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启扬方案:边缘计算+机器视觉,助力产线质检智

时间:2022-12-19 10:48

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作者:admin

标签: 机器视觉  边缘计算 

导读:机器视觉是指通过光学装置和非接触传感器自动接收并处理真实物体的图像,分析后获取所需消息或用于控制机器运动的装置。简单来说,机器视觉就是用相机代替人眼进行测量和判断...

机器视觉是指通过光学装置和非接触传感器自动接收并处理真实物体的图像,分析后获取所需消息或用于控制机器运动的装置。简单来说,机器视觉就是用相机代替人眼进行测量和判断。

伴随工业4.0、中国制造2025战略的实施以及人工智能等技术的发展,机器视觉发展迎来飞速发展的阶段。在工业领域,机器视觉主要应用于产品识别定位、缺陷检测、物体测量、物体分拣,广泛布局于电子及半导体、食品饮料、汽车、钢铁、制药、纺织等制造领域。

根据相关调查显示,质量检验是机器视觉产品最主要的应用市场。在工业制造中,质量是产品的生命,传统质检依赖人工,造成效率低下、标准不一、易缺易漏等问题;随着智能制造的发展,以机器视觉为核心的AI质检代替了传统人工质检,自动化质检系统能够对产品外观缺陷、尺寸、焊接、质量、完整度等方面进行精确检测。

人眼质检拥有很大的局限性,而机器视觉能够突破人眼极限,观测极细微产品、高速运动产品,长时间工作也不会疲惫,支持同时观测多个目标,不受主观情绪影响,审核标准客观,环境温度适应性强。机器视觉的应用极大地提高生产效率,降低产品成本。

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图片源于网络

自动化产线上工业视觉质检由成像系统、光源系统、图像采集处理系统、运动控制单元、显示单元组成。在产线上安装有多个工业相机、传感器和辅助光源,传感器感应到产品,工业相机采集生产线上产品的图像信息,通过网络将图像信息传输到图像采集处理系统,边缘硬件结合深度学习软件对图像进行处理、分析、识别并得出结果,根据结果控制其他设备对不合格产品进行剔除等操作。同时工业视觉质检系统与云服务器进行通信,与工厂内其他系统共同实现云平台数据管理,打造智能工厂。

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图片源于网络

AI质检系统是一系列先进软硬件产品技术的结合,需要将训练好的AI模型部署到边缘计算模块,强大的算法与先进的图像处理技术相结合,实现生产质量数据的全面掌控。要实现工业视觉边缘计算与分析,启扬i.MX8M Plus核心硬件是一个不错的选择,i.MX8M Plus处理器具备高性能CPU、高能效GPU、强算力NPU以及出色的ISP等优势,可直接应用于打造工业视觉边缘设备。

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优势

边缘机器学习

启扬IAC-IMX8MP-CM核心板基于NXP i.MX8M Plus四核Cortex-A53+单核Cortex-M7架构处理器,处理器能够在工业和物联网等领域实现边缘端高级机器学习推理。处理器内置算力高达2.3TOPS的NPU,支持tensorflow-lite、armNN、OpenCV、Caffe等多种AI框架。通过高性能Cortex-A53内核与NPU相结合,边缘设备将在少量或无人为干预的情况下支持机器学习和推理输入,从而在本地端进行决策。通过i.MX8M Plus处理器,可将机器学习工作负载转移到网络边缘的终端设备,减少与云之间的数据传输,提供了更好的延迟和更短的响应时间,同时保证了数据的可靠性和安全性。

图像视觉处理

处理器拥有强大的多媒体功能,支持1080p60、h.265 / 4、VP9、VP8视频解码以及1080p60、h.265/4视频编码,集成双ISP图像信号处理,支持双摄像头输入实现立体影像。处理器的ISP能够实现高动态范围(HDR)的快速多重曝光、广角鱼眼畸变校正等复杂的图像处理任务,还能够处理图像增强,即使在低光照的情况下,也能呈现清晰图像,以便进行精确的机器学习识别与处理。

工业可靠性

i.MX8M Plus处理器拥有优秀的工业特性,满足工业应用所需的高质量和可靠性要求。处理器支持ECC的DRAM控制器,有效降低软错误率(SER);集成时间敏感网络TSN,保障数据在正确地时间进行传输;双千兆以太网口实现稳定的网络通信;集成800MHz的Cortex-M7协处理器协助主核,可执行实时处理系统,确保低延迟;两个CAN-FD外设接口连接其他系统,支持低延迟通信;支持工业级温宽,适应工业复杂环境。

当前,中国制造正从“制造大国”向“制造强国”转型升级,人工智能、机器视觉的应用领域将持续拓宽,工业视觉正从2D向3D升级,从传统工业视觉向AI工业视觉升级、从单一产品向综合解决方案升级。

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