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製造業與智慧城市的工業機器視覺

工業機器視覺

機器視覺應用能增強檢測和品質控制,因此可以提高效率、安全性和盈利能力,對工業和智慧城市部門而言更是如此。

例如,在工廠中,自動化光學檢測(AOI)可以減少製造錯誤並提升生產力。智慧城市中的視覺系統可以提供更安全的街道和更完善的城市交通控制。不過,雖然潛在的使用案例種類繁多,但這些解決方案卻難以真正落實。

「工業和室外城市環境惡劣,因此難以在那些環境中部署工業機器視覺解決方案,」製造機器視覺應用之小型工業電腦的工業運算專家 Portwell 資深業務開發經理 Kevin Lee 表示。「此外,許多工業和智慧城市的使用案例亟需可靠性,而且存在嚴格的空間限制。」

好消息是,像 Portwell 的 WEBS-89I0 這樣的現代嵌入式工業電腦(IPC)提供一個運算平台,即使在最嚴苛的情境下也能部署機器視覺解決方案。這些強大的邊緣運算平台不僅堅固、靈活且適應性強,還能實現各種新的應用,並已在多個市場中展現價值。

嵌入式 IPC 在全球釋放機器視覺優勢

Portwell 在歐盟和亞太地區的部署就是這方面的好例子。

日本一家大型建築公司正在尋找自動化解決方案,以遠端檢查及監測建築專案。該公司希望實現對現場作業的技術監督,免除派遣工程師或技術人員前往建築物進行人工監督的成本和不便。但環境條件極具挑戰性,現場的溫度最低攝氏 5 度,最高可達攝氏 45 度。

Portwell 協助該公司設立基於 WEBS-89I0 的遠端監控解決方案,其無風扇盒式電腦可承受嚴苛的作業環境,同時確保系統可靠性。現場安裝的攝影機有助於監督作業,確保遵循適當的程序,專案也依照計畫進行,IPC 進行預先處理,然後將相關資料傳輸至公司的 Microsoft® 雲端進一步分析。

落實之後,公司已達所需的監督水準,不再需要花費時間和金錢將訓練有素的主管派往工作現場。

在荷蘭的第二次部署 Portwell 中,一位系統整合商正試圖為市政府實施智慧城市解決方案。SI 和當地官員擔心城市街道的安全與保障,於是希望開發自動化監控系統,以偵測危險情況,並在必要時提醒當局。

但是基於設定因素,環境限制非常嚴苛。可靠性也是一大問題,因為室外解決方案的設備折損率很高,且 SI 派工程師到現場修理電腦既不方便,成本又高。

Portwell 協助系統整合商利用無風扇嵌入式工業電腦作為邊緣運算平台,開發機器視覺安全系統。WEBS-89I0 的無風扇設計旨在降低故障機率,因為電腦風扇是電腦持續運行時最常損壞的元件。因此,在城市周圍設立了一套安全攝影機網路。攝影機連線至嵌入式 IPC 進行邊緣分析,並使用程式設計演算法偵測會引發警報的行為。IPC 內建的 SIM 卡插槽也可以透過本地行動電話通訊網路將資料路由至遠端控制中心。

一旦部署,城市官員就會擁有他們嚮往的電腦視覺安全解決方案,在未來只需要最少的維護和保養。

工業機器視覺:靈活變通又可靠,加速上市時間

顯然,道路交通管制系統、工業 AOI 和智慧城市安全解決方案之間存在著重大差異。促進各種應用程式快速開發的嵌入式 IPC 平台的關鍵在於靈活的設計和可靠、高效能的邊緣運算。

例如,Portwell 的 WEBS-89I0 嵌入式工業電腦提供許多設計功能,讓工程師和 SI 更輕鬆地為自訂使用案例建置。

多個 USB 和 Gigabit 乙太網路連接埠可讓工程師將 WEBS-89I00 IPC 連接到攝影機等標準硬體裝置;RS-232 和 RS-485 連接埠為工業設備提供額外的連線能力;雙輸出連接埠提供將電腦與顯示器連線的方法。此外,電腦的佔地面積小巧(掌上型為 138mm x 102mm x 48mm),表示它幾乎可以嵌入任何解決方案,而不會大幅增加整體尺寸。

在可靠性方面,Portwell 與 Intel 的技術合作對開發嵌入式工業電腦很有助益。「Intel 處理器提供開發嵌入式應用程式所需的效能、穩定性與能源效率之間的平衡,」Lee 表示。「和 Intel 之間的合作關係也讓我們能夠搶先使用新一代的處理器,有助於我們向客戶提供市場領先的解決方案。」

對於試圖開發工業機器視覺解決方案的企業和公司 SI 而言,這種強大的運算和靈活、適應性強的設計融合,即使是為買家打造高度自訂的解決方案,也能更輕鬆也更快上市。

協作實現各種工業機器視覺 App

幾乎每個領域的組織似乎都希望在來年將電腦視覺技術整合至營運中。

部分原因是現在實施比以往更為容易,畢竟現代 AI 技術能比舊的方法更高效地解決機器視覺工程問題。

「過去,使用傳統程式方法建立用於缺陷偵測的工廠 AOI 系統非常複雜,」Lee 說。「但鑑於 AI 電腦視覺的現狀,這種系統可以更快設計及實施。」

特別是在智慧城市和工業領域,堅固耐用的強大嵌入式 IPC 應有助於克服採用障礙。

「智慧城市與工業領域中,人人都想要機器視覺應用,因為商業案例非常明確,」Lee 表示。「但直到最近,最大的挑戰是尋找合適的邊緣運算平台來實施這些解決方案。我們相信我們克服了這些障礙。」

 

本文由 insight.tech 編輯總監 Christina Cardoza 編輯。