Imago PV4 sənaye inspeksiyasına modul süni intellekt görmə texnologiyası gətirir

Sənaye maşın görməsi mərkəzləşdirilmiş hesablama sistemlərindən asılı olmayan yoxlama qərarlarının qəbul edildiyi kənar intellektə doğru inkişaf edir. Imago Technologies şirkətinin yeni Vision Sensor PV4 modeli klassik təsvir emalı ilə cihazdaxili süni intellekt inferensiyasını birləşdirən modul dizaynı ilə bu keçidi əks etdirir.

Ön söz: avtonom yoxlama qovşaqlarına keçid

PV4 istehsal xətlərinin getdikcə daha çox adaptiv yoxlama sistemləri tələb etdiyi bir vaxtda bazara çıxır. Təsvir məlumatlarını xarici sənaye kompüterlərinə yönləndirmək əvəzinə, sensor analizi yerli olaraq həyata keçirir; bu isə gecikməni azaldır və sistem arxitekturasını sadələşdirir.

Bu yanaşma PV4-ü ənənəvi smart kameralarla tammiqyaslı süni intellekt əsaslı görmə platformaları arasında yerləşdirir. Sistem yoxlama məntiqinin tez-tez dəyişdiyi və sistemin yenidən konfiqurasiyası üçün dayanma müddətinin minimum səviyyədə saxlanmalı olduğu mühitlər üçün nəzərdə tutulub.

PV4 adaptiv sənaye yoxlaması iş axınlarını dəstəkləmək üçün daxili süni intellekt emalını modul optika ilə birləşdirir.

PV4-ün emal arxitekturasının daxilində

Sensor 2 TOPS-a qədər məhsuldarlıq təmin edən xüsusi neyron emal bloku ilə birləşdirilmiş heksa nüvəli Arm Cortex-A55 prosessoruna malikdir. Bu hibrid hesablama strukturu qayda əsaslı alqoritmlərin və dərin öyrənmə inferensiyasının eyni vaxtda icrasına imkan verir.

OCR, kod oxuma və blob aşkarlanması kimi klassik görmə tapşırıqları neyron təsnifat modelləri ilə paralel işləyir. Bu ikili yanaşma xarici sistemlərdən asılılığı azaldır və sürətlə hərəkət edən istehsal xətlərində cavab müddətini yaxşılaşdırır.

Nəzarət baxımından PV4 periferik kamera kimi deyil, müstəqil kənar qovşaq kimi fəaliyyət göstərir. O, qərar məntiqini təsvirin çəkildiyi nöqtədə icra edir və bu, mühəndislərin yoxlama şəbəkələrini layihələndirmə üsulunu dəyişir.

İstehsaldakı dəyişkənlik üçün nəzərdə tutulmuş aparat çevikliyi

Imago PV4-ü bütün yoxlama qurğusunu yenidən layihələndirmədən sensor konfiqurasiyasını dəyişməyə imkan verən modul aparat konsepsiyası əsasında hazırlayıb. Bu, məhsul formatlarının tez-tez dəyişdiyi istehsal mühitlərində xüsusilə vacibdir.

Sistem müxtəlif ayırdetmə seçimlərini və dəyişdirilə bilən optik modulları dəstəkləyir. Variantlara müxtəlif quraşdırma məhdudiyyətləri üçün optimallaşdırılmış kompakt və kub formalı korpuslar daxildir.

Modul korpus dizaynı PV4-ün dar maşın sahələrinə və dəyişkən yoxlama məsafələrinə uyğunlaşmasına imkan verir.

Opsional maye linza sistemi avtofokus imkanını təmin edir və mexaniki yenidən yerləşdirmə olmadan fokus məsafəsinin dinamik tənzimlənməsinə imkan yaradır. Bu xüsusiyyət məhsul çeşidinin geniş olduğu istehsal xətləri üçün xüsusilə əhəmiyyətlidir.

Sənaye kommunikasiya ekosistemlərinə inteqrasiya

PV4 2.5 Gbit Ethernet, GigE Vision və OPC UA protokollarını dəstəkləyir və müasir sənaye məlumat arxitekturaları ilə uyğun işləyir. Buraya maşınla birbaşa qarşılıqlı əlaqə üçün optik izolyasiyalı rəqəmsal giriş-çıxış kanalları da daxildir.

