As principais tecnologias fortalecem o papel crescente da visão incorporada

A tecnologia de visão incorporada em breve afetará quase todos os aspectos de nossas vidas diárias, mas qual é o status da tecnologia já em uso? Qual é o papel da IA ​​hoje? O que está acontecendo na borda e na nuvem? Essas questões foram o foco do painel de discussão sobre o tópico de tendência “Embedded Vision” no embedded world 2021.


Impulsionada por avanços em sensores, processadores e software, a visão incorporada está em todos os lugares - da agricultura às fábricas e de veículos autônomos aos esportes profissionais. Até mesmo a pandemia Covid-19 serviu para acelerar sua implantação com sistemas de visão sendo usados ​​em aplicações como vigilância pública, inspeção de saúde e segurança.

Visão incorporada habilitada para IA

A inteligência artificial (IA) está ganhando impulso em aplicativos integrados de visão e processamento de imagens à medida que os desenvolvedores aplicam cada vez mais o aprendizado profundo e as redes neurais para melhorar a detecção e classificação de objetos.

Não há dúvida de que a IA abre novas possibilidades, mas os membros do painel concordaram que deve ser mais fácil de usar. “Por um lado, existem muitos benefícios da perspectiva dos clientes”, disse Olaf Munkelt, diretor administrativo da MVTec Software. “Por outro lado, a tecnologia de IA é um pouco desajeitada. Precisamos torná-lo mais fácil de usar, para permitir que os clientes de visão incorporada cheguem rapidamente ao ponto em que veem um valor agregado. Isso tem a ver com todas as etapas do fluxo de trabalho de sistemas baseados em IA, desde rotulagem de dados, inspeção de dados, gerenciamento de dados até o processamento usando diferentes tecnologias, como segmentação semântica, classificação e detecção de anomalias. ” Munkelt pediu uma abordagem integrada para tornar mais fácil para os clientes implantar um projeto de visão integrada.

Compartilhando uma visão semelhante, Fredrik Nilsson, chefe da unidade de negócios, Machine Vision, da Sick, observou que a IA e o aprendizado profundo têm a capacidade de resolver tarefas que são difíceis de resolver com o processamento de imagem convencional baseado em regras. O aprendizado profundo, no entanto, não substituirá o processamento de imagem convencional. Ambas as tecnologias coexistirão lado a lado “por muito tempo”, argumentou. “Definitivamente, existem aplicações em que os algoritmos de processamento de imagem baseados em regras são mais aplicáveis ​​do que o aprendizado profundo. Podemos ver soluções híbridas, por exemplo, fazendo segmentação de objetos com aprendizado profundo e aplicando ferramentas de medição. ”

Uma corrida está ocorrendo no lado do hardware do acelerador de IA, disse Munkelt. Muitas startups estão de fato surgindo com "hardware realmente interessante", que às vezes "tem desempenho 10-20 vezes melhor do que o hardware de GPU existente de fornecedores estabelecidos". Olhando para o futuro, ele indicou como a velocidade se tornaria importante para o processamento de dados de imagem. “Todos em nossa comunidade de visão estão olhando para esses aceleradores de IA porque eles podem fornecer um grande benefício.”

O que acontece no limite? O que acontece na nuvem?

Essas perguntas, colocadas ao provedor de nuvem AWS, sugerem a resposta. A menos que seja mais sutil do que pensamos.

A AWS está buscando dois objetivos quando se trata de visão incorporada. O primeiro, disse Austin Ashe, chefe de parcerias estratégicas de OEM, IoT, da Amazon Web Services (AWS), é diminuir a barreira de entrada para clientes que desejam assumir a visão incorporada pela primeira vez ou aqueles que desejam expandi-la e escalá-la . A segunda é “entregar valor além do caso de uso inicial”.

