産業用視覚品質検査欠陥検出システムアーキテクチャ図
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この図は、産業用ビジョンベースの欠陥検出システムのクラウド・エッジ連携アーキテクチャを示しています。システムは、クラウドプラットフォーム層、エッジコンピューティング層、エッジデバイス層に分かれています。データは産業用カメラやセンサーを介してエッジで収集され、高速バスを介してエッジ層に送信され、画像の前処理とリアルタイムAI推論が行われます。エッジ層には欠陥分類アルゴリズムとアラーム出力モジュールが含まれており、MQTTを介して結果をクラウドにアップロードします。クラウドは、モデルのトレーニング、データの注釈付け、リモート監視を担当し、エッジでのデータ取得と処理からクラウド管理までのクローズドループプロセスを実現します。
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概要/内容
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光源コントローラ💡
産業用カメラ📷
エンドサイドデバイスレイヤ
エッジゲートウェイコアサービス
データキャッシュキュー
アラーム出力モジュール🔴NG 信号出力🔴NG 信号出力
結果判定エンジン
欠陥検出プロセス
欠陥分類アルゴリズム🔍ピンチ検出🔍異物認識🔍異物認識
売る息子低遅延 50 ms低遅延<50ms
クラウドプラットフォーム層
データマークアッププラットフォーム
モデルトレーニングセンター
デジタルツイン大画面
MES システムドッキングインタフェース
品質追溯データベース
生産ラインコンベヤー🔄
デバイスのリモート監視
エッジ計算レイヤー
画像前処理モジュール· 投資収益率· グレースケール化処理· グレースケール化処理
IO 制御モジュール⚙
センサーアレイ📊
産業用視覚品質検査欠陥検出システム
PLC 信号インタフェース🔌
エンドサイド収集 → エッジ処理 → クラウド管理
クラウド · エッジのコラボレーションアーキテクチャ
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