GPU工控机推动AI机器视觉产业发展

2021-08-28

机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉在工业生产中应用广泛，常用于遍布整个生产环节的四类业务应用：视觉引导与定位、模式有无识别检测、 精准测量测距、产品外观检测等。

基于工控机的机器视觉系统是目前主流的应用方案。分离式的图片采集系统与基于工控机的处理系统架构使得该方案能广泛适用于各类工业视觉应用场景。

随着人工智能、视觉技术的不断成熟，中国制造 2025 等政策的不断驱动，大大促进了机器视觉产业发展。随着工业机器视觉应用越来越广泛，被检测对象越来越复杂，机器视觉应用从传统工业视觉向基于深度学习的 AI 工业视觉过渡。

深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。因此，AI 工业视觉可以解决更复杂的问题，提升生产效率。

完成图像数据的处理和绝大部分的控制逻辑，采用深度学习算法的机器视觉应用，对算力硬件性能要求越来越高，通常都需要高性能的 CPU/GPU，减少处理的时间。GPU工控机或服务器，是视觉系统的核心算力，部署于靠近相机的端侧，结合机器视觉软件用来完成输入的图像数据的处理，通过图像识别得出结果。

特控4U工控机IPC-H610作为上位机，通过千兆网口与工业相机通讯，串口与触发器/PLC通讯，通过多PCIE/PCI扩展IO采集卡或专业相机模块/运动控制卡以及GPU模块。有高清接口支持4K输出，良好的人机界面。高效的英特尔8代CPU，为AI机器视觉提供强有力的算力平台，高效稳定的为客户服务。