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<\/p>\n3D-Sensing-Technologie ist der Schl\u00fcssel zu nat\u00fcrlicher und intuitiver Mensch-Maschine-Interaktion. „Perceptual Computing“ stattet Maschinen mit menschlichen Sinnen sowie Intelligenz aus und erm\u00f6glicht es ihnen, zu f\u00fchlen, zu verstehen, mit ihrer Umgebung zu interagieren und stetig dazu zu lernen. Die ber\u00fchrungslose Bedienung von Ger\u00e4ten durch Eye-Tracking sowie Gesten- und Gesichtserkennung erm\u00f6glicht eine ganz neue Art von Konsumg\u00fctern, Sicherheitsmerkmalen und industriellen L\u00f6sungen. Mit ausgereifter Technik, erschwinglichen Preisen und dem entsprechenden Marktbedarf ist die 3D-Sensing-Technologie jetzt reif f\u00fcr den Sprung in den Massenmarkt und erschafft spannende Zukunftstechnologien.<\/p>\n
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Mit Perceptual Computing werden neue intelligente Anwendungen f\u00fcr Drohnen, Consumer-Ger\u00e4te sowie Industrie- und Heimroboter m\u00f6glich. Kaffeemaschinen k\u00f6nnen Benutzer und ihre Trinkvorlieben erkennen und identifizieren. Menschen k\u00f6nnen Ger\u00e4te mit Gesten bedienen, auf eine Art und Weise wie sie normalerweise mit anderen Menschen interagieren. Reinigungsroboter sind f\u00e4hig, ihre Umgebung zu analysieren und damit die Wohnung auf intelligente Weise zu reinigen, Hindernisse zu umfahren und dabei das Aufsaugen von Wertgegenst\u00e4nden, wie z.B. Ohrringen, zu vermeiden. Durch Perceptual Computing wird Virtual und Mixed Reality (VR \/ MR) im Bereich Gaming und der virtuellen Zusammenarbeit unterst\u00fctzt, indem reale und k\u00fcnstliche Objekte intuitiv verschmelzen. 3D-Sensing erm\u00f6glicht es Industrierobotern, wie Menschen Gegenst\u00e4nde zu greifen und abzulegen sowie w\u00e4hrend dieser Bewegung Zusammenst\u00f6\u00dfe zu verhindern. Dadurch wird die Mensch-Maschine-Interaktion sehr effektiv und selbstverst\u00e4ndlich. Drohnen k\u00f6nnen Menschen folgen und Hindernisse erkennen. \u00c3\u0153berwachungs- und Sicherheitsanwendungen k\u00f6nnen mit Hilfe vielf\u00e4ltiger Technologie- und Datennutzung zur Navigation, Kontrolle und Interpretation einer Vielzahl von Situationen herangezogen werden.<\/p>\n
Neue 3D-Sensing-Produkte wie beispielsweise die Intel\u00ae RealSense\u2122 Technologielinie verbessern Perceptual Imaging-Anwendungen und heben Embedded Vision auf eine v\u00f6llig neue Ebene. Die Intel\u00ae RealSense\u2122 Technologie basiert auf Stereo-Vision. Dabei werden zwei Kamerabilder im Infrarotbereich aufgenommen und anschlie\u00dfend nach identischen Pixeln auf beiden Bildern gesucht. \u00c3\u0153ber den Abstand zwischen den beiden Sensoren wird trianguliert und somit die Tiefeninformation des betreffenden Pixels bestimmt. Mit dieser Technologie k\u00f6nnen OEMs und Vision Engineers menschen\u00e4hnliche 3D-Wahrnehmung in ihren Anwendungen implementieren, ohne dass eine komplette Neuentwicklung erforderlich ist. Imaging- und Vision-Experten, wie beispielsweise spezialisierte Distributoren und Systemintegratoren, k\u00f6nnen Kunden dabei unterst\u00fctzen, die 3D-Sensing-Technologie zu nutzen, um zukunftsweisende Anwendungen umzusetzen und Maschinen sehen und denken zu lassen.<\/p>\n
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Die Intel\u00ae RealSense\u2122 Technologie umfasst eine Serie von Komponenten, die – in Ger\u00e4te oder Maschinen integriert – diesen erm\u00f6glichen, zu „verstehen“ und mit der Umgebung dreidimensional zu interagieren. Die Serie zeichnet sich durch kompaktes Design aus und bietet dank eines speziellen Vision-Prozessors eine hohe Tiefenerfassungsqualit\u00e4t. Der Stromverbrauch ist optimiert und die Plattform unterst\u00fctzt schnelle Anbindung via USB. Die Produktlinie umfasst einen Vision-Prozessor mit verbesserten Tiefenfunktionen, verschiedene Tiefenmodule sowie -kameras und ein optimiertes Software Development Kit (SDK).<\/p>\n
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Mit den neuen Out-of-the-Box-Kits profitieren Imaging und Vision Ingenieure von direkt einsatzbereiten Komponenten, mit denen sie ihre Anwendungen 3D-f\u00e4hig machen k\u00f6nnen. Lange Entwicklungszyklen lassen sich so minimieren und die Markteinf\u00fchrungszeit deutlich verk\u00fcrzen. Beispielsweise k\u00f6nnen die Intel\u00ae RealSense\u2122 Tiefenkameras der Serie D400 unkompliziert per USB zu vorhandenen Prototypen hinzugef\u00fcgt werden. Hohe Bildaufl\u00f6sung, hohe Bildraten und der integrierte Infrarot-Projektor unterst\u00fctzen innovative Anwendungen f\u00fcr Indoor- und Outdoor-Umgebungen, wo typische 3D-L\u00f6sungen bisher scheiterten. F\u00fcr Vision-Ingenieure vereinfacht sich die Entwicklung durch das SDK deutlich. Die Tiefendaten werden vom integrierten Prozessor erstellt und k\u00f6nnen direkt von der Kamera an die ausgew\u00e4hlte Auswertungs-Plattform weitergeleitet werden. Das Intel\u00ae RealSense\u2122 SDK ist u.a. f\u00fcr Windows OS und Linux verf\u00fcgbar. Es bietet Beispielcodes, Debugging-Tools und Auswertungsprogramme zur Beschleunigung von Vision-Projekten.<\/p>\n
