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MV-AI2000 人工智能视觉分选平台

一套完整的机器视觉检测系统,包括:图像获取(成像系统及光源)、数据处理、I/O通讯、执行机构等。其中图像获 取是基础,图像预处理及数据处理是灵魂,执行机构是功能体现。随着机器视觉的迅速发展,工业现场中越来越多的人 工检测被替代,比如物料外观缺陷、尺寸大小、颜色等的检测。机器视觉的发展解决了传统人工检测速度慢、劳动强度 大和容易漏检的问题。为了适应市场需求,高校需要培养机器视觉相关的工程应用型人才。
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产品简介

随着机器视觉的迅速发展,工业现场中越来越多的人工检测被替代,比如物料外观缺陷、尺寸大小、颜色等的检测,解
决了传统人工检测速度慢、劳动强度大和容易漏检的问题。但是随着社会的进步以及企业需求的多样性,传统的机器视
觉无法处理多类样品、表面特征不一、亮度不一等场景下的检测。


深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次,这些学习过程中获得的信息对诸如文字,图像和声音等数据的解释有
很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像、声音等数据。在语音和图
像识别方面取得的效果,远远超过先前相关技术。


深度学习在搜索技术,数据挖掘,机器学习,机器翻译,自然语言处理,多媒体学习,语音,推荐和个性化技术,以及
其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动,解决了很多复杂的模式识别难题,使
得人工智能相关技术取得了很大进步。


随着机器学习和数据分析的进步,在大量机器生成的传感器和视觉数据的驱动下,工业系统正在经历快速的数字化转型
。这些数据可以帮助工业解决方案提供商提高产品质量、优化运营并减少停机时间。工厂必须具备采集、存储并以较低
成本处理大量干扰性数据的高效机制,加快通往工业 4.0 的道路。


 MV-AI2000是搭载Linux系统,基于OpenVINO工具套件、Edge Insights for Industrial(EII)、工业级硬件系统等设计而成的一套视觉分选推理平台,帮助用户快速验证深度学习检测方案,该平台模拟工业现场流水线作业环境,通过智能视觉分选系统对流水线上的物料进行识别检测及分类,与PLC进行数据交互,控制气缸动作将物料分类到对应的料盒中。图像采集部分采用暗室设计,既保证采集时不受外界光线变化干扰,又便于观察。平台采用步进电机驱动,可视化触摸屏监控运行状态以及设置控制参数,通过光纤传感器,可准确感知产品位置触发相机拍照,该平台将运动控制与视觉有机结合,依托功能齐全的EII平台及OpenVINO深度学习推理加速软件,可扩展出不同的物料分选方案。


功能特点

 精准(图像)大数据采集

提供同分辨率、同维度、同参数下细分行业“精准图像大数据集”的自动采集。这是“人工智能”技术在机器视觉领域落地应用的“数据”基础。


基于OpenVINO的推理加速软件工具

n开源、商用免费、主要应用于计算机视觉、实现神经网络模型优化和推理计算加速的软件工具套件。

n同时可以兼容各种开源框架训练好的模型,拥有算法模型上线部署的各种能力

n可以轻松的将预训练模型在Intel的CPU上快速部署起来。

n包含了图片处理工具包OpenCV,视频处理工具包Media SDK,用于处理图像视频解码,前处理和推理结果后处理等。

n通过使用OpenVINO工具套件里的用户自定义接口可实现第三方应用的组合。


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●  应用英特尔工业边缘洞见平台(EII)

n经过工业生产验证的软件堆栈,可以在边缘安全地摄取、分析和存储视频和时间序列数据。

n通过在边缘轻松部署人工智能,工厂可以因此提高运营和生产效率。

n灵活的开源微服务架构, Docker 容器模块支持对时序和视频数据的提取、存储和实时分析,并且能够根据获得的信息向工具或设备发送下游命令,进而实现闭环控制。

n支持客户开发自己的分析算法和数据提取插件。

n将数据分析功能带到边缘,边缘计算能力达到实时的运行需求。

只需简单配置即可发布到制造执行系统 (MES) 或车间生产管理 (WIP) 等管理应用以及云服务


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● 深度学习场景落地应用平台

n可实现表面检测、纹理检测、质量控制、对象或缺陷分类、缺陷(异常值检测)等。

n可解决传统机器视觉在对象可变性高、方向多变、特征不确定、未知缺陷等场景下不能检测的问题。

n训练与部署分开,根据场景应用能增减规模具体内容

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● 教学资源

n平台配备 “PLC编程”、“数据通讯”等多个电气控制实验,培养学生实际动手能力。

n平台配备使用说明、环境部署说明及模型训练相关说明,学生可自主学习和研究。

n使用者可以通过本平台实现深度学习过程,了解模型训练到实际推理过程,从而根据自身情况开发不同检测项目。

应用场景

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