, Kabelführung und Produktintegration.
Entwicklungsherausforderung Vision-Software, Beleuchtung, Optik und Fabrikintegration. Hardware-Kompatibilität, Treiber, Plattformunterstützung und mechanische Integration.
Auswahlanmerkung: Beide Ansätze können hochwertige Bildsensoren und Prinzipien der industriellen Bildverarbeitung verwenden. Die beste Wahl hängt vom Produktdesign, der Verarbeitungsplattform und den Integrationsanforderungen ab.

Kosten, Leistung und Platzbedarf bei Embedded Vision im Vergleich zu Machine Vision

Kosten, Energieverbrauch und Platzbedarf sind wichtige Faktoren beim Vergleich von Embedded-Vision-Systemen und industrieller Bildverarbeitung. Ein PC-basiertes industrielles Bildverarbeitungssystem ist möglicherweise einfacher für kontrollierte industrielle Inspektionen zu bauen, insbesondere wenn ausreichend Platz für Kameras, Beleuchtung, einen Controller und Software vorhanden ist.

Embedded Vision kann die Größe des Gesamtsystems reduzieren, indem die Kameraintegration und Bildverarbeitung näher am Gerät platziert werden. Dies ist hilfreich, wenn das Produkt ein kleineres Gehäuse, einen geringeren Energieverbrauch oder weniger externe Komponenten benötigt.

Allerdings erfordert Embedded Vision auch mehr Planung. Prozessor-Kompatibilität, Treiberunterstützung, Kabelverlegung, thermisches Design und langfristige Verfügbarkeit der Komponenten sollten frühzeitig geprüft werden.

Wann sollten Sie industrielle Bildverarbeitung wählen?

Wählen Sie industrielle Bildverarbeitung, wenn das Kamerasystem Teil einer Produktionslinie, einer Inspektionsstation oder einer industriellen Automatisierungszelle ist, bei der eine PC- oder Controller-basierte Architektur sinnvoll ist.

Industrielle Bildverarbeitung ist oft die bessere Wahl, wenn:

  • Das System genügend Platz für eine Industriekamera und einen Controller bietet.
  • Die Anwendung mehrere Kameras erfordert, die an einen Industrie-PC angeschlossen sind.
  • Beleuchtung, Auslösung und Inspektionsbedingungen kontrolliert werden.
  • Die Bildverarbeitungsaufgabe Teil eines größeren Fabrikautomatisierungssystems ist.
  • Das Projekt etablierte industrielle Kamera-Schnittstellen und Softwaretools benötigt.

Beispiele sind Oberflächeninspektion, Maßvermessung, Anwesenheitsprüfung, Codeerkennung und Prozessüberwachung in Fertigungsumgebungen.

Wann sollten Sie Embedded Vision wählen?

Wählen Sie Embedded Vision, wenn die Kamera Teil des Produkts, Geräts oder der Maschine selbst sein muss. Dies ist üblich, wenn das Vision-System kompakt, latenzarm oder eng mit einer Embedded-Processing-Plattform integriert sein soll.

Embedded Vision ist oft die bessere Wahl, wenn:

  • Die Kamera und der Prozessor in ein kompaktes Gerät passen müssen.
  • Geringe Latenz für den Bildverarbeitungsablauf wichtig ist.
  • Das System NVIDIA, NXP, Raspberry Pi oder eine andere Embedded-Plattform verwendet.
  • Die Kamera vom Prozessor entfernt montiert werden muss.
  • Die Anwendung eine validierte Kombination aus Kamera, Kabel, Deserializer und Plattform benötigt.
  • Das Projekt vom Prototyp zur Produktion mit reduziertem Integrationsrisiko überführt werden soll.

Beispiele sind Robotik, medizinische Geräte, Landwirtschaft, Smart-City-Systeme, Outdoor-Automatisierung und kompakte Inspektionsgeräte.

Standard- vs. kundenspezifische Embedded-Vision-Systeme

Embedded-Vision-Systeme können mit Standard-Entwicklungs-Hardware oder kundenspezifischen Produktionsdesigns gebaut werden.

Ein standardmäßiges Embedded-Vision-Setup verwendet möglicherweise eine bekannte Plattform, ein kompatibles Kameramodul, Kabel und eine Softwareumgebung. Dies ist hilfreich bei der Evaluierung und Entwicklung von Machbarkeitsnachweisen.

Ein kundenspezifisches Embedded-Vision-System nutzt oft ein dediziertes Carrier Board, ein maßgeschneidertes Gehäuse, eine ausgewählte Kamera-Schnittstelle, einen spezifischen Sensor und einen validierten Software-Stack. Dies ist häufig erforderlich, wenn das Endprodukt strenge Anforderungen an Größe, Energieverbrauch, Mechanik oder Produktion stellt.

Für OEMs und Systemintegratoren sollten Kamera, Prozessor, Kabel, Deserializer, Treiber und Dokumentation als ein komplettes System geprüft werden.

