Moderne Produktionsumgebungen stehen heute vor der Herausforderung, verschiedene manuelle Prozesse zu digitalisieren. Nur so kann man wettbewerbsfähig bleiben und auf dem Markt überleben. Um Prozesse zu digitalisieren, sind verschiedene Voraussetzungen erforderlich: netzwerkfähige Geräte, das Netzwerk selbst und Edge-Geräte, die Daten erfassen, austauschen und verarbeiten können.
Künstliche Intelligenz (KI), basierend auf leistungsstarken Hardware- und Softwarelösungen, spielt eine entscheidende Rolle in modernen Fabriken. Sie hilft bei der Prozessoptimierung, erkennt Produkt- oder Komponentenfehler in Echtzeit und kann die vorausschauende Wartung unterstützen. Ein Beispiel für einen digitalisierten Prozess ist die Automatische Optische Inspektion (AOI). Sie nutzt hochauflösende Kameras und optische Sensoren, um Komponenten und Produkte mit Hilfe von KI auf Defekte, Abweichungen oder Unregelmäßigkeiten zu überprüfen.
KI-gestützte AOI hilft bei der Fehlererkennung
Bleiben wir bei einem Beispiel: Wenn Leiterplatten in der Elektronikproduktion manuell auf Qualität geprüft werden sollen, führt dies zu Fehlern, zum Beispiel aufgrund von Ermüdung der Mitarbeiter oder Einschränkungen in der Sehschärfe. Dies verursacht kostspielige Nacharbeiten, Ausschuss und Garantie-Rückläufe. (Abb. 1)
Hier kommt AOI ins Spiel: KI-Algorithmen werden darauf trainiert, komplexe Fehlermuster zu erkennen, die mit herkömmlichen Methoden schwer zu erkennen sind. Das KI-System lernt im Laufe der Zeit aus den Daten und verbessert seine Fähigkeit, subtile Defekte zu erkennen und Ausschuss zu reduzieren. Anstatt spezifische Fehlertypen zu programmieren, lernt die KI, wie „normal“ aussieht, und markiert alles Ungewöhnliche, um neue, in den Trainingsdaten nicht vorhergesehene Defekte zu erkennen.
KI hilft auch, die Qualität von Produkten mit zusätzlichen Funktionen zu verbessern, darunter:
- Entscheidungsunterstützung durch Wahrscheinlichkeitsbewertungen für verschiedene Fehlertypen.
- Prozesskorrelation, die die Ursachen von Qualitätsproblemen identifizieren kann.
- Transferlernen reduziert den Bedarf an Trainingsdaten für neue Komponenten oder Produkte.
AOI-System mit SECO- und Axelera KI-gestützter Hardware
SECO und Axelera AI bieten integrierte Hardware- und Softwarelösungen, die es Entwicklern ermöglichen, Projekte schnell und einfach umzusetzen. Insbesondere bietet SECO System-on-Modules (SoMs), auch bekannt als Computer-on-Modules (CoMs), die eine verkürzte Markteinführungszeit, reduzierte Entwicklungskosten und integrierte KI-Beschleunigung ermöglichen.
