30.04.2024 18:33:24
Yapay Görme Otomasyonu ve Denetimi İçin Endüstriyel PC Tasarımları
Yayınlayan: Sinan Edge
Makine Görüşü İçin Neden Endüstriyel Bir PC Kullanmalı?
Daha yüksek hızlı veri aktarımı sağlamak için en yeni USB arayüzleri ve GPIO
Çıkarım analizi için çok çekirdekli hızlandırıcıları destekler
Zorlu fabrika ortamlarında Geniş Sıcaklık ve Geniş Gerilim Yükselmelerini destekler
Verileri yerinde tutmak için büyük katı hal depolama kapasitesi
Çoklu görev için DDR4 Bellek Ram
En yeni yüksek hızlı görüş kameraları desteği (GigE ve USB 3.0)
Yüksek performanslı GPU hızlandırıcılar için modüler PCIe Genişletme yuvaları
Makine Görme Makine Öğrenmesine Doğru Nasıl Bir Adımdır?
Makine görüşü, bilgisayarların kamera kullanarak görme yeteneği kazanmasını ifade eder. Bu süreç, görüntü yakalama, işleme ve eylem oluşturma adımlarını içerir. Teknolojik ilerlemelerle birlikte, bu süreç daha hızlı ve verimli hale gelmiştir. Endüstriyel bilgisayarlar, programlanmış sensörler, yazılım algoritmaları ve yüksek işlem gücü ile karmaşık görsel görevleri işleyebilir. Bu sistemler, insanların 20/20 görme puanına göre daha hassas ve detaylı sonuçlar üretebilir ve uzun süre dinlenmeye ihtiyaç duymaz. Endüstriyel bilgisayarlar, farklı dalga boylarında duyarlı olabilir ve zorlu koşullarda çalışan fabrikalarda kritik öneme sahip olabilir.
Bir İnceleme Makinesi İçin GPU'lu Endüstriyel Bir Bilgisayar Tasarlarken 8 Temel Özellik
1. Yüksek Hızlı IoT Sensörleri için USB 3.0 Giriş/Çıkış
USB 3.0, endüstriyel, tıbbi ve seri üretim uygulamalarında önemli bir ilerleme sağlamıştır. Görüntü işleme ve makine görüşü endüstrilerinde resmi bir standart haline gelmiş olan USB3 Görme Standardı, uyumsuzlukları önlemek için tek tip kurallarla oluşturulmuştur.
Makine görüşü, nesneleri incelemek ve analiz etmek için kameralardan elde edilen verileri kullanır. Bu veriler, endüstriyel bir bilgisayara aktarılır ve daha sonra işlenir ve analiz edilir. Kullanılan kameranın kalitesi arttıkça, veri miktarı ve boyutu da artar. Bu nedenle, daha hızlı bir veri işleme için daha hızlı bir arayüz gereklidir.
2. Genel Amaçlı Giriş/Çıkış (GPIO) Dijital Sinyal Arayüzü
Yüksek hassasiyetli uygulamalar genellikle kameraların bir kareyi tam ve kesin bir anda yakalamasını gerektirir. Bununla birlikte, tren hızında birden fazla nesneyi algılayan birden fazla kameraya sahip olmak zor olabilir. Her kameranın karelerinin aynı anda çekilmesi gereklidir.
3. Gerçek Zamanlı Çıkarım İçin X16 PCIe Gen3 GPU'ları Destekler
Yapay görüş bilgisayarları, yüksek kaliteli kameralara ek olarak verileri işlemek için özel bir GPU kullanır. CPU ile birlikte çalışarak çıkarım algoritmalarındaki iş yüklerini dengelemek önemlidir. Makine öğrenimi algoritmalarının birçoğu, gerçek zamanlı bilgi işlem için GPU gibi güçlü performans hızlandırıcılarına dayanır. Bu sayede bilgisayarlar ve makineler anında kararlar verebilir ve gerçek zamanlı olarak işlem yapabilirler. Özellikle robotik ve otomasyon uygulamaları, nesnelerin tanımlanması ve seçilmesine yardımcı olmak için ek GPU hızlandırıcılara sahip endüstriyel bilgisayarlar kullanır.
