{"id":16238,"date":"2025-08-14T10:11:51","date_gmt":"2025-08-14T10:11:51","guid":{"rendered":"https:\/\/framos.com\/articles\/sensi-vidi-intellexi-developing-imaging-systems-on-fpga-from-interfacing-to-processing-to-understanding\/"},"modified":"2025-08-21T13:33:24","modified_gmt":"2025-08-21T13:33:24","slug":"sensi-vidi-intellexi-developing-imaging-systems-on-fpga-from-interfacing-to-processing-to-understanding","status":"publish","type":"articles","link":"https:\/\/framos.com\/de\/fachartikel\/sensi-vidi-intellexi-developing-imaging-systems-on-fpga-from-interfacing-to-processing-to-understanding\/","title":{"rendered":"Sensi, Vidi, Intellexi: Entwicklung von Bildgebungssystemen auf FPGA, von der Anbindung \u00fcber die Verarbeitung bis zum Verstehen"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Moderne Bildgebungssysteme sind zunehmend auf intelligente, flexible Hardware angewiesen, um anspruchsvolle Leistungs- und Anpassungsanforderungen zu erf\u00fcllen. FPGAs spielen eine entscheidende Rolle bei der Realisierung dieser n\u00e4chsten Generation von Kameratechnologie, indem sie Rechenleistung mit Echtzeit-KI-Integration kombinieren. <\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Auf der ImagingNext 2025 wird Dr. <strong>Alex Lopich <\/strong>erl\u00e4utern, wie FPGAs die Entwicklung intelligenter Bildgebungsl\u00f6sungen erm\u00f6glichen. In dieser Sitzung werden technische Aspekte des Kameradesigns behandelt und gezeigt, wie Signalverarbeitung, Sensorschnittstelle und KI-Workloads in einer flexiblen und leistungsstarken Bildgebungs-Pipeline zusammenwirken. <\/li>\n<\/ul>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Was ist ImagingNext?<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">ImagingNext ist die j\u00e4hrliche Innovationsveranstaltung von FRAMOS, die sich der Zukunft der Bildverarbeitung und industriellen Bildverarbeitung widmet. Sie bringt Branchenf\u00fchrer, Forscher und L\u00f6sungsanbieter zusammen, um aktuelle Trends, praktische Anwendungen und neue Technologien in verschiedenen Bereichen zu erkunden. Mit Fachvortr\u00e4gen, Live-Demonstrationen und Networking-M\u00f6glichkeiten bietet ImagingNext 2025 den Teilnehmern eine einzigartige Gelegenheit, neue Einblicke zu gewinnen, Kooperationen anzubahnen und zu entdecken, wie die Bildverarbeitung Branchen ver\u00e4ndert \u2013 von der Robotik und Automatisierung bis hin zur KI und dar\u00fcber hinaus.  <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00dcberblick \u00fcber die Sitzung und technischer Schwerpunkt<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Moderne Kameras sind auf intelligente Verarbeitung angewiesen, von der einfachen ISP-Optimierung bis hin zur vollautomatischen Steuerung von Belichtung, Farbbalance und Fokus (3A). Traditionell wurden hierf\u00fcr Computervisionsalgorithmen verwendet, die abstrakte Daten wie Histogramme analysierten. <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dr. Lopich wird eine intelligente Kameral\u00f6sung vorstellen, die eine native KI-Inferenz-Engine mit einer flexiblen Bildverarbeitungs-Pipeline integriert. Er wird erl\u00e4utern, wie FPGAs eine nahtlose Sensor-Schnittstelle, Signalfusion und KI-Workload-Integration erm\u00f6glichen und so eine leistungsstarke Synergie zwischen Bildverarbeitung und KI schaffen. Dies erm\u00f6glicht eine Echtzeit-Inhaltsanalyse und eine erweiterte Objekterkennung, um ISP-Parameter wie Tonwertzuordnung, Rauschunterdr\u00fcckung, Bildstabilisierung und mehr dynamisch anzupassen.  <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00dcber den Sprecher: Dr. Alex Lopich<\/h3>\n\n<div class=\"wp-block-media-text is-stacked-on-mobile\"><figure class=\"wp-block-media-text__media\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1736\" height=\"1738\" src=\"https:\/\/framos.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/Dr.-Alex-Lopich.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-16234 size-full\" srcset=\"https:\/\/framos.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/Dr.-Alex-Lopich.png 1736w, https:\/\/framos.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/Dr.-Alex-Lopich-300x300.png 300w, https:\/\/framos.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/Dr.-Alex-Lopich-150x150.png 150w, https:\/\/framos.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/Dr.-Alex-Lopich-64x64.png 64w\" sizes=\"auto, (max-width: 1736px) 100vw, 1736px\" \/><\/figure><div class=\"wp-block-media-text__content\">\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><em><strong>Dr. Alex Lopic<\/strong> verf\u00fcgt \u00fcber mehr als 20 Jahre Erfahrung in den Bereichen Bildverarbeitung, Video und Sensordesign. Er promovierte in Elektrotechnik und Elektronik an der University of Manchester und war anschlie\u00dfend in verschiedenen Positionen in den Bereichen Engineering, Forschung und F\u00fchrung t\u00e4tig, wo er intelligente Sensoren, Bildgebungssysteme und IPs zur Beschleunigung k\u00fcnstlicher Intelligenz sowie L\u00f6sungen f\u00fcr Computer und Machine Vision entwickelte.  <\/em><\/p>\n<\/div><\/div>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><em>Alex h\u00e4lt mehrere Patente, hat Fachartikel ver\u00f6ffentlicht und Vortr\u00e4ge zu Themen gehalten, die mit seinen Forschungsinteressen im Bereich intelligenter Sensordesigns und neuartiger Bildverarbeitungsarchitekturen zusammenh\u00e4ngen. Derzeit leitet Alex das Ingenieurteam bei <strong><a href=\"https:\/\/www.altera.