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82024 Taufkirchen
Computer Vision & Künstliche Intelligenz
Computer Vision ist ein Schlüsselelement in der industriellen Bild- und Videoverarbeitung, das durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in Industrie-Computern neue Maßstäbe setzt. Mit Hilfe fortschrittlicher Algorithmen und leistungsstarker Hardware können Computer visuelle Informationen wie Bilder und Videos verstehen und analysieren. So können Maschinen (Machine Vision) mit visueller Erkennung Fehler oder Defekte in Echtzeit identifizieren und Korrekturmaßnahmen einleiten. Durch die Integration von Framegrabbern in Industrie-PCs werden die Leistungsfähigkeit und Funktionalität von Computer-Vision-Anwendungen in industriellen Umgebungen weiter gesteigert.
Einsatzbereiche von Computer Vision
Der Einsatz von Computer Vision eröffnet zahlreiche Möglichkeiten für verschiedene Branchen, von der Fertigungsindustrie bis hin zur Medizintechnik. In der Fertigungsindustrie ermöglicht Computer Vision die Echtzeit-Erkennung von Qualitätsmängeln und die Automatisierung von Prozessen. Dies führt zu einer effizienteren Produktion und reduziert den Ausschuss. Aber auch in der Robotik, der Sicherheitsüberwachung, der Logistik und der Lagerverwaltung werden durch den Einsatz von GPU-Vision-PCs Effizienzsteigerungen und Qualitätsverbesserungen erzielt.
Starten Sie Ihre KI-Anwendung in wenigen Schritten
1. Wählen Sie eine sichere, passgenaue Plattform
Wählen Sie eine Hardware-Plattform, die den Anforderungen Ihrer Umgebung und Anwendungen optimal entspricht.
Die ReliaCOR 44-11 ist eine „designed to be secure” Edge-AI-Plattform und bietet durch ihre Konformität mit den strengen Sicherheitsstandards der ISA Secure IEC 62443-4-2 ein Höchstmaß an Datensicherheit und Integrität. Als NVIDIA® Certified Device mit hoher Performance eignet sie sich bestens für die Implementierung und Ausführung mehrerer KI-Modelle. Mit einer leistungsstarken Intel® Core™ i7-CPU und einer NVIDIA® A2 GPU sorgt sie für hohe Rechenleistung und KI-Beschleunigung. Zusätzlich unterstützt die Plattform nicht nur eine Vielzahl von Konnektivitätsstandards wie WI-FI, Bluetooth, GNSS und LTE, sondern kommt auch mit TPM 2.0-Unterstützung und Optionen für Feldbusse wie CAN und CAN-FD für industrielle Anwendungen.
Weitere konfigurierbare Hardware, die sich an Ihren Anwendungsfall anpasst, finden Sie hier.
2. Minimieren Sie Integrations- und Kompatibilitätsrisiken
Die Verwendung von Ubuntu-zertifizierter Hardware ermöglicht es, Implementierungsrisken zu minimieren, die Einführung zu beschleunigen und die Kosten für Entwicklung und Support zu senken. Durch Tests von Canonical wird die langfristige Kompatibilität mit Linux sichergestellt, indem sowohl das Image als auch Hardware mittels Regressionstests validiert werden. Dieser gründliche Prozess prüft und verifiziert einzelne Komponenten und Funktionen des Betriebssystems, sodass Integrationsrisiken durch langfristige Kompatibilität und Sicherheitsupdates minimiert werden.
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Nach IEC 62443-4-1/-4-2 SL2 und ANSI/ISA 62443-4-1/-4-2 SL2 zertifizierte Edge Plattform für sicheren Zugang zu unsicheren PLCs.
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Gerätemanagementsystem, das Over-the-Air-Updates, Fernsteuerung, Protokollierung und Zustandsüberwachung ermöglicht.
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Kompatibilität mit über 60 verschiedenen Nicht-IP-Protokollen, einschließlich anspruchsvoller Computer Vision.
