方案介紹

　　果蔬經過收集、清洗、包裝，通過冷鏈物流配送到各種銷售渠道。最終的質量分級和檢驗決定其價格。傳統上，通過自動分級機或人工目測進行分級和檢驗，質量因素通常包括重量、顏色、大小和外觀。因此，這個過程不僅耗時、勞動強度大且費用支出高。特別是，檢查員的判斷并不總是100%一致。每個檢驗員都有自己的主觀判斷，很容易造成評分等級與實際質量之間存在差距。隨著AI技術的成熟，傳統的人工視覺檢測或基于規則的人工智能設備的檢測問題可以通過大數據和深度學習算法驅動的人工智能技術來解決。最終，將開發出神經網絡模型，大幅提高精度和效率。研華的AIR-101邊緣推理系統具有高度穩定的視覺推理計算能力，并配備了兩個Intel?Movidius?Myriad?Xvpu，以及多個I/O接口。重量輕，功耗低，易于安裝，能夠在工業環境下穩定運行。

　　客戶需求

　　我們的客戶是業內多年來從事果蔬加工行業的知名分選分級包裝機制造商。水果送至分級機后，由IP攝像頭對其進行掃描，根據AI模型對其外觀、大小、顏色進行分類，并通過其他監測方法進行檢測，過濾出有缺陷的水果。只留下高質量的。起初，客戶使用FPGA進行人工智能推理，AI浮點運算占用了大量的FPGA資源，因此，分級效果差，成本高。后續客戶選擇了研華AIR-101 AI邊緣智能推理系統，并使用VPU視覺處理器進行分級評分。憑借先進的計算性能、多個I/O接口、穩定的可靠性和DIN導軌設計的特點，它實現了高精度的果蔬質量分級。

　　使用邊緣AI提高檢測效率，避免人工復檢

　　研華的AIR-101 AI推理系統搭載Intel?Atom?x7-E3940 CPU四核處理器和兩個Intel?Movidius?Myriad?Xvpu驅動，可實現高性能視覺計算和分析。它總共配備了4個USB 3.0端口和2個LAN端口，最多可以連接4個攝像頭。當水果通過傳送帶上方的攝像頭時，攝像頭將圖像傳輸給AIR-101，根據外觀、顏色、大小、形狀、表面損傷等特征進行實時分析，然后根據分析結果完成分級。此外，損壞的水果會被貼上標簽并顯示在屏幕上，以提醒質檢員注意。此外，它豐富的I/O接口還可以連接到各種設備，如稱重傳感器、代碼掃描儀和自動打印機。兩個4K HDMI接口也可以連接顯示屏，便于現場管理。研華還提供了用戶友好、可視化的AI套件軟件包，預集成Intel的OpenVINO?工具套件，支持Caffe、TensorFlow、ONNX等多種主流AI框架。客戶可以通過OpenVINO?工具套件輕松地將其人工智能模型部署到AIR-101人工智能推理系統中。AIR-101還提供實時設備信息，如CPU/VPU/GPU溫度和工作負載系數，大幅節省了開發和部署階段的時間。

　　研華是高性能、可靠的人工智能工業系統的最佳合作伙伴

　　除了具備強大的視覺計算能力外，AIR-101人工智能推理系統還提供了可靠、高質量的保證。無風機設計，滿足生產線防塵要求，使設備運行更加穩定。此外，AIR-101采用DIN導軌設計，易于安裝并集成到分級設備中。在水果分級案例中，客戶使用VPU進行水果的分揀和檢測，他們意識到Intel?CPU和VPU的結合可以滿足高精度和高分揀效率的要求，適合未來的擴展。研華提供的VEGA-300系列AI加速模塊和AIR系列AI推理系統都預裝了Edge AI Suite軟件包。集成的邊緣AI軟件和硬件解決方案使客戶和開發人員可以輕松上手，并根據環境和應用程序要求使用它們，快速開發和部署AI應用程序。