EEI #57 OpenMV embedded vision - interview met Kwabena Agyeman

OpenMV embedded vision is een van de meest praktische benaderingen van edge-AI. De volledige opname van Elektor Engineering Insights #57 staat nu op YouTube. In deze webinar een ineterview met OpenMV president en medeoprichter Kwabena Agyeman en een discussie over wat er nodig is om vision op microcontrollers en vergelijkbare beperktere platforms voor elkaar te krijgen.

Bekijk het volledige interview hier:

OpenMV embedded vision als sensor

Veel artikelen over computer vision gaan nog steeds uit van een Linux SBC (of GPU) met camera. OpenMV draait dat om: behandel de camera als een volwaardig embedded onderdeel en maak je workflow zo dat je snel kunt itereren zonder dat je project een kwetsbare science fair demo wordt. Die instelling is belangrijk als je dingen wilt doen zoals het lezen van barcodes of AprilTags, blobdetectie, eenvoudige tracking of inspectie of classificatie van producten op lopende banden.
 

In het gesprek ligt de nadruk op de technische afwegingen: waar vision op microcontrollers goed werkt, waar het niet meer zinvol is, en welke onderdelen van een vision pijplijn je als eerste aandacht moet geven (sensor-keuze, belichting/licht, resolutie/frame rate, geheugen, en integratie met de rest van het systeem). Als je ooit een model hebt gehad dat op de werkbank werkte maar daarmee stopte zodra je een lens verwisseld of de belichting of behuizing verandert, dan kunnen dit soort nuchtere inzichten tijd besparen.
 

Wat Ingenieurs Halen Uit EEI #57

Deze aflevering is ook nuttig als je nooit een OpenMV-board koopt, want de principes zijn breed toepasbaar: hou de pijplijn meetbaar, hou iteraties kort, en wees realistisch over rekenkracht en geheugenlimieten. Er is ook een praktische blik op tooling en debuggen, inclusief waarom snel testen vaak waardevoller is dan streven naar grotere modellen. En ja, het deel “edge AI” krijgt precies de juiste kritische blik: wat kun je nu echt inzetten, wat is marketing, en wat wordt daadwerkelijk geleverd.