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ソリューション
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Vision Campus
カメラ技術用途に合ったCMOSセンサーの選び方 カメラの色設定の重要性 ビジョンシステムに最適なレンズの選び方 エンベデッドビジョンの5つのポイント マルチスペクトルイメージングとは? CMOSカメラの比較 画像処理における色の役割 プロセッシングボード 画像処理における3D技術 エンベデッドビジョンシステムとは? CMOSイメージセンサーが選ばれる理由 Time of Flightとは? 画質とは? カメラのサイズ デジタルカメラの仕組み? CMOS vs. CCD: 未来のセンサー技術 リアルタイム性 近赤外(NIR): 低光量でも鮮明な画像を実現 高感度画像処理カメラさらに表示表示を減らすインターフェースとその規格System Setup with CoaXPress 2.0 CoaXPressとは? エンベデッドビジョンに適したインターフェースとは? GigE 2.0対応マルチカメラシステム USB 3.0 – 次世代のカメラインターフェース インターフェースとは? Camera Link ギガビットイーサネット(GigE) GenICam規格 USB 3.0とUSB3 Vision規格
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企業情報
クラウド対応AIビジョンソリューションキットが新登場

Baslerでは、ハードウェアとソフトウェアがセットになったエンベデッドビジョン開発キットとして、クラウド対応AIビジョンソリューションキットを新たに発表しました。このキットは、クラウドサービスへの柔軟な接続が可能なだけでなく、プロッセングボードにAIアクセラレーターを組み込むなど、高性能なAI搭載IoTシステムのプロトタイプ開発をスムーズに進めることできます。
また、直接使用可能なソフトウェアコンテナとして、事前学習済みのニューラルネットワークがクラウド上に用意されているため、エッジデバイスにおいて機械学習モデルの実装、学習、運用を行うことが可能。しかも、このニューラルネットワークは拡張にも対応しています。
プロトタイプ開発の際には、複数の機械学習モデルを含むソフトウェアコンテナをエンベデッドシステムのエッジデバイスに実装し、エッジデバイス上で推論と画像処理を行います。こうすることにより、プログラミングの労力を抑えながら、メタデータも生成されるため、クラウド対応システムの各種機能を簡単に検証できます。なお、生成したメタデータは、任意のインターフェースを介してクラウド上のデータベースに保存したり、対応するツールを使用してダッシュボードに表示したりすることが可能です。
アマゾンウェブサービス(AWS)を導入した新たなソフトウェアアーキテクチャー
アマゾンウェブサービス(AWS)を導入するなど、ソフトウェア環境もさらに進化。Baslerコンテナマネジメントは、エッジデバイス上でクラウドへの直接接続を提供する新型ソフトウェアモジュールとして、複数の機械学習モデルとクラウド対応ツールを簡単に運用できます。
一方、クラウド上でさまざまなソフトウェアモジュールを提供するBaslerクラウドサーバーでは、機械学習モデルやクラウド対応ツールをダウンロードし、エッジデバイスに実装することが可能。BaslerコンテナマネジメントとBaslerクラウドサーバーを活用すれば、クラウド上のソフトウェアコンテナをエンベデッドビジョンシステムにスムーズに転送し、画像処理に使用できます。
AIビジョンリューションキットの高性能なハードウェア
今回のキットには、高い耐久性を有し、業界でも定評のあるBasler dart MIPI対応BCON搭載モデル(解像度13MP)と、抜群の性能を誇るGPUにより、高度なAI処理が可能なNVIDIA社製Jetson Nanoが付属しており、いずれもエンベデッドハードウェアとして最高の性能を実現しています。
新登場のクラウド対応AIビジョンソリューションキットの詳細については、こちら からご覧いただけます。ご不明点がございましたら、Basler営業チーム までお気軽にお問い合わせください。