视觉检查系统中的计算设备指南

机器视觉系统具有各种组件。这些包括相机，镜头和照明设备之类的硬件，以及处理软件。需要这些组件来确保所选的机器视觉解决方案满足业务需求，并正确融合了性能和可靠性。硬件是至关重要的元素，可以对机器视觉系统的性能和稳定性产生重大影响。

硬件架构的类型

硬件是机器视觉系统中最可见的组件。检查的类型和检查的速度在确定硬件方面起着重要作用。有两种类型的硬件体系结构–外部 –在这种情况下，处理是在外部设备上完成的。将输入设备或图像捕获设备（例如照相机或镜头）连接到其上，以处理并获取相关的输出。嵌入式 –计算硬件集成在捕获设备中。一个示例是一个智能相机，该相机具有USB接口和嵌入式图像采集卡。市场上现在有功能强大且灵活的硬件，以支持用于机器视觉的边缘计算。视觉系统可以利用边缘计算来改善响应时间，支持多个接口并支持高级处理。

选择合适的硬件

机器视觉技术公司必须选择正确的硬件，以使其解决方案具有最佳的功能，灵活性和性能，并同时满足业务需求。他们如何选择合适的硬件？以下是一些有助于确定这一点的因素

1）TAKT时间– TAKT代表德语中的脉冲。这是系统完成一项任务的检查过程所需的时间。它涉及所有步骤，例如获取图像，对其进行处理，对其进行分析以及提供预期的输出。例如，我们的气瓶检查系统有1.5秒的时间来检查每个气瓶。因此，此处的TAKT时间为1.5秒。

2）问题类型–检查过程的类型决定了硬件要求。此处应考虑所需的最小特征尺寸或图像质量。如果低分辨率图像足够，则所需的深度学习模型的复杂性将降低。但是，如果质量控制是高精度的，则捕获硬件必须具有高分辨率，并且需要具有多层结构并使用大量数据的模型。它需要复杂的硬件。

3）存储和归档–这里要检查的两个主要参数是

数据存储和档案要求

存储和归档要求基于图像分辨率，图像处理方式，比较和分析所需的历史数据范围以及报告要求。

存储类型，例如本地存储或云存储

确定是否要将数据存储在本地或基于云的存储解决方案中？基于云的存储解决方案价格便宜，但是当您将数据放在本地时，您将拥有更多的控制权。它取决于数据专家的预算，政策和分析。

4）环境条件–根据环境条件以及生产和检查中使用的设备类型，必须对硬件进行管理。如果存在危险条件，则可能需要隔爆外壳。如果用户不熟练，则用户界面必须非常直观。检查的范围也是关键。硬件将取决于是否需要100％的检查或50％的检查是否足以满足质量目标。

5）处理能力–根据业务流程的复杂性以及质量控制和保证的程度，处理能力会有所不同。成像涉及大量数据。数据维度和数据转换以及接口数量越多，机器学习解决方案所需的功能就越高。

6）所需的外围设备–业务需求和处理能力需求决定了外围设备需求。例如，如果您想每分钟检查600个零件，则需要专用硬件（例如GPU）。输入和输出的数量，计算设备与TLC之间的接口确定了硬件要求。

当您寻找机器视觉硬件需求时，为这些因素中的每一个确定信息，您将能够对计算硬件需求进行合理的估算。要考虑的一个重要方面是成本，速度和质量的三重约束。根据业务需求，预算，预期的处理速度和质量目标，您必须确定所需的计算硬件。

借助更快的处理器和深度学习技术的进步，只要部署了适当的计算硬件，机器视觉系统解决方案就可以部署在各种业务场景中。