Репортаж от Wedoany，Компания Cognex выпустила контроллер машинного зрения In-Sight 6900, который использует технологию Nvidia Jetson, превращая традиционный процессор изображений в AI-движок, способный запускать сложные нейронные сети непосредственно на периферии без необходимости во внешнем ПК. По словам Брайана Бенуа (Brian Benoit), директора по продуктам расширенного зрения Cognex, эта интеграция позволяет одновременно запускать несколько высокоразрешающих AI-моделей без увеличения времени цикла, а оптимизированная интеграция Nvidia TensorRT синхронизирует принятие решений AI с микросекундной точностью высокоскоростных производственных линий.

Cognex продемонстрирует этот продукт на выставке Automate в Чикаго с 22 по 25 июня на стенде 3101.

Бенуа отметил, что Cognex на протяжении почти десяти лет развивает возможности AI-контроля качества, включая стратегические приобретения ViDi Systems и Sualab. Интеграция Nvidia Jetson является следующим шагом в этом процессе, позволяя запускать архитектуры моделей на основе трансформеров в In-Sight Vision Suite и одновременно обрабатывать несколько сложных нейронных сетей. Он подчеркнул, что Cognex не просто использует чипы Nvidia в качестве компонентов, а строит на этой вычислительной основе собственные AI-модели, инструменты обучения и инфраструктуру развертывания.

In-Sight 6900 поддерживает полный портфель промышленных камер Cognex с разрешением от 2,3 МП до 65 МП, включая конфигурации с кадровой и линейной разверткой, а также совместим с объективами C-mount и большого формата, а также со специализированным промышленным освещением. Устройство использует программное обеспечение In-Sight Vision Suite и реализует облачную разработку и развертывание AI-моделей через OneVision. Такая архитектура «облако-периферия» позволяет централизованно обучать и управлять AI-моделями в облаке, а затем развертывать их на периферийных устройствах для выполнения проверок без подключения к облаку. OneVision поддерживает такие передовые режимы AI-инструментов, как классификация по малым выборкам (Few-Sample Classification) и робастная сегментация (Robust Segmentation).

Бенуа отметил, что модульная архитектура «подключи и работай» In-Sight 6900, а также интеллектуальное освещение, предварительно подобранная оптика и встроенная поддержка промышленных протоколов, таких как PROFINET, EtherNet/IP и EtherCAT, помогают снизить сложность развертывания системы. OneVision, в свою очередь, решает проблемы масштабируемости за счет централизованной разработки моделей. В качестве примера он привел компанию Essity, которая с помощью OneVision сократила процесс разработки контроля с более чем года до одного дня; компания Schneider Electric с помощью этого решения стандартизировала модели по всему миру, удвоив производительность и сократив количество ложных браков.

Бенуа указал, что AI превратил машинное зрение из системы, основанной на правилах, в систему, обучающуюся на примерах и адаптирующуюся к реальным вариациям. Современные AI-модели могут работать на компактных периферийных устройствах, сохраняя точность более 99,5%. Он считает, что будущее технологий зрения выйдет за рамки обнаружения дефектов и будет развиваться в сторону непрерывного заводского интеллекта, где прогностические системы качества смогут обнаруживать отклонения в процессе до появления брака, модели станут более переносимыми, и все эти возможности будут работать непосредственно на периферии без необходимости в глубоких специальных знаниях или значительных инвестициях в инфраструктуру.

Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com