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Altera<\/a><\/strong>, wo er L\u00f6sungen f\u00fcr Video- und Bildverarbeitungsanwendungen entwickelt. <\/em><\/p>\n\n<p class=\"border-l-2 border-primary pl-4 ml-4 wp-block-paragraph\">Auf der ImagingNext bringt Dr. Alex Lopich ein tiefes Verst\u00e4ndnis f\u00fcr FPGA-basiertes Smart-Kamera-Design und KI-Integration mit. Das macht seinen Vortrag zu einem Muss f\u00fcr alle, die flexible, leistungsstarke Bildgebungssysteme entwickeln.<\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Warum Sie diesen Vortag nicht verpassen sollten<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wenn Sie Bildverarbeitungssysteme entwickeln, die Echtzeit-Anpassungsf\u00e4higkeit und hohe Leistung erfordern, bietet diese Sitzung Einblicke in das FPGA-basierte Design intelligenter Kameras. Dr. Lopich wird praktische Ans\u00e4tze f\u00fcr den Einsatz von KI zur pr\u00e4zisen Steuerung von Bildverarbeitungs-Pipelines vorstellen und dabei hervorheben, wie modernste Hardware und Algorithmen zusammenwirken, um Anwendungen im Bereich des menschlichen und maschinellen Sehens zu verbessern. <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Verpassen Sie nicht die Gelegenheit, Ihr Verst\u00e4ndnis daf\u00fcr zu vertiefen, wie Sie Kamerasysteme mit Echtzeit-KI-gest\u00fctzter Verarbeitung optimieren, Entwicklungszyklen verk\u00fcrzen und gleichzeitig Flexibilit\u00e4t und Genauigkeit verbessern k\u00f6nnen.<\/p>\n<div class=\"wp-block-framos-cta\">\n    <div class=\"mx-auto max-w-6xl py-12 px-4 md:px-6 frontend\">\n        <div class=\"relative isolate overflow-hidden px-6 py-24 text-center shadow-2xl rounded-3xl sm:px-16 bg-framosDarkBlue\">\n                            <h2 class=\"font-framos-light text-3xl lg:text-4xl leading-tight mb-6 text-white mx-auto max-w-2xl\">\n                    Jetzt registrieren                <\/h2>\n            \n                            <p class=\"text-base leading-7 mb-4 text-gray-100 mx-auto mt-6 max-w-xl\">\n                    Verpassen Sie nicht Ihre Chance zu erfahren, wie FPGAs und KI die Zukunft flexibler, leistungsstarker Bildgebungssysteme neu gestalten \u2013                <\/p>\n            \n            <div class=\"mt-10 flex flex-col items-center justify-center gap-y-8 sm:flex-row sm:gap-x-6\">\n                <a href=\"https:\/\/framos.com\/events\/imaging-next-2025\/\" class=\"btn-round-arrow group visited:text-white\" data-cta=\"true\" data-cta-id=\"framos_cta.1.primary_button\" data-cta-label=\"melden sie sich jetzt an:\" data-cta-location=\"framos_cta@sensi-vidi-intellexi-developing-imaging-systems-on-fpga-from-interfacing-to-processing-to-understanding\" data-cta-destination=\"https:\/\/framos.com\/events\/imaging-next-2025\/\" data-cta-type=\"primary\">\n                    <span>melden Sie sich jetzt an:<\/span>\n                    <div class=\"ml-1 -rotate-45 transition-all duration-200 group-hover:rotate-0\">\n                        <svg\n                            width=\"15\"\n                            height=\"15\"\n                            viewBox=\"0 0 15 15\"\n                            fill=\"none\"\n                            xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"\n                            class=\"h-5 w-5\"\n                        >\n                            <path\n                                d=\"M8.14645 3.14645C8.34171 2.95118 8.65829 2.95118 8.85355 3.14645L12.8536 7.14645C13.0488 7.34171 13.0488 7.65829 12.8536 7.85355L8.85355 11.8536C8.65829 12.0488 8.34171 12.0488 8.14645 11.8536C7.95118 11.6583 7.95118 11.3417 8.14645 11.1464L11.2929 8H2.5C2.22386 8 2 7.77614 2 7.5C2 7.22386 2.22386 7 2.5 7H11.2929L8.14645 3.85355C7.95118 3.65829 7.95118 3.34171 8.14645 3.14645Z\"\n                                fill=\"currentColor\"\n                                fill-rule=\"evenodd\"\n                                clip-rule=\"evenodd\"\n                            \/>\n                        <\/svg>\n                    <\/div>\n                <\/a>\n\n                \n            <\/div>\n\n            <svg\n                viewBox=\"0 0 1024 1024\"\n                class=\"absolute left-1\/2 top-1\/2 -z-10 h-[64rem] w-[64rem] -translate-x-1\/2 [mask-image:radial-gradient(closest-side,white,transparent)]\"\n                aria-hidden=\"true\"\n            >\n                                <circle cx=\"512\" cy=\"512\" r=\"512\" fill=\"url(#framos-cta-gradient-1)\" fill-opacity=\"0.7\" \/>\n                <defs>\n                    <radialGradient id=\"framos-cta-gradient-1\">\n                        <stop stop-color=\"#00c4d4\" \/>\n                        <stop offset=\"1\" stop-color=\"#0098b0\" \/>\n                    <\/radialGradient>\n                <\/defs>\n            <\/svg>\n        <\/div>\n    <\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Moderne Bildgebungssysteme sind zunehmend auf intelligente, flexible Hardware angewiesen, um anspruchsvolle Leistungs- und Anpassungsanforderungen zu erf\u00fcllen. 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