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Intuitive Benutzerführung durch NVIDIA Triton, das die Verwaltung und Orchestrierung von KI-Modellen vereinfacht.
3. Konfigurieren, nicht programmieren
Erleben Sie die Einfachheit der Implementierung, des Betriebs und der Orchestrierung von KI-Projekten durch eine Kombination aus intuitiver Bedienung, Remote Device Management und OT-Sicherheit. Verlassen Sie sich auf eine Low-Code/No-Code-Plattform für eine schnelle Entwicklung und einfache Bedienung. So können Sie auf einem Gerät mehrere KI-Modelle ausführen, kontinuierlich überwachen, verwalten und aktualisieren. Das Laden und parallele Testen mehrere Modelle verkürzt dabei die Entwicklungszeit erheblich. Die Grundlage bereitet NVIDIA® Triton, ein Software-Stack, das speziell für die Bereitstellung und Skalierung von KI-Modellen in industriellen Umgebungen entwickelt wurde. Um die Sicherheit der KI-Modelle zu erhöhen, werden die Inferenzmodelle auf der Festplatte mit eindeutigen Identitätszertifikaten verschlüsselt, wobei eine umfassende Reihe von konfigurierbaren Sicherheitsoptionen geboten wird. Erleben Sie Sorglosigkeit mit einem vollständig sicheren, zertifizierten Stack von der Hardware, dem Softwareframework bis zur KI-Anwendung, das Datenintegrität und -schutz gewährleistet.
4. Skalieren Sie weltweit und bleiben Sie flexibel
Mit Everyware Cloud (EC) können Sie Ihre Anwendung weltweit skalieren und dabei flexibel bleiben. Profitieren Sie von Remote Monitoring, Over-the-Air-Updates und sicherem Remote Device Management.
Herausforderungen bei der Implementierung meistern
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Nähe der Datenquelle (Edge, z.B. im Shopfloor) bringt verschiedene Herausforderungen mit sich. Zum einen muss die eingesetzte Hardwareplattform für die Anwendung konfiguriert werden und sowohl den rauen Umgebungsbedingungen standhalten, als auch die notwendige Rechenleistung für die schnelle Verarbeitung der Kameradaten und die erforderlichen Kommunikationsschnittstellen bereitstellen. Darüber hinaus spielen Implementierungsrisiken wie die Cybersicherheit aufgrund der wertvollen Daten und die langfristige Kompatibilität & Updates eine große Rolle. Die größte Herausforderung im Arbeitsalltag der Ingenieure ist jedoch die Komplexität in Bezug auf das Management der KI-Modelle und die damit verbundene lange Zeit für Entwicklung und Implementierung. Laut Gartner gehen nur 53% der KI-Projekte in die Serienproduktion und ein Pilotprojekt benötigt durchschnittlich 7,3 Monate vom Piloten bis zur Produktion. Durch die lange Implementierungszeit verlieren Unternehmen an Geschwindigkeit gegenüber der Konkurrenz.
Suchen Sie einen Vision Computer? Hier finden Sie eine Übersicht unserer Industrie Computer für die Bildverarbeitung:
Edge-AI Plattform (Hardware + Software)
AI Vision Computer
FAQ – Computer Vision
Wofür wird NVIDIA® Triton verwendet?
NVIDIA® Triton ist ein Software-Framework, das speziell für die Bereitstellung und Skalierung von KI-Modellen in produktiven Umgebungen entwickelt wurde. Es spielt eine entscheidende Rolle bei der Implementierung von KI-gestützten Anwendungen, einschließlich solcher im Bereich der Computer Vision in industriellen Umgebungen.
In Bezug auf Computer Vision und industrielle Anwendungen ermöglicht NVIDIA® Triton die nahtlose Integration von KI-Modellen in Bildverarbeitungs- und Analyseprozesse. Es erleichtert die Entwicklung und Bereitstellung von KI-gestützten Computer-Vision-Anwendungen in industriellen Umgebungen und trägt dazu bei, die Leistungsfähigkeit und Effizienz solcher Systeme zu verbessern.