All diese Vorteile sind im SECO SOM-COMe-BT6-RK3588 zu sehen. Dieses COM Express Type 6 Modul kombiniert einen Rockchip RK3588 Prozessor, der vier Cortex-A76 Kerne, vier Cortex-A55 Kerne und die Mali G610 MC4 GPU enthält, mit der KI-Beschleunigung der Axelera AI Metis AI Processing Unit (AIPU), die direkt auf das Modul gelötet ist. (Abb. 2)
Die AIPU bietet eine KI-Leistung von 214 Tera-Operationen pro Sekunde (TOPS) mit INT8-Präzision bei einer herausragenden Energieeffizienz von 15 TOPS/W. Die Prozessoren werden von 32 GB LPDDR5-Speicher für die CPU, 2 GB LPDDR4x-Speicher für die AIPU und umfangreichen Hochleistungsschnittstellen unterstützt, darunter:
- 1x Gigabit Ethernet (GbE)
- 2x USB-C mit DP-Alt-Mode
- 4x USB 5 Gbps
- 1x USB High-Speed
- 2x PCIe Gen3 Lanes
- 2x PCIe Gen2 Lanes
Aufgrund der hohen Leistung des Moduls und seiner breiten Skalierbarkeit kann es einfach und schnell in AOI-Systeme für moderne Produktionsanlagen integriert werden. Zum Beispiel ermöglicht das Modul:
- Den Anschluss mehrerer hochauflösender MIPI-CSI-, Ethernet- oder USB-Kameras
- Das Ausführen von KI-Modellen für Fehlermuster, Anomalien und Qualitätsabweichungen, ohne eine externe GPU oder KI-Beschleuniger
- Die Reduzierung der Latenz durch die direkte Verarbeitung von Bildern auf dem Modul, anstatt sie über ein Netzwerk an ein anderes internes Netzwerkgerät oder eine Cloud zu senden
Hochintegrierter Software-Stack
Neben leistungsstarker Hardware ist eine geeignete Softwareintegration erforderlich, um die aufgezeichneten Daten zu analysieren. Hier kommt die SECO IoT-Software-Suite Clea ins Spiel. Clea besteht aus Cloud- und Edge-Softwaremodulen, die die Datenanalyse und Kommunikation (über Clea Astarte) orchestrieren und Flotten von Geräten auf mehreren Granularitätsebenen verwalten (über Clea Edgehog). Eine gesamte IoT-Installation wird über webbasierten Zugriff über das Clea Portal verwaltet. Das Clea-Design maximiert die Skalierbarkeit und unterstützt alles von einer minimalen Anzahl lokaler Knoten bis hin zu sehr großen, geografisch verteilten Netzwerken – alles auf benutzerdefinierten Granularitätsebenen verwaltet.
Clea OS, eine eingebettete Linux-Distribution basierend auf dem Yocto-Projekt, kann die Aufzeichnung und Verarbeitung von Videostreams von mehreren über Ethernet oder USB angeschlossenen Kameras erleichtern. Das Betriebssystem ermöglicht auch die Lokalisierung von Entscheidungsprozessen dank seiner Fähigkeit, komplexe Datenstromanalysen und -management auf Edge-Knoten zu handhaben. Zum Beispiel kann es verwendet werden, um Maßnahmen bei erkannten Fehlern und Trends zu automatisieren, wie etwa ob eine Anomalie innerhalb einer gegebenen Toleranz liegt. Clea OS erleichtert zudem die Kommunikation mit einer IoT-Cloud, sei es auf Clea oder anderen Softwarepaketen basierend, die Industriestandards verwenden.
Mit Clea haben Entwickler eine einzige Plattform, auf der sie ihre AOI-Systeme betreiben, verwalten und steuern können – innerhalb einer Montagelinie, über mehrere Montagelinien innerhalb einer Fabrik oder über weit verstreute Fabriken, sogar weltweit. (Abb. 3)
Zusätzlich integriert Clea OS das Axelera AI Voyager SDK, das intelligente Edge-KI-Lösungen unterstützt. Es bietet eine einfache Softwareintegration für KI-Inferenz am Edge mit integrierten Tools, um die Metis-Leistung, Genauigkeit und den Energieverbrauch schnell zu bewerten. Es ermöglicht auch eine schnelle End-to-End-Integration mit optimierten Pipelines sowie direkten Zugriff auf Inferenz-Hardware über Low-Level-APIs.
Diese Hardware- und Softwareinfrastruktur bietet die optimale Plattform für Entwickler, um End-to-End-KI-Lösungen zu entwerfen, die Defekte in Echtzeit erkennen, klassifizieren und darauf reagieren können, und Daten für KI-basierte Workloads zu sammeln.
Fazit
SECO und Axelera AI bieten Entwicklern herausragende Hardware- und Softwarelösungen, die bereit sind, leistungsstarke, zukunftssichere und skalierbare KI-basierte Computer-Vision-Lösungen wie AOI-Systeme zu schaffen, um manuelle Prozesse in modernen Produktionsumgebungen zu digitalisieren.
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