4. Veri Yedekliliği için 4 Kat'a Kadar Yüksek Kapasiteli SATA SSD'ler
Yapay zeka çağında, veri analizi için yeni yaklaşımlar geliştiriliyor. Sınırsız depolama ideal olsa da maliyetli olduğundan genellikle bulutta saklanır. Bu konuda endüstriyel bilgisayarlar, her biri 8 TB'a kadar dört adet en yeni nesil SSD ile donatılabilir. Bu, makine görüntü uygulamalarında toplanan büyük miktardaki verinin depolanmasını sağlar. Ayrıca, bu endüstriyel bilgisayarlar, veri yedekliliği için RAID seçeneklerini destekleyebilir.
5. Zorlu Ortamlar İçin Genişletilmiş Çalışma Sıcaklığı
Makinelerin sürekli ve yorulmadan çalışırken ürettikleri ısı yayılımı önemli bir faktördür. GPU'lar, elektrikli bileşenlerin en büyük düşmanı olan büyük miktarda ısı üretirler. Mühendislikteki temel zorluk, yüksek güç girişinden kaynaklanan ısıyı dengelemek ve uzun ömürlülük sağlamak için endüstriyel termal tasarımı sürdürmektir.
6. Çok İşlevli Önbelleğe Alma için DDR4 RAM Bellek
GPU ve CPU'nun yanı sıra, makine görüşü uygulamalarının büyük veri kümelerini işlemesi için yeterli belleğe sahip olması önemlidir. Yeterli RAM, geçici verilerin gerçek zamanlı olarak işlenmesi için daha fazla alan sağlar. RAM belleği genellikle bir kişinin çalışma alanıyla karşılaştırılır; masa ne kadar büyükse, çoklu görev için o kadar fazla alana ihtiyaç duyulur.
7. Veri Şifreleme ve Güvenlik: Güvenilir Platform Modülü (TPM)
Endüstriyel bilgisayarlar, dijital IoT uygulamaları arasında makineden makineye iletişim kurulduğunda veri gizliliğini ve güvenliğini sağlamak için önemli bir rol oynar. GPU hızlandırıcılara sahip bu bilgisayarlar, donanım düzeyinde bilgisayar güvenliğini ve gizliliğini artırmak için en yeni TPM 2.0 yongasıyla donatılmıştır. TPM 2.0, daha fazla algoritma ve güvenlik özelliği sunarak TPM 1.2'ye göre daha iyi bilgisayar güvenliği sağlar. Bu bilgisayarlar, donanım şifrelemelerine izin veren yazılım ve donanım güvenlik mekanizmalarını içerir. Örneğin, sistemden bir SSD çıkarıldığında, donanım orijinal bilgisayar dışında okunamaz. Ayrıca, sisteme bir virüs veya kötü amaçlı yazılım bulaşırsa, ünite sorunu çözmek için karantina modunda önyükleme yapmaya çalışır.
8. GigE Kamera Desteği
Son yıllarda kablosuz arayüzlerde gelişmeler yaşanıyor ancak güvenilirlik ve büyük veri işleme kapasitesi hala sorunlu. USB kablosu, uzun menzilli uygulamalarda sınırlı kalıyor. GigE Vision Standardı gibi yeni standartlar, USB'ye alternatif sunuyor ve maliyetleri azaltıyor. Otomatikleştirilmiş makine görüşü, tekrarlanan görevlerde insan denetçilerden daha tercih ediliyor. Bu sistemler daha hızlı ve objektif çalışıyor, yapay görme sistemleri ise güvenilir sonuçlar sağlıyor. Bu sayede, makinalar eğitilmiş algoritmalarla bağımsız hareket edebilecek veriyi elde ediyor.
ICC Dijital Endüstriyel Teknolojiler Ltd. Şti.
Osmangazi Mahallesi Atayolu Caddesi No:108 Gate Of Anatolia Ticari Blok Ofis 1 Sancaktepe / İstanbul / Türkiye
Telefon: +90 216 510 66 96
E-Posta: info@icc.com.tr
Web: https://www.icc.com.tr
Mersis No: 0211069647300014