Industrielle Bildverarbeitung auf ctrlX OS Architektur

Heterogene Rechenanforderungen in Produktionsstätten verlangen von Engineering-Teams häufig getrennte Entwicklungsansätze für kompakte Sensoren, Industrie-PCs und zentrale Server. Um dieser architektonischen Fragmentierung zu begegnen, hat die evopro systems engineering AG, ein Tochterunternehmen der Bertrandt AG, das Linux-basierte Betriebssystem ctrlX OS von Bosch Rexroth in ihr Portfolio für Bildverarbeitungsautomatisierung integriert. Durch die Bereitstellung der Applikationsumgebung VISIONWEBx auf ctrlX OS etabliert die Kooperation ein einheitliches Laufzeit-Framework für ein automobiles Datenökosystem und eine digitale Lieferkette, in dem Bildverarbeitungsaufgaben ohne wiederholten Programmieraufwand über mehrere Hardware-Ebenen hinweg skalieren können.

Überwindung architektonischer Fragmentierung in der industriellen Bildverarbeitung
Implementierungen industrieller Bildverarbeitung in der diskreten Fertigung und Logistik litten in der Vergangenheit unter einer starren Kopplung an spezifische Hardware. Ein Prüfalgorithmus, der für eine kompakte SmartCam entwickelt wurde, ließ sich ohne tiefgreifendes Software-Refactoring meist nicht auf einem Industrie-PC (IPC) oder Edge-Server ausführen. Diese Diskrepanz erhöhte den Engineering-Aufwand, verkomplizierte die Softwarepflege über den gesamten Lebenszyklus und behinderte den direkten Transfer visueller Prüfdaten an übergeordnete Betriebssysteme.

Mit dem Eintritt als ctrlX OS OEM-Partner und der Markteinführung der softwaredefinierten Kamera evoVIU VIUx etabliert evopro eine Architektur, bei der Bildverarbeitungsalgorithmen von bestimmten physischen Zielgeräten entkoppelt sind. Die browserbasierte Entwicklungs- und Laufzeitumgebung VISIONWEBx, bereitgestellt über den ctrlX OS Store, erlaubt es Ingenieuren, Inspektionsabläufe einmalig zu entwerfen und zu parametrieren sowie die identische Ausführungslogik anschließend von der kameraintegrierten Ausführung bis hin zum zentralen Server zu betreiben.

Eingebettete Hardware und Verarbeitungsarchitektur
Die Hardwareplattform evoVIU VIUx arbeitet direkt auf der Maschinenebene, um Bilddaten unmittelbar am Entstehungsort zu verarbeiten. Dies minimiert die Belastung der Netzwerkbandbreite und reduziert Latenzzeiten für deterministische Steuerungsabläufe auf ein Minimum.

Das Rechenzentrum der Kamera bildet ein NXP i.MX95 Anwendungsprozessor in Kombination mit einem Hailo-8 KI-Beschleuniger. Diese heterogene Halbleiterstruktur entlastet den Host-Prozessor von rechenintensiven Deep-Learning-Aufgaben wie hochfrequenten Inferenzen zur Anomalieerkennung. Um unterschiedliche sensorische Anforderungen in der Fertigung abzudecken, unterstützt die Kameraplattform modulare Sensorkonfigurationen:

Für die Anbindung an die Steuerungstechnik verfügt das Gerät über eine echtzeitfähige Feldbus-Schnittstelle via EtherCAT. Dadurch können Inspektionsergebnisse Antriebsachsen und Bewegungsabläufe direkt ansteuern, ohne externe Zwischengateways passieren zu müssen. Getrennte Netzwerkschnittstellen gewährleisten zudem die funktionale Trennung zwischen deterministischer Betriebstechnik (OT) und übergeordneter Informationstechnik (IT).

Industrielle Einsatzfelder in Fertigung und Intralogistik
Die Kombination aus Edge-KI-Beschleunigung und nativer Automatisierungsanbindung deckt wesentliche Produktionsbereiche ab:

Strategie softwaredefinierter Bildverarbeitung
Die Bereitstellung industrieller Bildverarbeitungssoftware in Form modularer Apps auf einer standardisierten Linux-Distribution spiegelt den Wandel hin zur softwaredefinierten Fertigung wider. In diesem Modell fungieren physische Bildverarbeitungsgeräte als flexible Endpunkte innerhalb einer übergreifenden Software-Infrastruktur.

Laut Steffen Winkler, Senior Vice President Sales der Business Unit Automation & Electrification Solutions bei Bosch Rexroth, schafft die Kombination aus VISIONWEBx und ctrlX OS eine durchgängige Basis für die industrielle Bildverarbeitung von SmartCams über Edge-Steuerungen und Industrie-PCs bis hin zu virtualisierten Serverumgebungen. Anwender entwickeln ihre Applikation künftig nur noch einmal und wählen die jeweils passende Hardwareklasse nach Bedarf.

Stefan Kraus, Leiter Produktentwicklung und Produktmanager evoVIU bei der evopro systems engineering AG, betont, dass für Physical AI Bildverarbeitung, künstliche Intelligenz und Automatisierung nahtlos ineinandergreifen müssen. Die offene Softwarearchitektur ermöglicht es, visuelle Erkennungsdaten unmittelbar mit steuerungstechnischen Abläufen in Echtzeitprozessen zu verknüpfen.

Zusätzlicher Kontext
Dieser Abschnitt enthält technische Spezifikationen und Wettbewerbsanalysen, die nicht in der ursprünglichen Produktankündigung enthalten sind.

Der Übergang zu softwaredefinierten Automatisierungslösungen beruht industrieweit zunehmend auf offenen Linux-Kerneln und standardisierten Kommunikationsprotokollen wie OPC UA und MQTT zur IT/OT-Konvergenz. Konventionelle SmartCams basierten historisch überwiegend auf proprietärer, herstellergebundener Firmware, was die Nachinstallation von Drittanbieter-Steuerungssoftware oder kundenspezifischen neuronalen Netzen stark einschränkte.

Im Vergleich zu dedizierten Beschleunigern neuronaler Netze im Bereich der Edge-Bildverarbeitung stellt der integrierte Hailo-8-Prozessor eine KI-Rechenleistung von bis zu 26 Tera-Operationen pro Sekunde (TOPS) bei einer typischen Leistungsaufnahme von 2,5 bis 5 Watt bereit. In industriellen Prüfprozessen ermöglicht dieses Leistungsniveau Deep-Learning-Inferenzen – wie mehrklassige Fehlerklassifizierungen und semantische Segmentierungen – bei Bildwiederholraten von über 30 bis 60 Bildern pro Sekunde. Solche Durchsatzraten erforderten bisher meist vollwertige Schaltschrank-IPCs mit energieintensiven Grafikkarten.

Darüber hinaus ermöglicht die offene Betriebssystemarchitektur auf Basis von Echtzeit-Linux-Erweiterungen eine deterministische Industrial-Ethernet-Synchronisation (IEC-61158-Standards, einschließlich EtherCAT-Slave-Implementierungen) direkt aus dem Kameragehäuse heraus. Dadurch entfallen die Latenzzeiten herkömmlicher Kamera-SPS-Kommunikation über asynchrone TCP/IP-Sockets, wodurch die Bildverarbeitungshardware nahtlos mit deterministischen Motion-Control-Zyklen synchronisiert wird.

Herausgegeben von Evgeny Churilov, Induportals Media – Bearbeitet durch KI.

www.boschrexroth.com