Hat hızında anomali tespiti neden bulutta yaşayamaz.

Anomali tespiti neden bir örneklem değil de her parça üzerinde çalışır?

Anomali tespiti, değerini tam olarak bir istatistiksel örneklemi değil her parçayı muayene ettiği için kazanır. Görevi, hiçbir kuralın öngörmediği nadir, ilk kez görülen kusuru yakalamaktır: bu, MVTec Anomali Tespiti veri kümesi gibi kamuya açık kıyaslamaların ölçtüğü hatasız parçadan sapma görevidir. Öngöremediğiniz bir kusur ise örnekleme atlayarak göze alabileceğiniz bir kusur değildir. Atladığınız o tek parça, tam olarak anomali modelinin işaretlemek için var olduğu parçadır.

Bu, ölçülen şeyin kararlı ve bilinen olması nedeniyle örneklemin savunulabilir olduğu periyodik bir mastar kontrolünden veya bir denetimden farklıdır. Bir anomali ise ne kararlıdır ne de bilinir. Uyarı vermeden, kimsenin belirtmediği bir yerde ortaya çıkar; bu da tek dürüst kapsamın %100 olduğu anlamına gelir: bu parçaya, şimdi, bir sonraki parça kadraja girmeden karar verin.

Mimari için sonuç doğrudandır. Her parça bir karar gerektiriyorsa, kararın parçalar arasındaki süreye sığması gerekir. Edge ve bulut sorusunu bir tercihten bir zamanlama problemine dönüştüren kısıt işte budur.

Hat hızında parça başına zaman maliyeti nedir?

Hat hızında her parçaya ayrılan bütçe, parçalar arasındaki boşluktur ve bu boşluk kısadır. Dakikada 100+ parça çalışan bir hatta tüm döngünün, yani yakalama, çıkarım ile geçti veya kaldı sinyalinin, parça başına ve geride kalmadan bir saniyenin oldukça altında tamamlanması gerekir. Yavaş parçaları hızlılarla ortalamaya vurma imkânı yoktur; her parça bu süreye yetişmek zorundadır.

Bir Adente ünitesi için ölçülen saha sonucu parça başına yaklaşık 30 ms’dir; katalog sınırı ise dakikada 100+ parçada parça başına muhafazakâr bir 0,5 s’dir. Bunları üst sınır olarak ele alın. Kendi hücreniz için gerçekten taahhüt edebileceğiniz rakam; parçalarınıza, aydınlatmanıza ve çevriminize bağlıdır ve bir veri sayfasından kopyalanan bir değer yerine uygulamaya özel bir ölçüm gerektirir.

Bulut sorusu için önemli olan tam milisaniye değil, bütçenin biçimidir: sıkıdır, parça başınadır ve ara vermeden tekrarlanır. Döngüdeki, her seferinde o pencerenin içinde bitmeyi vaat edemeyen her öğe bu bütçeyi bozar.

Neden buluta gidiş-dönüş parça başına kabul edilemez?

Buluta gidip dönmek parça başına kabul edilemez, çünkü ne kadar süreceğinin bir üst sınırı yoktur ve bu kadar dar bir bütçe, süresi belirsiz bir adımı kaldıramaz. Her görüntüyü hattan dışarı göndermek; o görüntünün ağı, bir kuyruğu, paylaşımlı bir çıkarım sunucusunu ve dönüş yolunu beklemesi demektir. Bunların hiçbirinin her çevrimde garanti edebileceğiniz katı bir tavanı yoktur. Sorun ortalama gecikme değil, kuyruktur: arada bir yaşanan yavaş bir gidiş-dönüş, penceresini kaçıran bir parça demektir.

Edge çıkarımı gidiş-dönüşü tamamen ortadan kaldırır. Adente Vision, Aden Group bünyesindeki ADENTE Advanced Engineering Technologies tarafından geliştirilen ve otomasyon sistem entegratörleri üzerinden satılan bir edge-AI görsel muayene ünitesidir. Kareyi yakalar, kararı verir ve kararı cihaz üstünde iletir; böylece zamanlama, kontrol etmediğiniz bir ağ yerine yerel işlem gücü tarafından belirlenir. Deterministik gerçek zamanlı fieldbus sistemleri de aynı nedenle vardır: endüstriyel zamanlamanın sınırlı olması gerekir ve kamuya açık bir ağ üzerinden gidip gelmek sınırlı olmanın tam tersidir.

Zamanlamayla birlikte gelen bir de veri nedeni var. Görüntü, karara varmak için hattan hiç çıkmadığından hassas parça görüntüleri tesiste kalır; bu da üniteyi hızlı tutan mimarinin bir yan etkisidir. Hız ile verinin yerinde kalması burada aynı yönü gösterir.

Parça-başına karar döngüsü: edge ve bulut

Tablo, aynı döngüyü her iki mimaride yürütür ve bulut yolunun sınırlayamadığı zamanı nerede eklediğini gösterir.

Beş muayene modu edge bütçesini nasıl paylaşır?

Edge bütçesi yalnızca anomali tespitine harcanmaz; ünitenin çalıştırdığı modlar arasında paylaşılır. Adente üniteleri beş mod sunar: Anomali ve Kusur Tespiti, Montaj ve Eksik Parça, Kod Okuma, Ölçüm ve Parça Tanıma; belirli bir parçada ilgili kontroller aynı parça başına pencerenin içinde, aynı yerel kart üzerinde çalışır. Bütçe bir bütün döngünün bütçesidir, aşabileceğiniz mod başına ayrılmış bir pay değildir.

Bu, işi tek bir yerde yapma lehine bir argümandır. Yakalama, anomali geçişi ve herhangi bir kusur, sayma veya kalite kontrolü hep ünite üzerinde gerçekleştiğinde belleği ve işlem gücünü paylaşırlar ve aşamalar arasında ağa çıkmadan parça başına tek bir karar üretirler. Modları yerel bir yakalama ile uzak bir model arasında bölmek, parça başına bütçenin karşılayamadığı gidiş-dönüşü tam da yeniden getirir ve bunu ara sıra değil her parçada yapar. Aynı ödünleşim donanım düzeyinde de karşımıza çıkar; tek edge kutusu ile kamera artı sunucu yığını karşılaştırması, sızdırmaz tek kutu ile ayrı bir sunucuya kablolanmış kamerayı adım adım ele alır. Ünitenin beş modu tek kartta nasıl çalıştırdığını sistem genel bakışında görebilirsiniz.

Bulut hâlâ nerede yardımcı olur?

Bulut burada işe yaramaz değildir; sadece parça başına döngünün yanlış tarafındadır. Gerçekten yardımcı olduğu yer çevrim dışıdır: zaman-kritik olmayan ve her parçada çalışmayan modeli eğitmek ve iyileştirmek. Taze bir örnek kümesiyle yeniden eğitim, hiçbir parça beklemeden, hattın dışında, bir program dahilinde gerçekleşebilir.

Temiz iş bölümü budur. Parça-başına karar edge’de kalır, çünkü katı ve tekrarlanan bir son teslim tarihi vardır; ara sıra yapılan model güncellemesi ise böyle bir süre sınırı olmadığından hattan uzakta gerçekleşir. Bir anomali modelini küçük bir hatasız parça kümesinden eğitmenin ardındaki mekanizma için 20 görüntüyle muayene üzerine kardeş yazıya, daha geniş mimari için ise yapay zeka ile görsel muayene ana rehberine bakın.