用於自動化檢測的 AI GPU 運算可轉變品質控制操作、執行複雜的視覺演算法並整合工作負載。
在製造業中，業界普遍努力利用傳統和現代化系統產生的資料，這可能是數位轉型最好、最準確的定義之一。這些改進是受智慧自動化（或其副產品，效率）所推動。在這種情況下，新興的資料驅動應用程式，如先進機器人技術和機器學習，正成為常見的策略目標，推動更安全、更具競爭力的操作，例如精確物體檢測或自動化檢測。
比人眼更有效率地處理複雜的視覺任務需要即時的資料，而且數量龐大。像工業 GPU 運算解決方案這樣的專業電腦硬體必須足夠強大，才能運行複雜的視覺演算法並整合類似於資料中心運算的工作負載。對於系統開發人員來說，這一系列獨特的效能要求突顯了堅固邊緣常見的工程障礙：如何在環境嚴峻、不受控制或不穩定的重工業環境中，促進人工智慧 (AI) 和機器學習的發展。
所部署的系統必須在設計上同時具備高效能和高可靠性。停機時間成本高昂，還可能導致製造生產線上出現昂貴的延誤和安全問題。
AI 驅動的計量學
檢測自動化是製造業的一個精確環節，它展示了即時資料在工廠中的價值。計量學是用於測量和檢測製造組件的品質控制操作，可以透過更複雜的視覺技術加以完善。全自動的線上系統可以評估每個組件並顯著提高吞吐量，這與傳統檢測平台形成對比，後者僅從批次中抽取一小部分製造產品進行取樣。線上或準線上計量系統在減少缺陷產品進入市場方面提供了更大的控制。
更先進的 AI 驅動計量學可以從全球領先的精密計量解決方案供應商的營運中得到例證。該公司將其多感測器陣列與專用工業 GPU 電腦搭配使用。由此產生的系統為其旗艦解決方案提供了動力，這是一個新型非接觸式計量平台，其檢測製造組件的速度比傳統測量機快 10 倍。這種下一代系統與傳統計量能力有顯著不同，使製造商能夠提高整體品質、效率和吞吐量。
更多關於計量學
工業計量學適用於校準、測試和測量等廣泛應用領域。該過程幾乎與生產線上任何類型的零件相關，證明製造產品的品質，例如子組件或較小的零件，這些零件隨後被整合到關鍵系統中。由於計量學處理最終產品的微米級測量，因此透過熟練的校準和更嚴格的製程控制，各行各業可以顯著降低生產成本。線上計量學不僅提高了速度和品質控制結果，還基於更少的浪費提高了效率和投資報酬率。
然而，許多大量生產系統會對零件進行抽樣檢查，而不是對所有生產線進行 100% 檢查。零件的性質、其複雜的形狀和測量，以及積極的生產速度，使得 100% 檢查變得不可行。如果只測量樣品時發現缺陷，則很有可能已有大量缺陷零件通過生產線。零件通常無法重新加工，而會被製造商報廢。
製造過程中的校準不良可能會影響企業。透過熟練的校準和更嚴格的製程控制，各行各業可以顯著降低生產成本。（圖片來源：Premio）
非接觸式計量學運用機器視覺
在我們的範例中，這家全球工業自動化和計量解決方案供應商仰賴非接觸式計量方法或基於機器視覺的系統——這些先進技術可實現快速測量並管理微米級的複雜尺寸。在測試過程中，產品無需處理（或損壞），省去了固定裝置或在測量過程中將個別零件固定以避免移動的過程。
相反地，該平台僅透過掃描來測量複雜零件，透過廣泛的感測器和攝影機陣列，每秒可掃描多達 500 個零件。探測器和共焦鏡頭用於幫助確定任何缺陷的性質，該系統很快將新增 LiDAR 以進行額外的高速掃描。與傳統的座標測量機 (CMM) 相比，該公司的自動化計量平台獨特地採用了先進的視覺和多感測器技術。每秒可捕獲數百萬個資料點，並將具有多個切面的複雜幾何形狀分析至微米（即百萬分之一米）。
該公司採用 Premio 的 VCO-6020-1050Ti 具備機器視覺功能的 GPU 工業電腦作為其系統的運算引擎。多個測量結果同時傳遞，由功能強大的 GPU 處理，該 GPU 分析和處理所有數據點，並即時編譯結果。與系統的工業 GPU 協同工作，該計量公司專有的軟體將數據點拼接在一起，以將數據整合到單一位置。
Premio 堅固的邊緣解決方案整合了 NVIDIA 的 GeForce GTX 1050 Ti，可有效率地平行處理視覺和感測器工作負載。GTX 1050 Ti 採用 NVIDIA 的 Pascal 架構，包括 768 個 CUDA 核心和 4 GB GDDR5 記憶體，可實現製造線上品質控制操作所需的關鍵高精度測量。加速處理包括快速處理圖形圖像，以微觀層面測量顏色、光澤和紋理等表面光潔度。
透過自動化增加價值
計量學對於任何從生產線上下來的產品都是一個關鍵的過程；然而，有些產品的誤差空間甚至比其他產品更小。例如，醫療設備，那些植入人體的設備，受到 100% 檢查要求的監管。
AI 驅動的計量學也為消費性電子產品製造商提供了 100% 檢測的選項。非常適合高成本的消費性設備；該過程也增加了他們檢測和測量以前無法測量之元素的能力。現在，多達 400-500 個關鍵尺寸可以在幾秒鐘內測量出來，這在傳統計量操作中是聞所未聞的。
連結一切
測量科學在產品製造中扮演著關鍵角色——從消費性電子產品到可植入心臟瓣膜。憑藉更先進和自動化的能力，工業領袖可以為更多關鍵設備解決複雜且長期存在的測量要求。
連接的設備越多，資料的價值就越高。傳統系統通常與能夠記錄和處理資料的新型設備共存，這促使製造基礎設施需要升級。這正是 AI 驅動的計量學介入之處——它處於高效能運算系統、先進視覺和照明技術以及物聯網連接的交會點，並逐漸成為製造環境的焦點。
資料會即時收集、分析並回饋到製造系統中，從而在重工業生產環境中無縫地推動更智慧的決策。這是一種重新定義工廠的基礎設施轉變，深入挖掘更深層次的資料，並使其具有可操作性，以實現長期的競爭價值。
關於作者
作為 Premio Inc. 的產品行銷總監，Dustin Seetoo 負責為專注於硬體工程、製造和部署工業物聯網 (IIoT) 設備，以及 x86 嵌入式和邊緣運算解決方案的產業制定技術產品行銷計畫。可透過 LinkedIn 或 dustin.seetoo@premioinc.com 與 Dustin 聯繫。