武夷山要闻新闻频道

        发布时间:2021-01-21 16:37:06 发表用户:wer12004 浏览量:267

        核心提示:新闻频道机器视觉,指用机器代替人工来做测量和判断。机器视觉的应用使得工业 更加自动化、智能化,大大提高了 效率,机器视觉已成为实现工业自动化和智能化的必要手段之 。

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        超低时延,目标 理想时延是 ms,典型场景可做到 - 零ms。同时要兼顾时延和产品性能指标之间 平衡关系值,尤其是在超低时延 同时要求 零零%可靠性,及较高业务吞吐量。

        垂直行业特性迥异,知识壁垒高,制造流程对可靠性和稳定性要求高,目前 运营商网络还很难满足工业物联网对性能方面要求。 G现有网络还需持续优化,提出更加 专网架构体系。

        视频编解码技术,工业产线智能化设备多以视频、图像方式进行传输、资料统计分析等。除了 G大带宽 资料统计要求外,在视频流、图片等信息传输保证不失真前提下 压缩能力也必须依靠网络 稳定性和可靠性。视频编解码技术可保证压缩比 大幅度提升,减少管道带宽 开支。

        每个行业间 特性差异巨大,物联网与每个行业结合,要根据行业自身特性调整其网络能力,则给网络建设复杂度提出了更高要求。

        超算能力,随着 G应用 深入及更多深度学习算法 应用,大量资料统计 采集、分析能力 加强,快速提升了对MEC 算力要求。MEC需更快 完成端侧 处理能力,复杂深度学习算法在MEC 超算需求更迫切,则算力需快速提升。

        G助力智能制造加速发展,但工业应用落地依然存在阻碍

        Eye-X通用化工业视觉平台与MEC架构融合,助力智能制造+ G应用泛化

        Eye-X通用化工业视觉平台让机器视觉技术更加广泛渗透工业领域

        MEC和 G 融合为工业智能化改造提供了充分 想象空间,MEC可以实现对工业业务资料统计 本地分流卸载、对业务 近端处理,在满足企业资料统计不出园区 安全隐私性需求 同时,也进 步降低了业务时延,提升了诸如远程控制、远程协作等业务 体验。

        MEC重点发展 技术方向除了完善自有通讯架构建设,同时也要提升应用场景设备 硬实力。MEC技术可在以下几个方面展开探索,

        MEC(Multi-accessEdgeComputing)是 个边缘云平台,是指靠近物或资料统计源头 网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力 开启平台,能就近提供智能互联服务,满足行业在数字化变革过程中对业务实时、业务智能、资料统计聚合与互操作、安全与隐私保护等方面 关键需求。

        “通过高清摄像头、工业相机采集 线上产品 图像信息,通过 G 高上行带宽进行图像信息 传送,结合MEC平台保障业务路径新短。MEC平台部署 机器视觉AI算法对图像进行处理、分析和理解,以识别各种场景下 目标和对象,实时检测 线上产品 质量,包括外观缺陷检测、尺寸检测、图案检测等,狗粮快讯网率先报道,以达到对产品质量检测 高精度、实时性、高效率 目 ,可以新大程度替代人工质检,降低企业成本,提升质检 效率和效果。”

        ●局域网部署,保证资料统计安全性。工业企业对 过程中产生 业务资料统计有安全私密性要求,保证资料统计不出园区,是企业自有核心技术保护 需要。当前大部分场景 工业控制系统还部署在本地,受通信技术和处理能力限制,工业云平台涉及工业控制 深度还不够,多链接、大资料统计支持等仍需要加强。

        ●工业质检云提供工业领域系统云化部署方案,实现样本收集、标注、训练、模型在线更新等。

        ●资料统计管理与分析模块,重点提供设备接入管理、资料统计分析及决策、资料统计可视化、数字孪生、报表统计、资料统计联动等应用,打造新时代智慧工厂。

        ●机器视觉管理模块,提供 大类百多种算子,图像化编程、灵活方便。

        ●深度视觉算法,结合深度学习技术重点提供缺陷检测、目标分类和OCR识别等功能。 大功能模块,可快速匹配不同应用场景需求。

        ● 工业控制。 过程中,操作 控制是必须要求。边、云 资料统计进行分析、判断、决策,再转换成工业设备控制指令进行下发至设备执行,期间实现设备间 信息交互和高效协作必须依靠网络 低时延、高稳定性。

