完全集成：配備雲端連接功能的全新AI視覺解決方案工具包

AWS Panorama

AWS Panorama is a ML-based software development kit (SDK) for "on-premise" image analysis. Data collected locally in this way allows predictions with high accuracy and low latency.

This is what Arndt Bake, Chief Marketing Officer, has to say about the collaboration with AWS and the new service AWS Panorama: “Basler is looking forward to continuing our technology collaborations in machine learning with AWS in 2021. We will be expanding our solution portfolio to include AWS Panorama to allow customers to develop AI-based IoT applications on an optimized vision system from the edge to the cloud. We will be integrating AWS Panorama with our AI Vision Solution Kit, reducing the complexity and need for additional expertise in embedded hardware and software components, providing developers with a new and efficient approach to rapid prototyping, and enabling them to leverage the ecosystem of AWS Panorama computer vision application providers and systems integrators."

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Amazon Lookout for Vision

Amazon Lookout for Vision is a machine learning (ML) service that spots defects and anomalies in visual representations using computer vision.

Gerrit Fischer, Head of Marketing, also sees the intensive dialog between AWS and Basler as an important step and ultimately as a valuable customer benefit: “Many enterprises primarily rely on human inspectors to identify hundreds of different types of defects. With an estimated 1 trillion manufactured objects requiring inspection every year, scaling quality without impacting productivity is an increasing challenge for customers. We’re excited to collaborate with AWS to extend Amazon Lookout for Vision to Basler’s portfolio of machine vision camera modules and edge platforms, combining Basler’s expertise in industrial vision with AWS’ investments in industrial AI.”

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• 提供完全整合的嵌入式視覺系統
• 支援對基於機器學習技術的應用範例進行原型設計
• 可簡化雲端特有工具的使用難度
• 可在邊緣設備上進行經過優化的圖像處理
• 提供定義介面將元數據傳輸到雲端
• 縮短實際的產品開發週期，並提供支援
• 所有元件均可長期保證供貨

硬體

• 解析度為1300萬像素的新款Basler dart BCON（基於MIPI）相機
• 圖像處理：NVIDIA的Jetson Nano配備功能尤為強大的GPU，能夠簡化複雜AI任務的處理難度。

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首先，他們需要確定系統所需的所有元件：

1. 數據採集：由相機生成的圖像數據流;
2. 數據處理：藉助強大的硬體來處理圖像數據;
3. 數據分析：需要機器學習演算法來進行推理;
4. 連接功能：可使用雲服務並將其元數據發送到雲端（數據存儲、數據分析）。

下一步，所有部件都必須互相相容和完美匹配。而這也需要大量的專業知識才能實現。借助新的AI視覺解決方案工具組，Basler讓開發人員能夠直接開發物聯網視覺系統：因為這款即用的原型設計工具包包含了所有必要的硬體和軟體元件。

AI視覺解決方案工具組專為數據科學家和現場應用工程師而設計，它是一個嵌入式視覺系統，讓使用者可以輕鬆地對物聯網視覺解決方案進行原型設計。它集成的硬體和軟體設計包括Basler新開發的物聯網軟體架構：Basler Container Management（容器管理）以及Cloud Connector（雲連接器）。借助雲端服務Amazon SageMaker和Amazon SageMaker Neo，使用者可以對機器學習模型進行優化並將其下載到設備中。

在系統中使用機器學習模型時共有兩個選項：開發人員可以選擇Basler的機器學習模型，或者也可以集成自己的機器學習模型。

1. Basler的機器學習模型已經過預訓練，適用於物體探測和人員探測，它們專為SoC和生成的圖像數據進行了優化，可以互相完美相容。
2. 使用者還可以藉助我們的分步解說 ，將自己的模型集成到系統架構中，並使用上述的雲服務。

請按兩下此處，查看Imaging Hub開發人員頁面上的綜合分步解說。

接下來，利用Container Management和Amazon SageMaker，即可將在Basler雲中可用的已程式設計機器學習模型部署在工具包中。

此外，還可以配置1300萬像素的Basler dart BCON（基於MIPI）相機的參數。pylon相機軟體套裝 還簡化了相機的可操作性，因此能為實現最佳的成像品質提供支援。這點非常重要，因為工具包上的機器學習推理的品質不僅取決於模型的訓練效果，還取決於從相機獲取的數據品質以及處理單元的性能。在工具包上完成推理后，生成的元數據將被發送到AWS雲端並使用AWS IoT Core進行存儲。

借助AI視覺解決方案工具組，使用者在對基於嵌入式技術的物聯網視覺解決方案進行原型設計時，可以進一步提升設計效果。除了原型設計階段之外，Basler還可以在其他階段為客戶提供支援，並根據靈活的硬體和軟體元件工具箱來開發定製化的解決方案。