來源/頭部科技(Toubukeji)
作者/木青
工業(yè)制造需要加“數(shù)”升級了。
一組來自“十三五”時期的數(shù)據(jù)，有著相當?shù)恼f服力：數(shù)字經(jīng)濟對我國GDP增長貢獻率超過六成，工業(yè)化和信息化融合加速，制造業(yè)轉型升級進程加快。
有一個業(yè)內(nèi)廣為人知的比喻——“數(shù)據(jù)，新時代的石油”。
這比喻絕妙之處除了準確點出數(shù)據(jù)價值之高外，正如同石油的散落分布在世界各地，數(shù)據(jù)往往也分布在邊緣端，尤其在工業(yè)制造業(yè)中，而如何更高效、更快地“開采石油”（挖掘邊緣端的數(shù)據(jù)價值）成為重中之重。
那么，何為工業(yè)制造業(yè)下一步升級的關鍵？通過發(fā)力智能邊緣來攫取真正的商業(yè)價值。
1/ AI視覺搭檔邊緣智能，挖掘海量工業(yè)數(shù)據(jù)價值
2020年，一家智能工廠一天就可以產(chǎn)生1PB的數(shù)據(jù)。
而隨之以深度學習為代表的第三次人工智能浪潮發(fā)展，基于AI的機器視覺技術已被廣泛應用于工業(yè)自動化生產(chǎn)領域，視頻數(shù)據(jù)的體量更大，蘊含的價值也更高。
智能制造不斷推進數(shù)據(jù)分析的普及，幫助制造商明智地制定有關工廠運營的業(yè)務決策，提高生產(chǎn)力和效率。
而邊緣計算使每一臺設備都有可能成為信息存儲的載體，并讓我們可以實時提取和使用這些信息。
在工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境中邊緣計算設備可在生成和使用數(shù)據(jù)的傳感器和執(zhí)行器附近處理與存儲數(shù)據(jù)，而無需將數(shù)據(jù)傳到遙遠的數(shù)據(jù)中心，如此可以實現(xiàn)更快的響應速度、更低的成本、更安全的數(shù)據(jù)保護等。
但是，將人工智能和機器學習相結合會對基礎設施提出一系列挑戰(zhàn)，例如如何部署解決方案來實現(xiàn)或近實時地采集、存儲和處理海量數(shù)據(jù)。
如何進行軟件和硬件的配置，成為挖到真正“油田”的關鍵。
2/ 軟硬件組合“撒網(wǎng)”，海選餐桌上的魚蝦蟹
一撒網(wǎng)，船里裝滿魚和蝦。
從水里捕撈到做成美味送上桌，中間非常重要的一步：海產(chǎn)品分選。然而，勞動密集型的人工分選早已無法滿足龐大的市場需求。
機器幫忙呢？稱重分選機和傳統(tǒng)機器視覺分選設備因其技術局限性，同樣無法滿足行業(yè)發(fā)展對分選效率及精度的要求。
在此背景下，深度學習與邊緣技術搭檔出場，視覺處理平臺與工業(yè)相機相互配合。深度學習算法與傳統(tǒng)CV技術相結合的全新分選方案不易受雜質的影響，具有非常高的識別率，算法精度高達98.5%。
信捷電氣推出全新的基于深度學習方法的海產(chǎn)品分選解決方案架構，主要由工業(yè)相機、視覺處理平臺以及物料傳送系統(tǒng)三部分構成。當海產(chǎn)品進入分選工序時，待檢測的海產(chǎn)品通過物料傳送系統(tǒng)進入工業(yè)相機拍攝視野，工業(yè)相機接收到來料信號后進行拍攝，得到高質量的海產(chǎn)品圖像。
這些產(chǎn)品圖像會被送往部署在邊緣服務器中的視覺處理平臺中進行實時運算處理，計算出海產(chǎn)品的最小外接矩形，即可得到其長寬參數(shù)，從而實現(xiàn)高精度的自動化海產(chǎn)品分選能力。
在新方案的開發(fā)部署中，信捷電氣也發(fā)現(xiàn)，要使算法模型發(fā)揮更大效能，實現(xiàn)對視覺圖像的實時高速處理，離不開強大算力的支持。為此，信捷電氣與英特爾展開深入合作，通過引入一系列基于英特爾架構的軟、硬件產(chǎn)品和技術，全面提升系統(tǒng)的處理性能。
密集的圖像識別、物品定位、特征學習以及數(shù)據(jù)分析，這些工作負載讓視覺處理平臺離不開強大的算力。針對新方案中采用的并行計算方式，英特爾? 酷睿? i5處理器擁有的大量核顯執(zhí)行單元 (Execution Unit，EU)，具有出色的并行圖像視頻處理性能，能夠滿足視覺處理平臺全方位的快速處理需求。同時，該款處理器還可從BIOS層面和操作系統(tǒng)層面針對實時計算進行大量調優(yōu)，能進一步提升海產(chǎn)品分選處理過程中的系統(tǒng)響應速度，使得新方案中系統(tǒng)圖像處理速度達到5FPS。
在高性能硬件基礎設施之外，信捷電氣還引入英特爾的OpenVINO工具套件作為分選系統(tǒng)的優(yōu)化器和加速引擎。這一面向高性能計算機視覺和深度學習應用推出的快速開發(fā)工具包，不僅對傳統(tǒng)OpenCV、OpenCL圖像處理庫的指令集進行了全方位優(yōu)化，融合了優(yōu)化視覺庫 (Photography Vision Library) 以及英特爾? Media SDK等組件，還能夠通過英特爾深度學習部署工具來大幅提升視覺處理平臺中深度學習模型的推理效率。
