人工智能（ AI ）技術(shù)的快速創(chuàng)新持續(xù)為自動化行業(yè)帶來激動人心的新功能，特別是機器視覺應用可以實現(xiàn)更高的準確性、更大的吞吐量以及更高的易用性。SICK AG 是智能檢測技術(shù)的全球領(lǐng)導者，并處于 AI 發(fā)展的最前沿，提供預配置和可定制機器視覺解決方案。

SICK 面臨的一大挑戰(zhàn)是，高速機器視覺應用必須使用高分辨率圖像實時執(zhí)行復雜的檢測任務(wù)。為了同時實現(xiàn)大圖像尺寸、像素精確處理和高速處理，就需要高度集成的芯片，以提供高性能、更高的硬件加速靈活性、可擴展性以及易用性。通過使用 AMD 提供的集成 FPGA 和自適應 SoC，SICK 能夠?qū)崟r AI 擴展到更廣泛的自動化應用。

項目挑戰(zhàn)

SICK 機器視覺解決方案是將 AI 部署到邊緣端的全面集成系統(tǒng)。其客戶需要能夠在不打破功耗或空間限制的情況下提供高性能技術(shù)，但這些解決方案也必須簡單易用，這樣其客戶就無需成為精通所有技術(shù)細節(jié)的 AI 專家，而是能夠毫不費力地（甚至是在設(shè)備上）快速訓練系統(tǒng)。

解決方案

SICK 使用 AMD FPGA 以及 AMD FINN 開源框架，在其智能機器視覺平臺中生成高度優(yōu)化的 FPGA 加速器。AMD 自適應技術(shù)利用可編程和可配置的硬件資源來加速處理。因此，使用該技術(shù)的系統(tǒng)可實現(xiàn)基于硬件的解決方案的最佳性能，同時具有軟件可編程性的靈活性。

由于 SICK 擁有一個靈活、高性能的構(gòu)建平臺，因此他們能夠集中精力進行開發(fā)工作，為客戶簡化技術(shù)。

例如，SICK Lector 攝像機系列為代碼讀取應用進行了預先配置。憑借其大圖像尺寸和像素精確處理能力，Lector 系列使用設(shè)備上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在較大的檢測空間內(nèi)識別包裹或信封上的條形碼。

Lector 是為特定類型的應用配置的解決方案，而 Inspector 攝像機系列則可靈活、可編程地訪問 SICK 智能機器視覺平臺的眾多功能。開發(fā)人員可以使用內(nèi)部的深度學習處理單元，實時優(yōu)化高速、高分辨率機器視覺 AI 處理，以完成復雜的檢測任務(wù)。

SICK 提供的 Nova 2D SensorApp 是一個深度學習驅(qū)動的智能檢測工具集，可在其開發(fā)生態(tài)系統(tǒng)中提供無縫的用戶體驗。

“Nova 的簡單框架允許我們的客戶使用自己的圖像來訓練 AI 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。無論是專家還是非專業(yè)用戶，都可以使用直觀的界面快速訓練和配置傳感器，只需幾分鐘即可獲得結(jié)果。對于更復雜的任務(wù)，SICK 可為其客戶提供云端訓練功能，使他們無需投資自己的訓練基礎(chǔ)設(shè)施即可輕松創(chuàng)建定制 AI 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?！?/p>

—— Christoph Maier

SICK 高級工程師

SICK Lector、Inspector 和 Nova 系列在其智能機器視覺平臺中使用了各種 AMD FPGA 和自適應 SoC。AMD Kintex UltraScale+ 器件在 SICK Lector / Inspector83x 和 85x 系列機器視覺解決方案中提供集成架構(gòu)，用于執(zhí)行復雜的檢測任務(wù)。在攝像機內(nèi)部，Kintex UltraScale+ FPGA 可以實時對 500 至 1200 萬像素的圖像進行高速捕獲、壓縮、預分割和 AI 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理。

設(shè)計成效

Maier 表示：“AMD FPGA 和自適應 SoC 的硬件/軟件可編程靈活性將為我們的客戶帶來優(yōu)勢。我們的機器視覺解決方案可提供針對其數(shù)據(jù)和應用進行優(yōu)化的硬件加速性能?！?/p>

SICK 公司的嵌入式系統(tǒng)工程師 Stefan Blattmann 是該公司新技術(shù)評估團隊的一員，他表示：“成效不言自明?！崩?，物流行業(yè)的一個關(guān)鍵指標是，系統(tǒng)在不可預測的情況下可以讀取多少條形碼。條形碼閱讀器必須找到盡可能多的代碼，這樣包裹就不需要重新通過掃描儀。Blattmann 說道：“AMD FPGA 的集成度和性能使我們的解決方案能夠優(yōu)化準確性和執(zhí)行速度，同時在復雜的條形碼讀取應用中也能實現(xiàn)卓越的準確性。”

SICK 能夠?qū)?Kintex UltraScale+ 和其他 AMD FPGA 進行編程，為特定的應用任務(wù)提供最佳硬件配置。AMD FPGA 技術(shù)的優(yōu)勢使 SICK 能夠在多個維度上擴展 AI 技術(shù)，從流處理中的低時延 AI 到高性能通用 AI 視覺任務(wù)。

Maier 指出：“我們可以運用我們的本土技術(shù)，并根據(jù)我們需要的尺寸和功能來定制芯片。通過這種方式，我們可以保證我們的解決方案可以在固定幀率下運行復雜的 AI 推理。”

AMD 技術(shù)能夠幫助 SICK 為客戶簡化技術(shù)，從而提供高性能等產(chǎn)品特性。Maier 表示：“我們的客戶不想為集成硬件而煩惱，也不想為特定應用中的 AI 實現(xiàn)而擔憂。這就是我們所帶來的價值。我們將硬件和 AI 的復雜性抽象化，使它們更易于使用。這使我們的客戶能夠?qū)Ｗ⒂诮鉀Q他們的問題?！?/p>

在簡化自身開發(fā)工作方面，Blattmann 指出了 AMD 器件的集成度，“AMD 提供了完整的軟件包。他們的 FPGA 和自適應 SoC 將我們需要的 AI 處理能力集成在單個器件中，而不會影響性能。有了硬件可編程資源，我們可以立即集成我們可能需要的任何其他功能?！?/p>