Колесный диск, являясь ключевым компонентом ходовой системы автомобиля, напрямую влияет на безопасность и удобство вождения. Традиционные методы ручного контроля недостаточно эффективны, крайне субъективны и подвержены усталости. Сегодня они уже не соответствуют требованиям крупносерийного массового производства. Система машинного зрения на базе искусственного интеллекта (ИИ) обеспечивает автоматическое, бесконтактное и высокоточное обнаружение любых отклонений в режиме реального времени, значительно повышая эффективность производства и уровень контроля качества.
Производитель автомобильных дисков из Испании внедрил интеллектуальную систему контроля для достижения следующих целей:
- Обнаружение дефектов: автоматическое выявление дефектов поверхности, таких как царапины, трещины, усадка и отслоение краски на диске колеса.
- Контроль геометрии: точное измерение ключевых размеров, таких как диаметр диска, положение болтовых отверстий и эксцентриситет.
- Оперативный анализ данных: достижение времени реакции на уровне миллисекунд для обеспечения сортировки и отбраковки некондиционной продукции на производственной линии.
- Системная интеграция: поддержка синхронного сбора данных с нескольких камер и совместимость с 2D/3D-датчиками машинного зрения.
Основные требования заказчика к системе машинного зрения на базе ИИ:
- Высокая производительность: значительная вычислительная мощность процессора на базе ИИ, поддержка обработки данных с многоканальных камер в режиме реального времени и технологий глубокого обучения.
- Многокамерный доступ: подключение к нескольким промышленным 2D/3D-камерам для стабильного получения изображений высокой четкости.
- Надёжность промышленного уровня: безвентиляторная конструкция, широкий диапазон входного напряжения 12–24 В и рабочих температур от -20°C до 60°C.
- Расширенный набор промышленных интерфейсов: изолированные порты ввода-вывода, CAN интерфейс, последовательные порты для лёгкой интеграции с ПЛК, роботами и другим оборудованием.
- Непрерывная и стабильная работа: обеспечение круглосуточной бесперебойной работы для повышения эффективности производства.
Решение задачи от JHCTECH
После комплексного тестирования в качестве платформы для построения системы интеллектуального контроля на линии производства автомобильных колёс был выбран встраиваемый компьютер BRAV-7120 с ИИ от JHCTECH.
BRAV-7120 на платформе NVIDIA Jetson Orin Nano обладает высокой вычислительной мощностью ИИ от 20 до 67 TOPS. Компьютер предлагает широкий набор интерфейсов (2 LAN, 4 USB, 2 COM и 2 CAN), что позволяет подключать от двух до трёх 2D/3D-камер, датчиков, осветительных приборов и оптических компонентов в зависимости от задач проекта. Система получает изображения высокой чёткости в режиме реального времени и выполняет их интеллектуальный анализ. Благодаря интеграции передовых алгоритмов глубокого обучения система точно выявляет различные дефекты на поверхности колесного диска, включая царапины, трещины, усадочные раковины и отслоение краски, одновременно измеряя ключевые размеры и выявляя ошибки, что значительно повышает точность и согласованность контроля.
Кроме этого, BRAV-7120 поддерживает четырёхканальное расширение камер GMSL или MIPI CSI, несколько изолированных интерфейсов ввода-вывода и связи, что обеспечивает гибкое подключение к датчикам, ПЛК и периферийным исполнительным устройствам для обеспечения различных требований интеграции в промышленных условиях.
Устройство также имеет широкий диапазон входного напряжения постоянного тока 9–36 В, расширенный диапазон рабочих температур (от -20°C до 60°C) и защитную изоляцию. Это позволяет адаптироваться к колебаниям напряжения и электромагнитным помехам в производственных условиях, обеспечивая круглосуточную непрерывную и стабильную работу системы.
Основные характеристики BRAV-7120:
- реализован на базе NVIDIA Jetson Orin Nano 4/8G, 20–67 TOPS
- 6-ядерный процессор ARM Cortex-A78AE v8.2 64-бит;
- графический процессор Ampere (512/1024 ядра) с 16/32 ядрами Tensor;
- 4/8G LPDDR5, 1 слот M.2 2280 M-Key NVMe;
- поддержка 2 х LAN (POE опционально), 2 х Iso.CAN (один из каналов CAN с изоляцией опционально), 4 х GMSL (опционально);
- видеокодирование: 1080p30, поддерживается 1-2 ядрами ЦП;
- видеодекодирование: 1x4k60 | 2x4k30 | 11 x 1080p30;
- 1х HDMI, 1 линейный выход, 2х USB 3.2, 2х USB 2.0, 1 порт отладки, 2 х ISO.COM, 1х 8-битный порт ISO.DIO;
- 1 слот M.2 3052 B-Key+SIM; 1 слот MiniPCIe;
- широкий диапазон напряжения питания DC-IN 9–36 В, DC-OUT 12 В;
- корпус из алюминиевого сплава, безвентиляторное охлаждение.
В сочетании с предустановленным программным обеспечением заказчика для визуального контроля на основе ИИ, устройство обеспечивает сквозную обработку данных с малой задержкой. Также BRAV-7120 может быть легко интегрирован в систему управления производством (MES) или платформу управления качеством производственной линии, что в конечном итоге помогает заказчикам добиться высокоэффективного, надёжного и полностью автоматизированного процесса контроля качества и сортировки колёс.
Если вам понравился материал, кликните значок - вы поможете нам узнать, каким статьям и новостям следует отдавать предпочтение. Если вы хотите обсудить материал - не стесняйтесь оставлять свои комментарии : возможно, они будут полезны другим нашим читателям!
