与云集成的机器视觉.docx
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1、与云集成的机器视觉 控制工程网 Winn Hardin 导语:机器视觉一直是围绕大数据的业务,获取并处理无数的以千兆字节为单位的图像,然后针对一项指定的对象或者任务提取出制定决策所需要的信息。对于诸如远程传感和网络检查这样的应用来讲,它们会生成大量的数据,每分钟千兆字节的数据很快就变成了太字节,甚至是拍字节。 一直是围绕大数据的业务,获取并处理无数的以千兆字节为单位的图像,然后针对一项指定的对象或者任务提取出制定决策所需要的信息。对于诸如远程传感和网络检查这样的应用来讲,它们会生成大量的数据,每分钟千兆字节的数据很快就变成了太字节,甚至是拍字节。 随着数据流的大小不断增长,而且它们的数量也不断
2、增加,激发出很多来寻求离线计算和存储方案的行业。进入云。可是云计算对于机器视觉应用的响应会足够快吗?效劳质量对于工业应用足够吗?随着机器视觉的范围已经扩展到工厂车间以外了,该问题的答案越来越多都是肯定的,甚至是对于工业应用来讲。 随着数据流量的增加,它们的数量也更加庞大,这促使许多行业寻找云计算和存储解决方案。进入云端显然是个明智的选择。但云计算对机器视觉应用的响应能否足够快?效劳质量是否足以知足工业应用的需求?随着机器视觉的范围超出工厂范围,得到的肯定答案越来越多,即使对于工业应用也是如此。 机器视觉走进云端 “假如没有某种形式的云或者物联网IoT集成,要想以一种非常自律的方式采集和管理大量
3、图像数据会变得很有挑战,ProlucidTechnologies公司的创始人兼首席执行官DarcyBachert讲,“在过去5年中,在核心的云技术方面获得的显著的进步可以让所有这些变为现实。 像谷歌、微软和亚马逊之类的行业巨头已经在云技术方面投入很多,其开发出的大规模存储和分析技术可以同时保证信息的平安性。“IBM开发的一种协议MQTT,是专门为与低功率分布式设备的接口而设计的,其目的是在实现效劳质量的同时,确保任何类型的数据传输都得到保证。Bachert讲。 除了宏大的存储量和计算功能,公共云的供给商也提供机器学习和深度学习效劳。一个例子就是TensorFlow,它是在机器视觉中广泛用于深度
4、学习研究和应用开发的框架。从先进的疾病检测到在消费线上管理更多的产品的多样性,深度学习在每个方面都展示了其潜能。 这些开源的工具与成像学和基于图像的模型的进步意味着,“与其雇佣一个由博士和数据科学家组成的团队,你如今就可以利用不断出现的数据集,以一种更简单的方式来训练这些模型并提炼价值。Bachert讲。 Bachert估计其公司开发的机器视觉工程中有半数都具有云组件。其中,在云上施行的最大规模的视觉和成像处理可能就是医疗设备行业。Prolucid公司正在与一位客户合作,使用基于超声波的成像设备来获得图像,并且提供诸如人口基因和一般位置的分类值。 在从医疗成像设备上收集并分析数据的时候,为了保
5、护患者的隐私,Prolucid公司采用了几项平安策略。其中一个步骤是“去识别化或消除个人信息,例如姓名、出生日期和邮政编码。 此外,Prolucid公司还制定了一项策略以保护数据在传输途中或者静止状态时的平安,当在数据中心和设备层级检测数据泄露时,、可以提醒客户进展修复,识别其他缺陷,并且在发生灾难性违规的时候恢复数据。 云与边缘计算的组合 在一个消费制造的环境里,在云上的机器视觉产生了一些关于互联网带宽和延迟问题的担忧,这可能会使检查流程变慢,并且造成数据丧失和可能给设备和工人带来平安方面的问题。“有了机器学习的应用,你仍然会拥有实时的检查流程,Bachert讲,“发生变化的就是你怎样解决它
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