背景資料

如今，產(chǎn)業(yè)發(fā)展的步伐越來越快，臺灣傳統(tǒng)紡織業(yè)也希望趕上全球的工業(yè)4.0升級潮流。紡織行業(yè)，如紡織制造商和紡織廠，需要加快他們的升級路線圖，以更快地進入市場。在傳統(tǒng)的紡織工業(yè)中，設(shè)計、選擇、紡紗、織造、染色、后整理等都需要耗費大量的資源和時間。例如，手動識別正確類型的面料和優(yōu)質(zhì)材料需要幾天或幾周的時間。但是，如果存在材料缺陷，則會嚴重阻礙從預生產(chǎn)到批量生產(chǎn)階段的整個過程，當然，也會阻礙交付給客戶的過程。

由于人工智能（AI），像紡織品或織物圖案檢測,這樣的人工操作可以通過智能AI模型來執(zhí)行。在紡織制造業(yè)中，機械手臂可以執(zhí)行許多常規(guī)的自動化過程。當我們將機器人手臂與人工智能功能結(jié)合起來時，紡織制造過程可以大大縮短，從幾周到幾天甚至幾小時。人工智能真的能給整個紡織業(yè)帶來巨大的改變

系統(tǒng)要求

人工智能引導的機器人手臂解決方案由分布式計算提供動力，分布式計算具有滿足邊緣需求所需的可擴展性和靈活性。集中管理系統(tǒng)從生產(chǎn)線上的所有工業(yè)攝像機獲取高速原始圖像，然后將預處理后的圖像傳送給邊緣人工智能系統(tǒng)進行織物疵點檢測。這些工業(yè)攝像機通過高吞吐量千兆以太網(wǎng)（PoE）在GenICam標準上運行。

管理系統(tǒng)需要很高的處理能力來行執(zhí)行圖像預處理，例如對比度調(diào)整、圖像校準和圖像分割。然后，將預處理后的圖像發(fā)送到邊緣人工智能系統(tǒng)進行人工智能推理，并將元數(shù)據(jù)結(jié)果返回給管理系統(tǒng)。一旦發(fā)現(xiàn)缺陷，管理系統(tǒng)將控制機械臂識別并糾正缺陷材料。由于紡織品和材料種類繁多，可能存在的缺陷種類繁多，因此需要管理系統(tǒng)指定和部署相應的人工智能模型。

系統(tǒng)描述

管理系統(tǒng)在分布式計算系統(tǒng)中占有重要地位，需要強大的計算能力來處理所有的預處理圖像。圖像預處理使原始數(shù)據(jù)更適合后續(xù)人工智能推理。精心設(shè)計的預處理不僅可以大大減少邊緣人工智能的工作量，而且可以提高人工智能推理的準確性。麥克-智能支持第8代Intel®Core? i CPU，并具有通過擴展i-Module集成GigE PoE卡的靈活性。麥克-智能滿足所有計算要求，因為管理系統(tǒng)可以處理所有連接的邊緣AI系統(tǒng)。

人工智能推理要求計算量大，需要基于GPU的解決方案來加速計算。麥克-智能AI由NVIDIA®Jetson AGX Xavier?組成 采用GPU作為邊緣人工智能系統(tǒng)。Jetson Xavier強大的處理能力使其能夠以更高的速度和精度自動檢測高精度紡織品。利用人工智能推理技術(shù)進行織物疵點檢測，可以有效地識別最細微的疵點，保證產(chǎn)品的高質(zhì)量?，F(xiàn)在，由管理系統(tǒng)自動控制的機械臂可以拾取和移除好的和有缺陷的產(chǎn)品。由于這種分布式人工智能引導的機械臂解決方案，紡織制造商和紡織廠現(xiàn)在可以更好地實時監(jiān)控和控制產(chǎn)量

主要特點

●從高性能計算管理系統(tǒng)到邊緣人工智能系統(tǒng)的全系列產(chǎn)品

●具有高可擴展性和靈活性的分布式人工智能引導機械臂解決方案

●工業(yè)邊緣人工智能系統(tǒng)為織物疵點檢測提供了人工智能計算能力