Aetina dévoile des systèmes d’IA périphérique robustes pour l’automatisation industrielle

Transformer l’IA en périphérie dans l’automatisation industrielle grâce à l’intelligence multicaméra

L’automatisation industrielle repose largement sur le traitement visuel en temps réel pour améliorer l’efficacité et la sécurité. Les systèmes de contrôle traditionnels, tels qu’un automate programmable industriel (API) ou un système de contrôle distribué (DCS), peinent souvent à gérer les calculs spatiaux complexes. L’automatisation moderne des usines exige un traitement local de la vision à haute vitesse pour guider les robots et surveiller les opérations en toute sécurité.

Répondre aux contraintes d’espace et de perception des robots mobiles autonomes

Les fabricants rencontrent des difficultés d’agencement lorsqu’ils ajoutent une surveillance visuelle avancée dans des espaces restreints. Les flux vidéo haute définition génèrent d’importants volumes de données qui nécessitent un traitement local immédiat. Aetina répond à ce problème avec ses plateformes informatiques compactes AIE-VN34/44 et AIE-VO24/34. Avec des dimensions de seulement 136,3 x 132 x 63 mm, ces unités intègrent une intelligence artificielle de niveau professionnel directement dans les équipements industriels mobiles.

Exploiter le matériel NVIDIA Jetson pour la vision multicaméra

Chaque unité utilise des modules NVIDIA Jetson Orin NX ou Jetson Orin Nano afin de fournir jusqu’à 100 TOPS de puissance de calcul en IA. Cette architecture matérielle prend simultanément en charge jusqu’à quatre connexions de caméras GMSL2. La plateforme permet ainsi aux robots mobiles autonomes de traiter des flux vidéo à 360 degrés sans latence. D’après mon expérience dans l’analyse des déploiements en périphérie, le fait de décharger le traitement de la vision du contrôleur principal améliore considérablement la réactivité du système.

Simplifier le déploiement de caméras sur de longues distances dans des environnements dynamiques

L’intégration de réseaux multicaméras sur de vastes espaces de production présente généralement d’importants risques de dégradation du signal. Aetina surmonte cet obstacle grâce à des cartes adaptatrices GMSL2 validées et à des modules de caméra prêts à l’emploi. Cette architecture garantit une transmission vidéo stable et de haute qualité sur des distances pouvant atteindre 15 mètres. Les ingénieurs peuvent ainsi réduire le temps de validation des systèmes et simplifier les installations modulaires.

Garantir une fiabilité robuste dans des conditions d’exploitation extrêmes

Le matériel industriel doit résister aux environnements difficiles de l’automatisation en usine afin d’éviter les arrêts de production coûteux. Ces plateformes sans ventilateur supportent des températures de fonctionnement comprises entre -25 °C et +55 °C. Elles bénéficient en outre d’une certification de résistance aux chocs MIL-STD-810H et d’une homologation automobile E-Mark. Le contrôle d’alimentation Ignition Power Control intégré et les entrées à large plage de tension protègent le système contre les surtensions dans les véhicules mobiles.

Étendre les capacités de perception visuelle à l’ensemble des infrastructures d’usine

Les appareils compacts d’informatique en périphérie transforment les flux visuels bruts en informations industrielles immédiates et exploitables. Ces systèmes gèrent simultanément l’inspection des défauts, la surveillance des lignes et le suivi des travailleurs. Lorsqu’ils sont connectés aux côtés de réseaux API ou DCS standard, ils constituent une protection complète en matière de sécurité. Les véhicules autonomes peuvent ainsi détecter les obstacles et recalculer instantanément leur itinéraire dans les environnements d’entreposage très dynamiques.

Valeur à long terme et prise en charge de l’écosystème logiciel

Aetina accompagne ces plateformes de packages de prise en charge des cartes NVIDIA JetPack 6.2, avec une compatibilité JetPack 7.2 prévue prochainement. Cela garantit des mises à jour logicielles à long terme et une transition fluide entre les frameworks d’IA tout au long du cycle de vie du produit. À mon avis, choisir des plateformes en périphérie bénéficiant d’une feuille de route logicielle cohérente à long terme protège les investissements contre l’obsolescence technique prématurée.

Scénarios d’application concrets

• Navigation des robots mobiles autonomes : Quatre caméras GMSL2 assurent une surveillance continue à 360 degrés, permettant aux AMR de détecter les obstacles et de se déplacer avec précision dans des entrepôts aux sols dynamiques.
• Inspection des défauts en ligne : Le traitement haute vitesse des images identifie les erreurs d’assemblage microscopiques sur les lignes de production à haut volume avant que les produits n’atteignent l’emballage.
• Surveillance des angles morts des véhicules : Les tracteurs industriels et les chariots élévateurs utilisent des systèmes de vision avec IA en périphérie pour suivre les piétons à proximité et prévenir activement les collisions dans les zones de travail encombrées.