凌华科技自动光学检测 (AOI) 解决方案采用Intel CPU、GPU,以及经过OpenVINO toolkit优化的AI模型,提供高精度的大规模视觉推理,减少制造过程中有关质量保证的 间接成本。
人类的视觉和注意力无法满足生产线上视觉产品检测的需求。人类在从事高速和重复的判断时,准确性和可靠性就会下降。多年来,利用计算机视觉技术来增强人类的工作流程,已经成功地减少了疲劳并提高了准确性和生产力。
现在,AI 的进步进一步改进了这个模型,让基于神经网络的自动光学检测(AOI),大幅减轻检测人员的工作负担。AOI系统使用相机传感器来采集生产线上产品的图像,然后通过算法分析这些图像,并识别其缺陷和异常。这种流程适用于各种制造行业,具有改善质量控制和降低成本的潜力。因此,预计到2032年1,全球细分市场的规模预计将增长12.3%。
行业挑战
当制造型企业在规划部署有关AI(包括 AOI)的解决方案时,都面临着技术复杂性和计算要求的挑战。由于失误和缺乏关键的专业知识,项目有可能会被推迟或完全失败。凌华科技利用一种易于实施的、高精度的AOI解决方案,帮助客户克服这些障碍,缩短产品的上市时间并降低总体拥有成本,此外,还为不同的生产用例提供了灵活性。
凌华科技面向制造业的 AOI 解决方案
凌华科技在自己的生产线上进行概念验证,部署了AOI解决方案来自动执行对嵌入式计算机的最终检测。
该解决方案使用了六个相机从各个方向采集产品的图像,在凌华科技MVP-5200系列紧凑型工业计算机上使用神经网络对帧进行分析。该系统采用Intel Core i7-12700E处理器和凌华科技基于Intel Arc Graphics的MXM-AXe GPU模块,为不同复杂度的神经网络模型,提供了包括CPU、集成GPU和独立GPU的各种灵活的组合。
视觉推理的准确性是解决方案最重要的关键绩效指标(KPI)。凌华科技先进制造技术中心经过初步的测量发现,普通检验员能够以约每20秒一次的速度检查一次产品,准确率约为98%(具体取决于个人)。该团队将改进结果作为主要目标,并且采用AOI解决方案之后,成功地将每个产品的检测时间缩短到一秒之内,且准确度高达 98.8%。2这一结果证明了在制造过程中可以节省检查人员间接时间的巨大潜力。
凌华科技MVP-5200系列计算机采用第12代Intel Core处理器,融合了凌华科技多年积累的嵌入式系统工程方面的专业知识。其坚固耐用的无风扇设计非常适合在边缘侧运行工业计算和AI引用,无论是Linux还是Windows。除了CPU及其强大的集成显卡之外,该系统还通过凌华科技的MXM-AXe GPU模块上的Intel Arc Graphics,提供额外的扩展推理能力。
该平台上可用于AI计算的硬件资源,包括在CPU(AVX-512、VNNI)和GPU(DP4a)中的特殊指令(用于加速向量和整数计算),以及独立GPU模块所提供的用于矩阵乘法的专用引擎(XMX)。
MVP-5200 系列计算机上的神经网络计算硬件加速
超级计算是Intel Deep Link技术的一部分,可以智能地平衡CPU和 GPU资源之间的计算工作负载。这种底层机制让应用程序能够最大限度地利用Intel的硬件功能来加速计算。同样,Intel OpenVINO推理引擎能够结合Intel的平台上(例如凌华科技的MVP-5200系列计算机)可用的CPU、集成GPU和独立的GPU资源,支持AI工作负载。OpenVINO解决案采用开放式的、非专有的编程模型,并且享有Intel有关硬件和软件模块的生态系统所带来的诸多优势。
MVP-5200-MXM 计算机和MXM-AXe GPU 模块
边缘视觉分析 SDK 简化集成工作
为了加速机器视觉应用的开发和部署,凌华科技在其AI视觉产品中嵌入了边缘视觉分析(EVA)SDK,提供了运行时(Runtime)和集成的开发环境 (IDE),以实现简单直观的操作,并支持Windows、Linux和Docker容器,它还包括了代码示例和技术支持。
EVA SDK 功能
