PLATFORMA TECHNOLOGICZNA
VisionAI Platform: Komputerowa wizja przemysłowa dla robotyki
VisionAI Platform to przemysłowy komputerowy silnik wizyjny Viroteq - warstwa wizyjna oparta na sztucznej inteligencji, która zasila VisionAI Sorting, RobotDepalr, i każda komórka Viroteq, która musi widzieć, klasyfikować i działać w czasie rzeczywistym. Klasyfikacja poniżej 10 ms, połączone zrozumienie sceny 2D i 3D, lokalne wnioskowanie na brzegowych komputerach IPC oraz integracja robotów niezależna od marki sprawiają, że VisionAI Platform jest alternatywą klasy produkcyjnej dla gotowych bibliotek wizyjnych. W rezultacie wizja nigdy nie jest wąskim gardłem w zrobotyzowanej komórce Viroteq - a ten sam silnik skaluje się od pojedynczej stacji inspekcyjnej do wdrożenia w wielu komórkach bez zmiany stosu oprogramowania.
- Klasyfikacja poniżej 10 ms w rozdzielczościach produkcyjnych
- Połączona wizja 3D + 2D z przetwarzaniem chmury punktów
- Wnioskowanie brzegowe - lokalne IPC, bez zależności od chmury
100+
Wdrożenia produkcyjne
<10 ms
Opóźnienie klasyfikacji w czasie rzeczywistym
3D + 2D
Zdolność widzenia połączonego
On-prem
Wnioskowanie krawędziowe na komputerach przemysłowych
Dlaczego VisionAI Platform przewyższa gotowe rozwiązania wizyjne
Ogólne biblioteki wizyjne - zestawy narzędzi open-source, stosy tylko dla ram lub pakiety SDK dostawców ograniczone do jednej marki kamery - rozwiązują łatwą połowę przemysłowego problemu wizyjnego. Identyfikują przedmioty w czystym świetle, na nieruchomym przenośniku, z wyselekcjonowanymi danymi szkoleniowymi. Trudniejsza połowa to wszystko to, co prawdziwa komórka produkcyjna rzuca na kamerę: zmieniające się światło, brudna optyka, częściowa okluzja, mieszane SKU i milisekundowe czasy cyklu. Silnik został zbudowany od początku z myślą o tej trudnej połowie.
Jednak surowe możliwości algorytmiczne to dopiero początek. System wizyjny klasy produkcyjnej wymaga deterministycznych budżetów opóźnień, powtarzalnych potoków danych szkoleniowych, wersjonowania modeli, monitorowania on-line i czystej ścieżki integracji z robotem lub kontrolerem przenośnika. Gotowe biblioteki pozostawiają to wszystko jako zadanie dla integratora. Dlatego każda komórka zbudowana w oparciu o ogólny stos dostarcza jednorazową warstwę oprogramowania pośredniczącego, której nikt nie jest właścicielem w perspektywie długoterminowej.
Co więcej, wiele projektów wizyjnych nie radzi sobie z danymi szkoleniowymi. Ręczne etykietowanie tysięcy klatek jest kosztowne, a wynikowy model dryfuje w momencie zmiany opakowania produktu. Platforma obejmuje adaptacyjny potok szkoleniowy - operatorzy oznaczają błędne klasyfikacje za pośrednictwem konsoli, platforma przekwalifikowuje się w ciągu nocy, a nowy model jest sprawdzany pod kątem zestawu wstrzymanego przed promocją. W rezultacie dokładność widzenia stale się poprawia, a nie pogarsza wraz z upływem czasu.
Opóźnienie brzegowe jest ostatecznym wyróżnikiem. Wizja działająca w chmurze - lub na systemie operacyjnym nie działającym w czasie rzeczywistym - nie może sprostać budżetom decyzyjnym poniżej 10 ms. Według ISO/IEC 22989 Terminologia AI i standardy wiarygodności, deterministyczne, możliwe do skontrolowania zachowanie sztucznej inteligencji jest warunkiem wstępnym wdrożenia przemysłowego. Viroteq platforma technologiczna edge-first umieszcza wnioskowanie VisionAI Platform obok kontrolera robota, z pełną telemetrią klasyfikacji dostępną dla integratorów.
Jak działa VisionAI Platform w komórkach produkcyjnych
Potok zaczyna się od kamery. Czujniki przemysłowe - Basler, Cognex, Intel RealSense, Photoneo lub dowolne urządzenie zgodne z GenICam - przesyłają strumieniowo klatki do brzegowego IPC. Środowisko wykonawcze wstępnie przetwarza, normalizuje i kieruje każdą klatkę do odpowiedniego modelu: klasyfikacji, wykrywania defektów, szacowania pozycji lub segmentacji 3D.
