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 – Fremtiden for produksjon

Produksjonens fremtid vil være drevet av tilkoblede, energieffektive intelligente enheter. IoT-tilkobling kombinert med innebygd maskinlæring vil transformere produksjonsmodeller, prosesser og tjenestene de tilbyr.


Produserende selskaper krever stadig mer intelligens fra maskinene sine ved å få tilgang til data helt på kanten, der ting skjer. Denne intelligensen blir satt i arbeid for å forbedre prosessene på fabrikkgulvet, ettersom maskiner lærer av feil, feil og unøyaktigheter. Å flytte arbeidsmengden og lære til kanten fjerner behovet for kostbar, strømkrevende og prosessorintensiv maskinvare. Ved å flytte maskinvaren til kanten, og gi den hjernen den alltid har behov for, er det nå mulig å bruke de tidligere kasserte store datamengdene og avansert analyse for å spore ytelse og driftsforhold, forbedre og optimalisere utstyrets TCO, forutsi funksjonsfeil og feil , og ta grep før kostbare feil oppstår. Dette resulterer i kontinuerlig forbedring og raskere prediktivt vedlikehold.

Arduino Portenta H7, som muliggjør Edge Impulss innebygde rammeverk, er designet for maskinlæring på kanten, og går mye raskere, og bruker mindre strøm, og holder behandlingen på enheten samtidig som du ivaretar personvernet og sikkerheten. Ved å bruke Arduino som en edge-enhet, kan bedrifter øke deres evne til å samle, analysere og distribuere omtrent hva som helst i en rekke brukssaker, samtidig som de unngår kostnadene, kompleksiteten, sikkerhetsutfordringene og den omfattende skyavhengigheten.

Automatisert optisk inspeksjon med Portenta Vision Shield

I denne videoen viser Sebastian Romero, Arduino Interactive Designer, deg hvordan Arduino Portenta kan automatisere inspeksjonen av produserte gjenstander. Kameraet skanner autonomt gjenstandene for mangler som manglende komponenter.

Automatiserte kvalitetskontroller i bilindustrien

IDT Solutions har anvendt maskinvisjon for å automatisere inspeksjon og analyse for prosesskontroll, vedlikeholdskontroll og robotveiledning osv. Spesielt innen bilindustrien. Hvor åpen kildekode-aspekt av Arduino har vist seg å være spesielt nyttig for å koble sammen forskjellige typer maskiner som krever tilkobling og deling av data – ved hjelp av Arduino som hjernen til maskinen.

Arduino Portenta-familien tilbyr fysisk mindre og kostnadsbesparende løsninger som eliminerer behovet for å sende store mengder data til skyen samtidig som det øker brukervennlighet, hastighet og sikkerhet. Spesielt designet for maskinlæringsapplikasjoner i utkanten, Arduino Portenta Vision Shield LoRa®, muliggjør kommunikasjon over lang avstand med lav effekt over LoRa® trådløs protokoll og LoRaWAN-nettverk. Det er det perfekte tilskuddet til den kraftige Arduino Portenta H7 som muliggjør maskinlæring på enheten, og derved reduserer kravet til kommunikasjonsbåndbredde i en IoT-applikasjon.

Det ekstremt lave kraftforbrukende Himax-kameraet som kommer med Portenta Vision Shield, muliggjør Always on visibilitet på maskinen. Kameramodulen registrerer automatisk bevegelse mens Portenta H7 er i beredskap, og vekker raskt mikrokontrolleren bare når det er nødvendig. Det industrielle -grad Portenta H7, har to asymmetriske kjerner for samtidig å kjøre høyt nivåkode som protokollstabler, maskinlæring eller til og med tolket språk som MicroPython sammen med sanntidsoppgaver på lavt nivå. Dette er viktig, spesielt for Industrial Internet of Things (IIoT) applikasjoner som kan håndtere den krevende integrasjonen av produksjonsprosesser med ML-modeller, oppdateringer over luften og høsting av datainnsamling av sensorisk utstyr, på tvers av fullkrypterte LoRaWAN-funksjoner. Arduino pakker alt det og mer, inkludert flaggskipet som er lett å bruke -bruk IDE, uten kompleksiteten eller overhead vi har vant oss til.

Bedrifter over hele verden bygger allerede sine kommersielle produkter basert på denne enkle, men kraftige tilnærmingen for å oppdage, filtrere og klassifisere bilder, multistandard strekkode og QR-koder og andre.

Anbefalte produkter

Arduino Portenta H7 Microcontroller Board

Basert på en dual-core STM32H747 mikrokontroller. Støtter 802.11b / g / n Wi-Fi og Bluetooth 5.1.

Arduino Portenta Vision Shield

Tillegg for Arduino Portenta for applikasjoner for maskinvisjon. 320×320 piksler Himax HM-01B0 kamera. To MP34DT05 mikrofoner.

Total
0
Shares
Forrige innlegg

Hva er LoRa- og LoRaWAN-teknologi?

Neste innlegg

Moxa – Smarte Bygningsløsninger for produksjonsanlegg

Relaterte innlegg