Premio 與一家新興的電腦視覺軟體公司合作，利用其最先進的堅固型電腦，在邊緣訓練神經網路進行影像偵測。
挑戰
- 魚類加工廠中人工流程效率低下且問題重重。
- 人工判斷的主觀性強，導致品質評估結果不一致。
- 員工無法跟上工廠魚貨量，導致積壓和潛在的商品變質。
- 徒手快速清點物品容易出錯。
- 需要強大的硬體解決方案來部署軟體演算法以自動化這些流程。
解決方案
- Premio 先進、堅固的邊緣電腦提供了功能和成本的最佳組合。
- 該系統的圖形引擎可在網路邊緣實現深度學習和推論。
- 多面向的視覺資料驅動著對品質和數量的專業評估。
- 自動化人工任務將確保一致性、速度和準確性。
效益
- 採用協作方法產生了可擴展到其他市場的合適解決方案。
- 神經網路利用新資料訓練和再訓練系統，以提高效率和持續改進。
- 堅固的系統設計利用工業元件的擴展藍圖，確保系統的長壽命。
- 堅固耐用的系統可輕鬆適應環境要求和變化，以抵禦各種因素。
- 較少的人力投入簡化了流程並確保了效率。
- 員工被重新分配到更有意義的任務，利用技能促進公司和專業成長以及提高工作滿意度。
公司
該客戶是一家位於智利的電腦視覺公司，開發人工視覺演算法以實現高度精確的物件偵測。該公司的技術使組織能夠將這些演算法應用於即時流程，並收集引人注目的資料，從而顯著改善策略決策。該軟體特別適用於詳細的品質評估和高度準確的數量估計。該公司致力於人工智慧、推論分析和電腦視覺系統的部署，引領著傳統上需要大量人力、時間、專業知識和費用的挑戰性任務的自動化。
挑戰
Premio 客戶的核心優勢在於為智慧應用程式設計軟體演算法。該公司與一家食品加工廠合作，改造其數量和品質控制工作。利用推論，即從舊邏輯中創建新邏輯，該軟體可以更有效地計算和評估魚片品質。這些任務過去都是人工完成，導致計數錯誤和品質控制問題。
「智利的鮭魚資源豐富，對國家來說是一項大生意。我們的客戶是主要的魚類經銷商，一直在尋找一種有效的方法來取代人工量化和評估鮭魚加工。」專案經理說。「外觀，包括大小、顏色、透明度和其他屬性等特徵，會影響定價決策和分銷計畫。但人工只能做到這麼多，不足以有效管理每天 100,000 條魚的進貨量。當這家公司來找我們時，我們知道由我們的軟體提供支援的深度神經網路可能正是他們所尋找的解決方案。」
但是，Premio 的客戶知道，為了讓他們的軟體高速運行並提供高效能的神經網路，他們需要與一家硬體專家合作，該專家的產品經過證明堅固耐用，能夠在工業環境中運行機器學習演算法。為了適應手頭任務的快速步調和大規模，客戶還看到了透過邊緣運算（雲端的替代方案，其中運算在資料來源處或附近執行）提升軟體即時能力的巨大價值。邊緣運算將有利地影響延遲、隱私和安全性以及頻寬，幫助工廠達到並可能超越其生產目標。
解決方案
該客戶聯繫了幾家硬體供應商尋求合適的解決方案，但
發現功能和成本差異很大。該公司意識到必須深入研究才能找到能夠設計和提供理想工業電腦效能的硬體合作夥伴。沒有現成的解決方案提供整合式 GPU 和顯示卡，以充分利用軟體的力量。客戶最終聯繫了 Premio，一家專門從事加固型硬體的全球解決方案供應商，該硬體可以針對推論分析進行優化，並可在嚴苛條件下高效安全地運行。
為了實現客戶雄心勃勃的目標和基本標準，Premio 推薦了其 VCO-6020-1050TI，這是一款具有強大支援 GPU 的先進堅固邊緣電腦。這款堅固的電腦利用強大的圖形引擎，可在網路邊緣實現深度學習和推論分析。它還能比人類更快速、更可靠地根據輸入資料支援即時識別和決策。客戶對 Premio 在人工智慧和機器學習方面的專業知識，以及其堅固的電腦滿足他們所有獨特的效能和環境要求的事實印象深刻，因此選擇了該硬體供應商並開始合作。從一開始到整個合作期間，Premio 響應迅速的銷售和支援團隊都展現出堅定不移的承諾，傾聽最終用戶獨特的 IIoT 運算挑戰，並制定最合適的前進道路。
Premio 深入了解物件偵測將如何影響結果，因此設計了最佳化神經網路訓練的解決方案——所有視覺資料持續輸入系統。這就是進行全面訓練和再訓練的地方，精煉和磨練資料以達到預期結果。透過不斷調整神經網路來教導它辨識魚這種物件，系統會解析其屬性。一旦達到最有效的演算法，它就會部署在送往堅固邊緣的電腦上。由於魚是直接從漁船上捕獲的，因此系統必須能夠承受震動、振動、溫度變化以及海水暴露——這使得環境效能成為部署堅固邊緣電腦的關鍵催化劑。
效益
Premio 的 VCO-6020-1050TI 將硬體與客戶的 
軟體演算法結合，以比人眼更有效率地處理複雜的視覺任務。這些系統包括程式設計的感測器、軟體演算法，以及能夠高速分析影像的 CPU 和 GPU 運算能力。x86 處理器中更快的運算能力和強大的即時圖形加速器，使這台工業 PC 能夠比工廠人員提供更快、更準確的結果。其結果是生產力和效率的大幅提升。
Premio 搭載客戶軟體的工業 GPU 電腦，以訓練神經網路的形式提供 AI 效能，以生成決策演算法。它應用這些演算法在具有挑戰性的工業環境中做出快速、準確的決策。透過廠內人員現在能夠利用即時資訊做出更明智的決策，與單純的人工監控相比，可以更快、更準確地識別食品品質偏差，從而提高安全性和效率。
「Premio 不僅與我們，也與最終客戶建立了專業關係，這讓我印象深刻。我們的 Premio 聯絡人平易近人且反應迅速，使溝通變得輕而易舉。」專案經理說。「Premio 對客戶的目標有著出色的掌握，並深入了解我們的演算法如何運作，因此設計出堅固耐用的工業電腦，並取得了成果。如今，我們的工廠運作效率更高，管理層正在詢問未來還能用我們的技術做些什麼。」
有了適當的硬體，Premio 的客戶有望擴大其影響力並改變工業流程的自動化，不僅限於食品加工和製造業，而是任何品質評估和數量計算影響利潤的領域。
隨著越來越多的公司擁抱機器學習來自動化枯燥但高價值的工作，他們正在尋找解決方案——包括硬體和軟體——以幫助他們實現更精簡營運的目標。任何產品或服務需要品質或數量檢測的企業都可以從這項技術中受益匪淺。在邊緣利用物件偵測軟體的力量需要一台強大的工業電腦，才能將這些演算法付諸實踐，並使公司取得更大的成功。
