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AI • 物联网 • 网络边缘

面向制造业和智慧城市的工业机器视觉

工业机器视觉

机器视觉应用因其能够增强检查和质量控制,有望带来更高的效率、安全性和盈利能力,特别是在工业和智慧城市领域。

例如,在工厂中,自动光学检测 (AOI) 可以减少制造错误并提高生产率。基于视觉的系统在智慧城市中可以提供更安全的街道和更好的城市交通控制。但尽管潜在使用场景的范围广泛,这些解决方案仍可能难以实施。

“工业和室外城市环境条件恶劣,很难在这些环境中部署工业机器视觉解决方案”,Portwell 的高级业务拓展经理 Kevin Lee 表示。Portwell 是制造用于机器视觉应用的紧凑型 IPC 的工业计算专家。“此外,许多工业和智慧城市使用场景对可靠性有着巨大的要求,并且存在某些严格的空间限制。”

好消息是,现代嵌入式工业电脑 (IPC),例如 Portwell 的 WEBS-89I0,提供了一个计算平台,使得即使在最具挑战性的场景中也能部署机器视觉解决方案。这些强大的边缘计算平台坚固、灵活且适应性强,能够支持一系列新应用,并已在多个市场创造价值。

嵌入式 IPC 在全球释放机器视觉优势

Portwell 在欧盟和亚太地区的部署就是一个很好的例子。

在日本,一家大型建筑公司寻求一种自动化解决方案来远程检查和监控建筑项目。该公司希望实现对现场作业的技术监督,而省去派遣工程师或技术人员到施工现场进行人工监督的成本和不便。但是环境条件很有挑战性,现场温度在 5C 到 45C 之间。

Portwell 帮助该公司建立了一个基于其无风扇盒式电脑 WEBS-89I0 的远程监控解决方案,可承受严苛的操作环境,同时确保系统的可靠性。现场安装的摄像头将帮助监督作业,以确保遵循正确的程序并且项目按计划进行,同时 IPC 进行预处理,然后将相关数据传输到该公司的 Microsoft Azure 云进行进一步分析。

实施后,该公司实现了所需的监督水平,不再需要花费时间和金钱来派遣熟练的监管人员到作业现场。

在 Portwell 于荷兰的另一个部署中,一家系统集成商试图为市政府实施一个智慧城市解决方案。该系统集成商和当地官员担心城市街道的安全和安保问题,希望开发一个自动监控系统来检测危险情况,并在必要时向当局发出警报。

但由于环境问题,环境限制极具挑战性。可靠性也是一个问题,因为户外解决方案设备损坏的可能性很高,而且系统集成商派遣工程师到现场维修计算机既不方便又成本高昂。

Portwell 帮助该系统集成开发了一套机器视觉安全系统,使用其无风扇嵌入式工业电脑作为边缘计算平台。WEBS-89I0 采用无风扇设计是为了降低故障几率,因为电脑风扇是计算机持续运行时最常损坏的部件。由此,一个安全摄像头网络在城市周围建立起来。摄像头连接到嵌入式 IPC 进行边缘分析,算法设定为检测会引发警报的行为。利用 IPC 内置的 SIM 卡插槽,可以通过本地蜂窝网络将数据传输到远程控制中心。

部署后,城市官员拥有了他们所期望的基于计算机视觉的安全解决方案 — 一个未来只需要极少维护和保养的解决方案。

工业机器视觉:灵活性和可靠性加快上市时间

显然,路边交通控制系统、工业 AOI 和智慧城市安全解决方案之间存在很大差异。嵌入式 IPC 平台有助于快速开发各种应用的关键在于灵活的设计和可靠的高性能边缘计算。

例如,Portwell 的 WEBS-89I0 嵌入式工业计算机具有多项设计功能,使工程师和系统集成商更容易针对定制使用场景进行构建。

多个 USB 和千兆以太网端口使工程师能够将 WEBS-89I0 IPC 连接到摄像头等标准硬件设备;RS-232 和 RS-485 端口提供了额外的工业设备连接能力;双输出端口提供了将计算机连接到显示器的方式。此外,该计算机尺寸小巧,仅为手掌大小的 138 毫米 x 102 毫米 x 48 毫米,这意味着它可以嵌入到几乎任何解决方案中,而不会显著增加整体尺寸。

在可靠性方面,Portwell 与英特尔的技术合作对其嵌入式工业电脑的开发起到了极大的帮助作用。“英特尔处理器提供了开发嵌入式应用所需的性能、稳定性和能效的平衡”,Lee 表示。“我们与英特尔的合作还使我们提前获得下一代处理器,这有助于我们为客户提供市场领先的解决方案。”

对于试图开发工业机器视觉解决方案的企业和系统集成商来说,这种将强大、可靠的计算与灵活、适应性强的设计相结合的方式,使得更快推向市场变得更容易,即使是为买方构建高度定制的解决方案也是如此。

协作使范围广泛的工业机器视觉应用成为可能

几乎每个行业的组织,似乎都将寻求在未来几年将计算机视觉技术纳入其运营中。

部分原因是,由于现代 AI 技术能够比旧方法更高效地解决机器视觉工程问题,现在的实施比以往任何时候都更容易。

“过去,像工厂 AOI 缺陷检测系统这样的解决方案,使用传统的编程方法构建起来非常复杂”,Lee 表示。“但鉴于 AI 计算机视觉的现状,这样的系统可以更快地设计和实施。”

特别是在智慧城市和工业领域,坚固、强大的嵌入式 IPC 的出现应有助于克服采用障碍。

“智慧城市和工业领域的每个人都想要机器视觉应用,因为商业用例非常明确”,Lee 表示。“但直到最近,最大的挑战还是寻找合适的边缘计算平台来实施这些解决方案。我们相信我们已经克服了这个障碍。”

 

本文由 insight.tech 的编务总监 Christina Cardoza 编辑。