Następnie wnioskowanie oparte na sztucznej inteligencji działa lokalnie na IPC. Zaawansowane algorytmy sztucznej inteligencji, przeszkolone na danych produkcyjnych z rzeczywistych komórek Viroteq, zwracają etykiety klasyfikacyjne, ramki ograniczające, maski segmentacyjne i współrzędne 3D w budżecie poniżej 10 ms. Następnie środowisko wykonawcze publikuje wyniki do kontrolera robota - FANUC, ABB, KUKA, Universal Robots, Yaskawa lub Stäubli - za pośrednictwem interfejsu API REST, WebSocket lub OPC-UA.
Ponadto platforma radzi sobie z nieuporządkowaną rzeczywistością hali produkcyjnej. Błędne klasyfikacje są rejestrowane wraz z oryginalną ramką i zmianą operatora. Platforma automatycznie wyciąga wnioski z tych korekt. W przypadku depaletyzacji, sortowania lub kontroli jakości, ten sam silnik zasila każdy produkt Viroteq oparty na wizji za pośrednictwem jednego środowiska uruchomieniowego i jednego zestawu interfejsów API.
Viroteq Produkty zasilane przez VisionAI Platform
Platforma jest współdzielonym silnikiem wizyjnym stojącym za każdą aplikacją Viroteq, która musi widzieć i podejmować decyzje w czasie rzeczywistym. To samo środowisko uruchomieniowe, te same interfejsy API i ta sama konsola operatora, narzędzia szkoleniowe i sprzęt IPC obsługują sortowanie, depaletyzację i układanie w stosy wspomagane wizją - trzy różne przepływy pracy produkcyjnej działające na jednym silniku AI. W rezultacie klienci korzystający z wielu produktów Viroteq obsługują jeden stos wizyjny w komórkach, a nie trzy, co upraszcza szkolenia, konserwację, części zamienne i aktualizacje oprogramowania w całym zakładzie. Co więcej, integratorzy ponownie wykorzystują podręczniki kalibracji i uruchamiania we wszystkich aplikacjach.
VisionAI Sorting
VisionAI Sorting to aplikacja produkcyjna platformy do sortowania paczek, żywności i odzyskiwania materiałów. Klasyfikacja w czasie rzeczywistym kieruje przedmioty na tory wychodzące z prędkością przenośnika z decyzjami poniżej 10 ms na klatkę.
RobotDepalr
Robot RobotDepalr wykorzystuje funkcję rozpoznawania sceny 3D platformy do identyfikacji elementów na przychodzących paletach mieszanych. Kamery głębi i przetwarzanie chmury punktów zwracają do robota w czasie rzeczywistym geometrię elementu, jego pozycję i współrzędne chwytu.
RobotStackr Vision
RobotStackr Vision łączy inspekcję wizyjną z układaniem skrzynek mieszanych. System weryfikuje tożsamość przychodzących skrzynek, wymiary i uszkodzenia w czasie rzeczywistym, a następnie przekazuje dane do StackrBrain w celu optymalnego rozmieszczenia palet.
Podstawowe możliwości VisionAI Platform
Zrozumienie sceny 3D
Kamery głębi, stereowizja i światło strukturalne zasilają potok 3D. Przetwarzanie chmury punktów zwraca geometrię przedmiotu, jego pozycję i współrzędne chwytu w tym samym budżecie ramek, co klasyfikacja 2D, która jest niezbędna do wybierania i depaletyzacji pojemników.
Wykrywanie wad w czasie rzeczywistym
Wady powierzchniowe, uszkodzenia opakowania, błędy etykiet i odchylenia wymiarowe są identyfikowane w linii z prędkością przenośnika. Czas wykonywania ujawnia wyniki zaufania i pola graniczne dla każdej klasy wad, dzięki czemu komórki niższego szczebla mogą sortować, odrzucać lub poddawać kwarantannie bez weryfikacji przez człowieka.
Trening modelu adaptacyjnego
Operatorzy oznaczają przypadki brzegowe za pośrednictwem konsoli. Platforma ponownie trenuje przez noc w oparciu o wstrzymany zestaw walidacyjny i promuje nowy model tylko wtedy, gdy dokładność się poprawi. W rezultacie wydajność wizji rośnie wraz z czasem wdrożenia, zamiast spadać.