Tiefenmodule und Vision-Prozessoren bieten sofort einsatzf\u00e4hige L\u00f6sungen f\u00fcr eine schnelle Produktentwicklung und Integration. Diese M\u00f6glichkeiten gestalten Perceptual Computing f\u00fcr OEMs und Produkthersteller so einfach wie m\u00f6glich, beispielsweise bei VR \/ MR-Anwendungen, in der Industrierobotik, Heimrobotik oder f\u00fcr Drohnen und die intelligente \u00c3\u0153berwachung. Aus einer Vielzahl von verf\u00fcgbaren Tiefenmodule k\u00f6nnen Vision-Ingenieure nach ihren spezifischen Anforderungen und der exakten Applikation ausw\u00e4hlen. Die Produkte der Intel\u00ae RealSense\u2122 Linie unterscheiden sich bspw. anhand Spezifikationen wie IR-Projektor, Sichtfeld und Shutter-Typ . Falls eine tiefere Integration notwendig ist, k\u00f6nnen die Intel\u00ae Vision-Prozessoren mit kundenspezifischen Kameras und Boards integriert werden. Die Intel\u00ae RealSense\u2122 ASICs berechnen anhand der von mehreren Kameras eingehenden Raw-Bildstr\u00f6me hochaufl\u00f6sende 3D-Tiefenkarten, ohne dass hierf\u00fcr ein eigener Grafik- oder Hostprozessor ben\u00f6tigt wird. Diese integrierte L\u00f6sung kann den Hostprozessor des Systems deutlich entlasten.<\/p>\n
Perceptual Computing basierend auf der 3D-Tiefenerfassungstechnologie wird schnell in den verschiedensten Produkten, Ger\u00e4ten, Unterhaltungsangeboten, industriellen Applikationen sowie in bislang noch unbekannten L\u00f6sungen Einzug halten. Diese Technologie verbindet das Erfassen von Information mit deren Interpretation. Grundvoraussetzung daf\u00fcr ist die Sensortechnologie, die einer Maschine in 2D und 3D Bilddaten liefert. Dahinter muss dann ein Prozessor folgen, der diese Daten auswertet und Entscheidungen trifft. Je nach Anwendung kann dies eine GPU, ein FPGA oder ein ASIC sein. Intelligente Algorithmen, die bspw. Objekte, Gesten oder Gesichter erkennen, k\u00f6nnen auf diesen Plattformen implementiert werden. Im industriellen Umfeld k\u00f6nnen Fertigungs- und Transportprozesse \u00fcberwacht und anschlie\u00dfend optimiert werden. Industrielle Roboter k\u00f6nnen gef\u00fchrt werden, und auf ihre Umwelt, bspw. auf eine Person die sich in den Fertigungsbereich bewegt, reagieren und Verletzungsrisiken abwenden. Durch Perceptual Computing wird f\u00fcr Endkunden ein reales und nat\u00fcrliches Benutzererlebnis auf ein neues Level gehoben. Vision-Entwickler werden mit der schnellen und leistungsstarken Technologie in die Lage versetzt, diese Anwendungen innerhalb k\u00fcrzester Zeit zu entwickeln. Out-of-the-Box-Kits wie die Intel\u00ae RealSense\u2122 Serie verk\u00fcrzen die Entwicklungszyklen und Markteinf\u00fchrungszeiten deutlich und k\u00f6nnen Perceptual Computing als die neue Vision-Normalit\u00e4t von morgen etablieren.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
3D-Sensing-Technologie ist der Schl\u00fcssel zu nat\u00fcrlicher und intuitiver Mensch-Maschine-Interaktion. „Perceptual Computing“ stattet Maschinen mit menschlichen Sinnen sowie Intelligenz aus und erm\u00f6glicht es ihnen, zu f\u00fchlen, zu verstehen und mit ihrer Umgebung zu interagieren und stetig dazu zu lernen.<\/p>\n","protected":false},"author":6,"featured_media":384,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false},"article-category":[],"article-tag":[],"class_list":["post-380","articles","type-articles","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/framos.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/articles\/380","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/framos.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/articles"}],"about":[{"href":"https:\/\/framos.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/articles"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/framos.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/6"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/framos.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=380"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/framos.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/384"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/framos.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=380"}],"wp:term":[{"taxonomy":"article-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/framos.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/article-category?post=380"},{"taxonomy":"article-tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/framos.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/article-tag?post=380"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}