“Quanto à redução da barreira de entrada, reconhecemos que 75% das empresas planejam passar de implementações piloto para implementações operacionais completas nos próximos dois a cinco anos. Estamos nos posicionando para orquestrar a borda e a nuvem de uma forma única. ” Ele explicou ainda:“O Edge é extremamente importante quando se trata de coisas como latência, largura de banda, custo de transmissão de dados e até mesmo segurança e segurança entram em jogo. O que a nuvem pode fazer é diminuir a barreira de entrada aqui. Podemos monitorar dispositivos, seja um dispositivo ou uma frota deles, e fornecer alertas em tempo real ou mecanismos para entender o que esses dispositivos estão fazendo ”. Esses dispositivos, continuou Ashe, podem ser atualizados pelo ar. Portanto, ao gerenciar sistemas de visão incorporados em escala, é possível pegar um modelo, treiná-lo na nuvem e, em seguida, implantá-lo no ar em todas as máquinas que precisam dele.

As empresas podem não ter cientistas de dados ou dinheiro para construir o modelo. Para Ashe, reduzir a barreira de entrada significa tornar possível tirar de dez a doze imagens de uma anomalia e enviá-las para a nuvem. “Imediatamente, você recebe de volta um modelo de detecção de anomalia que está detectando a anomalia exata. Em seguida, você itera nesse modelo, da nuvem para a borda. ”

No mundo incorporado deste ano, Basler e AWS explicaram como eles preenchem a lacuna entre a borda e a nuvem por meio de uma colaboração que cobre os serviços da AWS “AWS Panorama” e “Amazon Lookout for Vision”. O AWS Panorama é um dispositivo de aprendizado de máquina (ML) e SDK que oferece aos clientes a capacidade de tomar decisões em tempo real para melhorar as operações, automatizar o monitoramento de tarefas de inspeção visual, encontrar gargalos em processos industriais e avaliar a segurança do trabalhador nas instalações. Amazon Lookout for Vision é um serviço de ML que identifica defeitos e anomalias em representações visuais usando visão computacional.

Quando questionado se a visão incorporada pode resolver tarefas críticas de tempo na nuvem, Ashe disse que haverá cada vez mais uso da borda, pois os aplicativos precisam ser movidos para mais perto do usuário e da experiência. “Onde quer que haja requisitos de latência, a borda será a prioridade número um, mas se você considerar algumas das redes de alta velocidade que estão ficando online, especialmente coisas em torno de 5G, isso cria uma oportunidade totalmente nova para a nuvem e a borda terem um interoperabilidade mais próxima e mais casos de uso de ponta para nuvem entregues. ”

Complexidade, tamanho, custo

Olhando para os próximos anos, os membros do painel listaram áreas de melhoria para permitir uma adoção mais ampla de sistemas de visão incorporados.

Complexidade :“Com o antigo sistema de PC, você comprou sua câmera, comprou seu hardware, tinha um processador e o software estava rodando no processador”, disse Arndt Dake, CMO da Basler. Hoje, porém, “o processamento não é um processador. Você tem uma CPU, uma GPU, um hardware especial para IA, talvez ISP no SoC. Portanto, em vez de um, você tem quatro recursos de hardware e precisa mapear o software para esses quatro recursos. ” Os sistemas estão ficando mais complexos e os clientes estão lutando com a complexidade cada vez maior. Para promover a penetração, a utilidade deve ser demonstrada e a usabilidade deve ser abordada. Algumas empresas estão atualmente tentando juntar as peças e torná-las mais fáceis para os clientes, porque "quanto mais fácil ficará, maior será a taxa de adoção e mais amplo será o uso dessa tecnologia", disse Dake.

Tamanho :Chegamos a um estado estacionário em termos de tamanho? Não, respondeu Dake. “Vai ficar menor. Se você abrir seu smartphone e observar o processamento e a funcionalidade da câmera, verá como as coisas podem ficar pequenas. O smartphone vai ser a nossa referência. ”

Custo :De uma perspectiva geral, "é tudo uma questão de dinheiro", disse Munkelt. Hoje, algumas aplicações não se justificam porque os preços estão muito altos. Se o custo diminuir, novas possibilidades surgirão.

Com uma maior facilidade de uso, preços mais baixos e dispositivos menores que se encaixam nas máquinas existentes, a visão incorporada será mais acessível para empresas menores que nunca usaram a visão incorporada antes, concluiu Nilsson.

>> Este artigo foi publicado originalmente em nosso site irmão, EE Times Europe.