Przypadki użycia VisionAI Platform w różnych branżach
Platforma zasila komórki oparte na wizji w całej bazie klientów Viroteq - od przetwarzania żywności i logistyki paczek po odzyskiwanie materiałów i dostawy przychodzące. To samo środowisko uruchomieniowe obsługuje każdą branżę, a te same interfejsy API zasilają każdą markę robotów. Co więcej, adaptacyjny potok szkoleniowy platformy oznacza, że nowa rodzina produktów jest wdrażana za pomocą przykładowych obrazów, a nie niestandardowego kodu. Co więcej, integratorzy ponownie wykorzystują profile kalibracji i przepływy pracy operatora w różnych komórkach, co skraca czas uruchomienia i upraszcza konserwację. W rezultacie automatyzacja oparta na wizji skaluje się od celi pilotażowej do pełnego zakładu bez konieczności przebudowy stosu. pion branżowy.
Kontrola jakości żywności
Platforma klasyfikuje produkty według rozmiaru, dojrzałości, wad powierzchniowych i ciał obcych przy prędkości przenośnika. Pasy odrzucania są uruchamiane w linii bez spowalniania linii poprzedzającej.
Sortowanie i trasowanie paczek
Klasyfikacja w czasie rzeczywistym odczytuje kody kreskowe, adresy i cechy paczek z prędkością sortowania. Czas wykonywania kieruje elementy na właściwy pas wychodzący z decyzjami poniżej 10 ms.
Odzyskiwanie materiałów
Platforma oddziela tworzywa sztuczne, metale, papier i zanieczyszczenia na liniach recyklingu według typu, koloru i kształtu polimeru. Informacje zwrotne od operatora stale poprawiają czystość frakcji.
Kontrola palet przychodzących
Palety dostawców są skanowane w momencie dostawy. Silnik identyfikuje elementy, sprawdza integralność warstw i sygnalizuje uszkodzenia, zanim depaletyzator dotknie ładunku.
Losowe wybieranie pojemników
Zrozumienie sceny 3D identyfikuje przedmioty do pobrania w nieuporządkowanych pojemnikach. Platforma zwraca współrzędne chwytu, wyniki zaufania i bezkolizyjne trajektorie dla każdego przedmiotu.
Zapewnienie jakości
Platforma weryfikuje opakowania, etykiety i plomby gotowych produktów pod kątem zgodności ze specyfikacją produkcyjną. Telemetria pozytywna/negatywna zasila system MES pełnym obrazem dowodowym dla każdej jednostki.
Kontrola linii produkcyjnej
Jakość inline i wykrywanie wad na liniach pakujących. Każda jednostka jest fotografowana, klasyfikowana i przekazywana dalej lub kierowana na ścieżkę odrzucania z pełnym dowodem obrazu.
Routing centrum dystrybucji
Sortowanie paczek z prędkością przenośnika. Kody kreskowe, adresy, wymiary i kształty są odczytywane w pojedynczej ramce, aby sterować rozdzielaczami i ścianami bez interwencji operatora.
Zakład odzysku materiałów
Separacja polimerów, kolorów i kształtów w strumieniach odpadów mieszanych. Roboty sterowane wizyjnie wybierają docelowe frakcje, podczas gdy informacje zwrotne od operatora poprawiają czystość na zmianę.
<10 ms
Opóźnienie klasyfikacji na klatkę
100+
Wdrożenia produkcyjne na całym świecie
99%+
Dokładność klasyfikacji w produkcji
Zaprojektowany z myślą o niezawodności na poziomie produkcyjnym
Platforma jest zbudowana wokół deterministycznego środowiska wykonawczego, a nie notatnika badawczego. Każde wywołanie wnioskowania zawiera zmierzony budżet opóźnienia, wersję modelu i wynik zaufania. W rezultacie integratorzy i zespoły zakładowe mogą kontrolować zachowanie systemu wizyjnego w odniesieniu do cykli sterowników PLC i robotów, zamiast zgadywać na podstawie czarnej skrzynki. Co więcej, wersjonowanie modelu oznacza, że każdy awans jest odwracalny - regresja trwa sekundy, a nie dni.
Metodologia szkolenia przebiega według ściśle określonego schematu. Przykładowe obrazy są zbierane z żywej komórki, oznaczane w konsoli operatora, walidowane względem zestawu wstrzymanego, a dopiero potem promowane do modelu produkcyjnego. Dodatkowo, przypadki brzegowe oznaczone przez operatorów są przechwytywane wraz z oryginalną klatką i decyzją o zastąpieniu, która zasila następny cykl szkoleniowy. W związku z tym dokładność stale wzrasta, podczas gdy linia produkcyjna działa bez zmian.
