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Eye-X通用化工業(yè)視覺平臺(tái)與邊緣計(jì)算融合架構(gòu)助力5G應(yīng)用泛化

新視智科 ? 2021-01-22 09:26 ? 次閱讀
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機(jī)器視覺智能制造的關(guān)鍵

機(jī)器視覺,指用機(jī)器代替人工來做測量和判斷。機(jī)器視覺的應(yīng)用使得工業(yè)生產(chǎn)更加自動(dòng)化、智能化,大大提高了生產(chǎn)效率,機(jī)器視覺已成為實(shí)現(xiàn)工業(yè)自動(dòng)化和智能化的必要手段之一。目前,機(jī)器視覺在工業(yè)領(lǐng)域已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了外觀檢測、引導(dǎo)和定位、高精度檢測和識別等方面的廣泛應(yīng)用:

激光加工

生命科學(xué)

食品/醫(yī)藥

冶金

日用化工

電動(dòng)汽車/汽車/底盤組裝

FPD/顯示屏/液晶面板/玻璃

印刷

3C電子/SMT

鋼材

半導(dǎo)體/集成電路

消費(fèi)品

金屬/機(jī)械加工

包裝

紡織

物流

太陽能/光伏玻璃

電子產(chǎn)品

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食品和飲料

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5G助力智能制造加速發(fā)展,但工業(yè)應(yīng)用落地依然存在阻礙

隨著“新基建”概念的提出與“十四五”專項(xiàng)規(guī)劃的出爐,伴隨著智能制造的號角,5G的發(fā)展風(fēng)頭正盛。5G“三超”(超高速、超大連接、超低時(shí)延)的關(guān)鍵能力,可以滿足工業(yè)場景下高速率數(shù)據(jù)采集、遠(yuǎn)程控制、數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定可靠性、業(yè)務(wù)連續(xù)性等需求。5G技術(shù)的發(fā)展,給智能制造在生產(chǎn)管理方面帶來了快速、有效的信息共享能力。機(jī)器視覺結(jié)合以“端、邊、云”架構(gòu)理念設(shè)計(jì)的5G架構(gòu)體系,能夠快速融入到多行業(yè)的應(yīng)用中。

但是在工業(yè)場景中,產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的差異化給5G技術(shù)的落地提出了新的技術(shù)需求,工業(yè)場景的碎片化,使得時(shí)延和可靠性仍無法達(dá)到工業(yè)生產(chǎn)的要求。主要表現(xiàn)在:

1)垂直行業(yè)特性迥異,知識壁壘高,制造流程對可靠性和穩(wěn)定性要求高,目前的運(yùn)營商網(wǎng)絡(luò)還很難滿足工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)對性能方面要求。5G現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)還需持續(xù)優(yōu)化,提出更加精準(zhǔn)的專網(wǎng)架構(gòu)體系。

2)每個(gè)行業(yè)的特性差異巨大,物聯(lián)網(wǎng)與每個(gè)行業(yè)結(jié)合,要根據(jù)行業(yè)自身特性調(diào)整其網(wǎng)絡(luò)能力,則給網(wǎng)絡(luò)建設(shè)復(fù)雜度提出了更高要求。

  • 精準(zhǔn)工業(yè)控制生產(chǎn)過程中,操作的精準(zhǔn)控制是必須要求。邊、云的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、判斷、決策,再轉(zhuǎn)換成工業(yè)設(shè)備控制指令進(jìn)行下發(fā)至設(shè)備執(zhí)行,期間實(shí)現(xiàn)設(shè)備間精準(zhǔn)信息交互和高效協(xié)作必須依靠網(wǎng)絡(luò)的低時(shí)延、高穩(wěn)定性。
  • 局域網(wǎng)部署,保證數(shù)據(jù)安全性。工業(yè)企業(yè)對生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)有安全私密性要求,保證數(shù)據(jù)不出園區(qū),是企業(yè)自有核心技術(shù)保護(hù)的需要。當(dāng)前大部分場景的工業(yè)控制系統(tǒng)還部署在本地,受通信技術(shù)和處理能力限制,工業(yè)云平臺(tái)涉及工業(yè)控制的深度還不夠,多鏈接、大數(shù)據(jù)支持等仍需要加強(qiáng)。
  • 高穩(wěn)定性、低時(shí)延。目前工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用只能停留在表層的數(shù)據(jù)采集、展示和管理,難涉及工業(yè)系統(tǒng)控制核心領(lǐng)域及生產(chǎn)制造過程,其中穩(wěn)定性和時(shí)延難滿足是主要因素。

