29、嵌入式智能视觉与多传感器融合在大豆制造中的应用

嵌入式智能视觉与多传感器融合在大豆制造中的应用

1. 边缘计算层次与应用

在工业物联网（IIoT）的发展中，边缘计算起着关键作用，它能让智能和分析更接近所测量的物理参数。边缘计算主要分为深边缘和元边缘两个层面。
- 深边缘 ：包含智能控制器（如PLCs）、SCADA元素、连接机器视觉的嵌入式系统、网络设备（IIoT网关）以及计算单元。这些计算单元会聚合来自IIoT设备传感器和执行器的数据。深边缘处理资源采用高性能处理器和微控制器实现，像Intel i系列、Atom、ARM M7+等，其中包含CPU、GPU、TPU或ASIC等组件。
- 元边缘 ：整合处理资源，通常位于本地，由嵌入式高性能计算单元、边缘机器视觉系统和边缘服务器组成。这些服务器配备高性能CPU、GPU、FPGA等，旨在处理计算密集型任务，如数据处理、数据分析、基于AI的功能、网络和数据存储。

边缘分析应用能够实现依赖低延迟和高数据吞吐量的新用例。在大豆制造工厂中，通过集成智能传感器、嵌入式机器视觉和IIoT设备与边缘计算，可在本地实现学习和推理。

2. 嵌入式智能视觉技术

机器视觉技术利用从IIoT传感器收集的信息进行图像分类、目标检测和识别。通过这些信息，可以确定大豆的形态特征，如颜色、大小、形状、纹理和水分，从而监测和提高原材料的利用率以及衍生产品的质量，进而降低能源消耗。随着AI的发展，这种能力现在在微边缘、深边缘和元边缘各级都能实现。
- 机器学习与深度学习 ：机器学习（ML）算法在图像分割、目标检测、图像分类、目标跟踪、模式和目标识别、图像生