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Kontron stellt robuste AI-Plattform vor

AI-Einstieg leichtgemacht
Kontron stellt robuste Artificial-Intelligence-Plattform vor

Mit Artificial Intelligence (AI) lassen sich viele Prozesse rund um Qualitätssicherung und Predictive Maintenance automatisieren. Die Herausforderung liegt nicht nur darin, das Fachwissen der Mitarbeiter für Algorithmen zu erfassen. Vor allem gibt es in der Praxis bisher kaum auf die Anforderungen der Industrie ausgerichtete Elektronik. Embedded-Hersteller Kontron hat jetzt eine robuste AI-Plattform entwickelt, die den Einstieg in Googles TensorFlow-Welt in der Fabrik vereinfacht.

Reiner Grübmeyer, Director Product Management Systems & Software bei Kontron

Inhaltsverzeichnis
1. Hürden auf dem Shopfloor überwinden
2. Visuelle Inspektion automatisieren
3. Deutlich mehr Performanz bei der Bildverarbeitung
4. Gut für Innovation

Ingenieure und Entwickler im Produktionsumfeld stehen beim Einstieg in AI-Themen rund um Deep Learning, die auf neuronalen Netzwerken basieren, oft vor erheblichen Herausforderungen. Gerade hier muss die Edge-Elektronik dafür robust funktionieren und einfach vor Ort nutzbar sein. Kontron hat deshalb eine Plattform entwickelt, mit der sich die AI-Nutzung deutlich vereinfacht. Die kompakte Geräteplattform besteht aus einem M.2-Modul mit dem Google-Coral-Beschleuniger-Chip für das Software-Ecosystem TensorFlow-Lite auf einem 2,5-Zoll-pITX-Single-Board-Computer mit dem NXP i.MX8M-Prozessor. Noch im ersten Quartal 2021 soll ein Box-PC-Produkt verfügbar sein, das auf dem Google-Coral-M.2-Modul integriert ist und auf einer Intel-Atom- Plattform basiert. Industrietauglichkeit und Robustheit standen auf der Entwicklungsagenda ganz oben. So lässt sich die NXP-basierte AI-Plattform für den Betrieb in einem hohen Temperaturbereich von -40 bis +85 °C nutzen. Zudem ist sie für eine hohe mechanische Belastbarkeit ausgelegt und trägt als verlustleistungsarme Lösung zur Nachhaltigkeit bei.

Kontron bietet Web-Panel mit NXP-i.MX8M-Prozessor

Hürden auf dem Shopfloor überwinden

Für AI-Aufgaben rund um die Bildverarbeitung sind Kamerasysteme notwendig. In aller Regel haben entsprechende USB-Kameras eine begrenzte Kabellänge, daher muss sich die Rechnerplattform in räumlicher Nähe befinden. Perspektivisch könnte die Verbindung der Kameras auch mit Power over Ethernet (PoE) erfolgen, um höhere Distanzen zu überbrücken – und ohne dass ein getrenntes Stromkabel nötig ist. Die Dedicated Tensor Processing Acceleration Unit (TPU) ermöglicht Small- und Low-Power-Applikationen von 2 TOPS/W bis hin zu 4 TOPS (trillion operations per second). Insbesondere bei hohen Umgebungstemperaturen von über 50 °C – wie bei der Inspektion von Metallguss – ist der niedrige Energieverbrauch essentiell: Hier sollten Geräte eine möglichst geringe Temperaturentwicklung aufweisen, um einem hohen Temperaturbereich widerstehen zu können. Nicht nur aus Sicherheitsgründen, sondern auch wegen des hohen Performancebedarfs wird im Produktionsumfeld meist AI-Funktionalität in Edge-Komponenten vor Ort verlagert, anstatt die Datenerhebung und -verarbeitung über die Cloud abzubilden. Mit der AI-Plattform lassen sich individuelle Systeme entwickeln, die diese Anforderungen erfüllen.

Visuelle Inspektion automatisieren

Zu den wichtigsten Einsatzgebieten von AI-Algorithmen gehört derzeit der Bereich Qualitätssicherung, in dem eine ganze Reihe von Aufgaben automatisiert werden können, die bisher erfahrenen Fachkräften vorbehalten waren. Dazu zählt z.B. die visuelle Inspektion von Oberflächen oder die Überprüfung, ob beispielsweise alle Komponenten eines Produkts korrekt montiert sind. Dabei lernen Algorithmen anhand von Bilddaten, die entsprechend gelabelt sind. Auch im Umfeld von Smart Factory und Predictive Maintenance unterstützt Deep Learning rund um die Bilderkennung dabei, frühzeitig Probleme zu erkennen. Entsprechende Einsatzszenarien gibt es beispielsweise in der Automobilindustrie, wo vergleichsweise günstige Verschleißteile wie Roboterschweißzangen überwacht werden. Durch die rechtzeitige Verschleißerkennung lassen sich teure Bandstillstände vermeiden. Entsprechende Lösungen sind allerdings auf eine hohe Performance bei der Bilderkennung angewiesen. Hier gilt es, möglichst viele Bilder (Frames) pro Sekunde zu verarbeiten. Kamerasysteme erzeugen im Schnitt zwar etwa 400 Frames pro Sekunde, allerdings verarbeiten herkömmliche Prozessoren nur einen Bruchteil an Bildern. Die AI-Plattform von Kontron nutzt deshalb die Beschleunigerkarte Google Coral Edge TPU, um höhere Verarbeitungsgrade zu gewährleisten.