Schnittstellen für Embedded-Vision-Kameras

Die Auswahl der Embedded-Vision-Kamera hängt stark von der Schnittstelle ab. Die Schnittstelle beeinflusst Kabellänge, Latenz, mechanisches Design, Softwareunterstützung und Plattformkompatibilität.

Schnittstelle Beste Passform Typischer Grund für die Wahl
MIPI CSI-2 Kompakte Geräte mit der Kamera nahe am Prozessor. Direkte Kamera-zu-Prozessor-Integration mit niedriger Latenz und kleinem Platzbedarf.
GMSL2 Robuste Systeme mit entfernter Kameraplatzierung. Längere Kabellängen, robuste Verkabelung und IP67-Kameraoptionen.
FPD-Link III Eingebettete Systeme, die längere Kameraverbindungen benötigen. Flexible Kameraplatzierung mit MIPI CSI-2-Funktionalität auf der Prozessorseite.
Schnittstellenauswahl: Für kurze interne Verbindungen ist MIPI CSI-2 oft der praktische Ausgangspunkt. Für robuste oder entfernte Kameraplatzierungen kann GMSL2 oder FPD-Link III die bessere Architektur sein.

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Embedded-Vision-Kameraprodukte von The Imaging Source

The Imaging Source bietet Embedded-Vision-Kamera-Produkte für verschiedene Systemarchitekturen. Die richtige Produktentwicklung hängt von Kameraposition, Kabellänge, Umgebung und Prozessorplattform ab.

Produktentwicklung Beste Wahl Warum es passt
36S Serie MIPI CSI-2 Kompakte Embedded-Systeme, bei denen die Kamera nahe am Prozessor ist. Direkte Kamera-zu-Prozessor-Verbindung, geringe Latenz und kleiner Hardware-Footprint.
Acuva IP67 GMSL2 Robuste Embedded-Vision-Systeme mit entfernter Kameraplatzierung. IP67-Gehäuse, robuste Verkabelung und längere Embedded-Kamera-Verbindungen.
36C FPD-Link III Systeme, die längere Embedded-Kamera-Verbindungen benötigen. Flexible Kameraplatzierung mit MIPI CSI-2-Funktionalität auf der Verarbeitungsseite.
Deserializer-Karten und Plattformen Eingebettete Systeme mit GMSL2- oder FPD-Link III-Kameras. Unterstützt die Integration von Kamera und Plattform und reduziert Kompatibilitätsrisiken.
Systemplanung: Embedded-Vision-Projekte erfordern oft mehr als nur eine Kamera. Plattformunterstützung, Trägerkarten, Deserializer-Karten, Kabel und Softwareunterstützung sollten gemeinsam bewertet werden, um Integrationsrisiken zu minimieren.

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Embedded Vision vs. Machine Vision nach Anwendung

Die beste Architektur hängt von der Anwendung ab. Einige Anwendungsfälle passen zu einem PC-basierten industriellen Bildverarbeitungssystem, während andere von einer eingebetteten Integration profitieren.

01

Fabrikinspektion

Industrielle Bildverarbeitung geeignet

PC-basierte Inspektionsstation mit kontrollierter Beleuchtung und Software.

Eingebettete Vision geeignet

Kompaktes eingebettetes Inspektionsgerät innerhalb einer Maschine oder eines Werkzeugs.

02

Robotik

Industrielle Bildverarbeitung geeignet

Vision-gesteuerte Roboterzelle mit externer Verarbeitung.

Eingebettete Vision geeignet

Mobiler Roboter, Robotermodul oder Robotikführungssystem mit niedriger Latenz.

03

Medizinische Geräte

Industrielle Bildverarbeitung geeignet

Externes Bildgebungs- oder Laborinspektionssystem.

Eingebettete Vision geeignet

Integriertes Diagnose-, Überwachungs- oder Laborautomatisierungsgerät.

04

Landwirtschaft

Industrielle Bildverarbeitung geeignet

Gesteuertes Sortier- oder Qualitätskontrollsystem.

Eingebettete Vision geeignet

Robuste Outdoor-Maschine, Roboter-Erntemaschine oder Plattform zur Überwachung von Pflanzenbeständen.

05

Verkehr und Smart City

Industrielle Bildverarbeitung geeignet

Zentralisiertes Überwachungs- oder Infrastruktursystem mit Kameras.

Eingebettete Vision geeignet

Edge-AI-Verkehrsgerät mit lokaler Bildverarbeitung.

Architekturauswahl: Industrielle Bildverarbeitung wird oft rund um die Inspektionsstation ausgewählt. Eingebettete Vision wird häufig in der Produkt- oder Maschinenarchitektur eingesetzt.

Edge-, Cloud- und hybride Bildverarbeitung

Embedded Vision bedeutet nicht immer, dass alle Verarbeitungsschritte ausschließlich auf dem Gerät stattfinden. Viele Systeme nutzen lokale Edge-Verarbeitung für schnelle Entscheidungen und senden ausgewählte Daten zur Speicherung, Berichterstattung oder tiefergehenden Analyse an ein anderes System.

