研华AI Box在制造产线视觉监测应用

项目背景： 

随着工业4.0的推进，国内制造工厂正在逐步实现产线的全自动化，国内一家制造工厂希望在产线实现AI智能化检测，从在夹头采集物料状态、监控取像、飞靶间距检测、声光报警、设备安装到网络连通，完成物料掉料/折角/叠板/皱褶/物料颜色不均匀等检测工作。以往人工检测耗时耗能，目测准确率不佳，希望通过AI自动化检测进行产线全自动化。

这需要实现传感器、PCL设备、机床、端侧控制器和物联网之间的联结，进行数据的实时传输和回传，为了确保设备性、及时响应率，检测的精准度，应用于端侧控制设备的算力十分重要。

随着工业4.0的推进，国内制造工厂正在逐步实现全自动化的智慧产线方案。国内一家制造工厂希望在产线上通过AI实现对生产物料的智能化监测，减少人力的投入，实现问题物料的快速识别。

产线自动检测关注点/难点

 ● 核心数据需求庞大，需边缘端算力拆分

 ● 检测相机种类繁多，需多种接口兼容

 ● 产线空间狭小，无法容纳大体积服务器

 ● 工厂环境严苛，确保机器不宕机

应用介绍：

此项目采用了研华MIC-730AI轻量级AI BOX进行产线检测的智能化数据运算，将软硬整体设备全线布局在客户的生产线上。采集前端16支相机分布在上料、前处理及下料区域，对物料的状态以及产出成品的各项指标做图像视频的采集工作，采集到图像数据通过EKI交换机上传到研华AI BOX做视频/图像分析，识别物料异常结果，同时 ,AI BOX根据异常结果对底层PLC控制器下指令，通过位移传感器和声光报警器进行预警工作。

系统架构图：

现场模拟图

使用现场前端布局了16支相机来采集生产产线上的物料信息，主要集中在上料、前处理以及下料区域，然后通过交换机转接进AI BOX，盒子内嵌的算法会对物料信息做分析，判断是否有掉料、折角、叠板、褶皱或者颜色不均匀的异常情况。同时接入一台一体机来便于客户查询产线上的所有物料信息。另外，底层还连接了PLC控制器来对接产线上的位移传感器和声光报警器。

产品优势：

算力：NVIDIA®Jetson AGX Orin™ 2048 CUDA core，算力可支持200/275TOPS；

预装OS：核心模组板载64G eMMC存储，内置Linux Ubuntu OS；

灵活扩展：适配研华iDoor/iModule模组，满足客户各类配置需求；

无风扇：强自散热性能，满足恶劣环境下的稳定运行；

软件更新：BSP版本紧跟NV Jetpack SDK版本，支持客户及时更新；

 认证：认证全面，满足海内外资质需求。