Die Rolle von NVIDIA® Triton kann wie folgt unterteilt werden:
- Inferenz-Optimierung: NVIDIA® Triton bietet Werkzeuge und Funktionen, um die Inferenz (das Vorhersagen von Ergebnissen) von KI-Modellen zu optimieren. Dies umfasst die Unterstützung von Beschleunigungstechnologien wie GPU-Computing, um die Inferenzgeschwindigkeit zu erhöhen und die Skalierbarkeit zu verbessern.
- Modellmanagement: Triton bietet Funktionen für das Modellmanagement, einschließlich der Möglichkeit, mehrere Modelle zu verwalten, Versionen zu verfolgen und Modelle dynamisch zu aktualisieren, ohne den Betrieb zu unterbrechen. Dies ist besonders wichtig in dynamischen Umgebungen, in denen KI-Modelle häufig aktualisiert werden müssen.
- Skalierbarkeit und Parallelisierung: Mit NVIDIA® Triton können KI-Modelle effizient auf verteilten Systemen skaliert werden, um die Anforderungen an die Verarbeitung von Echtzeitdaten in großem Maßstab zu erfüllen. Dies ermöglicht eine effektive Nutzung von Ressourcen und eine hohe Durchsatzrate bei der Verarbeitung von Anfragen.
- Unterstützung verschiedener Frameworks: Triton unterstützt eine Vielzahl von Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und ONNX, was Flexibilität bei der Auswahl und Entwicklung von KI-Modellen ermöglicht.
- Konsistente Bereitstellung: Mit Triton können KI-Modelle konsistent bereitgestellt und in verschiedenen Umgebungen ausgeführt werden, einschließlich lokaler Rechenzentren, Edge-Geräten und Cloud-Infrastrukturen.
Wofür steht TPM 2.0?
TPM 2.0 steht für Trusted Platform Module und ist ein Sicherheitschip, der auf Hardwareebene Sicherheitsfunktionen wie Schlüsselverwaltung, Plattformintegrität, sichere Startvorgänge, Verschlüsselung und Authentifizierung bereitstellt. Es schützt vor Cyberangriffen und wird in IPCs, Servern, Embedded-Systemen und IoT-Geräten eingesetzt.
Was sind Framegrabber?
Ein Framegrabber ist eine Hardwarekomponente, die digitale Bilder oder Videoframes von externen Quellgeräten erfasst und in digitale Bilddaten umwandelt.
Was ist IEC 62443?
IEC 62443 ist eine internationale Normenreihe, die sich mit der Sicherheit von industriellen Automatisierungs- und Steuerungssystemen (IACS) befasst. Sie wurde von der International Electrotechnical Commission (IEC) entwickelt und definiert Anforderungen, Richtlinien und Verfahren zum Schutz von Industrieanlagen vor Cyberbedrohungen. Die Normenreihe IEC 62443 besteht aus mehreren Teilen, die verschiedene Aspekte der Cybersicherheit für industrielle Automatisierungssysteme abdecken. Sie sind besonders wichtig, da Cyberbedrohungen zunehmend eine Gefahr für kritische Infrastrukturen und industrielle Prozesse darstellen. Die Einhaltung dieser Normen trägt dazu bei, die Widerstandsfähigkeit von Industrieanlagen gegenüber Cyberangriffen zu verbessern und potenzielle Risiken zu minimieren. Sie richtet sich daher an Industrie 4.0-Betreiber, Systemintegratoren und Produkthersteller und deren Einhaltung von Best Practices zur Cybersicherheit. Die Normen IEC 62443-4-1 (prozessbezogen) und IEC 62443-4-2 (produktbezogen) stellen sicher, dass bewährte Sicherheitspraktiken während des gesamten Produktlebenszyklus befolgt werden.