GPU加持，優(yōu)化制造業(yè)質(zhì)檢周期
時間：2022-04-14 04:30:01 | 來源：行業(yè)動態(tài)
時間：2022-04-14 04:30:01 來源：行業(yè)動態(tài)
為了讓大家更清楚數(shù)之聯(lián)如何與英偉達(dá)合作來實現(xiàn)AI和大數(shù)據(jù)能力。趙鳴宇分享了在高端制造行業(yè)質(zhì)檢環(huán)節(jié)，借助GPU的超強(qiáng)算力，來加速數(shù)據(jù)處理從而縮短整個質(zhì)檢周期的時長，提高整個生產(chǎn)效率。
比如在高端制造領(lǐng)域的質(zhì)檢環(huán)節(jié)，需要AOI光學(xué)檢測設(shè)備進(jìn)行多次光學(xué)對比檢測，期間會產(chǎn)生大量的圖像數(shù)據(jù)，通過圖像數(shù)據(jù)的匹配來檢測產(chǎn)品質(zhì)量。在傳統(tǒng)模式圖像處理過程中，依賴CPU計算，也沒有AI和大數(shù)據(jù)的加持，一方面檢測過程比較慢，另一方面誤檢比較多，需要對很多圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行人工二次檢測。
在這種情況下，數(shù)之聯(lián)結(jié)合英偉達(dá)的GPU平臺，通過將光學(xué)檢測設(shè)備的傳統(tǒng)檢測升級到基于深度學(xué)習(xí)的智能檢測，大大提升了質(zhì)檢效率。比如對生產(chǎn)時效性非常高的要求場景，那這個生產(chǎn)過程就包含最開始的上料，到檢測、到下料，檢測完成放到下一個流程上去，整個過程有10多秒的時間。要實現(xiàn)10多秒的時間完成檢測，就需要依賴英偉達(dá)的GPU來幫助算法提高檢測效率。 趙鳴宇談到。這樣在結(jié)合英偉達(dá)GPU具備的并發(fā)能力，能夠?qū)⒄麄€檢測速率降低到15秒以內(nèi)或者10秒以內(nèi)這樣一個檢測效率。
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