Fansız Jetson sınıfı edge işlem: çıkarımı kamerada yapmak.

İşlemi bir PC yerine veya bulut yerine neden kamerada yaparsınız?

Çıkarımı kameranın içindeki bir karta koymak, bir görü sistemindeki en yavaş ve en kırılgan iki bağlantıyı ortadan kaldırır: ayrı bir endüstriyel PC'ye gidiş ve buluta gidiş. Model, görüntünün yakalandığı yerde çalıştığında, karar ölçümle aynı yerde verilir; böylece parçayı görmekle bir geç veya kal iletmek arasında kare aktarımı, ağ atlaması ve uzak bağımlılık olmaz. Bu düzen, görsel muayenede edge AI yaklaşımının pratikteki karşılığıdır: kamera, model ve karar hat üstünde tek bir cihazda toplanır.

Zamanlama örneği en açık olanıdır. Parça başına yaklaşık 30 ms'lik ölçülen bir saha sonucu, tam çözünürlüklü bir kareyi başka bir makineye gönderip yanıt beklemek için neredeyse hiç bütçe bırakmaz. Cihaz üstü çıkarım o aktarımı tamamen kaldırır; bu yüzden yalnızca model değil, işlemin konumu, hat hızında kararları gerçekçi kılan şeydir. Adente Vision, Aden Group bünyesindeki ADENTE Advanced Engineering Technologies tarafından geliştirilen ve otomasyon sistem entegratörleri üzerinden satılan bir edge-AI görsel muayene ünitesidir ve çıkarımı harici bir sunucuda değil muhafazanın içindeki fansız Jetson sınıfı bir kartta yapar.

İkinci neden bağımsızlıktır. Kendi kartında karar veren bir ünite, tesis ağı tıkalıyken veya çöktüğünde çalışmaya devam eder ve ham parça görüntülerini asla hattan dışarı göndermez. Görüntülerin hassas süreç verisi olduğu bir tesis için, o cihaz üstü tasarım, kendi kendine yeten bir istasyonu kontrol etmediği altyapıya bağımlı olandan ayıran şeydir.

Jetson sınıfı 8-16 GB edge işlem gerçekte size ne verir?

Jetson sınıfı edge işlem, sinir ağı çıkarımını düşük güçte çalıştırmak üzere tasarlanmış kompakt, GPU-hızlandırmalı bir modüldür ve 8-16 GB bellek, gerçek bir muayene modelinin bir raf sunucusunda değil kamerada yüklenip çalışmasını sağlayan şeydir. GPU hızlandırma önemli olan kısımdır: görüntü modelleri paralel işlerdir ve küçük bir hızlandırıcı bu işi, genel amaçlı bir CPU'nun takılıp kalacağı yerde milisaniyelerde yapar.

Bellek boşluğu, modeli dürüst tutan şeydir. Yüzey muayenesi için anomali ve kusur modelleri küçük değildir ve 8-16 GB, ağa ek olarak görüntü tamponları ve onun yanında çalışan klasik bilgisayarlı görü aşaması için yer verir. Adente Vision, ölçüm için klasik bilgisayarlı görüyü aynı kartta yargı için AI çıkarımıyla birleştirir; bu yüzden işlemin ikisini de tutması gerekir ve bellek bütçesi tek bir hafif sınıflandırıcı için değil, bu hibrit iş yükü için boyutlandırılmıştır.

Model, özel bir gömülü hızlandırıcıda çalıştığı için zamanlaması öngörülebilirdir. Katalog gecikme sınırı, parça başına muhafazakâr bir 0,5 s'dir ve ölçülen saha sonucu parça başına yaklaşık 30 ms'dir; belirli bir çevrim için taahhüt edebileceğiniz sayı bu sınırların içinde kalır ve parçalarınız ile aydınlatmanız üzerinde uygulamaya özgü bir ölçüm gerektirir.

Fabrikada fansız neden önemlidir?

Fansız, kartın, fabrika havasını üzerinden çeken bir fan yerine muhafaza boyunca iletim yoluyla soğutulması demektir ve bu, bir üretim sahasındaki elektronik için en yaygın tek arıza noktasını ortadan kaldırır. Bir fan, aşınıp bozulan hareketli bir parçadır ve tozun, yağ buğusunun ve soğutma sıvısı aerosolünün karta ulaşması için açık bir yoldur.

