研华AI Box在制造产线视觉监测应用

供稿:研华(中国)公司

  • 关键词:研华,AI Box,视觉监测
  • 摘要:着工业4.0的推进,国内制造工厂正在逐步实现产线的全自动化,国内一家制造工厂希望在产线实现AI智能化检测,从在夹头采集物料状态、监控取像、飞靶间距检测、声光报警、设备安装到网络连通,完成物料掉料/折角/叠板/皱褶/物料颜色不均匀等检测工作。

项目背景: 


随着工业4.0的推进,国内制造工厂正在逐步实现产线的全自动化,国内一家制造工厂希望在产线实现AI智能化检测,从在夹头采集物料状态、监控取像、飞靶间距检测、声光报警、设备安装到网络连通,完成物料掉料/折角/叠板/皱褶/物料颜色不均匀等检测工作。以往人工检测耗时耗能,目测准确率不佳,希望通过AI自动化检测进行产线全自动化。


这需要实现传感器、PCL设备、机床、端侧控制器和物联网之间的联结,进行数据的实时传输和回传,为了确保设备性、及时响应率,检测的精准度,应用于端侧控制设备的算力十分重要。


随着工业4.0的推进,国内制造工厂正在逐步实现全自动化的智慧产线方案。国内一家制造工厂希望在产线上通过AI实现对生产物料的智能化监测,减少人力的投入,实现问题物料的快速识别。


产线自动检测关注点/难点


 ● 核心数据需求庞大,需边缘端算力拆分

 ● 检测相机种类繁多,需多种接口兼容

 ● 产线空间狭小,无法容纳大体积服务器

 ● 工厂环境严苛,确保机器不宕机


应用介绍:


此项目采用了研华MIC-730AI轻量级AI BOX进行产线检测的智能化数据运算,将软硬整体设备全线布局在客户的生产线上。采集前端16支相机分布在上料、前处理及下料区域,对物料的状态以及产出成品的各项指标做图像视频的采集工作,采集到图像数据通过EKI交换机上传到研华AI BOX做视频/图像分析,识别物料异常结果,同时 ,AI BOX根据异常结果对底层PLC控制器下指令,通过位移传感器和声光报警器进行预警工作。


系统架构图:

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现场模拟图


使用现场前端布局了16支相机来采集生产产线上的物料信息,主要集中在上料、前处理以及下料区域,然后通过交换机转接进AI BOX,盒子内嵌的算法会对物料信息做分析,判断是否有掉料、折角、叠板、褶皱或者颜色不均匀的异常情况。同时接入一台一体机来便于客户查询产线上的所有物料信息。另外,底层还连接了PLC控制器来对接产线上的位移传感器和声光报警器。


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产品优势:


算力:NVIDIA®Jetson AGX Orin™ 2048 CUDA core,算力可支持200/275TOPS;


预装OS:核心模组板载64G eMMC存储,内置Linux Ubuntu OS;

灵活扩展:适配研华iDoor/iModule模组,满足客户各类配置需求;

无风扇:强自散热性能,满足恶劣环境下的稳定运行;

软件更新:BSP版本紧跟NV Jetpack SDK版本,支持客户及时更新;

 认证:认证全面,满足海内外资质需求。


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发布时间:2024年12月12日 13:21  人气:   审核编辑(王静 )
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