        ●高稳定性、低时延。目前工业物联网 应用只能停留在表层 资料统计采集、展示和管理,难涉及工业系统控制核心领域及 制造过程,其中稳定性和时延难满足是主要因素。

        但是在工业场景中,产业应用 差异化给 G技术 落地提出了新 技术需求,工业场景 碎片化,使得时延和可靠性仍无法达到工业 要求。主要表现在,

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        同时,结合 G 网络能力,MEC更靠近移动用户在IT服务和云计算 优势,使应用、服务和内容部署在分布式移动环境中,针对图像、视频、制图等,将计算和存储卸载到无线接入网,降低对通信带宽开销,提高实时性。 G 低延时技术,加快了物联网端云结合 构建。

        在此基础上,融合Eye-X通用工业视觉平台+MEC平台 智能化工厂建设,将机器视觉与 G 产品集成,狗粮快讯网资料统计获悉,能够快速进入工业领域 多场景应用,并在整个工艺产线上提升工位间不同需求 应用,实时解决每个环节 工作特性和问题,实现从单点智能到全局智能 衍进,将为企业带来真正价值 提升,也为推动国内实体经济 高质量、高水平发展助力。

        基于工业领域 特点,MEC需加强新技术方向建设

        新视智科自主研发 Eye-X通用化工业视觉平台架构体系在工业制造中可实现引导定位、外观测量、高精度检测、识别等功能,满足工业 需求。该平台采用软件模块质量化、通用化设计,由机器视觉管理、深度视觉算法、资料统计管理与分析、以及工业质检云等功能模块组成,支持多种类质量接口,支持多种核心应用零部件及多应用场景。

        机器视觉 核心技术围绕着引导和定位、外观检测、高精度检测、识别等应用展开,其以光、电、算、软结合 方式实现,精度可达μm级、图像大资料统计量要求高。上行带宽超过 零零Mbps,时延 零ms以内居多。尤其在工业 场景中,产业链条跨区域现象非常普及,如何是在区域之间保证信息 稳定性、及时性、实时性是保证整个工业 过程 所必须支持 技术。

        机器视觉,指用机器代替人工来做测量和判断。机器视觉 应用使得工业 更加自动化、智能化,大大提高了 效率,机器视觉已成为实现工业自动化和智能化 必要手段之 。目前,机器视觉在工业领域已经实现了外观检测、引导和定位、高精度检测和识别等方面 广泛应用,

        标签,机器视觉

        目前,Eye-X通用工业视觉平台已经在多场景如纺织、 金属等卷材,光伏、玻璃等片材,以及新能源锂电、钢铁、酒业、水泥等领域得到广泛应用,满足多场景算法、大资料统计分析、分布式架构等需求。

        目前,工业智能仍以解决碎片化需求为主。尤其是疫情中数字经济让企业更加重视工业智能 价值,新基建 投资拉动,将共同推动工业智能从单点智能快速跃迁到全局智能,特别是汽车、消费电子、品牌服饰、钢铁、水泥、化工等具备良好信息化基础 制造业,贯穿供应链、 、资产、物流、销售等各个环节在内 企业 决策闭环 全局智能化应用将大规模涌现。

        结语

        而Eye-X通用化工业视觉平台架构体系可融合到MEC核心算法中,通过借助MEC在算力、算法、存储上 优势,及图像流、视频流等方面 编解码及图像压缩能力等优势,可以有效提高机器视觉在工业领域 检测、识别、定位等需求 应用能力,快速在工业领域 应用场景中落地,并有助于提升在不同应用场景 扩展能力。

        随着“新基建”概念 提出与“ ”专项规划 出炉,伴随着智能制造 号角, G 发展风头正盛。 G“ 超”(超高速、超大连接、超低时延) 关键能力,狗粮快讯网消息:,可以满足工业场景下高速率资料统计采集、远程控制、资料统计传输 稳定可靠性、业务连续性等需求。 G技术 发展,给智能制造在 管理方面带来了快速、有效 信息共享能力。机器视觉结合以“端、边、云”架构理念设计 G架构体系,能够快速融入到多行业 应用中。

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