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AI • 物联网 • 网络边缘

机器视觉赋予工业机器人自主观察和提升的能力

工业机器人设计师一直面临着提高生产力和效率的压力。因此,设计师们转而求助CV 和 3D 视频拍摄等新兴技术。这些功能有望在工业自动化方面实现突破性变革,但需要新的系统架构提供比上一代产品更高的性能和连接性,同时保持性能可靠、外形紧凑。工业机器人借助 3D 机器视觉技术,可以依据实时拍摄和分析的图像优化抓握和调节力度。因此,机器人可以更加灵活、准确地移动零件和组件。尽管能够“自主观察”的机器人大幅提高了生产力水平,但设计师们还是面临着相当大的设计挑战。这些选项包括:

  • 视觉引导机器人需要额外的摄像头硬件和高带宽 I/O 及接口,将 3D 摄像头连接到计算系统。
  • 从而能够在有限的空间和恶劣的环境中工作。
  • 有可靠的性能来执行深度学习算法,用以处理实时成像。

这些要求需要以紧凑的外形将高吞吐量和低功耗计算能力相结合,还需要大范围的工作温度、智能电路保护和减振等可靠特性。提供这些功能通常需要多种计算平台,这无疑会增加成本和系统复杂度。OEM 现可提供集成的解决方案,最大限度降低成本和复杂度。

机器视觉加强版运动控制

Vecow 是一家机器视觉和成像解决方案开发商,主营业务是为基于视觉的工业机器人平台设计工作站级系统。传统上,这种设计需要两个嵌入式系统 – 一个用于 3D 视频拍摄,另一个用于机器控制。但有限的空间要求计算系统必须外形紧凑、功能强大。因此,Vecow 选择使用服务器级英特尔®. 至强® 处理器 E3-1275 v6 开展设计,使得视频拍摄和运动控制功能能够集成在 RCS-9000F GTX1080 这一个平台之中(图 1)。

图 1. RCS-9000F GTX1080 是将视频拍摄和机器控制整合在一个嵌入式系统中的工业机器人系统。(资料来源:Vecow

RCS-9000 能够使用具备企业级性能的工业级软件包处理实时视频拍摄、深度学习、运动控制和其他机器人工作负载。该系统可以同时操控最多 16 个 3D 摄像头,通过制造机器人实现支持机器视觉的视频拍摄。Vecow 称,采用至强处理器 E3-1275 v6 的主要原因是它的基频比其他 Skylake-S 和 Kaby Lake-S 架构处理器高出 7%。称为增强型 Intel SpeedStep® (EIST) 的频率调整技术可以在软件中实现处理器时钟速度动态变化,从而使得处理器能够满足瞬时功率需求,同时最大限度地降低功耗和发热。E3-1275 处理器采用集成英特尔® 核心显卡 P630 技术是另一项关键的设计考虑因素,旨在以高效的方式支持实时 3D 视频拍摄(图 2)。图形引擎使至强处理器能够提供 10 位高效视频编码 (HEVC) 硬件加速,增强 4K 视频编码和解码操作。

图 2. 英特尔® 至强® 处理器 E3-1200 v6 搭配 C236 芯片组,可以为一体机 CPU + GPU 解决方案提供多种接口选择。(资料来源:英特尔公司

Vecow 声称 RCS-9000F GTX1080 是首款将灵活的 CPU 插槽与高端显卡相结合的机器视觉解决方案,可用于打造支持视觉的工业机器人。附加的图形引擎还使得系统能够同时运行 3D 视频拍摄和分析操作。除了增强型 CPU 和显卡之外,DDR4 纠错码 (ECC) 内存(配置最高 64 GB,2,400 MHz)还可以通过避免内存错误,确保系统可靠性。辅以 RCS-9000F 的无风扇设计以及 EN 50155 和 EN 50121-3-2 抗冲击和抗振动认证,工厂环境的可靠性得到增强。RCS-9000F 的规定工作温度范围是 -13ºF 至 140ºF,支持 80 V 浪涌保护。

一体机接口

在像制造机器人这样的任务关键型应用中执行 3D 视频操作时,如果可以并行执行任务,则更加高效。因此,Vecow 的 RCS-9000F GTX1080 计算解决方案分别为视频拍摄和数据分析提供了 USB 3.0 和 PCIe 插槽。得益于 i219LM 和 i210 以太网控制器,工业级计算系统能够通过多千兆位以太网 (GbE) LAN 接口控制机器人。这些高速 GbE 链路支持使用最多 16 个摄像头来执行机器视觉相关任务,以及实现机器人到机器人的连接。还可以通过附加 PCIe 扩展插槽的形式集成附加设备,进一步支持深度学习和机器视觉任务。因为多个 I/O 接口对于方便高分辨率数据传输和快速视频分析至关重要,所以,这款一体机平台提供了丰富的接口选择,适合进行各种操作。

从自动化到自主化

先进的 CV 和连接技术正在促使相对简单的工业机器人从孤立的系统向更复杂的自动化工作流程转变。但利用这些功能需要高度集成的计算平台,使每个机器人能够更快速、准确、持续地拍摄视频、分析数据并采取相应的行动。这对于日益自动化和自主化的机器而言至关重要。工业数据与 CV 系统集成顺应了工业物联网的大趋势,例如机器学习和数据分析。像 RCS-9000F GTX1080 这样的平台让工业机器人在这场持续的工业革命中起着重要的作用。

作者简介

Majeed Ahmad is former Editor-in-Chief of EE Times Asia, a sister publication of EE Times. Moreover, as the Editor-in-Chief at Global Sources, a Hong Kong-based trade and technology publishing house, he spearheaded magazines related to electronic components, consumer electronics, and computer, security and telecom products. Majeed is a journalist with an engineering background and two decades of experience in writing, editing and acquiring technical content. He is also author of six books on electronics: Smartphone, Nokia’s Smartphone Problem and The Next Web of 50 Billion Devices, Mobile Commerce 2.0, Age of Mobile Data, and Essential 4G Guide.

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