Решения Advantech в области машинного зрения

В отличие от человеческого глаза, машинное зрение не допускает ошибок из-за усталости и не сталкивается с ограничениями по стоимости или рабочей силе. Оно считается прекрасным инструментом для определения дефектов продукта, измерения его размеров и распознавания внешнего вида.

Портфель продуктов компании Advantech для машинного зрения предлагает широкий выбор аппаратных и программных решений для удовлетворения любых потребностей пользователей в широком спектре приложений. Универсальная аппаратная платформа Vision состоит из вычислительных систем, карт захвата кадров и промышленных интеллектуальных камер. Всё это аппаратное обеспечение интегрировано с развитым ПО для поддержки машинного зрения и анализа изображений. Это ПО предоставляет возможности автоматизированного измерения, управления, идентификации и контроля продукции. Advantech поддерживает архитектуру глубокого обучения на основе собираемых на обучающих серверах данных с интерфейсных систем и камер. Это удовлетворяет растущую потребность в решениях машинного зрения для глубокого обучения в ряде сложных задач автоматизации (рис. 1).

ИИ: новое качество машинного зрения

Благодаря использованию технологий вывода и обучения искусственный интеллект (ИИ) может обеспечивать быструю и точную проверку для производителей, но проблемы в данной области всё ещё остаются. Ключевым препятствием является интеграция новых решений ИИ в существующие системы машинного зрения. Чтобы ускорить развёртывание ИИ, Advantech сотрудничает с компанией Smasoft, профессионально занимающейся решениями ИИ по выявлению дефектов и специализирующейся в промышленной автоматизации. Advantech и Smasoft совместными усилиями предоставляют полный спектр услуг для фабрик, желающих внедрить в своё производство ИИ: от консалтинга в самом начале разработки до обучения модели, окончательного развёртывания и интеграции. В результате клиенты могут внедрить инспекцию ИИ в свои полностью автоматизированные и полуавтоматические производственные линии и значительно повысить эффективность производства и качество продукции.

Двухмерное машинное зрение существует уже давно и позволяет роботам обнаруживать движение и локализовать детали, но их возможности ограничены. 2D может быть подходящим для нужд базового контроля, но 3D-видение обеспечивает гораздо бóльшую точность и гибкость в производственных приложениях. В прошлом 3D-зрение в роботизированных системах в основном использовалось в отраслях, связанных с крупными объектами, например, в автомобильной промышленности. Сейчас более мелкие роботы, также известные как коллаборативные роботы (или коботы), становятся всё популярнее на малых и средних предприятиях. Однако одна из проблем, с которыми сталкиваются производители небольших роботов, – это потребность в более тонком анализе трёхмерного изображения для успешной автоматизированной обработки материалов. Меньшие роботы обрабатывают более мелкие объекты: обнаруживают их, собирают, размещают и т.д. Всё это требует более точного зрения. Преимущества 3D проявляются по-разному, в том числе это повышение скорости и надёжности существующих процессов; обновление их до новых, более продвинутых; повышение простоты развёртывания, эксплуатации и общей гибкости систем. Лучший тип решения для роботизированного 3D-зрения определяют конкретные потребности приложения. Эти потребности можно разделить на спецификации и условия. Спецификации включают в себя то, что необходимо выполнить для успешного функционирования приложения или процесса, например, глобальную и локальную точность позиционирования, а также точность определения размеров. К условиям относятся любые элементы в рабочей зоне, которые могут повлиять на точность машинного зрения: рабочее расстояние, температура окружающей среды, освещение, чувствительность тепловизора, яркость проектора и т.д.

После определения условий и технических характеристик необходимо выбрать подходящую технологию машинного зрения, обеспечивающую точное трёхмерное зрение. Нельзя также упускать из вида наличие возможности подключения системы для передачи данных или удалённого доступа к ней. Компьютеры Edge AI Inference являются жизненно важными аппаратными платформами для этих периферийных вычислительных приложений.

Одна платформа для любых задач

Специально для решения подобных задач была разработана платформа MIC-770. Серия модульных промышленных компьютеров (IPC) Advantech MIC-7 включает компактные модульные системы, которые подходят для приложений машинного зрения. Она поддерживает инновационные расширения i-Module для обеспечения гибкости и соответствия различным требованиям приложений. Высокопроизводительные решения на базе MIC-770 Advantech совместимы с широким спектром процессоров и позволяют клиентам гибко настраивать индивидуальные решения на основе требований конкретного приложения. Гибкие возможности ввода/вывода могут быть использованы для расширения функциональности. Модульность конструкции гарантирует, что решение будет применимо для широкого круга задач, таких как обеспечение безопасности в городе, функционирование интеллектуального оборудования и автономных транспортных средств, работа серверов логического вывода ИИ, эксплуатация высокотехнологичного медицинского оборудования, а также решения машинного зрения для различных приложений промышленной автоматизации. Обеспечивает такие передовые технологии высокопроизводительный промышленный компьютер MIC-770, оснащённый процессором Intel® Core™ I 8-го поколения и графическим процессором iModule (MIC-75G20), предназначенным для приложений Интернета вещей (рис. 2).

