Schwer zu entziffern?
Deep Learning hilft!

In dem Handgerät nimmt eine VC MIPI® IMX296 Kamera Bilder von Objekten auf. Deep-Learning-Algorithmen auf dem integrierten NVIDIA Jetson nano Prozessorboard finden und lesen eingravierte Zeichen (Alphabet und Zahlen) und geben die Ergebnisse auf einem Display aus. Das Gerät dient dazu, in Metallteile eingravierte Zahlen und Buchstaben zu erkennen. Insbesondere bei Außenanwendungen und bei mehrjähriger Installation in feuchten und schmutzigen Umgebungen sind diese Zeichen für das menschliche Auge oft kaum mehr lesbar und daher zeitaufwendig zu finden und zu identifizieren. Deep Learning hilft, die Zeichen schnell zu erkennen und liefert Leseergebnisse inklusive Konfidenzwerten. Dadurch wird das Risiko einer fehlerhaften Zuordnung reduziert.

Das Bild zeigt ein Demo-Setup aus einem frühen Prototyping-Stadium. VC ist NVIDIA Preferred Partner und bietet MIPI-Kameras, Treiber und Zubehör für die schnelle und einfache Einrichtung und Entwicklung von Embedded Vision Lösungen mit NVIDIA und MIPI. Die NVIDIA Prozessor-Boards der Jetson TX2™, Jetson Nano™, Jetson Xavier NX™ und Jetson Xavier AGX™ Plattformen zeichnen sich durch ihre Leistungsfähigkeit, industrietaugliche Qualität und Langzeitverfügbarkeit aus. Auch unsere VC MIPI®-Kameramodule weisen diese Eigenschaften auf und eignen sich daher in dieser Kombination mit den NVIDIA-Boards perfekt für jedes Embedded-Projekt. Mit geringem Stromverbrauch und ultrakompaktem Design sind Prozessoren wie VC Kameras auch ideal für alle mobilen Anwendungen und Edge Devices geeignet.