Basler AI Vision Solution Kit

Das Basler AI Vision Solution Kit ist ein voll integriertes Development Kit mit Cloud-Anbindung.
Es enthält ein dart Kameramodul, ein NVIDIA Jetson Nano Developer Board, ein Objektiv und ein Kabel. Zusätzlich enthält es alle notwendigen Treiber, Software sowie Cloud-Support und bietet somit ein komplettes Plug-and-Play Design-In-Paket für schnelles Prototyping von AI-basierten IoT-Anwendungen.

Es ermöglicht das Testen von AI-basierten IoT-Anwendungen auf einem dafür optimierten Vision-System sowie den Zugriff auf Cloud-Services. Durch die Cloud-Anbindung können beispielsweise neuronale Netzwerke einfach geladen oder trainiert werden. Das AI Vision Solution Kit reduziert so die Komplexität und den damit einhergehenden Bedarf an zusätzlichem Expertenwissen bezüglich eingebetteter Hardware- und Software-Technologie erheblich.
Es bietet Entwicklern einen neuen und effizienten Ansatz für schnelles Prototyping.

Funktionsweise:
Das AI Vision Solution Kit richtet sich an Data Scientists und Field Application Engineers und ist ein Embedded-Bildverarbeitungssystem für vereinfachtes Prototyping von IoT-Vision-Lösungen. Sein integriertes Hard- und Software-Design umfasst Baslers neu entwickelte IoT-Software-Architektur: Basler Container Management und Cloud Connector. Mit Hilfe der Cloud Services Amazon SageMaker und Amazon SageMaker Neo können so Machine Learning Modelle optimiert und für den Download auf die Hardware bereit gestellt werden.

Für die auf dem System verwendeten ML-Modelle gibt es zwei Optionen: Entwickler können entweder die Basler ML-Modelle wählen oder eigene ML-Modelle integrieren.
Im nächsten Schritt wird das auf diese Weise zusammengestellte ML-Modell, das nun in der Basler-Cloud verfügbar ist, mit Hilfe von Container Management und Amazon SageMaker auf dem Kit bereitgestellt.
Darüber hinaus können die Kameraparameter der 13 MP Basler dart BCON for MIPI konfiguriert werden. Die pylon Camera Software Suite vereinfacht zudem die Bedienbarkeit der Kamera und unterstützt somit eine optimale Bildqualität. Dies ist entscheidend, da die Qualität der ML-Inferenz auf dem Kit nicht nur vom Grad des Trainings des Modells abhängt, sondern auch von der Qualität der von der Kamera erfassten Daten und von der Leistung des Prozessors. Nachdem die Inferenz auf dem Kit ausgeführt wurde, werden die daraus resultierenden Metadaten an die AWS Cloud gesendet und mit Hilfe von AWS IoT Core gespeichert.