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NVIDIA JETSON ORIN TREIBT DIE MITAC MA1 IN INDUSTRIELLEN MASCHINELLEN BILDGEBENDEN ANWENDUNGEN AN

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Das kompakte System MiTAC MA1 ist mit einem NVIDIA Jetson Orin Nano-Modul ausgestattet, das die nötige Leistung für industrielle Bildverarbeitungsanwendungen bietet.

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Mit Hilfe der maschinellen Bildverarbeitung kann ein eingebetteter Computer visuelle Informationen von verschiedenen Eingängen, einschließlich Kameras und anderen Sensoren, interpretieren und verstehen. In einem industriellen Umfeld werden diese Informationen mit Bildverarbeitungsalgorithmen kombiniert, um fundierte und äußerst wertvolle Entscheidungen zu treffen. Ursprünglich als Ersatz für menschliche visuelle Fähigkeiten konzipiert, ist die Technologie heute weit darüber hinausgegangen. Einige der neuesten Entwicklungen, wie z. B. Plattformen, die auf dem NVIDIA Jetson Orin-Modul basieren, stellen einen erheblichen Fortschritt dar.

Entscheidende Fortschritte

Die maschinelle Bildverarbeitung spielt eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung von Effizienz, Genauigkeit und Produktivität in verschiedenen Branchen, indem sie visuelle Aufgaben automatisiert und Maschinen in die Lage versetzt, die visuellen Aspekte ihrer Umgebung zu sehen" und zu verstehen. Die Technologie kann Aufgaben automatisieren, die Qualitätskontrolle verbessern, die Produktivität steigern, Kosten senken und wertvolle Daten für die Prozessoptimierung liefern.

Speziell bei industriellen Anwendungen werden Bildverarbeitungssysteme für Aufgaben wie Qualitätskontrolle, Inspektion und Automatisierung eingesetzt. Diese Systeme können Muster, Farben, Formen und Texturen erkennen und analysieren und so wertvolle Informationen für die Entscheidungsfindung und Prozessoptimierung liefern.

Bei der Qualitätskontrolle und Inspektion können Bildverarbeitungssysteme schnelle und präzise Inspektionen von Produkten in Produktionslinien durchführen und Fehler, Unregelmäßigkeiten oder Abweichungen von Qualitätsstandards erkennen. Konsistente und objektive Beurteilungen verringern die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler bei Qualitätskontrollprozessen. Und die Produktivität kann dank automatisierter Inspektionsaufgaben und der Fähigkeit, 24/7/365 zu arbeiten, maximiert werden, selbst bei Hochgeschwindigkeits-Produktionslinien.

Durch die Automatisierung von Inspektionsprozessen können Kosteneinsparungen erzielt werden, wodurch der Bedarf an manueller Arbeit in der Qualitätskontrolle verringert wird. Und die frühzeitige Erkennung von Fehlern trägt dazu bei, Ausschuss und damit verbundene Kosten zu reduzieren.

Prozesse können mit Hilfe der industriellen Bildverarbeitung optimiert werden, z. B. durch die Echtzeitüberwachung und -anpassung von Fertigungsprozessen und die Optimierung von Parametern zur Steigerung der Effizienz. Durch die kontinuierliche Erfassung von Daten lassen sich Trends und Muster erkennen, was eine proaktive Wartung erleichtert und Ausfallzeiten minimiert.

Kontinuierliche Produktverfolgung

Bildverarbeitungssysteme können zur Verfolgung und Rückverfolgung von Produkten während des gesamten Produktionsprozesses eingesetzt werden, um die Einhaltung von Branchenvorschriften und -standards zu gewährleisten. Dies ist besonders wichtig in Branchen wie der Pharma- und Lebensmittelindustrie, in denen eine strenge Rückverfolgbarkeit erforderlich ist.

Solche Systeme können für verschiedene Prüfaufgaben programmiert und angepasst werden, was sie für unterschiedliche industrielle Anwendungen vielseitig einsetzbar macht. Die Flexibilität der Technologie ermöglicht es, Änderungen der Produktionsanforderungen zu berücksichtigen und sich an neue Produktdesigns anzupassen. Ein weiteres wichtiges Merkmal der maschinellen Bildverarbeitung ist die erhöhte Sicherheit, die sie bietet, einschließlich der Sicherheitsüberwachung, der Gewährleistung der Einhaltung von Sicherheitsvorschriften und der Erkennung potenzieller Gefahren in Echtzeit.

Einsatz der neuesten Technologien

Bildverarbeitungssysteme haben sich selbst in den letzten Jahren erheblich weiterentwickelt, wobei Verbesserungen bei der Hardware, der Software und den Algorithmen zu ihrer verbesserten Leistung und ihren Fähigkeiten beigetragen haben. Zu den wichtigsten Unterschieden in letzter Zeit gehören Kameras mit höherer Auflösung, verbesserte Sensoren und natürlich weitaus mehr Rechenleistung, wie sie beispielsweise im NVIDIA Jetson Orin verfügbar ist, der die neuesten Deep-Learning-Algorithmen nutzen kann und gleichzeitig Machine-Learning-Techniken integriert.

