凌華科技自動光學檢測 (AOI) 解決方案采用Intel CPU、GPU，以及經過OpenVINO toolkit優(yōu)化的AI模型，提供高精度的大規(guī)模視覺推理，減少制造過程中有關質量保證的 間接成本。

人類的視覺和注意力無法滿足生產線上視覺產品檢測的需求。人類在從事高速和重復的判斷時，準確性和可靠性就會下降。多年來，利用計算機視覺技術來增強人類的工作流程，已經成功地減少了疲勞并提高了準確性和生產力。

現(xiàn)在，AI 的進步進一步改進了這個模型，讓基于神經網絡的自動光學檢測（AOI），大幅減輕檢測人員的工作負擔。AOI系統(tǒng)使用相機傳感器來采集生產線上產品的圖像，然后通過算法分析這些圖像，并識別其缺陷和異常。這種流程適用于各種制造行業(yè)，具有改善質量控制和降低成本的潛力。因此，預計到2032年1，全球細分市場的規(guī)模預計將增長12.3%。

行業(yè)挑戰(zhàn)

當制造型企業(yè)在規(guī)劃部署有關AI（包括 AOI）的解決方案時，都面臨著技術復雜性和計算要求的挑戰(zhàn)。由于失誤和缺乏關鍵的專業(yè)知識，項目有可能會被推遲或完全失敗。凌華科技利用一種易于實施的、高精度的AOI解決方案，幫助客戶克服這些障礙，縮短產品的上市時間并降低總體擁有成本，此外，還為不同的生產用例提供了靈活性。

凌華科技面向制造業(yè)的 AOI 解決方案

凌華科技在自己的生產線上進行概念驗證，部署了AOI解決方案來自動執(zhí)行對嵌入式計算機的最終檢測。

該解決方案使用了六個相機從各個方向采集產品的圖像，在凌華科技MVP-5200系列緊湊型工業(yè)計算機上使用神經網絡對幀進行分析。該系統(tǒng)采用Intel Core i7-12700E處理器和凌華科技基于Intel Arc Graphics的MXM-AXe GPU模塊，為不同復雜度的神經網絡模型，提供了包括CPU、集成GPU和獨立GPU的各種靈活的組合。

視覺推理的準確性是解決方案最重要的關鍵績效指標（KPI）。凌華科技先進制造技術中心經過初步的測量發(fā)現(xiàn)，普通檢驗員能夠以約每20秒一次的速度檢查一次產品，準確率約為98%（具體取決于個人）。該團隊將改進結果作為主要目標，并且采用AOI解決方案之后，成功地將每個產品的檢測時間縮短到一秒之內，且準確度高達 98.8%。2這一結果證明了在制造過程中可以節(jié)省檢查人員間接時間的巨大潛力。

凌華科技MVP-5200系列計算機采用第12代Intel Core處理器，融合了凌華科技多年積累的嵌入式系統(tǒng)工程方面的專業(yè)知識。其堅固耐用的無風扇設計非常適合在邊緣側運行工業(yè)計算和AI引用，無論是Linux還是Windows。除了CPU及其強大的集成顯卡之外，該系統(tǒng)還通過凌華科技的MXM-AXe GPU模塊上的Intel Arc Graphics，提供額外的擴展推理能力。

該平臺上可用于AI計算的硬件資源，包括在CPU（AVX-512、VNNI）和GPU（DP4a）中的特殊指令（用于加速向量和整數(shù)計算），以及獨立GPU模塊所提供的用于矩陣乘法的專用引擎（XMX）。

MVP-5200 系列計算機上的神經網絡計算硬件加速

超級計算是Intel Deep Link技術的一部分，可以智能地平衡CPU和 GPU資源之間的計算工作負載。這種底層機制讓應用程序能夠最大限度地利用Intel的硬件功能來加速計算。同樣，Intel OpenVINO推理引擎能夠結合Intel的平臺上（例如凌華科技的MVP-5200系列計算機）可用的CPU、集成GPU和獨立的GPU資源，支持AI工作負載。OpenVINO解決案采用開放式的、非專有的編程模型，并且享有Intel有關硬件和軟件模塊的生態(tài)系統(tǒng)所帶來的諸多優(yōu)勢。

MVP-5200-MXM 計算機和MXM-AXe GPU 模塊

邊緣視覺分析 SDK 簡化集成工作

為了加速機器視覺應用的開發(fā)和部署，凌華科技在其AI視覺產品中嵌入了邊緣視覺分析(EVA)SDK，提供了運行時（Runtime）和集成的開發(fā)環(huán)境 (IDE)，以實現(xiàn)簡單直觀的操作，并支持Windows、Linux和Docker容器，它還包括了代碼示例和技術支持。