Периферийный компьютер промышленного уровня MIC-770 обеспечивает высокопроизводительную обучаемую систему ИИ и способен выдерживать круглосуточную работу в экстремальных условиях. Прочное шасси MIC-770 и литой алюминиевый теплоотвод защищают устройство от вибрации и ударов. Пассивное тепловое решение обеспечивает бесшумную работу, а все электронные компоненты удовлетворяют промышленным стандартам по защите окружающей среды, устойчивости к электромагнитным и электростатическим разрядам и требованиям к перенапряжениям (до 2 кВ). Модуль GPU MIC-75G20 iModule поддерживает дополнительные карты PCIe/PCI I/F. Это могут быть, например, карты захвата кадров, графические процессоры и карты управления движением в дополнение к обычным графическим процессорам (с активным охлаждением), обеспечивается питание 12 В постоянного тока для карт, требующих дополнительного питания. Например, надстройка i-Module для графического процессора MIC-75G30 предлагает поддержку двух двухслотовых графических процессоров, что означает получение вдвое большей мощности обработки изображений для приложений машинного зрения в сочетании с MIC-770 в качестве базового IPC. Промышленный компьютер подходит для граничных вычислений ИИ и отличается компактными размерами, исключительной производительностью, стабильностью системы и надёжностью. Основные параметры модульного компьютера MIC-770 приведены в табл. 1.

Серия IPC MIC-770 может работать с модулями Advantech iDOOR (рис. 3). Благодаря надстройке C-PCM-24S24G-4AV-1 LTE iDOOR решение может поддерживать беспроводные LTE-подклю-чения. Использование сотовой сети обеспечивает гибкий метод обновления моделей логического вывода, а также внешнее удалённое управление. Сотовая связь LTE избавляет от необходимости в оптоволоконной инфраструктуре. Соединения LTE в сочетании с Wi-Fi также более надёжны, чем проводные соединения.

Патрульные роботы

Роботы всё чаще встречаются в нашей повседневной жизни. Это универсальные интеллектуальные инструменты, которые помогают выполнять базовые, повторяющиеся и опасные задачи, они способствуют повышению безопасности производственных процессов и сокращению расходов. Ведущая компания в области интеллектуальных патрульных роботов с более чем 20-летним опытом работы в сфере общественной безопасности в сотрудничестве с Advantech создала робота, подходящего для различных сценариев применения.

Этот робот способен точно измерять температуру. Для обеспечения панорамного наблюдения в удалённом режиме потребовалось пять камер с высоким разрешением, благодаря которым оперативные сотрудники полиции могут выявлять заболевших людей и принимать профилактические меры. Задача состояла в быстрой проверке температуры в радиусе 5 метров с возможностью измерения температуры у 10 человек одновременно с погрешностью в пределах ±0,5˚C. Система также должна была поддерживать 5G и иметь возможность передавать данные измерения температуры в диспетчерскую в режиме реального времени.

Для определения состояния окружающей среды, принятия динамических решений, автономного управления движением, а также управления поведением патрульные роботы 5G объединили в себе технологии Интернета вещей, искусственного интеллекта, облачных вычислений и больших данных (рис. 4). Помимо распознавания лиц, транспортных средств и обнаружения токсичных газов, с помощью этого передового решения роботы могут выполнять предварительную обработку происшествий, подавать звуковые сигналы и отпугивать злоумышленников шумом. Во время патрулирования они могут делать выводы на основе вычислений и анализировать человеческое поведение. Сразу после фотографирования, сканирования и анализа они отправляют уведомления и действуют в координации с командными центрами отделов общественной безопасности. Визуализация дополненной реальности (AR) позволяет отделам общественной безопасности вступить в новую интеллектуальную эру (рис. 5).

Производство маховиков

Несмотря на то что машинное зрение с точки зрения точности, надёжности и эффективности превосходит ручное управление, некоторые производители по-прежнему не решаются использовать его возможности. У такой позиции есть несколько причин: длительное время разработки системы; проблемы совместимости при интеграции аппаратных компонентов; а также проблемы с последующим техническим обслуживанием. Из-за опасений столкнуться с этим многие компании не спешат модернизировать своё производство, в результате чего упускают дополнительные возможности развития.

