Wenn Anwender selbst erstellte Funktionen auf intelligenten Kameras ausführen möchten, stoßen sie auf zwei Herausforderungen: Einerseits stehen ihnen oft nur proprietäre Schnittstellen zur Verfügung, was die Verarbeitung der Daten in Drittanwendungen schwieriger macht, andererseits bieten nur wenige Modelle ein High-Speed Dateninterface wie GigE Vision. Industrielle Anwendungen erfordern aber häufig beides. Die IDS Imaging Development Systems GmbH verbindet deshalb Standard Vision Industriekameras mit dem Vision App-basierten IDS NXT Konzept. Daten, die durch kundenspezifische Programmierung entstehenden, lassen sich dank „Smart GenICam App“ genauso nutzen, als würden sie zum herstellerübergreifend definierten Standard-Funktionsumfang der Industriekamera gehören.

GenICam als Kamerainterface ermöglicht einerseits standardisierte Kamerafunktionen, andererseits können Kamerahersteller durch die so genannte Feature Node-Map (gewissermaßen die Kamera-API) Sonderfunktionen integrieren. IDS entwickelt aktuell eine „Smart GenICam" Vision App, mit der auch Kunden ihre selbst erstellte Kamerafeatures Vision-konform integrieren und nutzen können. Die Funktion steht ab Q2/2019 zur Verfügung.

Anwender laden dazu die neue Kamerafunktion als Vision App verpackt auf ihre IDS NXT Kamera. Anschließend integriert die Kamerafirmware den Anwendungscode in den Funktionsumfang. Konfiguration, Steuerung und Ergebnisse der Vision App lassen sich über die XML-Beschreibungsdatei der Kamera in jeder GenICam-konformen Drittanwendung, wie z. B. HALCON, problemlos weiterverarbeiten – bei gleichzeitiger Nutzung der vollen GigE Bandbreite.


Die Nutzung Vision-konformer Anwendungen auf der IDS NXT Plattform bietet noch einen weiteren Vorteil, denn Anwendungsprozesse können zwischen Kamera und Host-PC skaliert werden. Als leistungsfähige Embedded-Systeme bieten Modelle wie IDS NXT rio und rome die Möglichkeit, Entscheidungsprozesse vom Host PC teilweise oder vollständig in die Kamera („on the edge“) zu verlagern. Vorteile sind beispielsweise eine geringere Netzwerklast, Hardware-beschleunigte Verarbeitung, weniger Energieverbrauch und geringere Systemkosten.

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