EVA SDK 功能

這個服務就緒的軟件平臺提供了即用型的開源插件，支持工作流程的每個階段，包括從圖像采集和處理，到AI推理、后處理和分析。EVA還支持使用Python創(chuàng)建新的插件，這些插件可以與已提供的基于C的插件一起運行。通過支持十多種相機協(xié)議和低代碼/無代碼GUI，讓開發(fā)人員能夠快速創(chuàng)建概念驗證(PoC)，以驗證項目計劃，并增強對時間和預算投資的控制。

EVA SDK的基礎是開源GStreamer媒體框架，它支持在應用管道中使用硬件資源進行媒體處理。EVA SDK使GStreamer的功能更加強大，并降低了邊緣AI視覺開發(fā)的復雜性。該特性為復雜的管道提供了現(xiàn)成的支持，開發(fā)效率更高。實施團隊通過拖放功能組件來創(chuàng)建處理管道來構建應用程序。EVA支持多種推理引擎，包括針對英特爾硬件進行優(yōu)化的OpenVINO。

快速、準確的深度學習結果，由 OpenVINO 提供支持

Intel OpenVINO toolkit發(fā)行版包含在EVA SDK中，助力并簡化在凌華科技AOI解決方案中快速、準確地創(chuàng)建深度學習管道。凌華科技的團隊利用該工具包簡化了開發(fā)的工作流程，釋放了寶貴的團隊資源。使用 OpenVINO可實現(xiàn)一次寫入、任意部署的模型，其算法可以跨硬件平臺進行部署，包括CPU、集成GPU和獨立的GPU?；贗ntel架構的邊緣優(yōu)化模型，可以快速地進行轉換和優(yōu)化，進而大幅提高推理的準確性，同時加速了開發(fā)的進程。

該解決方案的設計規(guī)范要求以每秒20幀的速率采集和分析輸入數(shù)據(jù)，以獲得強大的數(shù)據(jù)輸入流。為了滿足這一性能閾值，凌華科技的團隊評估了許多神經網絡模型，以確定每個模型的適用性。OpenVINO Toolkit包含了大量的針對Intel架構優(yōu)化的模型，而且數(shù)量還在不斷地增加。這樣可以考慮比實際情況更多的模型，從而提高解決方案的質量，同時減少開發(fā)的工作量。凌華科技的AOI開發(fā)團隊在使用OpenVINO進行開發(fā)時，獲得了更多的受益，包括易于安裝、兼容多種模型格式和數(shù)據(jù)類型，以及面向低代碼開發(fā)的GUI工具。這些優(yōu)勢結合起來可以提高開發(fā)效率、靈活性和準確性。

凌華科技軟件研發(fā)經理Fencer Kao表示：

“ 使用OpenVINO進行開發(fā)，極大地節(jié)省了凌華科技的工程資源...... OpenVINO支持廣泛的模型，尤其是幫助我們的團隊以更快、更經濟的方式，將高質量的AOI解決方案推向了市場。"

總結

凌華科技EVA所提供的平臺和編程模型，具有開放性和可擴展性的特點，這些優(yōu)勢使其成為一個理想的出發(fā)點，在制造業(yè)中實施更廣泛的AI部署。例如，額外的視覺計算工作負載可以支持工人安全監(jiān)控，如跟蹤接近危險設備的距離以及個人防護設備的正確使用等等。機器人和其他自動化系統(tǒng)與AI技術的結合，在工廠車間發(fā)揮著越來越大的作用，這種發(fā)展模式對制造業(yè)的未來至關重要。通過在生產的各個方面提高效率并節(jié)省成本，利用AI創(chuàng)新提高盈利能力的未來已經逐步走向成熟。

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凌華科技是邊緣計算解決方案的全球領導廠商，解決方案包括加固級模塊與系統(tǒng)、實時數(shù)據(jù)采集解決方案，以及實現(xiàn)人工智能+物聯(lián)網(AIoT)的應用等。凌華科技是Intel Internet of Things Solutions Alliance優(yōu)選會員(Premier Member)，NVIDIA全球伙伴，并積極參與多項國際技術標準，包括Open Compute Project (OCP)、Object Management Group (OMG)和ROS 2技術指導委員會(Technical Steering Committee; TSC)。