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    GPU工控機推動AI機器視覺產業發展

    2021-08-28

    機器視覺系統是指通過機器視覺產品(即圖像攝取裝置,分 CMOS 和CCD 兩種)將被攝取目標轉換成圖像信號,傳送給專用的圖像處理系統,根據像素分布和亮度、顏色等信息,轉變成數字化信號;圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征,進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。機器視覺在工業生產中應用廣泛,常用于遍布整個生產環節的四類業務應用:視覺引導與定位、模式有無識別檢測、 精準測量測距、產品外觀檢測等。


    基于工控機的機器視覺系統是目前主流的應用方案。分離式的圖片采集系統與基于工控機的處理系統架構使得該方案能廣泛適用于各類工業視覺應用場景。

     

    隨著人工智能、視覺技術的不斷成熟,中國制造 2025 等政策的不斷驅動,大大促進了機器視覺產業發展。隨著工業機器視覺應用越來越廣泛,被檢測對象越來越復雜,機器視覺應用從傳統工業視覺向基于深度學習的 AI 工業視覺過渡。

     

    深度學習是機器學習領域中一個新的研究方向,它被引入機器學習使其更接近于最初的目標——人工智能。深度學習是學習樣本數據的內在規律和表示層次,這些學習過程中獲得的信息對諸如文字,圖像和聲音等數據的解釋有很大的幫助。它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力,能夠識別文字、圖像和聲音等數據。因此,AI 工業視覺可以解決更復雜的問題,提升生產效率。

     

    完成圖像數據的處理和絕大部分的控制邏輯,采用深度學習算法的機器視覺應用,對算力硬件性能要求越來越高,通常都需要高性能的 CPU/GPU,減少處理的時間。GPU工控機或服務器,是視覺系統的核心算力,部署于靠近相機的端側結合機器視覺軟件用來完成輸入的圖像數據的處理,通過圖像識別得出結果

     

    特控4U工控機IPC-H610作為上位機,通過千兆網口與工業相機通訊,串口與觸發器/PLC通訊,通過多PCIE/PCI擴展IO采集卡或專業相機模塊/運動控制卡以及GPU模塊。有高清接口支持4K輸出,良好的人機界面。高效的英特爾8代CPU,為AI機器視覺提供強有力的算力平臺,高效穩定的為客戶服務。

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