Die entscheidende Frage ist, wo die zeitkritische Verarbeitung erfolgen soll. Benötigt das System eine schnelle lokale Reaktion, ist Embedded- oder Edge-Verarbeitung oft wichtig. Ist die Latenz weniger kritisch und steht ausreichend Bandbreite zur Verfügung, kann auch eine PC-basierte oder hybride Architektur funktionieren.

Wie man zwischen Embedded Vision und industrieller Bildverarbeitung wählt

Die Wahl zwischen Embedded Vision und industrieller Bildverarbeitung beginnt mit der Systemarchitektur. Die Kamera ist nur ein Teil des gesamten Vision-Systems.

Verwenden Sie diese Checkliste:

  1. Definieren Sie die Vision-Aufgabe.
  2. Definieren Sie die Anwendung: Inspektion, Führung, Überwachung, Messung oder Automatisierung.
  3. Entscheiden Sie, wo die Bildverarbeitung stattfinden soll: PC, Industriecontroller, Embedded-Plattform oder Hybridsystem.
  4. Bestimmen Sie die Kameraposition: nahe am oder entfernt vom Prozessor montiert, und prüfen Sie Kabellänge und Verlegeanforderungen.
  5. Wählen Sie die Schnittstelle: MIPI CSI-2, GMSL2, FPD-Link III, USB oder GigE.
  6. Bestätigen Sie die Sensoranforderungen: Auflösung, Bildrate, Verschlusstyp und Empfindlichkeit.
  7. Überprüfen Sie Kabellänge, Steckertyp und mechanische Verlegung.
  8. Prüfen Sie Softwareunterstützung, Treiber, Beispiel-Pipelines und Plattformkompatibilität.
  9. Beachten Sie Stromversorgung, thermisches Design, Gehäusegröße und Kabelentlastung.
  10. Planen Sie die Produktion: Verfügbarkeit, Dokumentation, Wiederholbarkeit und Support.

Die beste Architektur unterstützt die Bildverarbeitungsaufgabe, das mechanische Design und den Produktionsplan mit dem geringsten Integrationsrisiko.

Häufige Fehler beim Vergleich von Embedded Vision und industrieller Bildverarbeitung

Ein häufiger Fehler ist, Embedded Vision nur als kleinere Version der industriellen Bildverarbeitung zu betrachten. Embedded Vision erfordert meist genauere Beachtung der Prozessor-Kompatibilität, Treiberunterstützung, Kabelführung und des thermischen Designs.

Ein weiterer Fehler ist, die Kamera auszuwählen, bevor die Plattform definiert ist. Bei Embedded Vision sollten Kamera, Prozessor, Kabel, Deserializer und Softwareumgebung gemeinsam geprüft werden.

Es ist außerdem wichtig, nicht anzunehmen, dass die Kamera die vollständige Analyse durchführt. Die Kamera liefert Bilddaten. Die Analyse, Erkennung, Klassifizierung oder Entscheidungsfindung erfolgt durch Software, Prozessor oder KI-Modell.

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Auswahl der Embedded-Vision-Kamera

Die Auswahl der richtigen Embedded-Vision-Kamera hängt von mehr als nur den Sensorspezifikationen ab. Die richtige Einrichtung hängt von der Bildverarbeitungsaufgabe, der Prozessorplattform, der Schnittstelle, der Kabellänge, der Optik, der Softwareunterstützung und den Produktionsanforderungen ab.

The Imaging Source bietet Embedded-Vision-Kamera-Produkte für kompakte, robuste und langstreckentaugliche Kameraarchitekturen. Unser Team hilft Ihnen, MIPI CSI-2, Acuva IP67 GMSL2 und FPD-Link III Optionen für Ihr Projekt zu vergleichen.

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FAQ: Eingebettete Vision vs. Maschinelles Sehen

Embedded vision systems perform imaging tasks that traditional machine vision systems, by design, simply cannot. The ability to capture and process images within a single system enables varying degrees of autonomy by enabling mechanical systems to react to the world around them.

Yes, embedded vision can be considered a type of machine vision when it is used for
automated image-based tasks. The difference is that embedded vision is built around compact, integrated processing hardware.

Use embedded vision when the camera must be integrated into a compact device,
robot, machine or edge platform, especially when low latency, small size or direct camera-to-processor communication is important.

The best embedded vision camera interface depends on the system architecture. MIPI CSI-2 is suitable for short direct connections, while GMSL2 and FPD-Link III are
useful when the camera must be positioned farther from the processor.

Embedded vision refers to the integration of computer vision technology into intelligent devices such as cameras, smartphones, drones, and robots. This enables such devices to capture, process, and analyze visual data in real time. They become smarter and more efficient, enabling faster decision-making and automation

Before choosing an embedded vision camera, check the imaging task, processor platform, interface, cable length, sensor requirements, lens, software support, documentation and long-term availability.