Imagem industrial e processamento de vídeo Visão de máquina e Inteligência Artificial no Edge
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robótica
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informação técnico-comercial
A Inteligência Artificial, especialmente os métodos de Deep Learning (aprendizagem profunda), abrem novas possibilidades para a inspeção ótica automática (AOI) e reconhecimento de objetos em processos de fabricação. No entanto, as crescentes demandas por eficiência, capacidade em tempo real, escalabilidade e segurança também exigem novas soluções de hardware, que não requerem componentes de alto desempenho nem a cloud.
A visão da máquina foi comprovada para a monitorização automática de processos de fabricação - mas apenas enquanto estiverem envolvidos recursos idênticos e identificáveis de forma única. A taxa de erro aumenta rapidamente se os recursos estiverem desfocados. e se os objetos ou as suas características mudam, muitas vezes é necessária uma reprogramação complexa. Redes neurais artificiais em combinação com Deep Learning permitem agora inspeção com taxas de erro consideravelmente mais baixas para uma produção mais flexível no sentido da Indústria 4.0. Semelhante ao cérebro humano, o Deep Learning, uma subcategoria de Machine Learning, usa redes neurais e inúmeros dados para aprender de forma independente, ou seja, para criar novos links. Tal sistema é treinado com um grande número de imagens boas e más
para poder atribuir objetos de teste automaticamente às categorias aprendidas. Com base nesta informação conhecida e na melhoria contínua por meio de algoritmos de autoaprendizagem, tal sistema pode, por exemplo, decidir sobre a qualidade das peças inspecionadas ou fazer uma classificação confiável de, por exemplo, comprimidos externamente semelhantes com diferentes ingredientes ativos. Para isso, o software deve ser capaz de processar enormes quantidades de dados. Também é vantajoso se oferece uma alta taxa de deteção e pode ser facilmente adaptado a novos requisitos em termos de análise e processamento. Até agora, esses programas eram executados em poderosos processadores ou placas gráficas no local do evento ou na cloud. Ambos têm desvantagens decisivas: as soluções baseadas em GPU com os seus
poderosos processadores gráficos exigem muita energia. Com soluções baseadas em cloud, longos tempos de latência e larguras de banda flutuantes podem significar que pode levar (muito) tempo para que as informações sejam transferidas para a cloud, processadas lá e o resultado enviado de volta. Além disso, existem aspetos de segurança, como o risco de terceiros não autorizados acederem os dados. Soluções que oferecem poder de computação suficiente, funcionam com eficiência e ainda podem ser usadas diretamente onde os dados de imagem e vídeo são criados agora oferecem a solução ideal.
COMPUTER-VISION-SOC COM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL A Intel está a trilhar esse caminho com a terceira geração da Unidade de Processamento de Visão Myriad X (VPU), que é especialmente projetada para processamento de imagem e vídeo em conjunto com algoritmos de IA. O Movidius Myriad X (MA2485) SoC (System-on-Chip) é o primeiro desta classe com um Neural Compute Engine e um acelerador de hardware especialmente para os exigentes cálculos de aprendizagem profunda (inferências) em redes neurais. Por meio da interação de 16 motores de vetor de arquitetura híbrida de streaming (SHAVE) com processadores de vetor VLIW (Very Long Instruction Word) de 128 bits programáveis em C, o VPU atinge um desempenho de um trilião de operações por segundo (1 TOPS) ao realizar as inferências. Podem ser conectadas diretamente ao Myriad X VPU até 8 câmaras HD por meio de 16 pistas MIPI (Mobile Industry Processor Interface). Além disso, está disponível um conjunto de mais de 20 aceleradores de hardware, que regulam, por exemplo, o fluxo ótico ou profundidade estéreo sem criar carga adicional. A memória on-chip de 2,5 MB é conectada a uma largura de banda de 450 GByte/s