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邊緣計算在工業(yè)視覺識別中的應用優(yōu)勢及重要性分析

牽手一起夢 ? 來源:藍海大腦 ? 作者:佚名 ? 2020-09-21 16:26 ? 次閱讀
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自從30年前引入監(jiān)視控制和數(shù)據(jù)采集 (SCADA)以來,邊緣計算是工業(yè)計算領域最重要的進步。

為了緩解帶寬限制或固有延遲,以及提高系統(tǒng)的安全性和可靠性,計算資源(從網(wǎng)關到多功能設備再到計算機)都被安置在邊緣,這就是邊緣計算的概念。邊緣的計算資源可以過濾或處理數(shù)據(jù),需要做的只是在制造企業(yè)生產(chǎn)過程執(zhí)行管理系統(tǒng)(MES系統(tǒng))或企業(yè)系統(tǒng)與云之間傳輸數(shù)據(jù)。

邊緣計算在工業(yè)視覺識別中的應用優(yōu)勢及重要性分析

盡管邊緣計算是未來的工業(yè)控制技術,但是目前全球?qū)吘売嬎愕恼J識也不盡相同,對于多數(shù)工程技術人員來說,邊緣計算的概念還處于一知半解之中。

為此,美國CFE Media and Technology(CONTROL ENGINEERING雜志所在公司)最近聯(lián)合Stratus(一家邊緣計算設備供應商)對其全球讀者進行了調(diào)查,發(fā)布了《2020邊緣計算趨勢報告》,調(diào)查內(nèi)容涉及邊緣計算的機遇、挑戰(zhàn)以及對該技術的態(tài)度。

1 哪些新技術的應用需要邊緣計算?

2部署邊緣計算的難點

3 如何使用邊緣計算的功能

4 邊緣計算具有哪些功能

5邊緣計算適合哪些應用程序

6如何選擇邊緣計算供應商

以NVIDIA Jetson Nano和 Jetson AGX Xavier 為核心板開發(fā)的藍海大腦邊緣計算單元,快速部署DNN/CNN/RNN/LSTM 等主流模型或其它訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡模型;體驗功能強大且高效的AI計算機視覺和高性能計算,在邊緣設備中進行實時推理。體現(xiàn)在工業(yè)視覺識別中具有無需編程,降低集成難度;快速部署,極大縮短時間; 適應性強,快速遷移等優(yōu)勢。同時CPUGPU高效協(xié)同,無序分揀拆垛碼垛,具有缺陷定位、分割、分類、檢測以及多維數(shù)據(jù)實戰(zhàn)應用能力。

客戶收益

1. 預測性維護、精確定時:通過裝配線上使用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)傳感器,智能制造可以跟蹤設備磨損的關鍵指標,如振動和溫度??稍诰W(wǎng)絡邊緣提供實時數(shù)據(jù)分析,準確提示需要維護時間,盡可能減少停機時間及降低成本。

2. 更嚴格的質(zhì)量管理:檢測產(chǎn)品異常,避免影響產(chǎn)品質(zhì)量。通過計算機視覺查看微小缺陷。加強質(zhì)量控制,在整個生產(chǎn)過程中(從供應鏈到工廠車間)增加數(shù)據(jù)分析和情報。

3. 測量和管理機器: 具有開放和可互操作的特點,與現(xiàn)有設備集成收集和分析整個生產(chǎn)線的性能數(shù)據(jù)。通過使用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)傳感器和智能設備提高機械操作的可見度,提高智能工廠整體設備效率。

4. 安全傳輸、效率更高:支持工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)傳感器、設備和可穿戴設備可在智能工廠出現(xiàn)危險時提醒工人,提高工人在嚴峻環(huán)境中工作表現(xiàn) 。從海上鉆機到物流倉庫,藍海大腦的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案可為聯(lián)網(wǎng)工人提供信息,提高安全性和生產(chǎn)力。

責任編輯:gt

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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