Voraussetzungen

Um LumiScan auszuführen, werden die folgenden Komponenten benötigt:

Auf ctrlX OS:

  • ctrlX CORE oder ctrlX IPC mit dem ctrlX Data Layer

Auf einem PC:

  • PC mit Windows 11 oder Ubuntu 24.04 und LumiScan Keryx

  • NVIDIA-GPU mit dem CUDA Toolkit 12.9 und cuDNN 9.11.1 für CUDA 12.9 (der Windows-Installer benötigt beides)

Auf beiden:

  • Modelle neuronaler Netze, erstellt mit der Software LumiScan Training Framework

Lizenz

Wie LumiScan AI Object Matching lizenziert wird, hängt davon ab, wo Sie es gekauft haben und wo es läuft:

Gekauft bei Läuft auf Lizenzierung

HD Vision Systems

Windows 11 oder Ubuntu 24.04

Die Lizenz liegt auf Ihrem LumiScan Key. Sie ist ein Einmalkauf und wird nicht verlängert.

ctrlX Store

Windows 11

Die Lizenz liegt in ctrlX WORKS. Zusätzlich ist der LumiScan Key erforderlich; er schützt die Software vor Reverse Engineering.

ctrlX Store

ctrlX OS (ctrlX CORE oder IPC)

ctrlX-Lizenz SWL-W-XCx-OBJxMATCHxHDVSx-V2NN, eine Lizenz pro App-Instanz.

Jedes Gerät, auf dem LumiScan AI Object Matching gleichzeitig läuft, benötigt einen eigenen LumiScan Key. Keys können zwischen Geräten ausgetauscht werden.

Wie Sie die CodeMeter Runtime installieren und Lizenzen anfordern, verlängern und an einem anderen PC verwenden, steht in LumiScan Lizenzierung.

Auf ctrlX OS beendet sich die Anwendung kurz nach dem Start, wenn die Lizenz fehlt; der Grund wird in das Systemprotokoll geschrieben.

Optional: TPU-Beschleunigung (ctrlX OS)

Die TPU-Beschleunigung kann die Inferenzleistung des neuronalen Netzes verbessern, ist für den Betrieb von LumiScan aber nicht erforderlich.

Ist die TPU-Beschleunigung aktiviert, stellen Sie sicher, dass die ctrlX CORE eine TPU enthält und die folgenden Voraussetzungen an Software- und Hardware-Unterstützung erfüllt:

Tabelle 1. Voraussetzungen für die TPU-Beschleunigung
ctrlX CORE Hardware Mindestversion der App Version der Hardware-Unterstützung der App

X3

>= v1.2

== 2.6.2

X7

>= v1.1

== 2.6.2

Optional: GPU-Beschleunigung (PC)

Auf einem PC kann die Inferenz mit einer NVIDIA-GPU beschleunigt werden: Setzen Sie in der Modellbeschreibungsdatei provider auf CUDA, siehe Datei Model.json.