基于工業(yè)領(lǐng)域生產(chǎn)特點(diǎn),MEC需加強(qiáng)新技術(shù)方向建設(shè)

MEC (Multi-access Edge Computing)是一個(gè)邊緣云平臺(tái),是指靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè),融合網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)、應(yīng)用核心能力的開放平臺(tái),就近提供智能互聯(lián)服務(wù),滿足行業(yè)在數(shù)字化變革過程中對業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)、業(yè)務(wù)智能、數(shù)據(jù)聚合與互操作、安全與隱私保護(hù)等方面的關(guān)鍵需求。

MEC重點(diǎn)發(fā)展的技術(shù)方向除了完善自有通訊架構(gòu)建設(shè),同時(shí)也要提升應(yīng)用場景設(shè)備的硬實(shí)力。MEC技術(shù)可在以下幾個(gè)方面展開探索:

  1. 超低時(shí)延:目標(biāo)的理想時(shí)延是1ms,典型場景可做到5-10ms。同時(shí)要兼顧時(shí)延和其他性能指標(biāo)之間的平衡關(guān)系值,尤其是在超低時(shí)延同時(shí)要求100%可靠性,及較高業(yè)務(wù)吞吐量。
  2. 視頻編解碼技術(shù):工業(yè)產(chǎn)線智能化設(shè)備多以視頻、圖像方式進(jìn)行傳輸、數(shù)據(jù)分析等。除了5G大帶寬的數(shù)據(jù)要求外,在視頻流、圖片等信息傳輸保證不失真前提下的壓縮能力也必須依靠網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性和可靠性。視頻編解碼技術(shù)可保證壓縮比的大幅度提升,減少管道帶寬的開支。
  3. 超算能力:隨著5G應(yīng)用的深入及更多深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用,大量數(shù)據(jù)的采集、分析能力的加強(qiáng),快速提升了對MEC的算力要求。MEC需更快的完成端側(cè)的處理能力,復(fù)雜深度學(xué)習(xí)算法在MEC的超算需求更迫切,則算力需快速提升。

Eye-X通用化工業(yè)視覺平臺(tái)讓機(jī)器視覺技術(shù)更加廣泛滲透工業(yè)領(lǐng)域

機(jī)器視覺的核心技術(shù)圍繞著引導(dǎo)和定位、外觀檢測高精度檢測、識別等應(yīng)用展開,其以光、電、算、軟結(jié)合的方式實(shí)現(xiàn),精度可達(dá)μm級、圖像大數(shù)據(jù)量要求高。上行帶寬超過100Mbps,時(shí)延10ms以內(nèi)居多。尤其在工業(yè)生產(chǎn)場景中,產(chǎn)業(yè)鏈條跨區(qū)域現(xiàn)象非常普及,如何在區(qū)域之間保證信息的穩(wěn)定性、及時(shí)性、實(shí)時(shí)性是保證整個(gè)工業(yè)生產(chǎn)過程的所必須支持的技術(shù)。

新視智科自主研發(fā)的Eye-X通用化工業(yè)視覺平臺(tái)架構(gòu)體系在工業(yè)制造中可實(shí)現(xiàn)引導(dǎo)定位、外觀測量、高精度檢測、識別等功能,滿足工業(yè)生產(chǎn)需求。該平臺(tái)采用軟件模塊標(biāo)準(zhǔn)化、通用化設(shè)計(jì)機(jī)器視覺管理、深度視覺算法、數(shù)據(jù)管理分析、及工業(yè)質(zhì)檢云等功能模塊組成,支持多種類標(biāo)準(zhǔn)接口,支持多種核心應(yīng)用零部件及多應(yīng)用場景。

  • 機(jī)器視覺管理模塊:提供六大類百多種算子,圖像化編程、靈活方便。
  • 深度視覺算法:結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)重點(diǎn)提供缺陷檢測、目標(biāo)分類和OCR識別等功能。三大功能模塊,可快速匹配不同應(yīng)用場景需求。
  • 數(shù)據(jù)管理與分析模塊:重點(diǎn)提設(shè)備接管理、數(shù)據(jù)分析及決策、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)字孿生、報(bào)表統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)等應(yīng)用,打造新時(shí)代智慧工廠。
  • 工業(yè)質(zhì)檢云提供工業(yè)領(lǐng)域系統(tǒng)云化部署方案,實(shí)現(xiàn)樣本收集、標(biāo)注、訓(xùn)練、模型在線更新等。

