L'IA AMÉLIORE LA VISION DES MACHINES INDUSTRIELLES

Avec la capacité de gérer l'inférence AI et l'apprentissage automatique, le système robuste MiTAC MZ1 prend en charge jusqu'à 16 processeurs AI Hailo-8.

La vision artificielle, parfois appelée vision par ordinateur, est un sous-ensemble d'IA qui permet aux ordinateurs d'interpréter et de comprendre les informations visuelles du monde. Cela implique des algorithmes et des systèmes qui permettent aux machines de "voir" et de comprendre des images ou des vidéos, de la même manière que les humains perçoivent et comprennent le monde visuel.

La vision industrielle a subi une profonde transformation dans le domaine du contrôle qualité, inaugurant une nouvelle ère d'excellence en matière de fabrication. À l'ère moderne de l'inspection industrielle, ces systèmes de fabrication et d'automatisation de pointe ont le pouvoir d'approuver ou de rejeter une ligne de pièces sortant de la ligne. Propulsés par des technologies d'apprentissage en profondeur de pointe, ils possèdent la capacité d'optimiser de manière autonome l'ensemble du processus de fabrication, en limitant les déchets et en réduisant les inefficacités.

L'un des principaux objectifs de la vision artificielle est de traiter et d'analyser des données visuelles pour extraire des informations significatives, prendre des décisions et effectuer des tâches spécifiques. Ces tâches incluent généralement la reconnaissance d'images, la détection et le suivi d'objets, ainsi que la reconnaissance faciale et gestuelle. Un point important ici est que la vision artificielle supprime l'humain (et l'erreur humaine) de l'équation.

Défis de la vision artificielle

Il y a évidemment des défis à relever dans la conception et le déploiement d'un système aussi moderne. Par exemple, la conception de matériel autour d'un GPU peut entraîner les performances souhaitées, mais peut réduire la fiabilité. De plus, la consommation d'énergie des GPU pose un problème car les GPU ont tendance à générer une chaleur excessive, nécessitant des ventilateurs de refroidissement, ce qui n'est pas un scénario souhaitable pour un environnement industriel robuste.

Le processus de vision artificielle se déroule généralement dans cet ordre : acquisition d'image, prétraitement d'image, extraction de caractéristiques, analyse d'image et prise de décision/action, sur la base de l'analyse.

L'utilisation de la vision artificielle est courante dans les usines pour améliorer l'automatisation, le contrôle qualité et l'efficacité globale. Ses utilisations ont tendance à varier en fonction des besoins spécifiques du et des processus impliqués. Les processus pourraient inclure :

1. inspection automatisée des produits, recherche de défauts et garantie que tous les produits répondent aux normes de qualité prédéfinies

2. tri et/ou comptage des produits, notamment élimination des produits défectueux

3. guidage du robot pour des applications spécifiques, y compris le ramassage et le placement d'objets ou l'assemblage de composants

4. lecture de code-barres/code QR

5. sûreté et sécurité, pour surveiller les mouvements de personnel et détecter toute situation dangereuse

Pour rendre ces processus possibles, des composants spécialisés sont nécessaires, notamment des caméras haute résolution, du matériel de traitement d'images, des logiciels et des algorithmes spécialisés, et éventuellement des capteurs supplémentaires tels que des lasers ou des caméras de profondeur. Ces systèmes doivent avoir la capacité de fonctionner en temps réel, permettant de prendre des décisions et des actions immédiates sur la base des données visuelles.

Comme indiqué, la vision industrielle peut avoir un impact profond sur le contrôle de la qualité au sein de l'usine. Pour que cela se produise, un matériel spécifique doit être implémenté, ainsi que des routines logicielles adaptées à l'application. À cette fin, le portefeuille de produits haut de gamme de MiTAC correspond probablement à la facture pour la mise en œuvre de la vision artificielle dans l'usine. Plus précisément, la combinaison des cartes MZ1 et double MiAi-H8 est à la hauteur de la tâche. Tout d'abord, le MZ1 est une plate-forme de calcul GPU robuste qui prend en charge les processeurs Intel Raptor Lake-S de 13e génération et Alder Lake-S Core-i de 12e génération, jusqu'à 125 W.

Pour prendre en charge l'application de vision artificielle, la plate-forme peut gérer l'inférence de l'IA, l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur. La prise en charge est incluse pour un maximum de 16 processeurs Hailo-8 AI, offrant 416 TOPS de performances. Le travail de conception peut être géré à l'aide du SDK Hailo-8. Les autres caractéristiques du MZ1 incluent la prise en charge jusqu'à 64 Go de mémoire DDR5 SO-DIMM, des capacités graphiques HDMI, DisplayPort et VGA, un double LAN 2,5 Gigabit/s et 10 ports USB.

En tant que composant compagnon, la carte PCIe Xpansion d'accélération en temps réel et d'inférence AI MiAi-H8 de MiTAC prend en charge jusqu'à huit processeurs AI Hailo-8 pour un niveau de performance de 208 TOPS. Il offre des options de refroidissement actif et passif. Comme nécessaire pour un sol d'usine, il s'agit d'une conception de qualité industrielle avec tous les condensateurs solides et un large support de température.

À une échelle plus moyenne, les concepteurs pourraient envisager la combinaison MX1-D plus GFX de MiTAC, qui présente des performances performantes, un processeur puissant, une protection de l'alimentation OCP/OVP et une conception extensible. Le MX1-D est alimenté par le chipset de station de travail Coffee Lake C246 d'Intel qui peut prendre en charge les processeurs de type socket Xeon et Core-i LGA1151.

Le MX1-D tire sa flexibilité d'une riche gamme de ports d'E/S (double Ethernet RJ45, huit ports USB, HDMI, DVI-I, DisplayPort, deux ports COM, etc.). L'extensibilité du stockage est prise en charge par trois ports 2,5 pouces. disques durs haute densité et deux emplacements mPCIe (partagés avec mSATA) pour accueillir les interfaces SSD et sans fil.

Au niveau d'entrée, la combinaison du MiTAC MP1 et d'un VPU permet une utilisation dans des applications industrielles de vision industrielle. Plus précisément, le MP1-11TGS est équipé du processeur Tiger Lake d'Intel. Avec son iGPU intégré, il apporte des capacités d'IA lorsqu'il est couplé à un jeu d'instructions d'IA/de deep learning tel que VNNI (Vector Neural Network Instruction). Le résultat est une amélioration des performances d'inférence de la charge de travail. Les riches offres d'E/S du système incluent des ports USB 3.1(Gen2) 10 Gbit/s, quatre ports COM série, un réseau local Ethernet 2,5 Gbit/s et une capacité sans fil. La large plage de tension d'entrée (8 à 24 V) et une température de -40°C à +70°C sont essentielles pour les environnements industriels.