凌華科技自動光學檢測 (AOI) 解決方案采用Intel CPU、GPU，以及經過OpenVINO toolkit優化的AI模型，提供高精度的大規模視覺推理，減少制造過程中有關質量保證的 間接成本。

人類的視覺和注意力無法滿足生產線上視覺產品檢測的需求。人類在從事高速和重復的判斷時，準確性和可靠性就會下降。多年來，利用計算機視覺技術來增強人類的工作流程，已經成功地減少了疲勞并提高了準確性和生產力。

現在，AI 的進步進一步改進了這個模型，讓基于神經網絡的自動光學檢測（AOI），大幅減輕檢測人員的工作負擔。AOI系統使用相機傳感器來采集生產線上產品的圖像，然后通過算法分析這些圖像，并識別其缺陷和異常。這種流程適用于各種制造行業，具有改善質量控制和降低成本的潛力。因此，預計到2032年1，全球細分市場的規模預計將增長12.3%。

行業挑戰

當制造型企業在規劃部署有關AI（包括 AOI）的解決方案時，都面臨著技術復雜性和計算要求的挑戰。由于失誤和缺乏關鍵的專業知識，項目有可能會被推遲或完全失敗。凌華科技利用一種易于實施的、高精度的AOI解決方案，幫助客戶克服這些障礙，縮短產品的上市時間并降低總體擁有成本，此外，還為不同的生產用例提供了靈活性。

凌華科技面向制造業的 AOI 解決方案

凌華科技在自己的生產線上進行概念驗證，部署了AOI解決方案來自動執行對嵌入式計算機的最終檢測。

該解決方案使用了六個相機從各個方向采集產品的圖像，在凌華科技MVP-5200系列緊湊型工業計算機上使用神經網絡對幀進行分析。該系統采用Intel Core i7-12700E處理器和凌華科技基于Intel Arc Graphics的MXM-AXe GPU模塊，為不同復雜度的神經網絡模型，提供了包括CPU、集成GPU和獨立GPU的各種靈活的組合。

視覺推理的準確性是解決方案最重要的關鍵績效指標（KPI）。凌華科技先進制造技術中心經過初步的測量發現，普通檢驗員能夠以約每20秒一次的速度檢查一次產品，準確率約為98%（具體取決于個人）。該團隊將改進結果作為主要目標，并且采用AOI解決方案之后，成功地將每個產品的檢測時間縮短到一秒之內，且準確度高達 98.8%。2這一結果證明了在制造過程中可以節省檢查人員間接時間的巨大潛力。

凌華科技MVP-5200系列計算機采用第12代Intel Core處理器，融合了凌華科技多年積累的嵌入式系統工程方面的專業知識。其堅固耐用的無風扇設計非常適合在邊緣側運行工業計算和AI引用，無論是Linux還是Windows。除了CPU及其強大的集成顯卡之外，該系統還通過凌華科技的MXM-AXe GPU模塊上的Intel Arc Graphics，提供額外的擴展推理能力。

該平臺上可用于AI計算的硬件資源，包括在CPU（AVX-512、VNNI）和GPU（DP4a）中的特殊指令（用于加速向量和整數計算），以及獨立GPU模塊所提供的用于矩陣乘法的專用引擎（XMX）。

MVP-5200 系列計算機上的神經網絡計算硬件加速

超級計算是Intel Deep Link技術的一部分，可以智能地平衡CPU和 GPU資源之間的計算工作負載。這種底層機制讓應用程序能夠最大限度地利用Intel的硬件功能來加速計算。同樣，Intel OpenVINO推理引擎能夠結合Intel的平臺上（例如凌華科技的MVP-5200系列計算機）可用的CPU、集成GPU和獨立的GPU資源，支持AI工作負載。OpenVINO解決案采用開放式的、非專有的編程模型，并且享有Intel有關硬件和軟件模塊的生態系統所帶來的諸多優勢。

