在制造業(yè)中，全行業(yè)利用遺留系統(tǒng)和現(xiàn)代化系統(tǒng)生成的數(shù)據(jù)的努力可能是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的最佳和最準(zhǔn)確的定義之一。改進(jìn)是由智能自動(dòng)化驅(qū)動(dòng)的——或者更確切地說是它的副產(chǎn)品，效率。在這種情況下，先進(jìn)的機(jī)器人技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)等新興的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)應(yīng)用正在成為人們熟悉的戰(zhàn)略目標(biāo)，從而推動(dòng)更安全、更具競(jìng)爭(zhēng)力的運(yùn)營(yíng)，例如精密物體檢測(cè)或自動(dòng)檢測(cè)。

比人眼更有效地處理復(fù)雜的視覺任務(wù)需要實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和大量數(shù)據(jù)。工業(yè) GPU 計(jì)算解決方案等專用計(jì)算機(jī)硬件必須足夠強(qiáng)大，才能運(yùn)行復(fù)雜的視覺算法并整合類似于數(shù)據(jù)中心計(jì)算的工作負(fù)載。對(duì)于系統(tǒng)開發(fā)人員來說，這套獨(dú)特的性能要求凸顯了崎嶇邊緣常見的工程障礙：如何在環(huán)境嚴(yán)苛、不受控制或不穩(wěn)定的重工業(yè)環(huán)境中促進(jìn)人工智能 (AI) 和機(jī)器學(xué)習(xí)。

部署的系統(tǒng)在設(shè)計(jì)上必須兼具高性能和高可靠性。停機(jī)時(shí)間成本高昂，還可能導(dǎo)致生產(chǎn)線上出現(xiàn)代價(jià)高昂的延誤和安全問題。

人工智能驅(qū)動(dòng)的計(jì)量

檢查自動(dòng)化是制造的一個(gè)精確方面，它展示了工廠車間實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的價(jià)值。計(jì)量學(xué)是用于測(cè)量和檢查制造組件的質(zhì)量控制操作，可以通過更復(fù)雜的視覺技術(shù)來完善。與傳統(tǒng)檢測(cè)平臺(tái)相比，全自動(dòng)在線系統(tǒng)可以評(píng)估每個(gè)組件并顯著提高產(chǎn)量，而傳統(tǒng)檢測(cè)平臺(tái)僅從批次中抽取一小部分制成品。在線或近線計(jì)量系統(tǒng)在減少有缺陷的產(chǎn)品進(jìn)入市場(chǎng)方面提供了更大的控制。

一家為全球制造商提供精密計(jì)量解決方案的領(lǐng)先提供商的運(yùn)營(yíng)可以說明更先進(jìn)的人工智能計(jì)量。該公司將其多傳感器陣列與專用工業(yè) GPU 計(jì)算機(jī)相匹配。由此產(chǎn)生的系統(tǒng)為其旗艦解決方案提供動(dòng)力，這是一個(gè)新的非接觸式計(jì)量平臺(tái)，它檢測(cè)制造組件的速度比傳統(tǒng)測(cè)量機(jī)快 10 倍。這種下一代系統(tǒng)與傳統(tǒng)計(jì)量功能有顯著差異，使制造商能夠提高整體質(zhì)量、效率和吞吐量。

更多關(guān)于計(jì)量

工業(yè)計(jì)量適用于校準(zhǔn)、測(cè)試和測(cè)量的廣泛應(yīng)用領(lǐng)域。該過程涉及到生產(chǎn)線上的幾乎任何類型的零件，以證明制造產(chǎn)品的質(zhì)量，例如子組件或更小的組件，然后將其集成到關(guān)鍵系統(tǒng)中。由于計(jì)量學(xué)涉及最終產(chǎn)品的微觀測(cè)量，因此行業(yè)可以通過熟練的校準(zhǔn)和更嚴(yán)格的過程控制來顯著降低生產(chǎn)成本。在線計(jì)量不僅提高了速度和質(zhì)量控制結(jié)果，而且在減少浪費(fèi)的基礎(chǔ)上提高了效率和投資回報(bào)率。

然而，許多大批量制造系統(tǒng)對(duì)零件進(jìn)行抽樣而不是對(duì)生產(chǎn)線進(jìn)行 100% 的檢查。零件的性質(zhì)、復(fù)雜的形狀和尺寸，以及激進(jìn)的生產(chǎn)速度，阻礙了 100% 的檢查是可行的。如果僅在測(cè)量樣品時(shí)發(fā)現(xiàn)缺陷，則很可能大量有缺陷的零件已經(jīng)通過了生產(chǎn)線。零件通常不能重新軋制，而是由制造商報(bào)廢。

