Ваш город Санкт-Петербург?

Главная Целевые страницы

Оптический дефектоскоп с применением нейронных сетей

Возможностей для применения глубокого обучения намного больше чем может показаться на первый взгляд. Например, в промышленности, машинное зрение может быть применено для выявления бракованных деталей и оценки степени их повреждения. Оптический дефектоскоп, разработанный «Ниеншанц-Автоматика» совместно с партнером, использует методы компьютерного зрения и сверточные нейронные сети для выявления поверхностных дефектов на деталях. Высокую производительность алгоритмов обеспечивает специальный ускоритель инференса нейронных сетей MUSTANG-V100-MX8.

В статье "Оптический дефектоскоп с применением нейронных сетей", подробно освещены этапы разработки решения и подробно изложены нюансы работы алгоритма. Разработчики поделились своим опытом по работе с новым для них оборудованием – ускорителем инференса нейронных сетей MUSTANG-V100-MX8 и программным инструментарием OpenVINO™ от Intel®.

Ускорители вычислений

Ускорители нейронных сетей – специализированные платы, предназначенные для аппаратного ускорения работы алгоритмов машинного зрения. В основе плат ускорителей используются новейшие разработки Intel, которые обеспечивают не только низкую задержку при обработке данных, но и более высокую энергоэффективность, по сравнению с графическими ускорителями общего назначения.

Применение ускорителей вычислений позволяет добиться более высокой степени автономности и скорости работы различных устройств от дронов и «умных» камер до робототехнических средств и систем виртуальной реальности. Ускорители Mustang, позволяют полностью освободить процессор (CPU) от инференса, или использовать гетерогенные вычисления, для повышения эффективности системы.

Сценарии применения

Оптический дефектоскоп

Оптический дефектоскоп разработан с применением нейронных сетей, детектировать детали в кадре, а также определять их тип и выявлять поверхностные дефекты. Может быть использован в качестве прототипа для разработки решения для нового типа деталей.

АРМ оператора

Использование алгоритмов глубокого обучения при распознавании лиц открывает дополнительные возможности для систем контроля доступа. Сервисы идентификации пользователя по лицу, не требуют от работников использования пропусков и могут быть легко интегрированы в существующие компьютерные системы, например, в АРМ оператора.

Ускорители нейронных сетей MUSTANG

Платы на базе Movidius (VPU) 8

VPU ускорители (Visual processing unit) - платы, разработанные для обработки изображений с помощью алгоритмов компьютерного зрения и глубокого обучения. Устройства на базе Movidius представлены в различных форм-факторах, оснащены разным количеством Intel® Movidius™ Myriad™ X и позволяют решать широкий спектр задач компьютерного зрения, единовременно обрабатывая до 16 видеопотоков на одном устройстве.

Использование новейших разработок Intel позволило получить более высокие показатели производительности при понижении тепловыделения и энергопотребления по сравнению с графическими ускорителями общего назначения. Новинка дополняет линейку продуктов Intel, помогающих комплексно решать широкий спектр задач с использованием технологий искусственного интеллекта. Применение данного модуля позволяет добиться более высокой степени автономности и скорости работы различных устройств от дронов и «умных» камер до робототехнических средств и систем виртуальной реальности, а также более эффективно применять алгоритмы глубокого обучения для решения поставленных задач.

Простая и прозрачная миграция ваших решений на платы Movidius обеспечивается инструментарием Intel® Distribution of OpenVINO™ Toolkit, что позволяет максимально сосредоточиться на создании прорывных и универсальных продуктов, решающих по-настоящему важные и актуальные задачи.

Основные сценарии применения:

системы контроля доступа;
контроль качества выпускаемой продукции на производстве;
беспилотный транспорт;
видеоаналитика и колоссальное количество других сфер;

Компания "Ниеншанц-Автоматика" предлагает широкий выбор ускорителей нейронных сетей от компании IEI и Advantech. Вся представленная продукция имеет высокий уровень надежности и качества.

Специалисты компании "Ниеншанц-Автоматика" всегда готовы оказать техническую консультацию и помочь с выбором необходимого оборудования.

Платы на базе FPGA (ПЛИС) 1

Серия Mustang-F100-A10 – разработана на базе Intel® Arria® 10 FPGA и предоставляют разработчикам возможности для оптимизации и распределения системных ресурсов, в отличии от VPU-ускорителями. Mustang-F100-A10 востребована в задачах с высокой вычислительной нагрузкой и строгим требованиям к скорости инференса.

В отличие от ASIC (Интегральная схема специального назначения), логика работы ПЛИС не определяется при изготовлении, а задаётся посредством программирования. Инструментарий Intel® Distribution of OpenVINO™ Toolkit включает в себя все необходимы инструменты для работы с Mustang-F100-A10, в том числе и скомпилированные битовые потоки (bitstream) для оптимизации работы платы с теми или иными топологиями нейронных сетей.

Каждая плата серии Mustang-F100-A10 может параллельно обрабатывать до 32 видеопотоков. При этом присутствует возможность установки нескольких плат в один сервер.

Данное решение находит свое применение в решении задач машинного зрения:

Системы биометрической идентификации;
Преобразование видеоданных для оптимизации объема хранимых данных;
Автоматизированное системы контроля качества

Компания "Ниеншанц-Автоматика" предлагает широкий выбор ускорителей нейронных сетей от компании IEI. Вся представленная продукция имеет высокий уровень надежности и качества.

Остались вопросы?

• Можно ли решить мою задачу?
• Как правильно выбрать оборудование?
• У меня есть опыт разработки, но на другом оборудовании.
Мне надо учится по-новому?
• Могу ли я запустить работающее ПО на вашем оборудовании?
• А есть без вентиляторов?

Напишите нам, и мы расскажем самое интересное!

Инструментарий OpenVINO™ Toolkit

Бесплатный кроссплатформенный набор инструментов и библиотек, предназначенный для запуска нейронных сетей на аппаратных платформах Intel: CPU, GPU, VPU и FPGA.

Встроенный оптимизатор, позволяет конвертировать и оптимизировать модели, обученные в популярных Фреймворках (TensorFlow, MXNet, Caffe, Kaldi, ONNX …), во внутренний IR-формат.

За запуск конвертированных моделей, отвечает Inference engine. Для каждого исполнительного устройства, разработан специальный плагин, отвечающий за интерпретацию кода с учетом специфики работы оборудования. API предоставляет разработчикам широкие возможности для установки параметров запуска и максимально упрощает процесс перехода на новое устройство.

Инструментарий Intel® Distribution of OpenVINO™ Toolkit включает в себя все необходимые инструменты для работы с ускорителями Mustang: подробную документацию, средства сравнения производительности и большой набор предобученных нейросетей для демонстрации возможностей машинного зрения.