在工廠自動化的邊緣執(zhí)行機器視覺

機器視覺在工廠自動化應用中的應用范圍很廣，從處理安全性和最大化生產，到為機器提供預測性維護。在生產方面，任務可能包括檢查、定向、識別和組裝。雖然這些元素中的每一個都可以由人類處理，但有很多（強調“許多”）你想要用機器/計算機做到這一點的原因。

讓我們從準確性開始。很明顯，機器視覺系統(tǒng)比人眼準確得多。它可以以人類無法達到的速度運行。想想產品不斷從生產線上下來，24/7。機器視覺系統(tǒng)除了維護外不會休息，不會感到疲倦或生病，也不需要休息日。

在機器視覺架構中采取的步驟包括：

捕獲圖像

處理捕獲的圖像并在需要時應用校正

分析來自已處理圖像的數據

根據數據分析做出決策/采取行動

必要時提醒關鍵人員

保留數據以供將來比較和持續(xù)分析

機器視覺也可用于實現業(yè)內許多人所說的工業(yè)5.0，它指的是在制造環(huán)境中使用協(xié)作機器人（也稱為協(xié)作機器人）的概念。協(xié)作機器人的協(xié)作性質意味著它們可以與人類在同一樓層安全可靠地操作。為了完成這項任務，需要機器視覺。

為應用選擇合適的相機

在機器視覺應用中，幾乎可以肯定的一件事是需要大量的相機。這些攝像機的分辨率和位置取決于應用，在大多數情況下，它們在整個樓層中會有所不同。例如，處理產品檢查的相機必須比用于安全目的的相機的分辨率高得多。前者需要找出產品中的缺陷，而后者只需要知道一個人何時進入環(huán)境。

這一切都與邊緣計算機有關。很明顯，所有交互都必須同步回工業(yè)物聯(lián)網（IIoT）的邊緣，原因很簡單，沒有時間回到云端做出決策。當產品從裝配線上下線時，進入云計算機的潛在延遲不會在需要時足夠快地停止生產線，從而可能導致不可挽回的損壞。在協(xié)作機器人的情況下，同樣的原則也適用——需要立即做出決定來規(guī)避對人類的傷害。

為您的機器視覺增強型設施提供動力

要為機器視覺架構提供支持，Edge 系統(tǒng)必須具有適當的計算能力。這種計算機的一個例子是WINSYSTEMS的ITX-P-C444 Arm-based SBC，它非常適合處理AI/機器學習應用程序。與競爭對手相比，它消耗的功率更少，這意味著它適用于偏遠的現場位置。ITX-P-C444 適合工業(yè) Pico-ITX 外形。它采用恩智浦的i.MX8M應用處理器設計，并提供雙以太網、工業(yè)I/O和其他擴展選項。

WINSYSTEMS要考慮的第二個產品是PX1-C441單板計算機（SBC）。它專為 PC/104 外形設計，但不要讓它的小尺寸欺騙您。它由最新一代英特爾 Apollo Lake-I 雙核或四核 SoC 微處理器提供支持。除了高達 8 GB 的焊接 LPDDR4 系統(tǒng)內存和不可移動的 eMMC 設備外，SBC 還具有 PCIe/104 OneBank 擴展功能。此外，PX1-C441支持M.2和SATA設備。

除了基于邊緣的機器視覺應用外，PX1-C441 還適用于工業(yè)控制、運輸、軍用/COTS 和能源市場中的工業(yè)物聯(lián)網應用和嵌入式系統(tǒng)。這要歸功于其小尺寸（4.55 x 4.39英寸）、堅固的設計以及擴展的工作溫度范圍（-40°C 至 +85°C）。

邊緣與云

將您的運營保持在 IIoT 的邊緣非常適合控制目的。這意味著邊緣計算機可以決定哪些決策需要立即做出，哪些決策可以解析到云中進行進一步分析。預測性維護是云的很好的例子。這些數據會隨著時間的推移（即幾天、幾周甚至幾個月）進行分析，以確定何時應該讓機器離線進行維護。在大多數情況下，有足夠的提前期使機器脫機，此時生產不會受到影響。

WINSYSTEMS的專家可以幫助您確定應該在邊緣與云中處理什么，應該部署什么類型和多少個攝像頭，等等。通過機器視覺實現您的未來。

審核編輯：郭婷