Az Aetina bemutatja az ipari automatizáláshoz készült robusztus peremhálózati AI-rendszereket

Az ipari automatizálás peremhálózati MI-jének átalakítása többkamerás intelligenciával

Az ipari automatizálás nagymértékben támaszkodik a valós idejű képfeldolgozásra a hatékonyság és a biztonság növelése érdekében. A hagyományos vezérlőrendszerek, például a programozható logikai vezérlők (PLC-k) vagy az elosztott vezérlőrendszerek (DCS-ek), gyakran nehezen birkóznak meg az összetett térbeli számításokkal. A modern gyárautomatizálás helyben végzett, nagy sebességű képfeldolgozást igényel a robotika irányításához és a műveletek biztonságos felügyeletéhez.

A hely- és érzékelési korlátok kezelése autonóm mobilrobotokban

A gyártók elrendezési kihívásokkal szembesülnek, amikor fejlett vizuális megfigyelést szeretnének bevezetni szűk helyeken. A nagy felbontású kamerafolyamok hatalmas adatmennyiséget generálnak, amely azonnali helyi feldolgozást igényel. Az Aetina kompakt AIE-VN34/44 és AIE-VO24/34 számítási platformjaival oldja meg ezt a szűk keresztmetszetet. A mindössze 136,3 x 132 x 63 mm méretű egységek vállalati szintű mesterséges intelligenciát biztosítanak közvetlenül a mobil ipari hardverek számára.

NVIDIA Jetson hardver használata többkamerás képalkotáshoz

Mindegyik egység NVIDIA Jetson Orin NX vagy Jetson Orin Nano modult használ, amelyek akár 100 TOPS MI-számítási teljesítményt biztosítanak. Ez a hardverarchitektúra egyszerre akár négy GMSL2-kamerakapcsolatot is támogat. Ennek köszönhetően a platform lehetővé teszi, hogy az autonóm mobilrobotok késleltetés nélkül dolgozzák fel a 360 fokos képfolyamokat. A peremhálózati telepítések elemzésében szerzett tapasztalataim szerint a képfeldolgozás leválasztása a fővezérlőről jelentősen javítja a rendszer reakcióképességét.

A nagy távolságú kameratelepítések egyszerűsítése dinamikus környezetekben

A többkamerás hálózatok integrálása nagy gyártócsarnokokban jellemzően komoly jelromlási kockázatokkal jár. Az Aetina ellenőrzött GMSL2-adapterkártyák és plug-and-play kameramodulok használatával oldja meg ezt a problémát. Ez az architektúra akár 15 méteres távolságon is stabil, kiváló minőségű videóátvitelt biztosít. Ennek eredményeként a mérnökök csökkenthetik a rendszer validálásához szükséges időt, és egyszerűsíthetik a moduláris telepítéseket.

Robusztus megbízhatóság biztosítása szélsőséges üzemi körülmények között

Az ipari hardvernek ellen kell állnia a gyárautomatizálás mostoha környezetének, hogy megelőzze a költséges gyártósor-leállásokat. Ezek a ventilátor nélküli platformok -25 °C és +55 °C közötti üzemi hőmérsékleten is megbízhatóan működnek. Emellett MIL-STD-810H szerinti ütésállósági tanúsítvánnyal és E-Mark járműipari jóváhagyással rendelkeznek. A beépített Ignition Power Control és a széles feszültségtartományú bemenetek védelmet nyújtanak a mobil járművek tápellátási rendszereiben előforduló túlfeszültségekkel szemben.

A vizuális érzékelési képességek kiterjesztése a gyári infrastruktúrákban

A kompakt peremhálózati számítástechnikai eszközök a nyers vizuális adatfolyamokat azonnali, felhasználható ipari információvá alakítják. Ezek a rendszerek párhuzamosan kezelik a hibafelismerést, a gyártósorok felügyeletét és a dolgozók követését. A szabványos PLC- vagy DCS-hálózatokkal együttműködve átfogó biztonsági védőhálót hoznak létre. Így az autonóm járművek gyorsan változó raktári környezetekben azonnal felismerhetik az akadályokat, és új útvonalat választhatnak.

Hosszú távú érték és szoftveres ökoszisztéma-támogatás

Az Aetina NVIDIA JetPack 6.2 Board Support Package-ekkel támogatja ezeket a platformokat, a közeljövőben pedig JetPack 7.2-kompatibilitást is kínál. Ez hosszú távú szoftverfrissítéseket és zökkenőmentes átállást garantál az MI-keretrendszerek között a termék teljes életciklusa során. Véleményem szerint a folyamatos szoftveres ütemtervhez igazodó peremhálózati platformok kiválasztása megóvja a tőkebefektetéseket a korai műszaki elavulástól.

Valós alkalmazási forgatókönyvek

• Autonóm mobilrobotok navigációja: Négy GMSL2-kamera folyamatos körkörös megfigyelést biztosít, így az AMR-ek pontosan felismerhetik az akadályokat, és navigálhatnak a dinamikusan változó raktári padlókon.
• Soron belüli hibafelismerés: A nagy sebességű kamerafeldolgozás még a csomagolás előtt azonosítja a nagy volumenű gyártósorokon előforduló mikroszkopikus összeszerelési hibákat.
• Járművek holtterének felügyelete: Az ipari vontatók és targoncák peremhálózati MI-alapú képfeldolgozó rendszerekkel követik a közelben tartózkodó gyalogosokat, és aktívan megelőzik az ütközéseket a zsúfolt munkaterületeken.