今日の現代的な生産環境は、さまざまな手動プロセスをデジタル化するという課題に直面しています。これが競争力を維持し、市場で生き残る唯一の方法です。プロセスをデジタル化するためには、ネットワーク対応デバイス、ネットワーク自体、データを記録、交換、処理できるエッジデバイスなど、さまざまな前提条件が必要です。
強力なハードウェアとソフトウェアソリューションに基づく人工知能（AI）は、現代の工場で重要な役割を果たしています。プロセスの最適化を支援し、リアルタイムで製品や部品の欠陥を検出し、予測保全をサポートすることができます。デジタル化されたプロセスの一例として、自動光学検査（AOI）があります。これは高解像度カメラと光学センサーを使用して、AIの助けを借りて部品や製品の欠陥、偏差、または不規則性をチェックします。
AI駆動のAOIがエラーを検出するのに役立つ
例を挙げてみましょう。電子機器の生産において回路基板の品質を手動でチェックする場合、従業員の疲労や視力の限界などによりエラーが発生します。これにより、コストのかかる再作業、不良品、保証返品が発生します。（図1）
ここでAOIが登場します。AIアルゴリズムは、従来の方法では検出が難しい複雑な欠陥パターンを認識するように訓練されています。AIシステムは時間とともにデータから学習し、微妙な欠陥を検出する能力を向上させ、スクラップを減らします。特定の欠陥タイプをプログラムする代わりに、AIは「正常」がどのように見えるかを学び、トレーニングデータで予測されていない新しい欠陥を検出するために異常をフラグします。
AIはまた、以下の追加機能を含む製品の品質向上にも役立ちます：
- さまざまなタイプの欠陥に対する確率評価による意思決定支援。
- 品質問題の原因を特定できるプロセス相関。
- 新しい部品や製品のトレーニングデータ要件を削減する転移学習。
SECOとAxelera AI駆動のハードウェアを備えたAOIシステム
SECOとAxelera AIは、開発者がプロジェクトを迅速かつ簡単に実装できる統合ハードウェアとソフトウェアソリューションを提供しています。具体的には、SECOは市場投入までの時間を短縮し、開発コストを削減し、AIアクセラレーションを統合したシステムオンモジュール（SoM）、別名コンピュータオンモジュール（CoM）を提供しています。
これらの利点はすべて、SECOのSOM-COMe-BT6-RK3588に見られます。このCOM Express Type 6モジュールは、4つのCortex-A76コア、4つのCortex-A55コア、およびMali G610 MC4 GPUを組み込んだRockchip RK3588プロセッサを、モジュールに直接はんだ付けされたAxelera AIのMetis AIプロセッシングユニット（AIPU）のAIアクセラレーションと組み合わせています。（図2）
AIPUは、INT8精度で214テラオペレーション毎秒（TOPS）のAI性能を提供し、15 TOPS/Wの優れたエネルギー効率を誇ります。プロセッサは、CPU用の32 GB LPDDR5メモリ、AIPU用の2 GB LPDDR4xメモリ、および以下を含む広範な高性能インターフェースによってサポートされています：
- 1x ギガビットイーサネット（GbE）
- 2x USB-C（DP-Alt-Mode対応）
- 4x USB 5 Gbps
- 1x USB 高速
- 2x PCIe Gen3レーン
- 2x PCIe Gen2レーン
モジュールの高性能と広範なスケーラビリティにより、現代の生産施設のAOIシステムに簡単かつ迅速に統合できます。たとえば、モジュールは：
- 複数の高解像度MIPI-CSI、イーサネット、またはUSBカメラの接続を可能にします
- オフモジュールのGPUやAIアクセラレータなしで欠陥パターン、異常、および品質偏差のAIモデルを実行します
- 画像をネットワーク経由で他の内部ネットワークデバイスやクラウドに送信する代わりに、モジュール上で直接処理することで遅延を削減します
高度に統合されたソフトウェアスタック
強力なハードウェアに加えて、記録されたデータを分析するためには適切なソフトウェア統合が必要です。ここでSECO IoTソフトウェアスイート、Cleaが登場します。Cleaはクラウドおよびエッジソフトウェアモジュールで構成され、データ分析と通信（Clea Astarte経由）を調整し、複数の粒度レベルでデバイスのフリートを管理します（Clea Edgehog経由）。Cleaポータルを介してWebベースのアクセスでIoTインストール全体が管理されます。Cleaの設計はスケーラビリティを最大化し、最小限のローカルノードから非常に大規模で地理的に分散したネットワークまで、すべてユーザー定義の粒度レベルで管理されます。
Clea OSは、Yocto Projectに基づく組み込みLinuxディストリビューションであり、イーサネットまたはUSB経由で接続された複数のカメラからのビデオストリームの記録と処理を容易にします。このOSはまた、エッジノードでの複雑なデータストリーム分析と管理を処理する能力により、意思決定のローカライズを可能にします。たとえば、検出されたエラーやトレンドに対するアクションを自動化するために使用され、異常が許容範囲内かどうかを判断します。Clea OSはまた、Cleaまたは業界標準を使用する他のソフトウェアパッケージに基づくIoTクラウドとの通信を容易にします。
Cleaを使用すると、開発者は単一のプラットフォームでAOIシステムを操作、管理、および制御できます。組立ライン内、工場内の複数の組立ライン間、または世界中に広く分散した工場間で。（図3）
さらに、Clea OSはAxelera AI Voyager SDKを統合しており、インテリジェントなエッジAIソリューションをサポートします。エッジでのAI推論のための簡単なソフトウェア統合を提供し、Metisの性能、精度、およびエネルギー消費を迅速に評価するための組み込みツールを備えています。また、最適化されたパイプラインを使用した迅速なエンドツーエンド統合や、低レベルAPIを介した推論ハードウェアへの直接アクセスも可能にします。
このハードウェアおよびソフトウェアインフラストラクチャは、開発者がリアルタイムで欠陥を検出、分類、および対応し、AIベースのワークロードのためのデータを収集するエンドツーエンドのAIソリューションを設計するための最適なプラットフォームを提供します。
結論
SECOとAxelera AIは、開発者に強力で将来性があり、スケーラブルなAIベースのコンピュータビジョンソリューションを作成するための優れたハードウェアおよびソフトウェアソリューションを提供し、現代の生産環境で手動プロセスをデジタル化するAOIシステムなどを提供します。
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