目前,Eye-X通用工業(yè)視覺平臺(tái)已經(jīng)在多場景如紡織、3C、金屬等卷材,光伏、玻璃等片材,以及新能源鋰電、鋼鐵、酒業(yè)、水泥等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用,滿足多場景算法、大數(shù)據(jù)分析、分布式架構(gòu)等需求。

Eye-X通用化工業(yè)視覺平臺(tái)與MEC架構(gòu)融合,助力智能制造+5G應(yīng)用泛化

MEC 5G 的融合為工業(yè)智能化改造提供了充分的想象空間,MEC 可以實(shí)現(xiàn)對工業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的本地分流卸載、對業(yè)務(wù)的近端處理,在滿足企業(yè)數(shù)據(jù)不出園區(qū)的安全隱私性需求的同時(shí),也進(jìn)一步降低了業(yè)務(wù)時(shí)延,提升了諸如遠(yuǎn)程控制、遠(yuǎn)程協(xié)作等業(yè)務(wù)的體驗(yàn)。

Eye-X通用化工業(yè)視覺平臺(tái)架構(gòu)體系可融合到MEC核心算法中,通過借助MEC在算力、算法、存儲(chǔ)上的優(yōu)勢,及圖像流、視頻流等方面的編解碼及圖像壓縮能力等優(yōu)勢,可以有效提高機(jī)器視覺在工業(yè)領(lǐng)域的檢測、識別、定位等需求的應(yīng)用能力,快速在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用場景中落地,并有助于提升在不同應(yīng)用場景的擴(kuò)展能力。

“通過高清攝像頭、工業(yè)相機(jī)采集生產(chǎn)線上產(chǎn)品的圖像信息,通過5G的高上行帶寬進(jìn)行圖像信息的傳送,結(jié)合MEC平臺(tái)保障業(yè)務(wù)路徑最短。MEC平臺(tái)部署的機(jī)器視覺AI 算法對圖像進(jìn)行處理、分析和理解,以識別各種場景下的目標(biāo)和對象,實(shí)時(shí)檢測生產(chǎn)線上產(chǎn)品的質(zhì)量,包括外觀缺陷檢測、尺寸檢測、圖案檢測等,以達(dá)到對產(chǎn)品質(zhì)量檢測的高精度、實(shí)時(shí)性、高效率的目的,可以最大程度替代人工質(zhì)檢,降低企業(yè)成本,提升質(zhì)檢的效率和效果?!?/font>

同時(shí),結(jié)合5G的網(wǎng)絡(luò)能力,MEC靠近移動(dòng)用戶IT服務(wù)和云計(jì)算的優(yōu)勢,使應(yīng)用、服務(wù)和內(nèi)容部署在分布式移動(dòng)環(huán)境中,針對圖像、視頻、制圖等,將計(jì)算和存儲(chǔ)卸載到無線接入網(wǎng),降低對通信帶寬開銷,提高實(shí)時(shí)性。5G的低延時(shí)技術(shù),加快了物聯(lián)網(wǎng)端云結(jié)合的構(gòu)建。

結(jié)語

目前,工業(yè)智能仍以解決碎片化需求為主。尤其是疫情中數(shù)字經(jīng)濟(jì)讓企業(yè)更加重視工業(yè)智能的價(jià)值,新基建的投資拉動(dòng),將共同推動(dòng)工業(yè)智能從單點(diǎn)智能快速躍遷到全局智能,特別是汽車、消費(fèi)電子、品牌服飾、鋼鐵、水泥、化工等具備良好信息化基礎(chǔ)的制造業(yè),貫穿供應(yīng)鏈、生產(chǎn)、資產(chǎn)、物流、銷售等各個(gè)環(huán)節(jié)在內(nèi)的企業(yè)生產(chǎn)決策閉環(huán)的全局智能化應(yīng)用將大規(guī)模涌現(xiàn)。

在此基礎(chǔ)上,融合Eye-X通用工業(yè)視覺平臺(tái)+ MEC平臺(tái)的智能工廠建設(shè),將機(jī)器視覺與5G的產(chǎn)品集成,能夠快速進(jìn)入工業(yè)領(lǐng)域的多場景應(yīng)用,并在整個(gè)工藝產(chǎn)線上提升工位間不同需求的應(yīng)用,實(shí)時(shí)解決每個(gè)環(huán)節(jié)的工作特性和問題,實(shí)現(xiàn)從單點(diǎn)智能到全局智能的衍進(jìn),將為企業(yè)帶來真正價(jià)值的提升,也為推動(dòng)中國實(shí)體經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量、高水平發(fā)展助力。

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