コンパクトなAI画像検査システムの構築
応用例と事例
主なポイント
オンデバイスAIを活用して、小型画像検査システムの開発を加速させましょう。InHand MoシリーズAIシングルボードコンピュータは、画像キャプチャ、モデル推論、結果出力のためのLinuxおよびAIランタイム環境をすぐに利用できるように設計されており、開発者がトレーニング済みモデルから機器プロトタイプへとより迅速に移行できるよう支援します。
背景
製造業者は、検査の一貫性を向上させ、反復的な手動チェックへの依存度を低減するために、マシンビジョンを採用しています。しかし、検査作業はそれぞれ異なり、カメラ、照明、製品材料、欠陥の定義、ライン速度など、すべてがモデルの性能に影響を与えます。そのため、実用的なシステムを構築するには、AIモデルだけでは不十分です。開発者は、利用可能な機器スペース内で、画像キャプチャ、エッジ推論、結果出力、およびアプリケーションロジックを統合する必要があります。コンパクトでモデル対応のコンピューティングプラットフォームは、この初期段階の統合と検証作業を簡素化できます。
顧客要件
制約
タスク
解決
この画像検査ソリューションは、カメラと照明装置、InHand MoシリーズAIシングルボードコンピュータ、および顧客開発の検査ソフトウェアを組み合わせたものです。Moは画像または動画の入力を受け取り、互換性のある検出モデルまたは分類モデルをローカルで実行し、記録、レビュー、アラート、または下流の制御ロジック用に結果を出力します。
Moは、Debian 13、TI TIDL、OpenCV、GStreamerを提供し、TFLiteおよびONNXモデルをサポートしています。この準備された環境により、初期設定作業が軽減され、開発者はアプリケーション固有の統合を完了する前にビジョンパイプラインを検証できます。ただし、各検査プロジェクトでは、適切な画像データ、カメラと照明の設計、モデルのトレーニング、閾値の調整、および実際のライン条件下でのテストが依然として必要です。
Mo 62Aは、軽量で通常はシングルカメラによる検証用途向けに2 TOPSの処理能力を提供します。Mo 68Aは、8 TOPSの処理能力、USB 3.0、およびより多くの処理能力を必要とするアプリケーション向けの拡張性を備えています。パフォーマンスは、モデル、画像解像度、フレームレート、および検査要件によって異なります。
利点
財団
