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          RZ/V2M應(yīng)用于工業(yè)領(lǐng)域缺陷檢測

          作者: 時間:2023-09-28 來源:瑞薩 收藏

          在電子制造業(yè)中是非常重要的應(yīng)用。然而,由于存在的缺陷多種多樣,傳統(tǒng)的機(jī)器視覺算法很難對缺陷特征進(jìn)行完全建模和遷移缺陷特征,致使傳統(tǒng)機(jī)器視覺算法可重復(fù)使用性不是很大,并且需要區(qū)分工作條件,這將浪費大量的人力成本。因此,越來越多的工程師開始將深度學(xué)習(xí)算法引入領(lǐng)域,因為深度學(xué)習(xí)在特征提取和定位方面取得了非常好的效果。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/202309/451077.htm

          本文將介紹電子深度學(xué)習(xí)算法在領(lǐng)域的應(yīng)用,以PCB電路板缺陷檢測為例。

          在這里,我們提出了一種缺陷檢測解決方案,使用YOLOv3-tiny深度學(xué)習(xí)算法。YOLOv3-tiny是一種輕量級的目標(biāo)檢測算法。YOLOv3-tiny的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如下:

          9.png

          相關(guān)內(nèi)容您可訪問以下鏈接查看:

          https://pjreddie.com/darknet/yolo/

          與原來的YOLOv3模型相比,YOLOv3-tiny減少了一些層數(shù)和參數(shù),提高了嵌入式設(shè)備上的推理速度和效率。該算法具有較高的實時性和良好的精度,非常適合工業(yè)缺陷檢測應(yīng)用。

          該缺陷檢測解決方案可以部署在RZ/V2M MPU芯片上。RZ/V2M是一款集成了DRP-AI硬件加速單元的的AI專用處理器,其硬件特性如下:

          1695633514619259.png

          RZ/V2M系統(tǒng)框圖

          高達(dá)4K分辨率的硬件ISP

          ● 具有高度的魯棒性,產(chǎn)生穩(wěn)定的圖像,不受環(huán)境的影響

          ● 傳感器和鏡頭控制,如自動曝光、白平衡、畸變校正、黑點校正、缺陷像素修正等

          ● 色彩質(zhì)量增強,HDR,WDR,噪聲衰減,如色彩校正、黑度校正等

          ● 色彩控制,如色彩空間轉(zhuǎn)換、圖像翻轉(zhuǎn)、裁剪、整形等

          視覺和AI能力

          ● DRP-AI硬件加速器,高精度FP16數(shù)據(jù)類型

          ● AI能效性能(低消耗、低發(fā)熱量)

          ● 攝像頭接口:2× MIPI CSI

          視頻及圖像引擎

          ●  H.265/H.264 編解碼器

          ● 編碼:H.265 最高2160p30, H.264最高1080p60

          ● 解碼:H.265 最高2160p30, H.264 最高1080p60

          ● 2D圖像引擎:200 MPixels/s

          ● JPEG硬件編碼器

          ● 顯示:HDMI 1.4a

          高速接口

          ● 1× Gigabit Ethernet

          ● 1×USB3.1 Gen1 Host/Peripheral

          ● 1× PCIe? Gen 2 (2 lanes)

          ● 2× SDIO 3.0

          ● 1× eMMC? 4.5.1

          基于以上硬件特性,使得RZ/V2M可以很好的支持工業(yè)缺陷檢測,AI模型部署過程如下圖所示:

          1695633498237362.png

          ● ONNX是一種用于表示機(jī)器學(xué)習(xí)模型的開放格式。 

          ● ONNX定義了一組通用運算符,機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建基塊以及通用文件格式,使AI開發(fā)人員能夠使用具有各種框架、工具、運行時和編譯器的模型。

          此應(yīng)用程序在RZ/V2M MPU中的硬件設(shè)置如下:

          1695633484798295.png

          YOLOv3-tiny 缺陷檢測解決方案部署在 RZ/V2M,具有低功耗(小于5W)、高性能推理效果的特點,RZ/V2M為52fps(不包括前處理和后處理)。

          嵌入式缺陷檢測不僅用于電子制造中的PCB缺陷檢測,還具有廣泛的應(yīng)用場景,以下是一些常見示例:

          工業(yè)自動化

          在制造過程中,可以實時檢測產(chǎn)品中的缺陷,例如不正確的產(chǎn)品組裝、零件缺失或損壞。

          農(nóng)業(yè)領(lǐng)域

          在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中,它可用于檢測作物或蔬菜中的缺陷,例如疾病,害蟲或水果畸形。

          安防監(jiān)控

          可用于安防監(jiān)控系統(tǒng)中的缺陷檢測,如檢測建筑物或公共場所的異常物體、入侵行為或安全隱患。

          醫(yī)學(xué)成像

          在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,可應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像分析,檢測疾病標(biāo)志物、腫瘤或異常組織等。

          車輛檢測

          在智能交通系統(tǒng)中,可用于車輛檢測,如交通流量監(jiān)控、非法車輛檢測或停車場管理。

          隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步,我們期待在工業(yè)制造、安防、智能零售、服務(wù)機(jī)器人等多個領(lǐng)域推出更多應(yīng)用和解決方案。

          原創(chuàng):Ryan Chen  來源:



          關(guān)鍵詞: 瑞薩 缺陷檢測

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