Компания Advantech разработала интеллектуальную систему контроля (ESRP-MVS-AIIS3410), объединяющую промышленную камеру, блок обработки данных и прикладное программное обеспечение (рис. 6). Комплексное решение охватывает весь процесс – от считывания изображений до прикладного программного обеспечения. Простое в использовании ПО облегчает разработку и внедрение проекта без какого-либо кодирования. Это значительно сокращает время внедрения системы и последующие затраты на обслуживание. Таким образом, Advantech помогает пользователям эффективно реализовать автоматизированный контроль производственных линий.

Тайваньская фабрика работает как ODM-партнёр американского производителя фитнес-велосипедов, предлагая специализированные услуги по обработке металла и производству маховиков. Несмотря на то что на заводе есть специальная измерительная лаборатория для проверки качества маховиков, на выполнение каждой проверки требуется около трёх минут. Чтобы избежать негативного влияния на скорость производства и обеспечить своевременные поставки, на производственной линии контролируется качество продукции посредством выборочных проверок. К сожалению, когда была поставлена последняя партия маховиков, фабрика получила жалобу на их низкое качество. Это вынудило приостановить производство и выплатить компенсацию за дефектную продукцию. Чтобы избежать штрафов из-за плохого контроля качества в будущем, было решено внедрить на фабрике систему машинного зрения, которая будет проверять всю продукцию, не оказывая негативного влияния на скорость производства.

Для внедрения новой системы обычно требуется шестимесячный период разработки (предварительное планирование проекта, выбор оборудования, тестирование совместимости оборудования, программирование, выявление недочётов, запуск системы и её тестирование). Такое время на фабрике потерять не могли, и это побудило специалистов приобрести комплексное решение, которое могло быть внедрено в короткие сроки (менее трёх месяцев), позволяло выполнять сразу несколько задач проверки, могло гибко добавлять или изменять элементы контроля и проверяемые продукты, было легким в использовании и технической поддержке, а также обладало заранее согласованным аппаратным и программным обеспечением. Именно таким оказалось решение от Advantech – интеллектуальная система машинного зрения VisionNavi. Она состоит из компактной высокопроизводительной аппаратной платформы AIIS-3410P и промышленной PoE-совместимой камеры QCAM-GM2440-035CE с разрешением 5 Мпк. Интегрированное программное и аппаратное обеспечение обеспечивает полную совместимость и в состоянии удовлетворить потребность завода в простой в использовании системе, которую можно быстро внедрить.

Процесс работы системы был следующим. Когда заготовка попадала в зону контроля (после получения цифрового сигнала от инфракрасного датчика), платформа AIIS-3410P отправляла сигнал запуска на промышленную камеру GigE серии QCAM. Камера делала снимок заготовки для проверки. Затем сфотографированное изображение отправлялось в AIIS-3410P через Интернет, где ПО VisionNavi анализировало его, чтобы убедиться в том, что оно соответствует всем требованиям к качеству изделия (рис. 7). 

Высокопроизводительная аппаратная платформа способна обрабатывать большие объёмы графических данных, что позволяет ей не отставать от промышленной камеры, которая делает 20 фотографий с высоким разрешением каждую секунду. Это обеспечивает контроль качества каждой детали при сохранении высокой скорости производства. Программное обеспечение VisionNavi – блочно-программируемое и отличается дружественным пользовательским интерфейсом, позволяющим без труда разработать множество функций сравнения изображений. Это упрощает сложные приложения машинного зрения и сокращает процесс разработки, однако требует навыков программирования. На заводе не было своих программистов, но компания смогла начать использовать VisionNavi всего лишь после нескольких дней обучения специалистов. На базе ПО VisionNavi легко конфигурируется множество приложений машинного зрения, таких как измерение, позиционирование, наведение и идентификация, благодаря этому систему можно использовать на заводе в различных целях.

ИИ для производства теплоотводов

Раньше сотрудники производили визуальный осмотр большинства произведённых на заводе компонентов. Завод по производству теплоотводов изначально имел три основных инспекционных пункта, на которых несколько работников проводили проверку размеров, толщины и внешнего вида. Хотя инспекторы проходили предварительную подготовку, основанный на индивидуальном восприятии контроль был не всегда качественным. Более того, зрительная усталость, общая утомляемость и кадровая текучка приводят к большому количеству пропусков брака на производственных линиях (рис. 8).

