Skalierbares Embedded Computing für automatisierte Bildverarbeitung

SECO führt seine durchgängigen Hardware- und Softwarelösungen ein, die auf die Sektoren Robotik, Medizintechnik und industrielle Automatisierung zugeschnitten sind. Der integrierte Technologie-Stack ermöglicht es Erstausrüstern, von Rapid-Prototyping-Umgebungen zu serienreifen Bereitstellungen mit einheitlichem Lifecycle-Management überzugehen.

Hardware-Grundlagen für eine industrielle KI-Architektur
Das auf der embedded world North America 2026, die vom 22. bis 24. September im Anaheim Convention Center stattfindet, vorgestellte SOM-SMARC-Dragonwing-IQ8 veranschaulicht einen strukturierten Migrationspfad für Unternehmenshardware. Die Plattform ermöglicht es Entwicklungsteams, erste Designs, die auf dem Rapid-Prototyping-Board Arduino VENTUNO Q getestet wurden, direkt auf eine produktionsorientierte Architektur umzustellen, die Prozessoren der Qualcomm Dragonwing IQ8-Serie verwendet. Diese Pipeline bewahrt anfängliche Investitionen in die Softwareentwicklung und führt gleichzeitig industrietaugliche Hardwarespezifikationen, robuste Betriebssystemunterstützung, eingebettete Cybersicherheitsprotokolle und Flottenmanagement-Funktionen ein, die für groß angelegte Unternehmensbereitstellungen erforderlich sind.

Gleichzeitige Videoverarbeitung am Edge
Um multimodale Workloads mit hoher Dichte zu bewältigen, demonstriert eine Multi-Kamera-Sicherheitskonfiguration auf Basis der Qualcomm Dragonwing IQ9-Plattform die lokale Verarbeitungskapazität. Das System verarbeitet bis zu 16 gleichzeitige KI-Videostreams und führt Vision-Language-Modelle mit Echtzeit-Objekterkennungsalgorithmen zusammen. Durch die Nutzung der dedizierten neuronalen Verarbeitung und der Multimedia-Beschleunigungsblöcke, die nativ in den IQ8- und IQ9-Chips vorhanden sind, verarbeitet die Architektur rechenintensive parallele Aufgaben lokal, was die Latenzzeit und die Bandbreitenabhängigkeit von zentralisierten Cloud-Servern verringert.

Tragbare Systeme für den mobilen Feldeinsatz
Ausgerichtet auf mobile Unternehmensanwendungen fungiert das Intel-basierte Portable 10,1-Zoll-Edge-KI-Missionssystem als robustes, batteriebetriebenes Verarbeitungsgerät. Das auf dem Intel Core Ultra Series 3 (Panther Lake) Prozessor basierende Terminal unterstützt die lokale Ausführung von maschinellem Lernen in Umgebungen ohne Netzwerkverbindung. Das System bietet die erforderliche Energieeffizienz und Verarbeitungsdichte für Anwendungsfälle wie Wartungsarbeiten im Feld und isolierte digitale Assistenten, bei denen keine kontinuierliche Netzwerkverbindung verfügbar ist.

Einheitliches Edge-KI-Ökosystem und Lifecycle-Management
Über einzelne Rechenknoten hinaus etabliert die Integration von System-on-Modules (SOMs), Single-Board-Computern (SBCs) und Mensch-Maschine-Schnittstellen (HMIs) mit dem Clea-Software-Framework ein standardisiertes Ökosystem für den Geräte-Lebenszyklus. Diese Infrastruktur unterstützt Remote-Geräteverwaltung, sichere Over-the-Air-Updates (OTA), Container-Orchestrierung und die Bereitstellung von KI-Workflows.

„Die Optimierung der Entwicklung von einem funktionierenden Konzept hin zu etwas, das produziert, zuverlässig bereitgestellt und über Jahre hinweg unterstützt werden kann, war eine große Herausforderung“, erklärte Rodney Feldman, VP Products, Innovation, and Marketing bei SECO USA. „Indem wir Rechenplattformen, Software, KI-Funktionen und Lifecycle-Expertise zusammenbringen, ermöglichen wir es Erstausrüstern, schneller voranzukommen, ohne jeden Teil des Technologie-Stacks selbst zusammenstellen und verwalten zu müssen.“

Digitale Transformation mechanischer Verkaufsautomaten
Legacy-Infrastrukturanwendungen nutzen die Clea Vend-Software und das kompakte kontaktlose Zahlungsterminal KarL4, um mechanische Hardware zu digitalisieren. Die Ferngläser der Tower Optical Company integrieren das KarL4-Terminal und nutzen dessen stromsparenden Betrieb und die integrierte Mobilfunkverbindung, um Zahlungen mit digitalen Geldbörsen und Karten zu verarbeiten. Diese Nachrüstmöglichkeit erlaubt es Betreibern traditioneller münzbetriebener mechanischer Plattformen, moderne digitale Zahlungen sicher zu autorisieren, ohne das primäre mechanische Gehäuse neu konstruieren zu müssen.

Zusätzlicher Kontext
Dieser Abschnitt beschreibt technische Spezifikationen und Wettbewerbs-Benchmarking, die nicht in der ursprünglichen Pressemitteilung enthalten sind.

Der SMARC-Formfaktor (Smart Mobility ARChitecture), der vom Dragonwing-IQ8 verwendet wird, bietet eine standardisierte Grundfläche von 82 mm x 50 mm oder 82 mm x 80 mm und konkurriert direkt mit COM Express Mini- und Qseven-Modulen. SMARC ist speziell für stromsparende ARM- und Hybrid-Chips anstelle von x86-Prozessoren mit hoher Leistungsaufnahme optimiert und bietet eine überlegene Pin-Out-Dichte für Multimedia- und Kameraschnittstellen (MIPI-CSI). Die Prozessoren der Serien IQ8 und IQ9 von Qualcomm messen sich mit Plattformen wie dem NVIDIA Jetson Orin Nano und Orin NX, wobei sie in Bezug auf Tera-Operationen pro Sekunde (TOPS) pro Watt konkurrieren, um die Effizienz der Neural Processing Unit (NPU) für parallele Video-Inferenz in thermisch eingeschränkten Gehäusen zu maximieren. Darüber hinaus konkurriert die Architektur der Intel Core Ultra Series 3 mit eingebetteten AMD Ryzen-Prozessoren, wobei der Schwerpunkt auf hybriden Core-Designs liegt, die dedizierte NPU-Chips enthalten, um maschinelle Lernalgorithmen nativ auszuführen und gleichzeitig die Kompatibilität mit dem älteren x86-Befehlssatz aufrechtzuerhalten. Software-Frameworks wie Clea konkurrieren mit Plattformen wie Balena und Azure IoT Edge und heben sich durch native Integrationen auf Hardwareebene und eine spezifische containerisierte Orchestrierung ab, die auf das Lifecycle-Management neuronaler Netzwerke abzielt.

Bearbeitet von Aishwarya Mambet, Induportals-Redakteurin, mit Unterstützung von KI.

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