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 — przyszłość produkcji

W przyszłości, produkcją będą kierować połączone ze sobą, energooszczędne i inteligentne urządzenia. Połączenie Internetu rzeczy (IoT) z wbudowanym uczeniem maszynowym odmieni modele biznesowe, procesy i usługi produkcyjne.

Firmy produkcyjne coraz częściej wymagają więcej inteligencji od swoich maszyn, by uzyskać dostęp do danych brzegowych. Inteligencja ta służy do usprawniania procesów w fabryce, jako że maszyny uczą się na błędach, usterkach i nieścisłościach. Przesunięcie obciążenia roboczego i uczenia na brzeg usuwa potrzebę korzystania z kosztownego, wymagającego dużej energii i mocy obliczeniowej sprzętu. Przesunięcie sprzętu na brzeg i danie mu potrzebnej inteligencji umożliwia wykorzystanie wcześniej odrzuconych ogromnych ilości danych i zaawansowanych analiz do śledzenia osiągów i warunków działania, poprawę i optymalizację całkowitych kosztów posiadania (TCO) sprzętu, przewidywanie awarii i działanie, nim wystąpią kosztowne usterki. Umożliwia to ciągłe ulepszanie i przyspiesza utrzymanie predykcyjne.

Stworzony do uczenia maszynowego na brzegu Arduino Portenta H7, który umożliwia korzystanie z wbudowanej struktury Edge Impulse, funkcjonuje znacznie szybciej i zużywa mniej energii przy zachowaniu przetwarzania w urządzeniu oraz Twojej prywatności i bezpieczeństwa. Korzystanie z Arduino jako urządzenia brzegowego pozwala firmom znacznie zwiększyć możliwości pobierania, analizowania i wdrażania niemal wszystkiego w wielu zastosowaniach przy jednoczesnym unikaniu kosztów, złożoności, problemów z bezpieczeństwem i wszechobecnej zależności od chmury.

Zautomatyzowana kontrola optyczna z Portenta Vision Shield

W tym filmie Sebastian Romero, Arduino Interactive Designer, pokazuje, jak Arduino Portenta może zautomatyzować kontrolę produkowanych przedmiotów. Kamera samodzielnie skanuje przedmioty w poszukiwaniu usterek, np. brakujących podzespołów.

Zautomatyzowane kontrole jakości w branży motoryzacyjnej

Firma IDT Solutions wykorzystuje przemysłowy system wizyjny do automatyzacji kontroli i analizy procesu, kontroli konserwacji i sterowania robotami itp., zwłaszcza w sektorze urządzeń motoryzacyjnych. Otwarty kod źródłowy Arduino okazał się szczególnie przydatny do integracji różnych typów maszyn wymagających łączenia i udostępniania danych — wykorzystując Arduino jako mózg.

Linia produktów Arduino Portenta oferuje fizycznie mniejsze i oszczędniejsze rozwiązania, które usuwają potrzebę przesyłania dużych ilości danych do chmury, przy jednoczesnym zwiększeniu użyteczności, prędkości i bezpieczeństwa. Stworzony do zastosowań związanych z uczeniem maszynowym na brzegu, Arduino Portenta Vision Shield LoRa®, umożliwia komunikację o niskiej mocy na duże odległości za pośrednictwem protokołu bezprzewodowego LoRa® i sieci LoRaWAN. Stanowi on idealne uzupełnienie mocnego Arduino Portenta H7, który umożliwia uczenie maszynowe w urządzeniu, a tym samym znacznie zmniejsza wymóg przepustowości łącza w zastosowaniu komunikacji IoT.

Kamera Himax o bardzo niskiej mocy, sprzedawana z Portenta Vision Shield, umożliwia ciągłą pracę systemu wizyjnego. Moduł kamery samodzielnie wykrywa ruch, gdy Portenta H7 jest w trybie gotowości, błyskawicznie wybudzając mikrokontroler, gdy zajdzie taka potrzeba. Portenta H7 klasy przemysłowej zawiera dwa asymetryczne rdzenie do jednoczesnego uruchamiania kodu wysokiego poziomu, takiego jak stosy protokołów, uczenie maszynowe, a nawet języki interpretowane, na przykład MicroPython, wraz z zadaniami niskiego poziomu w czasie rzeczywistym. Jest to szczególnie ważne w przypadku zastosowań w zakresie przemysłowego Internetu rzeczy (IIoT), które radzą sobie z obsługą wymagającą integracji procesów produkcyjnych z modelami ML, aktualizacjami bezprzewodowymi i zbieraniem danych ze sprzętu sensorycznego przez sieć LoRaWAN z możliwością pełnego szyfrowania. Arduino ma to wszystko i nie tylko, w tym swoje sztandarowe, łatwe w użytkowaniu środowisko IDE, bez złożoności i typowych kosztów stałych.

Firmy na całym świecie budują obecnie swoje produkty w oparciu o to proste, ale solidne podejście do wykrywania, filtrowania i klasyfikowania obrazów, wielostandardowych kodów kreskowych, kodów QR i innych.

Rekomendowane produkty

Płytka mikrokontrolera Arduino Portenta H7

Oparty na dwurdzeniowym mikrokontrolerze STM32H747. Obsługuje Wi-Fi 802.11b/g/n i Bluetooth 5.1.

Arduino Portenta Vision Shield

Rozszerzenie do Arduino Portenta do zastosowań w systemach wizyjnych. Kamera Himax HM-01B0 o rozdzielczości 320 × 320 pikseli. Dwa mikrofony MP34DT05.

Total
0
Shares
Poprzedni post

Czym jest technologia LoRa i LoRaWAN?

Następny post

Moxa – inteligentna infrastruktura budynków w zakładach produkcyjnych

Powiązane posty