Basler发布工业应用新AI机器视觉平台，让质量检查更加方便

作者： 2021年04月25日来源：浏览量：

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机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息

　　机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

　　4月19日，Basler宣布了一个基于Amazon Web Services(AWS)人工智能和机器学习(AI / ML)服务的工业应用新AI机器视觉平台。新的机器视觉平台使客户可以在边缘无缝部署基于AI的应用程序，以进行诸如质量检查之类的用例。

　　据悉，新平台包含Basler相机和边缘处理单元以及所有必要的配件和Basler的pylon相机软件套件。它还具有完全集成的边缘到云软件堆栈，其中包括AWS Panorama Device SDK。

　　如今，为了在边缘实现基于视觉的机器学习，制造商需要对硬件，软件和各种云服务进行复杂的集成，以使边缘设备正常工作。这些定制系统通常具有专用的应用程序，并且通常不具有采用新用例的灵活性。此外，工业制造商需要降低这种复杂性并降低可用于各种AI / ML模型的基于视觉的平台的灵活性。

　　Basler的AI机器视觉平台弥合了云与边缘之间的鸿沟。它将视觉边缘硬件与云服务集成在一起，以使用成熟的工业相机和边缘计算来部署端到端机器学习解决方案。通过AWS Panorama Device SDK集成，Basler平台允许客户利用通用架构来解决多个用例，以适应广泛的性能和成本。

　　AWS Panorama的集成使客户能够在边缘设备上部署和运行AI / ML应用程序，并增加了对设备管理和准确性监视的支持。例如，借助Amazon Lookout for Vision，客户可以构建准确的机器学习模型，以发现视觉表示中的异常(例如，产品缺陷)并自动进行质量检查。

　　完整的产品将帮助客户努力在边缘获取、处理和分析图像数据，以实现低延迟和带宽受限的用例。

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