用于机器视觉自动化和检测的工业PC设计

  • 来源:光虎

机器视觉为什么要用工业PC?

  • USB接口和GPIO提供更高速的数据传输

  • 支持多核加速器进行推理分析

  • 在恶劣的工厂环境中支持宽温度

  • 大型固态存储容量,可将数据保存在原位

  • 高达64GB的DDR4 SODIMM内存Ram,支持多任务处理

  • 支持最新的高速视觉相机(GigE和USB3.0)

  • 面向高性能GPU加速器的模块化PCIe扩展槽

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机器视觉如何向机器学习迈进?

机器视觉也称为机器的眼睛,指的是计算机使用一个或多个相机进行观察的能力。他捕捉图像,处理它们,并创建一个行动路线。虽然这些步骤听起来很耗时,但却是以极快的速度完成的。唯一耗时的过程是收集数据,尽管这个过程随着更先进的人工智能而变得更快。这些机器结合了硬件和软件算法来处理人眼无法处理的复杂视觉任务。它们最突出的配置包括变成传感器、软件和能够以高速间隔分析图像的计算能力(CPU和GPU)。与人类相比,x86处理器中更快的计算能力和强大的实时图形加速器允许工业PC机器提供更快、更准确的结果。这与机器人自动化的使用案例非常相关,因为智能的机器带来了巨大的生产力和效率收益。

技术进步已经导致使用更高效的相机和计算机来代替人眼,企业也依靠使用更高效的工业PC来进行机器视觉,从而提高质量和效率。

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工业PC的几个关键特性

1. 通用输入/输出(GPIO)数字信号接口

许多高精度应用要求相机在精确的时刻捕捉一帧图像。当一个物体以稍慢的速度移动时,很容易就能完成图像的捕捉。然而,同时控制多台相机捕捉高速移动的物体难度将会变得很高。

为了使其成为可能,工控机一般会配备GPIO接口,通过这个接口连接相机,可以用可编程软件控制设备动作或触发器动作。


2.支持×16 PCIe Gen3 GPUs以进行实时处理

机器视觉计算机还使用专用的GPU来处理所有输入的数据。一些视觉应用工作负载需要更高的功率,而一些工作负载对GPU利用率的要求较低,因此有助于降低总体成本。但重要的是,许多使用视觉的机器学习算法依赖于强大的性能加速器,如GPU,用于实时计算并行性。并且许多机器人和自动化应用,使用和添加了GPU的工业PC,通过视觉来帮助识别和抓取物体。


3.恶劣环境下的温度扩展

在使用工业PC进行工作时,需要注意工业PC产生的热量耗散。由于GPU会产生大量的热量,这是电气元件最大的敌人。一般的工业PC,会使用铝制散热器底盘来增强其可靠性,实现快速散热,使其能够在低至-25℃至60℃的温度范围内工作。


4.PCIe×4、8插槽

通常情况下,工业PC带有USB3.0和千兆网口的数据接口来提供与相机的数据连接和传输工作。但除了这两种数据接口的相机,还有Camera Link和CoaXPress接口的相机,为了满足所有常见的数据接口,工业PC应配置PCIe×4或×8的插槽,以便于提供额外的USB3.0、GigE、Camera Link和CoaXPress接口,来满足和实现日常的机器视觉方案及系统。


【来源:光虎光学内部培训资料】



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