MVP-5200-MXM 計算機和MXM-AXe GPU 模塊

邊緣視覺分析 SDK 簡化集成工作

為了加速機器視覺應用的開發和部署，凌華科技在其AI視覺產品中嵌入了邊緣視覺分析(EVA)SDK，提供了運行時（Runtime）和集成的開發環境 (IDE)，以實現簡單直觀的操作，并支持Windows、Linux和Docker容器，它還包括了代碼示例和技術支持。

EVA SDK 功能

這個服務就緒的軟件平臺提供了即用型的開源插件，支持工作流程的每個階段，包括從圖像采集和處理，到AI推理、后處理和分析。EVA還支持使用Python創建新的插件，這些插件可以與已提供的基于C的插件一起運行。通過支持十多種相機協議和低代碼/無代碼GUI，讓開發人員能夠快速創建概念驗證(PoC)，以驗證項目計劃，并增強對時間和預算投資的控制。

EVA SDK的基礎是開源GStreamer媒體框架，它支持在應用管道中使用硬件資源進行媒體處理。EVA SDK使GStreamer的功能更加強大，并降低了邊緣AI視覺開發的復雜性。該特性為復雜的管道提供了現成的支持，開發效率更高。實施團隊通過拖放功能組件來創建處理管道來構建應用程序。EVA支持多種推理引擎，包括針對英特爾硬件進行優化的OpenVINO。

快速、準確的深度學習結果，由 OpenVINO 提供支持

Intel OpenVINO toolkit發行版包含在EVA SDK中，助力并簡化在凌華科技AOI解決方案中快速、準確地創建深度學習管道。凌華科技的團隊利用該工具包簡化了開發的工作流程，釋放了寶貴的團隊資源。使用 OpenVINO可實現一次寫入、任意部署的模型，其算法可以跨硬件平臺進行部署，包括CPU、集成GPU和獨立的GPU。基于Intel架構的邊緣優化模型，可以快速地進行轉換和優化，進而大幅提高推理的準確性，同時加速了開發的進程。

該解決方案的設計規范要求以每秒20幀的速率采集和分析輸入數據，以獲得強大的數據輸入流。為了滿足這一性能閾值，凌華科技的團隊評估了許多神經網絡模型，以確定每個模型的適用性。OpenVINO Toolkit包含了大量的針對Intel架構優化的模型，而且數量還在不斷地增加。這樣可以考慮比實際情況更多的模型，從而提高解決方案的質量，同時減少開發的工作量。凌華科技的AOI開發團隊在使用OpenVINO進行開發時，獲得了更多的受益，包括易于安裝、兼容多種模型格式和數據類型，以及面向低代碼開發的GUI工具。這些優勢結合起來可以提高開發效率、靈活性和準確性。

凌華科技軟件研發經理Fencer Kao表示：

“ 使用OpenVINO進行開發，極大地節省了凌華科技的工程資源...... OpenVINO支持廣泛的模型，尤其是幫助我們的團隊以更快、更經濟的方式，將高質量的AOI解決方案推向了市場。"

總結

凌華科技EVA所提供的平臺和編程模型，具有開放性和可擴展性的特點，這些優勢使其成為一個理想的出發點，在制造業中實施更廣泛的AI部署。例如，額外的視覺計算工作負載可以支持工人安全監控，如跟蹤接近危險設備的距離以及個人防護設備的正確使用等等。機器人和其他自動化系統與AI技術的結合，在工廠車間發揮著越來越大的作用，這種發展模式對制造業的未來至關重要。通過在生產的各個方面提高效率并節省成本，利用AI創新提高盈利能力的未來已經逐步走向成熟。

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凌華科技是邊緣計算解決方案的全球領導廠商，解決方案包括加固級模塊與系統、實時數據采集解決方案，以及實現人工智能+物聯網(AIoT)的應用等。凌華科技是Intel Internet of Things Solutions Alliance優選會員(Premier Member)，NVIDIA全球伙伴，并積極參與多項國際技術標準，包括Open Compute Project (OCP)、Object Management Group (OMG)和ROS 2技術指導委員會(Technical Steering Committee; TSC)。