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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.

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PEKAT VISION ist Middleware

Sie verwenden zusätzliche Software zur Bilderfassung oder -bearbeitung. Diese Methode umfasst 3 Schritte und erfordert Programmierkenntnisse.

  1. Bilder an PEKAT senden
  2. Für preissensible Anwendungsfälle ist es möglich, günstigere NVIDIA-GPUs zu verwenden.
  3. Für eingebettete Anwendungsfälle unterstützen wir auch eingebettete Hardware – z. B. ARM-basierte Geräte wie NVIDIA Xavier. Kontaktieren Sie uns für weitere Informationen.

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