什么是机器视觉控制器？
机器视觉控制器的任务
强大的处理器可实现工业图像处理中的各种功能和任务。相关示例如下：
通过使用机器视觉系统监控和控制生产中的机器、设备和流程，可以显著提高生产效率。该控制器可实现精确控制和实时监控。
控制器采集摄像头、轮廓传感器和其他设备采集的数据，以供进一步处理。然后通过制造商专用软件对数据进行处理、分析和可视化。
用户友好的操作对于监控和控制生产设备至关重要，因为控制器是人工操作人员和自动化系统之间的纽带。通常使用 Linux 等传统操作系统。
工业控制器具有多个接口，以确保工业自动化系统中使用的采集设备和动作组件之间的无缝连接和通信。同时还可以使用实时连接。这对于 PROFIBUS 或 EtherCAT 等现场总线系统尤为重要。
根据应用领域的不同，机器视觉控制器可以通过不同的硬件组件（如处理器和存储介质）专门适应不同的要求。
机器视觉控制器与智能设备之间的区别
机器视觉控制器的结构和组件
CPU（处理器）
主板
运行内存（RAM 和硬盘）
接口
- RTE
- PROFINET
- Ethernet IP
- EtherCAT
- Ethernet TCP/IP
- UDP
- 数字 I/O
- SFTP
冷却系统
显卡
接口的差异
Ethernet TCP/IP
UDP
SFTP
DIO（数字输入 / 输出端）
RTE（实时以太网）
对使用人工智能工具的控制器要求
算力和硬件
| 处理器 (CPU) | 由于人工智能工具通常需要大量的算力，因此工业 PC 应配备强大的 CPU。对于深度学习应用，多核处理器尤其有利，因为它们可以有效地实现并行计算。 |
|---|---|
| 显卡 (GPU) | 对于图像处理，尤其是人工智能和深度学习应用，强大的 GPU 至关重要。GPU 提供必要的算力，以高效加速机器学习和并行图像处理过程。 |
| 神经处理单元 (NPU) |
NPU 是专门为加快神经网络和机器学习模型中的计算而开发的专用硬件模块。它专门针对人工智能进行了优化，尤其是深度学习和推断过程。NPU 通过承担 CPU 和 GPU 的典型计算任务来提高人工智能应用的效率和速度，但性能明显更高，同时能效也更高。 与 GPU 相比，这种更高的能效降低了功率损耗，这在经常使用被动冷却的工业环境中尤其重要。 |
| RAM 和内存 |
足够的随机存取存储器（至少 16 GB，理想情况下 32 GB 或更多）对于高效处理大量数据至关重要。特别是照相机的图像数据需要大量的内存，因为它们在 RAM 中由算法和人工智能应用程序进行分析。许多图像源和评估通常并行运行，这进一步增加了存储需求。此外，人工智能模型正在不断发展，需要越来越多的容量。为了快速访问数据，应优先使用 SSD（固态驱动器）。 |
除了算力和硬件组件之外，使用人工智能软件加速器也至关重要。与传统软件解决方案相比，它可以实现两到三个加速度系数，从而显著提高系统性能。为了实现最佳的实时处理，软件和硬件之间的紧密协调对于确保尽可能短的处理时间至关重要。
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处理器 (CPU)
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由于人工智能工具通常需要大量的算力，因此工业 PC 应配备强大的 CPU。对于深度学习应用，多核处理器尤其有利，因为它们可以有效地实现并行计算。
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显卡 (GPU)
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对于图像处理，尤其是人工智能和深度学习应用，强大的 GPU 至关重要。GPU 提供必要的算力，以高效加速机器学习和并行图像处理过程。
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神经处理单元 (NPU)
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NPU 是专门为加快神经网络和机器学习模型中的计算而开发的专用硬件模块。它专门针对人工智能进行了优化，尤其是深度学习和推断过程。NPU 通过承担 CPU 和 GPU 的典型计算任务来提高人工智能应用的效率和速度，但性能明显更高，同时能效也更高。 与 GPU 相比，这种更高的能效降低了功率损耗，这在经常使用被动冷却的工业环境中尤其重要。 |
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RAM 和内存
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足够的随机存取存储器（至少 16 GB，理想情况下 32 GB 或更多）对于高效处理大量数据至关重要。特别是照相机的图像数据需要大量的内存，因为它们在 RAM 中由算法和人工智能应用程序进行分析。许多图像源和评估通常并行运行，这进一步增加了存储需求。此外，人工智能模型正在不断发展，需要越来越多的容量。为了快速访问数据，应优先使用 SSD（固态驱动器）。 |
除了算力和硬件组件之外，使用人工智能软件加速器也至关重要。与传统软件解决方案相比，它可以实现两到三个加速度系数，从而显著提高系统性能。为了实现最佳的实时处理，软件和硬件之间的紧密协调对于确保尽可能短的处理时间至关重要。
坚固耐用的硬件，适用于高性能控制器
为了确保设备稳定可靠，控制器必须能够承受工业环境中的严苛要求。
热量产生和冷却：高算力需要高效散热，以避免过热和系统故障。工业控制器通常配备专用冷却技术，甚至采用无风扇设计，在多尘和脏污的环境中表现出色，同时减少维护工作量。
为了充分利用带有人工智能工具的工业图像处理工业 PC，必须仔细考虑硬件要求（如强大的 CPU、GPU、NPU、足够的 RAM 和快速存储器）以及软件和接口兼容性。选择能够无缝集成到工业环境、灵活扩展和集成的坚固可靠的系统至关重要。
