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EEPW首頁 > 測試測量 > 設計應用 > RZ/V2M應用于工業領域缺陷檢測

RZ/V2M應用于工業領域缺陷檢測

作者:時間:2023-09-28來源:瑞薩收藏

在電子制造業中是非常重要的應用。然而,由于存在的缺陷多種多樣,傳統的機器視覺算法很難對缺陷特征進行完全建模和遷移缺陷特征,致使傳統機器視覺算法可重復使用性不是很大,并且需要區分工作條件,這將浪費大量的人力成本。因此,越來越多的工程師開始將深度學習算法引入領域,因為深度學習在特征提取和定位方面取得了非常好的效果。

本文引用地址:http://www.cinargozlemevi.net/article/202309/451077.htm

本文將介紹電子深度學習算法在領域的應用,以PCB電路板缺陷檢測為例。

在這里,我們提出了一種缺陷檢測解決方案,使用YOLOv3-tiny深度學習算法。YOLOv3-tiny是一種輕量級的目標檢測算法。YOLOv3-tiny的網絡結構如下:

9.png

相關內容您可訪問以下鏈接查看:

https://pjreddie.com/darknet/yolo/

與原來的YOLOv3模型相比,YOLOv3-tiny減少了一些層數和參數,提高了嵌入式設備上的推理速度和效率。該算法具有較高的實時性和良好的精度,非常適合工業缺陷檢測應用。

該缺陷檢測解決方案可以部署在RZ/V2M MPU芯片上。RZ/V2M是一款集成了DRP-AI硬件加速單元的的AI專用處理器,其硬件特性如下:

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RZ/V2M系統框圖

高達4K分辨率的硬件ISP

● 具有高度的魯棒性,產生穩定的圖像,不受環境的影響

● 傳感器和鏡頭控制,如自動曝光、白平衡、畸變校正、黑點校正、缺陷像素修正等

● 色彩質量增強,HDR,WDR,噪聲衰減,如色彩校正、黑度校正等

● 色彩控制,如色彩空間轉換、圖像翻轉、裁剪、整形等

視覺和AI能力

● DRP-AI硬件加速器,高精度FP16數據類型

● AI能效性能(低消耗、低發熱量)

● 攝像頭接口:2× MIPI CSI

視頻及圖像引擎

●  H.265/H.264 編解碼器

● 編碼:H.265 最高2160p30, H.264最高1080p60

● 解碼:H.265 最高2160p30, H.264 最高1080p60

● 2D圖像引擎:200 MPixels/s

● JPEG硬件編碼器

● 顯示:HDMI 1.4a

高速接口

● 1× Gigabit Ethernet

● 1×USB3.1 Gen1 Host/Peripheral

● 1× PCIe? Gen 2 (2 lanes)

● 2× SDIO 3.0

● 1× eMMC? 4.5.1

基于以上硬件特性,使得RZ/V2M可以很好的支持工業缺陷檢測,AI模型部署過程如下圖所示:

1695633498237362.png

● ONNX是一種用于表示機器學習模型的開放格式。 

● ONNX定義了一組通用運算符,機器學習和深度學習模型的構建基塊以及通用文件格式,使AI開發人員能夠使用具有各種框架、工具、運行時和編譯器的模型。

此應用程序在RZ/V2M MPU中的硬件設置如下:

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YOLOv3-tiny 缺陷檢測解決方案部署在 RZ/V2M,具有低功耗(小于5W)、高性能推理效果的特點,RZ/V2M為52fps(不包括前處理和后處理)。

嵌入式缺陷檢測不僅用于電子制造中的PCB缺陷檢測,還具有廣泛的應用場景,以下是一些常見示例:

工業自動化

在制造過程中,可以實時檢測產品中的缺陷,例如不正確的產品組裝、零件缺失或損壞。

農業領域

在農業生產中,它可用于檢測作物或蔬菜中的缺陷,例如疾病,害蟲或水果畸形。

安防監控

可用于安防監控系統中的缺陷檢測,如檢測建筑物或公共場所的異常物體、入侵行為或安全隱患。

醫學成像

在醫學領域,可應用于醫學圖像分析,檢測疾病標志物、腫瘤或異常組織等。

車輛檢測

在智能交通系統中,可用于車輛檢測,如交通流量監控、非法車輛檢測或停車場管理。

隨著人工智能技術的不斷進步,我們期待在工業制造、安防、智能零售、服務機器人等多個領域推出更多應用和解決方案。

原創:Ryan Chen  來源:



關鍵詞: 瑞薩 缺陷檢測

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