KI VERBESSERT DIE INDUSTRIELLE MASCHINENVISION

Mit der Fähigkeit, KI-Inferenz und maschinelles Lernen zu verarbeiten, unterstützt das robuste System MiTAC MZ1 bis zu 16 Hailo-8 KI-Prozessoren.

Maschinelles Sehen, manchmal auch Computer Vision genannt, ist eine Teilmenge der KI, die es Computern ermöglicht, visuelle Informationen aus der Welt zu interpretieren und zu verstehen. Dabei handelt es sich um Algorithmen und Systeme, die es Maschinen ermöglichen, Bilder oder Videos zu „sehen“ und zu verstehen, ähnlich wie Menschen die visuelle Welt wahrnehmen und verstehen.

Die maschinelle Bildverarbeitung hat im Bereich der Qualitätskontrolle einen tiefgreifenden Wandel durchgemacht und eine neue Ära der Fertigungsexzellenz eingeläutet. Im modernen Zeitalter der industriellen Inspektion haben diese hochmodernen Fertigungs- und Automatisierungssysteme die Befugnis, eine Reihe von Teilen, die vom Band laufen, zu genehmigen oder abzulehnen. Mithilfe modernster Deep-Learning-Technologien verfügen sie über die Fähigkeit, den gesamten Herstellungsprozess autonom zu optimieren, Abfall einzudämmen und Ineffizienzen zu reduzieren.

Ein Hauptziel der maschinellen Bildverarbeitung besteht darin, visuelle Daten zu verarbeiten und zu analysieren, um aussagekräftige Informationen zu extrahieren, Entscheidungen zu treffen und bestimmte Aufgaben auszuführen. Zu diesen Aufgaben gehören typischerweise Bilderkennung, Objekterkennung und -verfolgung sowie Gesichts- und Gestenerkennung. Ein wichtiger Punkt hierbei ist, dass maschinelles Sehen den Menschen (und das menschliche Versagen) aus der Gleichung eliminiert.

Herausforderungen der maschinellen Bildverarbeitung

Der Entwurf und die Bereitstellung eines derart modernen Systems sind offensichtlich mit Herausforderungen verbunden. Beispielsweise könnte die Entwicklung von Hardware rund um eine GPU zu der gewünschten Leistung führen, aber möglicherweise die Zuverlässigkeit verringern. Darüber hinaus stellt der Stromverbrauch der GPUs ein Problem dar, da GPUs dazu neigen, übermäßige Wärme zu erzeugen, was den Einsatz von Kühlventilatoren erforderlich macht, was für eine robuste Industrieumgebung kein wünschenswertes Szenario ist.

Der maschinelle Bildverarbeitungsprozess läuft normalerweise in dieser Reihenfolge ab: Bilderfassung, Bildvorverarbeitung, Merkmalsextraktion, Bildanalyse und Entscheidungsfindung/Maßnahme auf der Grundlage der Analyse.

Der Einsatz maschineller Bildverarbeitung ist in Fabriken üblich, um die Automatisierung, Qualitätskontrolle und Gesamteffizienz zu verbessern. Seine Einsatzmöglichkeiten variieren tendenziell je nach den spezifischen Anforderungen der beteiligten Prozesse und Prozesse. Zu den Prozessen könnten gehören:

1. Automatisierte Produktinspektion, die nach Fehlern sucht und sicherstellt, dass alle Produkte vordefinierte Qualitätsstandards erfüllen

2. Sortieren und/oder Zählen der Produkte, insbesondere Aussortieren fehlerhafter Produkte

3. Roboterführung für spezifische Anwendungen, einschließlich der Aufnahme und Platzierung von Objekten oder der Montage von Bauteilen

4. Lesen von Barcodes/QR-Codes

5. Sicherheit und Schutz, um die Bewegungen des Personals zu überwachen und etwaige Gefahrensituationen zu erkennen

Um diese Prozesse zu ermöglichen, sind spezielle Komponenten erforderlich, darunter hochauflösende Kameras, Bildverarbeitungshardware, spezielle Software und Algorithmen sowie möglicherweise zusätzliche Sensoren wie Laser oder Tiefenkameras. Diese Systeme müssen in der Lage sein, in Echtzeit zu arbeiten, sodass auf der Grundlage der visuellen Daten sofortige Entscheidungen und Maßnahmen getroffen werden können.

