Cookie Settings
Cookie Settings
Always Active

Necessary cookies are required to enable the basic features of this site, such as providing secure log-in or adjusting your consent preferences. These cookies do not store any personally identifiable data.

Functional cookies help perform certain functionalities like sharing the content of the website on social media platforms, collecting feedback, and other third-party features.

Analytical cookies are used to understand how visitors interact with the website. These cookies help provide information on metrics such as the number of visitors, bounce rate, traffic source, etc.

No cookies to display.

Performance cookies are used to understand and analyze the key performance indexes of the website which helps in delivering a better user experience for the visitors.

Advertisement cookies are used to provide visitors with customized advertisements based on the pages you visited previously and to analyze the effectiveness of the ad campaigns.

Other cookies are those that are being identified and have not been classified into any category as yet.

No cookies to display.

Arduino Edge Control – a gyártás jövője

A gyártás jövőjét az összekapcsolt, energiahatékony intelligens eszközök fogják meghatározni. A beágyazott gépi tanulással kombinált IoT-csatlakozás átalakítja a gyártási üzleti modelleket, folyamatokat és az általuk kínált szolgáltatásokat.


A gyártó vállalatok egyre több intelligenciát követelnek meg gépeiktől azáltal, hogy az adatokhoz közvetlenül a peremen férnek hozzá, ott, ahol a dolgok történnek. Ezt az intelligenciát a gyári folyamatok javítására használják, mivel a gépek tanulnak a hibákból, a meghibásodásokból és a pontatlanságokból. Ha a munkaterhelés és a tanulás a peremre kerül, akkor nincs szükség költséges, energiaigényes és processzorigényes hardverre. Azáltal, hogy a hardvert a peremre helyezzük, és megadjuk neki azt az agyat, amire mindig is szüksége volt, mostantól lehetőség nyílik a korábban kidobott hatalmas mennyiségű adat és fejlett elemzések felhasználására a teljesítmény és a működési feltételek nyomon követése, a berendezések fenntartási költségének javítása és optimalizálása, a meghibásodások és hibák előrejelzése, valamint a költséges meghibásodások bekövetkezése előtti intézkedés érdekében. Mindez folyamatos javulást és gyorsabb előrejelző karbantartást eredményez. 

Az Edge Impulse beágyazott keretrendszerét lehetővé tevő Arduino Portenta H7, amelyet a peremen történő gépi tanuláshoz terveztek, sokkal gyorsabban fut, és kevesebb energiát fogyaszt, így a feldolgozás az eszközön történik, miközben megőrzi az Ön adatvédelmét és biztonságát. Az Arduino mint peremeszköz használata lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy nagymértékben megnöveljék a képességüket arra, hogy szinte bármit összegyűjtsenek, elemezzenek és telepítsenek a felhasználási esetek sokaságában, miközben elkerülhetik a költségeket, a bonyolultságot, a biztonsági kihívásokat és a felhőtől való mindent átható függőséget. 

Automatizált optikai ellenőrzés a Portenta Vision Shield segítségével

Ebben a videóban Sebastian Romero, az Arduino interaktív tervezője mutatja be, hogyan automatizálhatja az Arduino Portenta a gyártott tárgyak ellenőrzését. A kamera önállóan vizsgálja meg az objektumokat, hogy nincsenek-e rajtuk hibák, például hiányzó alkatrészek.

Automatizált minőség-ellenőrzés az autóiparban

Az IDT Solutions gépi látást alkalmaz a folyamatellenőrzés, a karbantartási ellenőrzések, a robotok irányítása stb. automatizálására, különösen az autóipari készülékek ágazatában. Itt az Arduino nyílt forráskódú aspektusa különösen hasznosnak bizonyult a különböző típusú gépek összekapcsolására, amelyek összeköttetést és adatmegosztást igényelnek – az Arduino-t a gép agyaként használva.

Az Arduino Portenta család fizikailag kisebb és költségtakarékos megoldásokat kínál, amelyek kiküszöbölik a nagy mennyiségű adat felhőbe küldésének szükségességét, miközben növelik a használhatóságot, a sebességet és a biztonságot. Az Arduino Portenta Vision Shield LoRa®, amelyet kifejezetten a gépi tanulási alkalmazásokhoz terveztek, lehetővé teszi az alacsony fogyasztású, nagy távolságra történő kommunikációt a LoRa® vezeték nélküli protokollon és a LoRaWAN hálózatokon keresztül. Tökéletes kiegészítője a nagy teljesítményű Arduino Portenta H7 modellnek, amely lehetővé teszi a gépi tanulást az eszközön, ezáltal jelentősen csökkentve a kommunikációs sávszélesség iránti igényt egy IoT-alkalmazásban.

A Portenta Vision Shieldhez tartozó ultraalacsony fogyasztású Himax kamera megkönnyíti a folyamatos üzemű gépi látást. A kameramodul önállóan érzékeli a mozgást, miközben a Portenta H7 készenléti állapotban van, és csak szükség esetén ébreszti fel gyorsan a mikrovezérlőt. Az ipari minőségű Portenta H7 két aszimmetrikus maggal rendelkezik, amelyek egyszerre futtatnak magas szintű kódot, például protokoll stackeket, gépi tanulást vagy akár a MicroPythonhoz hasonló értelmezett nyelveket, továbbá alacsony szintű valós idejű feladatokat. Ez rendkívül fontos, különösen az ipari dolgok internete (IIoT) alkalmazások esetében, amelyek a teljesen titkosított LoRaWAN-képességeken keresztül képesek kezelni a gyártási folyamatok igényes integrációját ML-modellekkel, over-the-air frissítésekkel és az érzékszervi berendezések adatgyűjtésével. Az Arduino mindezt és még ennél is többet tartalmaz, beleértve a zászlóshajónak számító felhasználóbarát IDE eszközt, anélkül, hogy ez a megszokott bonyolultságot vagy többletköltséget jelentené.

A vállalatok világszerte már most is erre az egyszerű, de hatékony megközelítésre alapozva építik kereskedelmi termékeiket a képek, a többszabványos vonalkódok, QR-kódok és egyéb kódok felismerésére, szűrésére és osztályozására.

Ajánlott termékek

Arduino Portenta H7 mikrovezérlő kártya

Kétmagos STM32H747 mikrovezérlőn alapul. Támogatja a 802.11b/g/n Wi-Fi és Bluetooth 5.1 szabványt.

Arduino Portenta Vision Shield

Kiegészítő az Arduino Portentához és a gépi látó alkalmazásokhoz. 320×320 képpontos Himax HM-01B0 kamera. Két MP34DT05 mikrofon.

Total
0
Shares
Előző bejegyzés

Biztonsági kapcsolók az ipari környezet számára

Következő bejegyzés

Miként tölt be kulcsfontosságú szerepet az érzékelőtechnológia az autonóm járművek esetében?

Kapcsolódó bejegyzések