Mühəndislər sistemi işıqlandırmaya nəzarət blokları və ya genişləndirilmiş giriş-çıxış interfeysləri kimi köməkçi modullarla genişləndirə bilərlər. Bu modulluq bir çox orta səviyyəli yoxlama tətbiqində xarici kontrollerlərə ehtiyacı azaldır.

Paylanmış avtomatlaşdırma sistemlərində PV4 Siemens PLC ekosistemləri və ya standartlaşdırılmış sənaye protokollarından istifadə edən kənara qoşulmuş idarəetmə arxitekturaları kimi platformalarla birlikdə inteqrasiya oluna bilər.

Adaptiv görmə ən çox harada əhəmiyyətlidir

PV4 yoxlama tələblərinin maşın dövrlərindən daha sürətlə dəyişdiyi istehsal mühitlərini hədəfləyir. Məsələn, qablaşdırma xətləri tez-tez dəyişən etiket formatları, zədələnmiş səthlər və qarışıq məhsul axınları ilə işləyir.

Logistika tətbiqlərində sensor qeyri-ideal şəraitdə belə ştrix-kodların oxunmasını və təsnifatını həyata keçirir. Onun süni intellekt modelləri ənənəvi qayda əsaslı sistemlərin uğursuz olduğu hallarda dayanıqlılığı artırır.

Əczaçılıq və qida istehsalı onun parlaq və ya qeyri-müntəzəm səthləri yoxlamaq qabiliyyətindən faydalanır. Çap sənayesində isə birləşdirilmiş klassik və neyron analizdən istifadə etməklə uyğunlaşdırmanı və rəng sabitliyini qiymətləndirir.

Hərəkətin intensiv olduğu istehsal xətləri ilə işləyən sistem inteqratorları bu cür görmə sistemlərini yoxlama və hərəkətə nəzarəti sinxronlaşdırmaq üçün ABB mühərrikləri və sürücüləri kimi yüksək məhsuldarlıqlı sürücü platformaları ilə birləşdirə bilərlər.

Sənayenin istiqaməti: kənarda paylanmış intellekt

Sənaye görməsi mərkəzləşdirilmiş süni intellekt emalından birbaşa sahə cihazlarına yerləşdirilmiş paylanmış intellektə doğru irəliləyir. Bu, ötürmə genişliyinə düşən yükü azaldır və maşın səviyyəsində qərarvermə dövrünü qısaldır.

PV4 kimi modul sensorlar satınalma strategiyasındakı dəyişikliyi də əks etdirir. İstehsalçılar artıq sabit funksiyalı kameralardansa, istehsal tələbləri ilə birlikdə inkişaf edə bilən uyğunlaşan sistemlərə üstünlük verirlər.

Zaman keçdikcə bu arxitektura daha geniş IIoT ekosistemləri ilə birləşəcək; burada görmə, hərəkət və idarəetmə sistemləri təcrid olunmuş alt sistemlər kimi deyil, əlaqələndirilmiş kənar qovşaqlar kimi fəaliyyət göstərəcək.

Müəllifin rəyi

PV4 sadəcə maşın görməsinin məhsuldarlığını artırmır. O, avtomatlaşdırma stekində intellektin yerləşdiyi nöqtəni dəyişir.

Süni intellekt inferensiyasını birbaşa sensorun daxilinə köçürməklə Imago sistemin mürəkkəbliyini azaldır, lakin kənar cihazların strateji əhəmiyyətini artırır. Məncə, bu, funksional yeniləmədən daha çox, mərkəzsizləşdirilmiş yoxlama arxitekturalarına doğru praktik addımdır.

Lakin uzunmüddətli dəyər belə sistemlərin müxtəlif istehsalçıların avtomatlaşdırma mühitlərinə nə dərəcədə yaxşı inteqrasiya olunmasından asılı olacaq. Qapalı ekosistemlər tətbiqi məhdudlaşdıracaq, açıq sənaye uyğunluğu isə real miqyaslana bilməni müəyyən edəcək.

Richard Hale, Sənaye Sistemləri üzrə müxbir — sənaye avtomatlaşdırması sahəsində 14 illik təcrübə, Siemens, Rockwell Automation və Emerson proses sistemləri üzrə sahə inteqrasiyası təcrübəsi.