EMPFOHLENE HARDWARE
Laufzeit
- Für typische Anforderungen wie schnelle Verarbeitung und komfortable Nutzung empfehlen wir die Verwendung einer NVIDIA-GPU mit ausreichendem Speicher. Eine grobe Schätzung beträgt 6 GB pro Deep-Learning-Modul. Für einfache Projekte empfehlen wir Nvidia GeForce RTX 3060 12 GB und für komplexere Fälle Nvidia GeForce RTX 3090 24 GB oder RTX A4000. Für andere PC-Komponenten empfehlen wir mindestens: 512 GB SSD, Intel Core i5 oder AMD Ryzen 5 CPU nicht älter als 3 Jahre, 16 GB RAM.
- Für preissensible Anwendungsfälle ist es möglich, günstigere NVIDIA-GPUs zu verwenden.
- Für eingebettete Anwendungsfälle unterstützen wir auch eingebettete Hardware – z. B. ARM-basierte Geräte wie NVIDIA Xavier. Kontaktieren Sie uns für weitere Informationen.
Entwicklung
- Für typische Anforderungen wie schnelle Verarbeitung und komfortable Nutzung empfehlen wir die Verwendung einer NVIDIA-GPU mit ausreichendem Speicher. Eine grobe Schätzung beträgt 6 GB pro Deep-Learning-Modul. Für einfache Projekte empfehlen wir Nvidia GeForce RTX 3060 12 GB und für komplexere Fälle Nvidia GeForce RTX 3090 24 GB oder RTX A4000. Für andere PC-Komponenten empfehlen wir mindestens: 512 GB SSD, Intel Core i5 oder AMD Ryzen 5 CPU nicht älter als 3 Jahre, 16 GB RAM.
INTEGRATION VON PEKAT VISION
Die Kamera ist direkt an PEKAT VISION angeschlossen (GenICam-Kamera)
Dies ist die einfachste Option. PEKAT VISION verarbeitet die Eingaben der Kamera in einer Schleife. Sie müssen die Kamera einschalten und festlegen, was nach der Auswertung (Ausgabe) passieren soll.
PEKAT VISION ist Middleware
Sie verwenden zusätzliche Software zur Bilderfassung oder -bearbeitung. Diese Methode umfasst 3 Schritte und erfordert Programmierkenntnisse.
- Bilder an PEKAT senden
- Sie können das SDK von https://github.com/pekat-vision/ verwenden. Wir unterstützen die Programmiersprachen Python, C# und C++.
- Sie können das LabVIEW-Plugin verwenden http://sine.ni.com/nips/cds/view/p/lang/en/nid/218329
- Sie können Bilder an HTTP API senden. Wir haben einige Beispiele erstellt.
- Für preissensible Anwendungsfälle ist es möglich, günstigere NVIDIA-GPUs zu verwenden.
- Für eingebettete Anwendungsfälle unterstützen wir auch eingebettete Hardware – z. B. ARM-basierte Geräte wie NVIDIA Xavier. Kontaktieren Sie uns für weitere Informationen.
Nehmen Sie Kontakt auf
Benötigen Sie weitere Informationen? Lassen Sie es uns wissen, wir werden jede Ihrer Fragen beantworten.
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