Monitorowanie jest wbudowane. Czas na klatkę, rozkłady ufności, wersja modelu i wskaźniki dryftu są dostępne za pośrednictwem interfejsu API środowiska wykonawczego i interfejsu HMI operatora. Co więcej, integracja z OPC-UA, REST i standardowymi pulpitami nawigacyjnymi MES oznacza, że telemetria wizyjna znajduje się obok przenośników, robotów i wskaźników jakości, a nie w oddzielnym silosie. Inżynierowie zakładu widzą dokładnie, kiedy, gdzie i dlaczego ramka została sklasyfikowana - pełna przejrzystość, bez zastrzeżonego oprogramowania pośredniczącego.
Wdrożenie brzegowe zamyka pętlę niezawodności. Środowisko uruchomieniowe jest dostarczane na komputerach IPC klasy przemysłowej, zweryfikowanych pod kątem produkcji 24/7, z redundantną siecią i obsługiwanych przez zdalną diagnostykę Viroteq poprzez Portfolio produktów Viroteq. Co więcej, brak zależności od chmury oznacza, że silnik przetrwa zewnętrzne awarie, ograniczone środowiska IT i fabryki z hermetycznym zamknięciem bez żadnych kompromisów. Według publicznych testów porównawczych wizji komputerowej OpenCV, Wnioskowanie w czasie rzeczywistym przy deterministycznych budżetach jest głównym wyzwaniem w wizji przemysłowej - VisionAI Platform został zaprojektowany tak, aby pokonać tę poprzeczkę już pierwszego dnia.
Integracja VisionAI Platform z komórką
Platforma integruje się z Twoją komórką poprzez kamery, sieci i kontrolery, które już posiadasz. Po stronie optycznej środowisko uruchomieniowe jest niezależne od kamery i obsługuje Basler, Cognex, Intel RealSense, Photoneo, IDS Imaging i każdy czujnik przemysłowy zgodny z GenICam - skanowanie obszaru 2D, głębokość 3D, stereo i jednostki światła strukturalnego. Co więcej, niestandardowe integracje dla specjalnych czujników są dostępne bez konieczności przebudowy podstawowego potoku.
Po stronie sterowania środowisko wykonawcze udostępnia klasyfikację, współrzędne i wyniki zaufania za pośrednictwem interfejsów API REST, WebSocket i OPC-UA. Obsługa marek robotów obejmuje FANUC, ABB, KUKA, Universal Robots, Yaskawa i Stäubli za pośrednictwem standardowych protokołów - bez zastrzeżonych modułów uczących, bez pakietów SDK dostawców. Ponadto, kalibracja wizji do robota jest obsługiwana przez procedurę kierowaną podczas uruchamiania, więc ramka współrzędnych między kamerą a robotem jest zablokowana bez niestandardowych obliczeń matematycznych. W rezultacie wdrożenia są przewidywalne pod względem zakresu i harmonogramu. Aby zobaczyć platformę zintegrowaną z konkretną komórką, Zarezerwuj demonstrację Viroteq lub porozmawiaj z naszym zespół ds. rozwiązań.
Marki kamer
Basler, Cognex, Intel RealSense, Photoneo, IDS Imaging oraz wszystkie czujniki zgodne z GenICam.
REST API
Standardowe żądanie/odpowiedź JSON przez HTTPS dla klasyfikacji, współrzędnych i telemetrii.
OPC-UA
Pomost do historii zakładu, MES i SCADA za pośrednictwem przemysłowego standardu danych dla telemetrii wizyjnej.
Edge IPC
Wnioskowanie na dedykowanym komputerze przemysłowym wewnątrz komórki. Brak zależności od chmury, deterministyczne opóźnienia.
VisionAI Platform - Często zadawane pytania
Chcesz zobaczyć VisionAI Platform w akcji?
Zarezerwuj spersonalizowaną wersję demonstracyjną i zobacz, jak VisionAI Platform zapewnia klasyfikację poniżej 10 ms, zrozumienie sceny 3D i adaptacyjne szkolenie w istniejącej komórce robota. Eksploruj rozwiązania do sortowania wizyjnego lub porównać z RobotDepalr.
Przemysłowa wizja komputerowa stworzona dla nowoczesnej robotyki
Przynieś swoje kamery, markę robota i docelowy czas cyklu - specjaliści Viroteq zmapują wdrożenie VisionAI Platform, które będzie pasować do Twojej komórki i zapewni ciągłość produkcji.