Fabrika havası temiz oda havası değildir. Talaşlı imalat soğutma sıvısı, plastik tozu, kaynak dumanı ve paketleme lifi bir üretim hücresinin çevresinde dolaşır ve fanla soğutulan herhangi bir kutu, ısı emici tıkanıp sıcaklık tırmanana kadar bunları içine çeker. Sızdırmaz, fansız bir tasarım bundan kaçınır: fan ve havalandırma deliği olmadan, kirleticileri dışarıda tutan aynı muhafaza, ısıyı gövdesi boyunca dışarı taşır; bu da ünitenin, elektroniğe bir hava yolu olmadan standart yapılandırmada 0-45 C aralığını tutmasını sağlar.

Fansız bir tasarımın kabul ettiği ödünleşim, daha sıkı bir termal bütçedir ki işlemin masaüstü sınıfı bir GPU yerine düşük güçlü gömülü bir modül olmasının tam nedeni budur. Mühendislik seçimi bilinçlidir: güç bütçesi pasif olarak soğutulabilen Jetson sınıfı bir parça seçin, kurulduğu ortamda hayatta kalan bir muayene bilgisayarı elde edersiniz. Ünitenin tam fiziksel, güç ve termal sınırları için, bir muayene ünitesini gerçek bir hücreye uydurma üzerine kardeş yazıya bakın.

Cihaz üstü eğitim ne kadar veri ve zaman gerektirir?

Cihaz üstü muayene büyük bir veri kümesi gerektirmez: model yaklaşık 20 hatasız referans görüntüden eğitilir ve eğitim 48 saatten kısa sürede tamamlanır. Yaklaşım, hatasız bir parçanın nasıl göründüğünü öğrenip sapmayı işaretlediği için, olası her kusurun bir kataloğunu değil hatasız parçaları sağlarsınız; veri gereksinimini küçük tutan şey budur.

O küçük-veri yolu, edge çıkarımını dağıtmayı ve değiştirmeyi pratik kılar. Yeni bir parça veya varyant, çok aylık bir veri toplama projesi değil, birkaç günle ölçülen bir yakalama-ve-eğitme görevi olur ve eğitilmiş model, donanım değişikliği olmadan aynı fansız kartta çalışır. Ünite beş mod çalıştırır (Anomali ve Kusur Tespiti, Montaj ve Eksik Parça, Kod Okuma, Ölçüm ve Parça Tanıma) ve güncellemeler USB bellek ile yüklenir; böylece hava boşluklu (izole) bir hat, bir ağ bağlantısı olmadan yeniden eğitilebilir.

Kameradaki edge-işlem spesifikasyonu

Aşağıdaki tablo, "çıkarımı kamerada yapmak"ın spesifikasyon açısından ne anlama geldiğini özetler. İki gecikme rakamını, her parça için tek bir garantili çevrim süresi olarak değil, muhafazakâr katalog sınırı ölçülen saha sonucu ve bir üst sınır olarak ele alın.

Cihaz üstü çıkarım veriyi hatta tutar mı?

Cihaz üstü çıkarım ham parça görüntülerini hatta tutar çünkü kare aynı kartta yakalanır, yargılanır ve atılır ve yalnızca sonuç (bir geç veya kal, bir sınıf, bir ölçüm) üniteden fieldbus üzerinden çıkar. Tasarımın hiçbir yanı, bir karara ulaşmak için bir görüntünün bir sunucuya veya buluta gitmesini gerektirmez.

Parça görüntülerinin hassas olduğu bir tesis için bu, yalnızca bir performans özelliği değil bir veri-yerleşimi özelliğidir. Görüntü asla uzak bir sistemde bir dosya olmaz ve model güncellemeleri USB ile gelir; bu yüzden hava boşluklu (izole) bir hücrenin bile bakımı yapılabilir. Edge'in bulut muayenesine karşı gecikme ve veri egemenliği üzerine daha geniş karşılaştırması için, edge'e karşı bulut görsel muayene üzerine kardeş yazıya bakın. Tam ünite Adente Vision sistem sayfasında anlatılmıştır ve yöntem, AI görsel muayene üzerine ana rehberin altında yer alır.