非接觸式計(jì)量進(jìn)入機(jī)器視覺

在我們的示例中，這家工業(yè)自動(dòng)化和計(jì)量解決方案的全球供應(yīng)商依賴于非接觸式計(jì)量方法或基于機(jī)器視覺的系統(tǒng)——這些先進(jìn)技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)快速測(cè)量并管理低至微米的復(fù)雜尺寸。產(chǎn)品在測(cè)試過程中不會(huì)被處理（或破壞），因此無需固定或剛性保持單個(gè)零件以避免測(cè)量過程中移動(dòng)的過程。

相反，該平臺(tái)僅通過掃描來測(cè)量復(fù)雜的零件，通過廣泛的傳感器和相機(jī)每秒掃描多達(dá) 500 個(gè)零件。探頭和共焦透鏡用于幫助確定任何缺陷的性質(zhì)，并且該系統(tǒng)將很快添加 LiDAR 以進(jìn)行額外的高速掃描。與傳統(tǒng)的坐標(biāo)測(cè)量機(jī) (CMM) 相比，該公司的自動(dòng)化計(jì)量平臺(tái)獨(dú)特地采用了先進(jìn)的視覺和多傳感器技術(shù)。每秒捕獲數(shù)百萬個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，并分析具有多個(gè)面的復(fù)雜幾何形狀，精確到微米或百萬分之一米。

該公司使用 Premio 的基于VCO-6020-1050Ti GPU 的具有機(jī)器視覺功能的工業(yè)計(jì)算機(jī)作為其系統(tǒng)的計(jì)算引擎。多個(gè)測(cè)量同時(shí)提供，由強(qiáng)大的 GPU 處理，分析和處理所有數(shù)據(jù)點(diǎn)并實(shí)時(shí)編譯結(jié)果。該計(jì)量公司的專有軟件與系統(tǒng)的工業(yè) GPU 一起工作，將數(shù)據(jù)點(diǎn)拼接在一起，以在單個(gè)位置合成數(shù)據(jù)。

通過自動(dòng)化增加價(jià)值

計(jì)量是任何產(chǎn)品下線的關(guān)鍵過程；但是，有些產(chǎn)品的出錯(cuò)空間甚至比其他產(chǎn)品小。例如，植入人體的醫(yī)療設(shè)備受 100% 檢驗(yàn)要求的監(jiān)管。

人工智能驅(qū)動(dòng)的計(jì)量還使消費(fèi)電子產(chǎn)品制造商擁有 100% 的檢測(cè)選項(xiàng)。適用于昂貴的消費(fèi)設(shè)備；該過程還提高了他們檢查和測(cè)量以前無法測(cè)量的元素的能力?，F(xiàn)在可以在幾秒鐘內(nèi)測(cè)量多達(dá) 400-500 個(gè)關(guān)鍵尺寸，這在傳統(tǒng)計(jì)量操作中是聞所未聞的。

連接一切

測(cè)量科學(xué)在產(chǎn)品制造中發(fā)揮著關(guān)鍵作用——從消費(fèi)電子產(chǎn)品到植入式心臟瓣膜。憑借更先進(jìn)和自動(dòng)化的功能，行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者可以解決更多關(guān)鍵設(shè)備的復(fù)雜和長(zhǎng)期測(cè)量要求。

連接的設(shè)備越多，數(shù)據(jù)就越有價(jià)值。傳統(tǒng)系統(tǒng)通常與能夠記錄和處理數(shù)據(jù)的新設(shè)備共存，從而推動(dòng)了更新制造基礎(chǔ)設(shè)施的需求。這就是人工智能計(jì)量學(xué)進(jìn)入的地方——在高性能計(jì)算系統(tǒng)、先進(jìn)視覺和照明技術(shù)以及物聯(lián)網(wǎng)連接的交叉點(diǎn)，進(jìn)入制造環(huán)境的最前沿。

數(shù)據(jù)被實(shí)時(shí)收集、分析并傳送回制造系統(tǒng)，在重工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境中無縫推動(dòng)更智能的決策。這是一種重新定義工廠車間的基礎(chǔ)設(shè)施轉(zhuǎn)變，利用更深層次的數(shù)據(jù)并使其具有長(zhǎng)期競(jìng)爭(zhēng)價(jià)值的可操作性。

審核編輯：湯梓紅