没有电脑的边缘视觉

从检查系统到自主过程监控

工业图像处理传统上主要侧重于缺陷和偏差的检测。今天，理解过程行为和识别根本原因变得和同等重要。用户希望了解某些系统状态是如何发展的以及故障发生的原因。这需要能够捕获相关图像数据并为分析过程和识别错误原因提供基础的系统。同时，此类解决方案必须易于集成、安全运行且具有经济可扩展性。

对过程分析和监控日益增长的需求常常导致复杂的系统架构。相机、工业PC、软件、存储和接口都需要集成和维护。每个额外的组件都会增加工作量、成本和潜在的网络风险敞口。在这种情况下，图像数据的主要目的是作为了解植物状况和分析故障原因的基础。对于许多应用来说，这些任务现在可以更高效地处理：现代边缘视觉系统将分析、录制和通信功能直接集成到相机中，从而降低了整体解决方案的复杂性。

一个可扩展的流媒体、监控和人工智能平台

工业监控摄像机将视频流、事件记录和图像分析集成在一个设备中。像 REST API 或 OPC UA 这样的标准化接口支持与机器、控制系统和自动化环境的集成。在暗工厂概念中，这些相机会持续捕获和分析图像数据。与经典的图像处理系统不同，可能的故障条件不必预先完全定义。相反，系统可以学习典型的过程序列或正常运行条件，并检测偏离这些条件的偏差。如果检测到异常，系统可以生成通知、触发输出或保存录音。环形缓冲区不仅存储和记录事件本身，还记录其来源。这为根本原因分析和流程优化提供了有价值的数据基础。

得益于可扩展的平台概念，用户可以从简单的流式传输和监控开始，之后再用基于人工智能的图像分析扩展应用程序。所有相机类别中的操作和系统架构保持一致。

从图像到信息

现代边缘视觉系统的真正价值在于从图像数据中获取的信息。uEye Live 系列中更强大的相机型号将 AI 加速器直接集成到硬件中。分析直接在相机本身上进行，将视频数据直接转化为关于过程、状态和事件的有用信息。这些信息可以被可视化或传输到控制和IT系统中。因此，用户不仅收到故障记录，还收到关于其原因和关联的实用见解。同时，数据传输和外部计算硬件的开销也降低了。

让人工智能易于使用

然而，工业AI的成功并非由神经网络本身决定。重要的是该技术能多容易地融入现有流程并投入生产使用。许多公司希望从人工智能中受益，而无需自己成为应用开发人员、图像处理专家或人工智能专家。因此，可即用视觉应用可用于典型应用。它们直接运行在相机上，可以通过网页前端进行配置。视觉应用构成了模块化嵌入式视觉工作流程的基础。对于特定任务，它们可以扩展使用经过训练的神经网络。应用程序和模型通过网页界面上传、配置、链接到相机接口并激活。

这种方法的一个例子是与人工智能技术合作伙伴 DENKweit 的合作。在无代码云系统 DENK VISION AI HUB 中，用户无需深厚的 AI 专业知识即可训练神经网络。然后，这些模型会自动针对集成在 uEye Live 相机中的 AI 加速器进行优化，并作为兼容的视觉应用提供。低毫秒级的执行时间使得可以在相机上直接进行实时人工智能分析。

数据安全作为关键因素

随着数字化进程的推进，数据主权和网络安全正变得越来越重要。边缘处理在这方面也提供了明显的优势。流媒体、录制、压缩、加密和人工智能评估都在相机上直接进行。因此，敏感图像数据无需离开系统。

本地处理减少了对云服务的依赖，最小化了延迟，并有助于满足数据保护要求。加密通信协议、工业硬件概念以及对当前安全要求的考虑提供了额外的投资安全性。

智能相机作为一项关键技术

因此，对于黑暗工厂而言，相机正从简单的传感器发展成为用于过程监控和运营洞察的智能工具。uEye Live 将监控、录制和人工智能集成在一个可扩展的边缘视觉平台中。用户对其流程的透明度更高，可以更快地识别故障原因，同时降低系统架构的复杂性。迈向工业人工智能的趋势可以直接在数据源处开始，而无需额外的PC基础设施。