云边协同架构助力智能工厂视觉 AI 缺陷检测应用构建

原创

于 2022-09-13 11:07:03 发布 · 1.6k 阅读

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#人工智能 #架构 #物联网 #iot #云边协同

本文探讨了工业4.0背景下，EMQ如何通过云原生技术和云边协同架构，解决视觉AI在缺陷检测中的实时告警、数据汇聚难题，以及构建全链条数据处理与分析能力，以提升产品质量和生产效率。

导语

随着工业 4.0 时代的来临，数字化、智能化转型成为工业领域企业保持核心竞争力的必经之路。工业制造涉及环节和场景众多，对于各类生产数据的收集与处理能力是决定其自动化程度的关键。构建可靠的工业物联网数据接入层，为上层平台与应用提供实时可靠的数据源以供分析决策，可以极大提高工作效率。

在本专题系列文章中，我们将结合 EMQ 多年来服务工业领域客户的实践经验，从能耗监控、预测性维护、产品质量溯源等工业领域常见场景需求入手，为从业者提供针对性的的解决方案参考。

背景

在数以万计的智能工厂中，一个零部件的质量往往关系到整个产品是否合格、整条生产线的合格率、整个工厂的生产效率和经济成本，甚至是整个企业的市场竞争力。因此，产品的质量检测是生产企业管理者必须重视的关键环节。

随着工业智能化的迅速发展，视觉 AI 缺陷检测技术已逐步成熟并得到广泛应用。采用视觉 AI 缺陷检测技术进行工业缺陷检测，具有非接触、高效、低成本、自动化程度高等优点，在检测缺陷和防止缺陷产品方面具有不可估量的价值。

基于视觉 AI 缺陷检测技术，工厂如何实现零缺陷生产和自我工艺优化升级的「智慧化」，将在两个维度对现有的技术提出挑战，一方面需要不断训练、优化AI算法模型以提升视觉检测技术覆盖范围和精准度；另一方面，数据可自动上传到生产执行系统和企业云大数据分析平台，便于后续大数据分析做工艺的持续性优化、生产线的效率提升以及管理模式的不断改善，最终实现整个工厂自我纠错、不断改善的智慧化能力。