这个服务就绪的软件平台提供了即用型的开源插件,支持工作流程的每个阶段,包括从图像采集和处理,到AI推理、后处理和分析。EVA还支持使用Python创建新的插件,这些插件可以与已提供的基于C的插件一起运行。通过支持十多种相机协议和低代码/无代码GUI,让开发人员能够快速创建概念验证(PoC),以验证项目计划,并增强对时间和预算投资的控制。
EVA SDK的基础是开源GStreamer媒体框架,它支持在应用管道中使用硬件资源进行媒体处理。EVA SDK使GStreamer的功能更加强大,并降低了边缘AI视觉开发的复杂性。该特性为复杂的管道提供了现成的支持,开发效率更高。实施团队通过拖放功能组件来创建处理管道来构建应用程序。EVA支持多种推理引擎,包括针对英特尔硬件进行优化的OpenVINO。
快速、准确的深度学习结果,由 OpenVINO 提供支持
Intel OpenVINO toolkit发行版包含在EVA SDK中,助力并简化在凌华科技AOI解决方案中快速、准确地创建深度学习管道。凌华科技的团队利用该工具包简化了开发的工作流程,释放了宝贵的团队资源。使用 OpenVINO可实现一次写入、任意部署的模型,其算法可以跨硬件平台进行部署,包括CPU、集成GPU和独立的GPU。基于Intel架构的边缘优化模型,可以快速地进行转换和优化,进而大幅提高推理的准确性,同时加速了开发的进程。
该解决方案的设计规范要求以每秒20帧的速率采集和分析输入数据,以获得强大的数据输入流。为了满足这一性能阈值,凌华科技的团队评估了许多神经网络模型,以确定每个模型的适用性。OpenVINO Toolkit包含了大量的针对Intel架构优化的模型,而且数量还在不断地增加。这样可以考虑比实际情况更多的模型,从而提高解决方案的质量,同时减少开发的工作量。凌华科技的AOI开发团队在使用OpenVINO进行开发时,获得了更多的受益,包括易于安装、兼容多种模型格式和数据类型,以及面向低代码开发的GUI工具。这些优势结合起来可以提高开发效率、灵活性和准确性。
凌华科技软件研发经理Fencer Kao表示:
“ 使用OpenVINO进行开发,极大地节省了凌华科技的工程资源...... OpenVINO支持广泛的模型,尤其是帮助我们的团队以更快、更经济的方式,将高质量的AOI解决方案推向了市场。"
总结
凌华科技EVA所提供的平台和编程模型,具有开放性和可扩展性的特点,这些优势使其成为一个理想的出发点,在制造业中实施更广泛的AI部署。例如,额外的视觉计算工作负载可以支持工人安全监控,如跟踪接近危险设备的距离以及个人防护设备的正确使用等等。机器人和其他自动化系统与AI技术的结合,在工厂车间发挥着越来越大的作用,这种发展模式对制造业的未来至关重要。通过在生产的各个方面提高效率并节省成本,利用AI创新提高盈利能力的未来已经逐步走向成熟。
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凌华科技是边缘计算解决方案的全球领导厂商,解决方案包括加固级模块与系统、实时数据采集解决方案,以及实现人工智能+物联网(AIoT)的应用等。凌华科技是Intel Internet of Things Solutions Alliance优选会员(Premier Member),NVIDIA全球伙伴,并积极参与多项国际技术标准,包括Open Compute Project (OCP)、Object Management Group (OMG)和ROS 2技术指导委员会(Technical Steering Committee; TSC)。
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原文标题:自动光学检测 (AOI) ,精确的自动化光学检测提高制造效率
文章出处:【微信号:凌华科技,微信公众号:凌华科技】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。
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