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啟揚方案:邊緣計算+機器視覺,助力產線質檢智能化升級

啟揚ARM嵌入式開發 ? 2022-12-19 10:48 ? 次閱讀

機器視覺是指通過光學裝置和非接觸傳感器自動接收并處理真實物體的圖像,分析后獲取所需消息或用于控制機器運動的裝置。簡單來說,機器視覺就是用相機代替人眼進行測量和判斷。

伴隨工業4.0、中國制造2025戰略的實施以及人工智能等技術的發展,機器視覺發展迎來飛速發展的階段。在工業領域,機器視覺主要應用于產品識別定位、缺陷檢測、物體測量、物體分揀,廣泛布局于電子半導體、食品飲料、汽車、鋼鐵、制藥、紡織等制造領域。

根據相關調查顯示,質量檢驗是機器視覺產品最主要的應用市場。在工業制造中,質量是產品的生命,傳統質檢依賴人工,造成效率低下、標準不一、易缺易漏等問題;隨著智能制造的發展,以機器視覺為核心的AI質檢代替了傳統人工質檢,自動化質檢系統能夠對產品外觀缺陷、尺寸、焊接、質量、完整度等方面進行精確檢測。

人眼質檢擁有很大的局限性,而機器視覺能夠突破人眼極限,觀測極細微產品、高速運動產品,長時間工作也不會疲憊,支持同時觀測多個目標,不受主觀情緒影響,審核標準客觀,環境溫度適應性強。機器視覺的應用極大地提高生產效率,降低產品成本。

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圖片源于網絡

自動化產線上工業視覺質檢由成像系統、光源系統、圖像采集處理系統、運動控制單元、顯示單元組成。在產線上安裝有多個工業相機、傳感器和輔助光源,傳感器感應到產品,工業相機采集生產線上產品的圖像信息,通過網絡將圖像信息傳輸到圖像采集處理系統,邊緣硬件結合深度學習軟件對圖像進行處理、分析、識別并得出結果,根據結果控制其他設備對不合格產品進行剔除等操作。同時工業視覺質檢系統與云服務器進行通信,與工廠內其他系統共同實現云平臺數據管理,打造智能工廠。

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圖片源于網絡

AI質檢系統是一系列先進軟硬件產品技術的結合,需要將訓練好的AI模型部署到邊緣計算模塊,強大的算法與先進的圖像處理技術相結合,實現生產質量數據的全面掌控。要實現工業視覺邊緣計算與分析,啟揚i.MX8M Plus核心硬件是一個不錯的選擇,i.MX8M Plus處理器具備高性能CPU、高能效GPU、強算力NPU以及出色的ISP等優勢,可直接應用于打造工業視覺邊緣設備。

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優勢

邊緣機器學習

啟揚IAC-IMX8MP-CM核心板基于NXP i.MX8M Plus四核Cortex-A53+單核Cortex-M7架構處理器,處理器能夠在工業和物聯網等領域實現邊緣端高級機器學習推理。處理器內置算力高達2.3TOPS的NPU,支持tensorflow-lite、armNN、OpenCV、Caffe等多種AI框架。通過高性能Cortex-A53內核與NPU相結合,邊緣設備將在少量或無人為干預的情況下支持機器學習和推理輸入,從而在本地端進行決策。通過i.MX8M Plus處理器,可將機器學習工作負載轉移到網絡邊緣的終端設備,減少與云之間的數據傳輸,提供了更好的延遲和更短的響應時間,同時保證了數據的可靠性和安全性。

圖像視覺處理

處理器擁有強大的多媒體功能,支持1080p60、h.265 / 4、VP9、VP8視頻解碼以及1080p60、h.265/4視頻編碼,集成雙ISP圖像信號處理,支持雙攝像頭輸入實現立體影像。處理器的ISP能夠實現高動態范圍(HDR)的快速多重曝光、廣角魚眼畸變校正等復雜的圖像處理任務,還能夠處理圖像增強,即使在低光照的情況下,也能呈現清晰圖像,以便進行精確的機器學習識別與處理。

工業可靠性

i.MX8M Plus處理器擁有優秀的工業特性,滿足工業應用所需的高質量和可靠性要求。處理器支持ECC的DRAM控制器,有效降低軟錯誤率(SER);集成時間敏感網絡TSN,保障數據在正確地時間進行傳輸;雙千兆以太網口實現穩定的網絡通信;集成800MHz的Cortex-M7協處理器協助主核,可執行實時處理系統,確保低延遲;兩個CAN-FD外設接口連接其他系統,支持低延遲通信;支持工業級溫寬,適應工業復雜環境。

當前,中國制造正從“制造大國”向“制造強國”轉型升級,人工智能、機器視覺的應用領域將持續拓寬,工業視覺正從2D向3D升級,從傳統工業視覺向AI工業視覺升級、從單一產品向綜合解決方案升級。

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