Vergleicht man herkömmliche x86-Systeme mit solchen, die auf der neuesten NVIDIA-Plattform basieren, so ergeben sich beim Einsatz in industriellen Bildverarbeitungsanwendungen eine Vielzahl von Unterschieden. Nehmen wir zum Beispiel die GPU-Beschleunigung. X86-Prozessoren verfügen zwar über integrierte Grafikfunktionen, sind aber im Vergleich zu dedizierten Grafikprozessoren möglicherweise nicht so leistungsfähig oder auf parallele Verarbeitungsaufgaben spezialisiert. Die NVIDIA Jetson-Plattformen hingegen sind mit leistungsstarken GPUs ausgestattet, die für die parallele Verarbeitung von Bilddaten und Deep Learning entwickelt wurden.

Das Gleiche gilt für Deep-Learning-Funktionen; die x86-Systeme können diese Aufgaben eindeutig bewältigen. Für eine optimale Leistung bei rechenintensiven Anwendungen wie dem maschinellen Sehen benötigen sie jedoch möglicherweise zusätzliche GPUs. Die NVIDIA Jetson Orin Systeme hingegen sind speziell auf KI- und Deep-Learning-Anwendungen zugeschnitten, einschließlich der tiefen neuronalen Netze, die üblicherweise in Machine-Vision-Anwendungen eingesetzt werden.

Aus der reinen Leistungsperspektive ist es schwer, mit der NVIDIA Jetson Orin-Plattform zu hadern, die die Voraussetzungen für generative KI am Rande erfüllt, was eine Voraussetzung für die meisten Machine-Vision-Anwendungen ist. Im Allgemeinen bietet Jetson skalierbare Software, einen modernen KI-Stack, flexible Microservices und APIs sowie einen anwendungsspezifischen KI-Workflow. Die Module bieten bis zu 275 Billionen Operationen pro Sekunde (TOPS) und die 8-fache Leistung der vorherigen Generation für mehrere gleichzeitige KI-Inferenzpipelines sowie Hochgeschwindigkeits-Schnittstellenunterstützung für mehrere Sensoren. Die Jetson Orin Module werden von der gleichen KI-Software und Cloud-nativen Workflows unterstützt, die auch auf anderen NVIDIA-Plattformen zum Einsatz kommen.

Ein System, das die oben beschriebenen Kriterien für industrielle Machine-Vision-Anwendungen erfüllt, ist der MiTAC MA1, der mit dem NVIDIA Jetson Orin Nano oder NX SOM für eine maximale Leistung von 100 TOPS bei 25 W ausgelegt ist. Dies ermöglicht ein lüfterloses, kompaktes Design über einen weiten Betriebstemperaturbereich von -25°C bis +60°C. Er kann eine Auflösung von bis zu 4k bei 60 Hz über einen HDMI-Eingang verarbeiten. Weitere Merkmale sind 2x RJ-45 1-GbE LAN, 2x USB 3.2 Gen2 Typ A, High-Speed M.2 2280 PCIe x4 NVMe und Unterstützung für 5G/LTE und WiFi-6E.

Der MA1 kann dank seiner Rechenleistung und umfangreichen E/A das Edge-basierte Backbone für industrielle Machine-Vision-Anwendungen sein. Außerdem steht hinter dem MA1 der Ruf von MiTAC, einem Unternehmen, das sich über ein FAE-Netzwerk und ein erfahrenes F&E-Team einen Namen für seinen globalen technischen Support gemacht hat. MiTAC ist auch bereit, seine industriellen Plattformen für bestimmte Kunden mit einem White-Label zu versehen.

Beispiele aus der Praxis

Der MiTAC MA1 hat in einer Reihe von realen Anwendungen die Qualitäten gezeigt, die für Edge-basiertes Computing erforderlich sind, insbesondere bei Anwendungen, die die KI-Fähigkeiten des Computers nutzen können. Insbesondere dank der vom Nvidia Jetson bereitgestellten Rechenleistung ist der MA1 aufgrund seiner kompakten Größe und seines geringen Stromverbrauchs äußerst effektiv bei der Steuerung von automatisierten mobilen Robotern (AMR). Die energieeffiziente Jetson-Plattform ermöglicht einen erweiterten AMR-Betrieb ohne Kompromisse bei der Rechenleistung und ist damit ideal für Branchen wie die Logistik.

In All-in-One (AIO) Plattformszenarien bietet der MiTAC MA1 mit dem Nvidia Jetson zusätzliche Vorteile. Zum Beispiel beschleunigt die leistungsstarke GPU-Architektur des Jetson die KI-Verarbeitung, was besonders wichtig ist, wenn er als Edge-Computer eingesetzt wird und die KI-Effizienz des ursprünglichen Box-PCs erhöht. Diese Fähigkeit unterstützt die Industrie bei der Entscheidungsfindung in Echtzeit und verbessert die Effizienz in dynamischen Umgebungen.

Darüber hinaus ist der MiTAC MA1, wenn er mit dem Nvidia Jetson ausgestattet ist, die bevorzugte Plattform für Robotikanwendungen, da er komplizierte KI-Algorithmen effizient verarbeiten kann. Die unvergleichliche Rechenleistung des Jetson erleichtert die Ausführung fortschrittlicher KI-Aufgaben mit Geschwindigkeit und Präzision. In der Fabrikrobotik sorgt der Jetson-betriebene MA1 beispielsweise dafür, dass Inspektionsroboter visuelle Daten in Echtzeit verarbeiten können, was die Präzision und Zuverlässigkeit bei kritischen Vorgängen erhöht.