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Deutlich mehr Performanz bei der Bildverarbeitung

Als Gateway-Plattform bietet die NXP-i.MX8M-basierte Lösung mehrere USB-Schnittstellen und leistungsfähige Ports, um zum Beispiel Kameras für die visuelle Inspektion anzuschließen. Das Single-Board mit integrierter Beschleunigerkarte ist ein kostengünstiger Ansatz bei kleinem Formfaktor, um Gateways aufzusetzen. Die Geschwindigkeit der Bildverarbeitung spielt vor allem dort eine wichtige Rolle, wo Qualität in Echtzeit an der Produktionslinie bewertet werden muss. Rund zehn Bilder sind zu begutachten, damit sich Fehler an einem Objekt erkennen lassen, derweil es auf dem Fließband weitertransportiert wird. Abhängig vom Kamerasystem können mit der AI-Lösung bis zu 100 Frames/s verarbeitet werden. Damit lassen sich erhebliche Geschwindigkeitssprünge erzielen, während weniger leistungsfähige Systeme die Produktionsabläufe verlangsamen würden. Für rund 10 % Aufpreis des CPU-Boards lässt sich in etwa die zehnfache Leistung erreichen.

Die AI-Plattform verwendet zudem einen Linux-Yocto-Kernel als Garant für aktuelle Sicherheitsfeatures. So kann in der Anwendung noch detaillierter auf die individuellen Anforderungen eingegangen werden. Die Integration der Plattformen ist in Systeme wie Box-PCs, HMIs oder Rackserver möglich. So lässt sich auch gut auf einen Trend eingehen, der sich auch in 2021 weiter massiv fortsetzen wird: In der Praxis steigt in vielen Bereichen der Softwareanteil in den Projekten der Unternehmen stetig weiter an. Kontron hat sich hier entsprechend aufgestellt und begegnet seinen Kunden auch bei AI-Software, Hybrid Cloud und Big Data auf Augenhöhe. Das ist wichtig, denn viel Potenzial für die Prozessoptimierung lässt sich nur heben, wenn Hardware und Software perfekt zusammenspielen. Das geht nicht ohne fundiertes Prozessverständnis.

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Gut für Innovation

Im AI-Umfeld hängt alles von den Daten und vor allem hohen Datenvolumen ab, auf denen Algorithmen trainiert werden. Zur Vorarbeit für komplexere Projekte gehört das Sammeln möglichst vieler tausend Bilder, die entsprechend gelabelt werden müssen. Auf dieser Grundlage lernt der Algorithmus zu bewerten, wie gut oder schlecht es beispielsweise um die Qualität eines Objekts bestellt ist. Gerade im Mittelstand liegt eine weitere Hürde für produzierende Unternehmen im mangelnden Know-how rund um Data-Science. Oft ist das dem Fachkräftemangel geschuldet. Data-Scientists von Kontron beraten deshalb bei der Implementierung und Umsetzung: Im Rahmen von Projekten werden Mitarbeiter geschult und Strategien für die Integration in weitere Fertigungslinien entwickelt. Dabei bietet zusätzlich Kontron AIS als Spezialist für industrielle Automatisierungslösungen mit mehr als 30 Jahren Erfahrung Unterstützung an.

Ein wesentlicher Vorteil der Kontron-AI-Plattform liegt im Zugriff auf sämtliche Anwendungen von TensorFlow-Lite, die sich direkt in die Plattform herunterladen lassen. Die Erfahrung zeigt, dass auf Basis bestehender Algorithmen vergleichsweise schnell erste Erfolge erzielt werden können. So können in kurzer Zeit eigene Anwendungen mit neuronalen Netzwerken und Deep Learning rund um Objekterkennung- und Klassifizierung von Objekten entwickelt werden: Die vortrainierten neuronalen Netze lassen sich dafür als Grundlage nutzen und tragen zu einer verkürzten Time-to-Market bei.

Weitere Details:

http://hier.pro/AnYqV

Kontakt:
Kontron S&T AG
Lise-Meitner-Straße 3-5
86156 Augsburg
Tel: +49 821 4086-0
sales@kontron.com
www.kontron.de


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