Yapay Zekaya Her Şeyi Sor

Kompakt Yapay Zeka Görsel İnceleme Sistemlerinin İnşası

Uygulamalar ve Örnek Olaylar

Önemli Noktalar

Cihaz üzerinde yapay zeka ile kompakt görsel inceleme sistemlerinin geliştirilmesini hızlandırın. InHand Mo serisi yapay zeka tek kartlı bilgisayarlar, görüntü yakalama, model çıkarımı ve sonuç çıktısı için hazır bir Linux ve yapay zeka çalışma ortamı sağlayarak geliştiricilerin eğitilmiş bir modelden ekipman prototipine daha hızlı geçmelerine yardımcı olur.

Arka plan

Üreticiler, denetim tutarlılığını artırmak ve tekrarlayan manuel kontrollerden kaynaklanan bağımlılığı azaltmak için makine görüşünü benimsiyor. Ancak her denetim görevi farklıdır: kameralar, aydınlatma, ürün malzemeleri, kusur tanımları ve hat hızları model performansını etkiler. Bu nedenle, çalışan bir sistem oluşturmak, bir yapay zeka modelinden daha fazlasını gerektirir. Geliştiricilerin, görüntü yakalama, uç çıkarımı, sonuç çıktısı ve uygulama mantığını mevcut ekipman alanına entegre etmeleri gerekir. Kompakt, modele hazır bir bilgi işlem platformu, bu erken entegrasyon ve doğrulama çalışmalarını basitleştirebilir.

Müşteri Gereksinimleri

Daha Tutarlı Denetim
Üreticilerin, manuel denetimin hızına, dikkatine ve zamanına olan bağımlılığı azaltırken, görsel kontrolleri destekleyecek tekrarlanabilir bir yönteme ihtiyaçları var.
Ekipmana Uygunluk
Kısıtlamalar
Bilgi işlem platformu, denetim istasyonlarına veya gömülü ekipmanlara sığmalı ve gerekli kameralara, ekranlara, ağlara ve çevre birimlerine bağlanmalıdır.
Değişime Uyum Sağlama
Görevler
Denetim hedefleri ürüne, malzemeye, hata tanımına ve hat durumuna göre değiştiğinden, geliştiricilerin her görev için modelleri ve uygulama mantığını ayarlayabilecekleri bir alana ihtiyaçları vardır.

Çözüm

Görsel inceleme çözümü, bir kamera ve aydınlatma sistemi, bir InHand Mo serisi yapay zeka tek kartlı bilgisayar ve müşteri tarafından geliştirilen inceleme yazılımını bir araya getiriyor. Mo, görüntü veya video girdisi alır, uyumlu algılama veya sınıflandırma modellerini yerel olarak çalıştırır ve sonuçları kayıt, inceleme, uyarı veya sonraki kontrol mantığı için çıktı olarak verir.

Mo, Debian 13, TI TIDL, OpenCV, GStreamer ve TFLite ile ONNX modelleri için destek sağlar. Bu hazırlanmış ortam, ilk kurulum çalışmalarını azaltır ve geliştiricilerin uygulamaya özgü entegrasyonu tamamlamadan önce görüntü işleme hattını doğrulamalarına yardımcı olur. Her denetim projesi yine de uygun görüntü verileri, kamera ve aydınlatma tasarımı, model eğitimi, eşik ayarı ve gerçek hat koşulları altında test gerektirir.

Mo 62A, genellikle tek kameralı hafif uygulamalar için 2 TOPS işlem gücü sağlar. Mo 68A ise daha fazla işlem gücü gerektiren uygulamalar için 8 TOPS, USB 3.0 ve ek genişletme imkanı sunar. Performans, modele, görüntü çözünürlüğüne, kare hızına ve inceleme gereksinimlerine bağlıdır.

Faydalar

Daha Hızlı Prototip Doğrulama
Hazırlanmış bir Linux ve yapay zeka ortamı, ekiplerin eğitilmiş bir görüntü işleme modelinden uç nokta tabanlı bir denetim prototipine daha hızlı geçmelerine yardımcı olur.
Daha Düşük Entegrasyon Çabası
Kompakt SBC ve ortak arayüzler, görüntüleme, ekran, ağ ve uygulama bileşenlerini bağlamada gereken platform çalışmalarını azaltır.
Yeniden Kullanılabilir Geliştirme
Temel
Ekipler, farklı denetim projelerine uyum sağlamak için modelleri, görüntü işleme süreçlerini ve sonuç yönetimini değiştirirken aynı geliştirme altyapısını yeniden kullanabilirler.

İlgili Ürünler