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AMD与SICK携手推进实时AI解决方案优化机器视觉技术

发布时间:2024-12-13 23:01:21   来源:视觉硬件

在当今快速地发展的自动化行业中,人工智能(AI)技术的创新为机器视觉应用带来了前所未有的提高。近...

产品介绍

  在当今快速地发展的自动化行业中,人工智能(AI)技术的创新为机器视觉应用带来了前所未有的提高。近日,AMD与全球智能检测技术的领军者SICK AG达成合作,旨在通过高性能的集成硬件,加速SICK的智能传感器解决方案。这一合作的核心在于,利用AMD的集成FPGA和自适应SoC,为高速机器视觉应用提供强大的AI解决能力,解决实时检测中的复杂任务。

  随着AI技术的慢慢的提升,机器视觉越来越强调准确性和处理速度。SICK面临的主要挑战是如何在有限的功耗和空间条件下,实现对高分辨率图像的实时、精确处理。这就需要高度集成的芯片系统,支持高效的硬件加速和灵活的可扩展性。通过与AMD的合作,SICK的AI解决方案得以扩展到更广泛的自动化应用,这标志着AI在工业领域的落地显著提速。

  为了解决实时AI处理的需求,SICK创新性地将AMDFinN开源框架与FPGA技术结合,创建了高度优化的智能机器视觉平台。例如,SICK Lector系列摄像头可针对代码读取应用进行预配置,利用强大的神经网络在较大的检测空间内,快速识别包裹上的条形码,增强了物流行业的工作效率。更为灵活的Inspector系列也允许开发人员依据需求,实时优化其机器视觉的AI处理能力。

  SICK的Nova 2D Sensor App则是一款深度学习驱动的智能检测工具集,用户都能够通过简单直观的界面,使用自己的图像训练AI神经网络。这一操作即便是非技术背景的用户也能快速掌握,大幅度降低了AI技术的应用门槛。同时,SICK还为更复杂的任务提供云端训练功能,客户无需投入昂贵的基础设施,就可以获得定制化的AI解决方案。

  在技术架构方面,AMD的Kintex™ UltraScale+™设备为SICK的机器视觉解决方案提供了强大的解决能力,能够以实时速度处理高达1200万像素的图像。针对物流行业,系统的高效性特别的重要,能够在不可预测的扫描环境中,保障条形码的读取精度和速度。正如SICK的高级工程师Christoph Maier所言:“我们的方案将硬件和AI的复杂性抽象化,让用户关注于解决实际问题,而非底层技术细节。” 这不仅减轻了用户的负担,也让企业能更专注于核心业务。

  更进一步,AMD的器件集成让SICK的开发过程变得更加高效。Blattmann提到,AMD提供的完整软件包和强大的FPGA资源,使得SICK可以在单个设备上实现多种功能的集成,而不用担心性能的下降。在如今的市场之间的竞争中,快速迭代和灵活调整配置显得很重要,这为SICK的用户带来了显著的竞争优势。

  随着实时AI和机器视觉技术的不断演进,SICK与AMD的结合无疑为客户提供了更高效、更灵活的解决方案,并推动了整个自动化领域的进步。未来,随着应用场景的持续扩展和技术的不断的提高,我们有理由相信,这种创新合作将引领更多AI应用走向成熟,为各行各业注入新的活力和创造力。返回搜狐,查看更加多