边缘计算机视觉加速物联网开发

随着更多行业认识到互联机器和设备的价值，物联网采用率也呈现出跨越式的增长。截至 2025 年，从电力、天然气到零售、批发和运输等行业将会有超过 250 亿个互联体（图 1）。

物联网为各企业带来可用于快速解决问题并支持更有效地运营的实时信息。但传统物联网技术存在一些显著的限制。因为它使用广阔的网络将数据传输到云进行处理，然后再将结果返回给决策者，无法实现仓库机器人所需的实时决策支持。它还需要大量的带宽资源。

这些缺陷致使新方法的诞生，将计算机视觉技术和人工智能相结合。

计算机视觉（即机器视觉）可支持机器在真实环境下识别对象，并分析场景和活动。搭配人工智能时，计算机视觉可以模拟人类解决复杂问题的能力。工业 4.0 方法推动着各行业从自动化（人工编写机器决策）转向自主化（机器根据实时数据进行决策）。

更为强有力的边缘解决方案

在为客户提供这种高级功能方面较为出色的一家公司是 ADLINK，其成功源自于在边缘融合人工智能、机器视觉和高速数据连接。

这家来自台湾地区的全球化公司于 1995 年由 Jim Liu 创立，采用嵌入式计算技术提供加速在网络边缘部署人工智能所需的模拟数字链路（公司因此得名）。此方法可改善多个行业的运营和服务。

ADLINK 的边缘解决方案高级总监 Daniel Collins 表示：“边缘计算关乎使用正确的数据，在正确的时间和地点，推动正确的决策，并采取正确的行动。实现这样的成果需要在边缘采用人工智能。”

借助计算机视觉和人工智能改善仓库运营

ADLINK 边缘智能托盘解决方案是一个在边缘有效部署计算机视觉的优秀范例。 此产品是一款仓库技术生态系统，包括应用程序、传感器、分析引擎和操作系统。

这些组件通过 ADLINK Data River 连接，可提供自主化工业 4.0 解决方案，以便应对边缘的多种客户痛点，例如：

• 包含错误商品或丢失、被窃、运送到错误地址的包裹。
• 打包、装盘和分发的过程中缺乏库存可见性。
• 孤立且互不相连的系统会导致自动化和流程监控异常复杂、烦扰且昂贵。
• 向云传输数据或获取数据造成的带宽或延迟难题。
• 与部分 5G WAN 解决方案相关的隐私顾虑。

智能托盘解决方案结合机器视觉和人工智能，可提供所有仓库包装和托盘完全自动化的可见性。此方法用机器学习替代了传统的条码扫描，有助于在仓库设施内自动化托盘堆叠和包裹查找。它还可以消除放置不当或未扫描物品的库存错误（视频 1）。

通过捕捉多个图像数据流，并应用高性能处理能力，边缘机器学习可提高仓库自动化能力，同时提升效率和准确度。

边缘计算系统还可以消除使用高带宽本地网络在本地收集和处理数据，再将数据传输到云的需求。智能托盘使用基于开放标准构建的供应商诊断方法来连接至新设备和现有设备。整个平台采用模块化组件构建，以便与现有 IT 和 OT 系统集成。

打造机器视觉解决方案

ADLINK 在开发该解决方案期间遇到的最大的技术难题之一，是收集足够的数据来训练人工智能模型。公司通过在计算机视觉摄像头中采用英特尔^® 技术解决了这个问题。

解决方案的标准包装包含 ADLINK NEON-1000-MDX 工业级智能摄像头和板载存储及计算。该组件采用英特尔凌动^® 处理器、英特尔^® Movidius^™ Myriad^™ 视频加速器和英特尔^® OpenVINO^™ 工具套件机器视觉框架，均配备预训练的人工智能模型。ADLINK 使用此框架着手，创建了自己的人工智能模型，以便定位单个包装，并在计算机显示器上提供托盘的视觉显示。

作为英特尔的长期合作伙伴，ADLINK 也依赖于英特尔的供应链安全性。这个方面对于需要满足法律和监管认证的客户而言至关重要。

提高效率并停止盗用

自动读取条码，可以节省大量的仓储和制造运营时间。采用 ADLINK 之后，一家全球肉类加工厂将扫描时间缩短了 90%，整体加工速度提高了 41%。该工厂还大幅降低了劳务成本，并扩大了业务规模，创造出 34 万美元的额外收益。

另一家公司在发现自己向客户运送了 500 个空包裹（包裹内本应装有手机）之后认识到智能托盘解决方案的价值。结果是所有手机均被盗窃了。

为了防止此类损失再次发生，公司安装了 ADLINK 系统，开始使用计算机视觉来监控包装箱和托盘。这次部署让他们能够在打包流程中检测和防止盗窃，从而大幅降低产品缩水率。

通过在网络边缘结合机器视觉和人工智能，ADLINK 已奠定自己的行业先驱地位，将模拟数据带入数字世界。一旦公司制定了解决方案，遍能够轻松针对新的用途进行定制。

“一切都已模块化。” Collins 谈到，“你只需插入所需的构建块，并将其扩展到其他方面。有无限的可能性。”