eCapturePro ドラッグアンドドロップアプリケーションで、グラフィカルインターフェースを通じてシステムにデバイスを追加できます。カメラ、サーバー、ストレージ、GPUなどを追加し、それらを接続してシステムのハードウェアを定義するか、自動接続機能を使用します。また、GPUなどの処理ノードを構成して、その動作を定義します。この場合、 リアルタイムボリューメトリックビデオボリューメトリック ビデオ アプリケーションの場合、プロジェクトが作成され、シンプルなキャリブレーション ターゲットがある状態で、単一のマルチカメラ キャプチャが行われます。これが完了したら、[実行] をクリックして、ボリューメトリック ビデオを生成するアプリケーションを実行します。これはいくつかの方法で表示できます。ジョイスティックを使用してボリューム内を飛び回り、3D モニター上の 2D 空間で被写体を表示できます。また、たとえば Meta Quest 3 を使用して、Quest コントローラーを使用して 3D 空間を飛び回り、Quest ゴーグルを装着して頭を動かして周囲を見回すこともできます。Quest 統合は、Unity を使用することで有効になります。3D コンテンツを別の場所に送信して、リモートで表示できます。

このデモでは、 100ギガビットイーサネットHZ-65000 カメラと新しいキヤノンRFデュアル魚眼レンズマウント。 VR Oculus Quest 2などのヘッドセットを使用すると、ユーザーは鮮明で高解像度の3D体験に没頭できます。このレンズは、優れた立体3D画像を提供するために特別に設計されています。左右のレンズの中心間が5.2mmの間隔で配置された60mmの魚眼レンズ190枚を備え、自然な視差で人間の視覚に近い瞳孔間距離を提供し、視聴者がビデオや静止画のシーン内にいるように感じる強力な没入型体験を実現します。印象的なXNUMX度の光学視野により、視聴者は録画されたシーン内で視野角を変更でき、互換性のあるヘッドマウントディスプレイを使用して周囲を見回すことができます。

このデモでは2つの 5GigE HE25000-SBL カメラ2台と 5GigE SWIR HE5300-SI カメラ。PyTorch などの機械学習ライブラリを使用して、これらのモデルはブリスター パックなどの対象物の欠陥を検出して報告するようにトレーニングされます。GPU Direct を使用すると、画像はカメラから GPU に直接転送されます。GPU は社内でトレーニングされた機械学習モデルを実行して、リアルタイムで結果を出力します。このデモでは、eCapture Pro プラグイン機能を使用してアルゴリズムを展開し、ゼロ コピーと GPU ダイレクトを使用して高速で高性能なプロトタイピングを実現します。

このデモは、Nvidia Orin IGX、Nvidia Orin AGX、または Intel i7 を搭載した Asus マザーボードをベースにしたローエンド コンピューターで実行できます。

このデモでは、内蔵エンコーダを使用して単一の回転ステージでラインスキャンを実行します。 LZ-16KG5-M 400KHzのラインレートと16Kx16の解像度を持ち、 ＬＺＴ-９ＫＧ５ 608KHz のライン レートと 9K 256TDI 解像度を備えています。これらのラインスキャン カメラは、100GigE インターフェイスを備えた最速のモノクロ ラインスキャン カメラで、垂直軸で回転するドラム上の印刷された紙をスキャンします。クラス最高のゼロ コピー ドライバー パフォーマンスを実現するために、Emergent eCapture Pro と eSDK が使用されています。このデモでは、3.0 ～ 2 年以内にリリースが予定されている GigEVision 標準に新たに追加された RoCEv2 用の最も高速に導入されたソリューションと見なされている GigEVision 1 RDMA/RoCEv2 も使用されています。

フレックスプロック
– ユーザー定義の処理
– カスタム CPU、GPU、FPGA プラグイン
– eCapture Pro および eSDK のサポート
– 無限の処理柔軟性

フレックストランス
– 任意のノードから任意のノードへの転送
– ゼロコピーおよびGPUダイレクトのサポート
– eCapture Pro および eSDK のサポート
– 無限の拡張性

このデモでは、8GigE HB-25-SB-C カメラを 25000 台使用します。

フレックスプロック システムのどこにでも処理タスクを開発して簡単に配布できます。eCapture Pro のグラフ ビュー内のブロックは、組み込みの処理プラグインを使用して構成することも、ユーザーが独自のカスタム プラグインを作成することもできます。カスタム GPU プラグインの場合は、タスクを定義する CUDA コードを開発します。その後、コードは .dll にコンパイルされ、この .dll は eCapture Pro のグラフ ビュー内のカスタム ブロックを定義します。カメラとブロックはすべて eCapture Pro 内に接続されているため、ユーザーは実行をクリックするだけでアプリケーションを実行できます。