Wie bereits erwähnt, kann maschinelles Sehen einen tiefgreifenden Einfluss auf die Qualitätskontrolle innerhalb der Fabrik haben. Damit dies gelingt, müssen spezifische Hardware sowie Softwareroutinen implementiert werden, die zur Anwendung passen. Zu diesem Zweck ist das Portfolio an High-End-Produkten von MiTAC wahrscheinlich genau das Richtige für die Implementierung von maschinellem Sehen in der Fabrik. Insbesondere die Kombination aus MZ1 und zwei MiAi-H8-Karten ist dieser Aufgabe gewachsen. Erstens ist der MZ1 eine robuste GPU-Computing-Plattform, die Intels Raptor Lake-S-Prozessoren der 13. Generation und Alder Lake-S Core-i-Prozessoren der 12. Generation mit bis zu 125 W unterstützt.

Zur Unterstützung der Machine-Vision-Anwendung kann die Plattform KI-Inferenz, maschinelles Lernen und Deep Learning verarbeiten. Es werden bis zu 16 Hailo-8 AI-Prozessoren unterstützt, die eine Leistung von 416 TOPS bieten. Designarbeiten können mit dem Hailo-8 SDK abgewickelt werden. Zu den weiteren Funktionen des MZ1 gehören die Unterstützung von bis zu 64 GB DDR5-SO-DIMM-Speicher, HDMI-, DisplayPort- und VGA-Grafikfunktionen, duales 2,5-Gigabit/s-LAN und 10 USB-Anschlüsse.

Als Begleitkomponente unterstützt die MiAi-H8 Echtzeit- und AI-Inferenzbeschleunigung Xpansion PCIe-Karte von MiTAC bis zu acht Hailo-8 AI-Prozessoren für ein Leistungsniveau von 208 TOPS. Es bietet sowohl aktive als auch passive Kühloptionen. Wie für eine Fabrikhalle erforderlich, handelt es sich um ein industrietaugliches Design mit ausschließlich Festkörperkondensatoren und einer breiten Temperaturunterstützung.

Im eher mittleren Preissegment könnten Designer die MX1-D-plus-GFX-Kombination von MiTAC in Betracht ziehen, die sich durch leistungsstarke Leistung, einen leistungsstarken Prozessor, OCP/OVP-Stromschutz und ein erweiterbares Design auszeichnet. Der MX1-D wird von Intels Workstation-Chipsatz Coffee Lake C246 angetrieben, der Xeon- und Core-i-LGA1151-Sockelprozessoren unterstützen kann.

Seine Flexibilität erhält der MX1-D durch eine große Auswahl an E/A-Anschlüssen (zwei Ethernet-RJ45-Anschlüsse, acht USB-, HDMI-, DVI-I-, DisplayPort-, zwei COM-Anschlüsse und mehr). Die Speichererweiterung wird durch drei 2,5-Zoll-Festplatten unterstützt. Festplattenlaufwerke mit hoher Dichte und zwei mPCIe-Steckplätze (gemeinsam mit mSATA) zur Aufnahme von SSD- und WLAN-Schnittstellen.

Auf der Einstiegsebene ermöglicht die Kombination aus MiTAC MP1 und einer VPU den Einsatz in industriellen Bildverarbeitungsanwendungen. Konkret ist der MP1-11TGS mit Intels Tiger-Lake-Prozessor ausgestattet. Mit seiner integrierten iGPU bietet es KI-Funktionen in Verbindung mit einem KI-/Deep-Learning-Befehlssatz wie VNNI (Vector Neural Network Instruction). Das Ergebnis ist eine verbesserte Inferenz-Workload-Leistung. Zu den umfangreichen I/O-Angeboten des Systems gehören 10-Gbit/s-USB-3.1-(Gen2)-Anschlüsse, vier serielle COM-Anschlüsse, 2,5-Gbit/s-Ethernet-LAN und Wireless-Fähigkeit. Der weite Eingangsspannungsbereich (8 bis 24 V) und ein Temperaturbereich von -40 °C bis +70 °C sind entscheidend für industrielle Umgebungen.