Edge-AI-Vision-Systemarchitektur und MIPI-Kamera-Integration

Vision Components hat ein hochintegriertes Board-Level-Kamerasystem entwickelt, das speziell für Embedded-Vision- und Edge-AI-Anwendungen konzipiert wurde. Mit Abmessungen von lediglich 65 × 40 Millimetern vereint die Hardware Bildaufnahme und Datenverarbeitung in einem einzigen Modul und macht externe Recheneinheiten überflüssig. Die Plattform richtet sich an Computer-Vision-Aufgaben in der industriellen Automatisierung, Robotik und im Umfeld des Industrial Internet of Things (IIoT). Vision Components präsentiert die Hardware auf der Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), die vom 3. bis 7. Juni in Denver, Colorado, stattfindet.

Rechenleistung und Hardwareschnittstellen
Das Herzstück des Systems bildet ein MediaTek Genio 510 Edge-AI-Prozessor. Die Recheneinheit verfügt über eine heterogene Architektur mit zwei ARM Cortex-A78-Kernen und vier ARM Cortex-A55-Kernen sowie einer ARM-Mali-GPU. Für neuronale Netzwerke steht eine integrierte NPU mit einer Rechenleistung von 3,2 TOPS zur Verfügung. Das Modul ist mit bis zu 2 GB RAM und 16 GB Flash-Speicher ausgestattet. Über eine SD-3.0-Schnittstelle lässt sich der Speicher für umfangreiche Bildverarbeitungs- und Datenspeicherungsaufgaben erweitern. Das System basiert auf einer angepassten Debian-Linux-Distribution und unterstützt Standardfunktionen der Bildverarbeitung direkt auf dem Modul.

Die Hardwareintegration erfolgt über einen 100-poligen Board-to-Board-Steckverbinder, der wichtige Prozessorschnittstellen wie I/O, I²C, USB, Ethernet, Video DSI und PCIe bereitstellt. Die Systemarchitektur unterstützt sowohl integrierte Bildsensoren als auch über Kabel angeschlossene Remote-Head-Konfigurationen. Die ersten Varianten sind mit dem Sony-IMX900-Bildsensor ausgestattet, der eine Auflösung von 3,2 Megapixeln und einen Global Shutter bietet. Zur Vereinfachung der Integration wird im dritten Quartal 2026 eine Basisschnittstellenplatine mit Stromversorgung, Trigger-I/O, USB und RJ45-LAN für die Serienfertigung verfügbar sein. Anschließend folgt ein umfassendes Entwicklungskit, das sämtliche Signale des Steckverbinders auf physische Schnittstellen herausführt.

Integration hochauflösender Global- und Rolling-Shutter-Sensoren
Zur Erweiterung des MIPI-Kamera-Portfolios wurde das neue MIPI-IMX540-Modul vorgestellt, das einen Global-Shutter-Sensor der Sony-Pregius-S-Serie verwendet. Der Sensor arbeitet im 1,2-Zoll-Format mit einer Pixelgröße von 2,74 Mikrometern und erreicht eine Auflösung von 24,5 Megapixeln (5.328 × 4.608 Pixel) bei 22 Bildern pro Sekunde im 8-Bit-Modus. Die hohe Empfindlichkeit dieser Architektur eignet sich für Computer-Vision-Anwendungen mit präziser Objekterkennung, beispielsweise in humanoiden Robotern oder anspruchsvollen Inspektionssystemen.

Für Anwendungen, die eine erhöhte Empfindlichkeit im nahen Infrarotbereich erfordern, nutzt das MIPI-AR2020-Modul einen Hyperlux-LP-Rolling-Shutter-Sensor von Onsemi. Das 20-Megapixel-Modul erfasst Bilder mit einer Auflösung von 5.120 × 3.840 Pixeln bei bis zu 24 Bildern pro Sekunde im 10-Bit-Modus. Dank seines geringen Energieverbrauchs eignet sich der Sensor besonders für verteilte Edge-AI- und industrielle IoT-Netzwerke.




Signalübertragung und Protokollunterstützung
Für eine breite Kompatibilität stellt Vision Components Open-Source-Treiber für sein Portfolio von mehr als 50 Bildsensoren bereit. Das Hardware-Ökosystem umfasst Komponenten für Prototyping und Serienintegration, darunter Mikrokoaxial- und GMSL2-Kabel, die Signalübertragungen über Entfernungen von bis zu zehn Metern ermöglichen. Darüber hinaus können FPGA-Beschleuniger Daten direkt innerhalb des MIPI-Datenstroms auf Hardwareebene verarbeiten, bevor die Informationen den Host-Prozessor erreichen.

Die Kombination aus leistungsstarken Prozessoren und offenen Linux-Betriebssystemen knüpft an die industrielle Smart-Camera-Architektur an, die bereits 1996 vom Vision-Components-Gründer Michael Engel entwickelt wurde.

Zusätzlicher Kontext: Technische Spezifikationen und Wettbewerbsvergleich
Die Integration einer NPU mit 3,2 TOPS im MediaTek Genio 510 positioniert das System wettbewerbsfähig im mittleren Edge-AI-Segment. Vergleichbare Embedded-Vision-Prozessoren wie der NXP i.MX8M Plus bieten typischerweise rund 2,3 TOPS, während leistungsstärkere Module wie der Rockchip RK3588 bis zu 6 TOPS erreichen.

Der Betrieb eines 24,5-Megapixel-Sensors mit 22 Bildern pro Sekunde erfordert einen Datendurchsatz von nahezu 538 Megapixeln pro Sekunde. Dies setzt eine hochoptimierte Nutzung der MIPI-CSI-2-Schnittstelle mit vier Datenleitungen voraus, deren theoretische Bandbreite bei etwa 10 Gigabit pro Sekunde liegt. Die effiziente Verarbeitung dieser Datenmengen am Netzwerkrand wird durch die integrierte Verarbeitungs-Pipeline und die NPU ermöglicht, welche KI-Inferenzaufgaben lokal ausführen und dadurch Übertragungsengpässe in industriellen Bildverarbeitungsnetzwerken vermeiden.

Bearbeitet von dem Industriefachjournalisten Lekshman Ramdas, mit Unterstützung von KI.

www.vision-components.com