Программа сотрудничества между Advantech и уже упоминавшейся компанией Smasoft направлена на то, чтобы помочь производственной отрасли перейти от визуального контроля человека к контролю с использованием искусственного интеллекта. Решение, сочетающее в себе машинное зрение на основе правил и визуальную идентификацию при помощи ИИ, является не только хорошим ответом на проблемы предприятия, но и способствует внедрению автоматических систем контроля.

Платформа Smasoft для автоматизированной разработки программного обеспечения (SmaSEQ) объединяет функциональности модульного визуального контроля, управления движением, управления вводом-выводом, инструменты проверки дефектов на основе искусственного интеллекта (SmaAI), обучения искусственного интеллекта и другие возможности. В итоге на этой платформе была создана машина для проверки теплоотвода, которая может проводить три типа проверок, при этом постоянное обучение моделей глубокого обучения ИИ позволяет и дальше снижать количество пропущенных ошибок и повышать качество проверок. SmaSEQ имеет удобный интерактивный интерфейс и проста в освоении. После прохождения курсов обучения программному обеспечению операторы-клиенты могут с лёгкостью работать с SmaSEQ, даже несмотря на отсутствие инженерного образования или надлежащего понимания принципов глубокого обучения ИИ. Платформа SmaSEQ проста, понятна и не требует сложных программных настроек, что позволяет системным интеграторам и конечным пользователям самостоятельно обучать машины. Именно программное обеспечение Smasoft и оборудование Advantech составляют систему искусственного интеллекта машины для контроля теплоотводов. В Smasoft используется всё та же компактная безвентиляторная система MIC-770 со слотом расширения для i-модулей Advan-tech и встроенной системой логического вывода AI NVIDIA Jetson® Xavier MIC-730AI. В прошлом Smasoft использовала IPC производства других компаний, но не все они устраивали заказчиков в силу слишком большого размера ПК или их невысокой надёжности. Серия MIC от Advantech остаётся стабильной даже после длительного процесса приработки, а если требуются дополнительные входы/выходы, серию MIC можно расширить в любой момент, что избавляет от необходимости переустанавливать оборудование для каждого нового проекта.

Каждый из двух аппаратных продуктов Advantech, на которых построена контрольная система ИИ, выполняет разные задачи. MIC-770 с установленным ПО SmaSEQ контролирует процесс инспекционной станции и проводит визуальный осмотр на основе правил, чтобы определить, соответствуют ли размер и толщина радиаторов спецификациям. MIC-730AI с установленным ПО SmaAI выполняет анализ изображений на основе ИИ для сравнения и выявления радиаторов с дефектами внешнего вида. Это стало возможным благодаря предварительной загрузке в SmaAI множества изображений дефектных продуктов. После того как SmaAI завершит соответствующее обучение на основе загруженных в него изображений, обученные модели помещаются в MIC-730AI. Затем на их основе можно проводить визуальный осмотр с помощью искусственного интеллекта, который способен оценить плоскостность и выявить трещины, пятна, царапины и другие дефекты, трудно классифицируемые с помощью общих физических правил (рис. 9).

Изначально на заводе-заказчике ожидали, что новая система будет иметь точность 90%, но решение Smasoft и Advantech достигло точности 97%, что намного превышает изначальные требования. Раньше на производственной линии было десять инспекторов. На проведение трёх видов проверок каждого радиатора уходило порядка 30 секунд. Сегодня для проведения заключительной проверки требуется только один инспектор, а выполнение задачи занимает всего 4 секунды. Таким образом, внедрение решения не только снижает затраты на рабочую силу, но и повышает эффективность контроля. Это решение для проверки с использованием ИИ имеет конфигурацию распределённой архитектуры, что позволяет одному MIC-770 при выполнении логического вывода ИИ взаимодействовать с несколькими MIC-730AI (рис. 10). Если на фабрике возникает необходимость внедрить дополнительные проверки на основе искусственного интеллекта или повысить их скорость, можно просто установить дополнительный MIC-730AI, подключённый посредством сетевого кабеля, что сделает будущие расширения заводской системы контроля удобными и бюджетными.

Заключение

Аппаратные платформы для машинного обучения развиваются быстрыми темпами и становятся всё более доступными для применения в самых разных областях. Исключая человеческий фактор, они повышают эффективность производства, снижают процент брака продукции и даже делают возможной автоматизацию процессов, считавшихся совсем недавно исключительным уделом ручного труда. Системы машинного зрения на базе специализированных программно-аппаратных платформ Advantech представляют собой практически готовые решения, не требующие больших затрат на адаптацию к требованиям конкретных приложений, чем выгодно отличаются от аналогичных систем, разрабатываемых с нуля. ●

E-mail: textoed@gmail.com