3/ 邊緣智能加持的靈活與可擴展，邁向柔性制造重要一步
這樣的配方不僅能海選魚蝦蟹，還能幫助工業(yè)焊接。
傳統(tǒng)工業(yè)制造的轉型路上，更離不開AI視覺技術與邊緣計算的搭檔。
作為風機制造的核心工序，焊接直接決定風機的質量和美觀。但傳統(tǒng)人工焊接方法不僅技術性要求高，焊接質量和一致性也難以保證，加之日益增長的人工成本，驅使制造商德通風機尋求更智能化的方案來應對以上挑戰(zhàn)。
信捷電氣與英特爾一起，以先進的機器視覺技術與產(chǎn)品，助其在葉輪等關鍵產(chǎn)線中構建全新的3D機器視覺焊接解決方案。新方案以一系列基于英特爾架構的產(chǎn)品為基礎，融合了視覺相機、邊緣服務器以及焊接機器人等部件，通過對焊接件的3D識別與定位，實現(xiàn)了工業(yè)級焊接視覺識別與引導自動化。
通過工業(yè)智能相機與視覺處理平臺相互配合，構建起焊接系統(tǒng)與曲面器件之間的3D空間模型，進而打造焊接機器人持續(xù)、穩(wěn)定和高速的焊接能力。但3D模型的應用也帶來了更大的數(shù)據(jù)量和計算需求，不僅需要智能相機具有更強的視頻采集、I/O以及預處理性能，也要為視覺處理平臺配備強有力的軟硬件基礎設施。
同時，德通風機還將視覺處理平臺與其信息化系統(tǒng)進行了互連，使的焊接過程中的生產(chǎn)數(shù)據(jù)、工藝數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)、設備狀態(tài)等數(shù)據(jù)都能被收集、存儲。并通過后續(xù)數(shù)據(jù)分析和挖掘來生成數(shù)據(jù)洞察，對生產(chǎn)工藝和生產(chǎn)效率進行預測，進而根據(jù)風機生產(chǎn)線的實際需求不斷優(yōu)化產(chǎn)能。
在視覺采集端，為了高效采集和預處理3D掃描過程中生成的點云數(shù)據(jù)，信捷電氣智能相機搭載了低功耗、低發(fā)熱的英特爾凌動處理器以及具有強大并行計算性能的英特爾FPGA。
一方面，英特爾? 凌動? 處理器以其豐富的圖形效果支持，以及強有力的I/O集成功能，為視覺信息的I/O傳輸和預處理提供坦途；另一方面，針對3D掃描中產(chǎn)生的巨量點云數(shù)據(jù)，英特爾FPGA 依托優(yōu)秀的內(nèi)置并行處理能力，能夠進行數(shù)據(jù)的高效采集以及精確的視覺定位。同時，這兩款產(chǎn)品即便面對3D視覺信息采集所帶來的巨大負載，仍具備高性能的實時處理能力，且低功耗，適用于在智能相機這種內(nèi)部緊湊場景的部署。
在邊緣服務器中，信捷電氣同樣為視覺處理平臺選擇了擁有卓越計算性能的英特爾? 酷睿? i5/i7處理器。這一系列處理器能從BIOS層面和操作系統(tǒng)層面針對實時計算進行了大量調優(yōu)，能進一步提升自動焊接過程中，機器視覺引導的響應速度。
同樣，除硬件基礎設施外，軟件工具套件OpenVINO也被引入方案中，它還有著豐富的通用API接口，能方便地部署在德通風機各類基于英特爾?架構的硬件設備，有效地幫助德通風機提升系統(tǒng)部署的靈活性和擴展性。
這套方案效果顯著，德通風機內(nèi)部估算數(shù)據(jù)表明，在同樣檢測標準下，智能焊接的效率可比人工提升50%。
AI從邊緣到云端的高效應用與部署，事實上是邁向柔性制造的重要一步。例如在德通風機的規(guī)劃中，公司新一代的智能化信息系統(tǒng)將由更精準化的智能生產(chǎn)系統(tǒng)和更全景化的數(shù)據(jù)洞察能力構成，并以此為基礎，最終達成柔性生產(chǎn)的目標。而3D機器視覺智能焊接方案的部署，就是面向這一目標跨出的關鍵性第一步。
智能制造不僅僅是一個機器自動化程度更高的“智慧工廠”，而是一個擁有超高敏捷性和自主生產(chǎn)能力的“智慧工廠”，能夠通過數(shù)據(jù)推動業(yè)務變革。
英特爾最新的《智能邊緣展望報告》指出，邊緣計算對企業(yè)來說至關重要，只有智能邊緣才能引領企業(yè)走出迷局，把握好當前和未來的無限數(shù)據(jù)機遇。
除了信捷，僅在英特爾的客戶中，就有超過 24000 個前沿部署產(chǎn)生了真正的商業(yè)價值，幫助企業(yè)在這個分布式智能的新時代實現(xiàn)發(fā)展和創(chuàng)新。
這只是個開始，畢竟在智能邊緣的世界，每一個對象都有潛在的信息——可以被實時提取和使用。
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