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●坚固的边缘系统使计量成为一个人工智能驱动的自动化质量控制机制
通常适用于医疗设备的100%检测要求，现在也可以扩展到高端消费设备，这是一个以前不可能用于小型昂贵电子产品的选择
计量学在制造业中扮演着至关重要的角色——计量科学应用于从消费电子产品到关键医疗设备和可植入组件的产品。数字化转型正占据制造业的中心舞台，更先进的自动化能力重新定义了这种类型的精密物体检测和自动化检测如何推动更多重要设备的安全和质量改进。
为了实现这一目标，复杂的视觉算法和工作量整合过程必须利用工业GPU计算平台，这些平台的功能足够强大，能够比人眼更有效地处理复杂的视觉任务。促进这种水平的性能是一个计算工程的挑战，与崎岖不平的边缘-严格的环境设置提高了如何实现非常理想的人工智能(AI)和机器学习的门槛，以获得竞争优势。为高性能而设计的部署系统也必须具有可靠性，以减少昂贵的停机时间和生产线延误。
人工智能推动计量自动化
精密计量解决方案提供商可以提供一个计量作为人工智能驱动的自动化质量控制机制的例子。该公司将其多传感器阵列与专用工业GPU计算机配对，创造了一个先进的非接触式计量平台，速度比传统系统快10倍。这种下一代系统大大提高了传统的计量能力，并为制造商提供了提高质量、效率和吞吐量的机会。
虽然计量几乎涉及到生产线上生产的每一种零件，但许多大批量生产系统只检查生产产出的百分比。由于制造部件的多样性和复杂性，再加上具有竞争力的工业生产设施普遍存在的生产速度快，100%的检查被认为是不可行的。
这是一种谨慎的平衡，因为这组样本的微观测量是证明产品质量的基础，如子组件或更小的组件最终集成到关键系统中。通过熟练的校准和定义明确的过程控制，行业可以有效地控制生产成本，减少浪费，提高速度、质量控制和投资回报率。然而，当一件产品被确定有缺陷时，很有可能大量有缺陷的、通常不可重复使用的部件已经通过了生产线。
机器视觉为更智能的非接触式计量提供了动力
在本文所介绍的真实场景中，工业自动化公司采用非接触式计量方法或基于机器视觉的系统，为包括复杂beplay体育手机登录尺寸到微米的快速测量提供动力。这种先进的视觉和多传感器技术与传统用于测量应用的坐标测量机(cmm)相比，不需要对产品进行物理处理。
当平台执行高速扫描时，产品保持完整，而不需要僵硬地握着产品以阻止移动。使用传感器和照相机的光谱，每秒可以扫描多达500个零件的详细信息。目前，缺陷是通过系统的探头和共焦透镜来检测的，激光雷达技术作为一种额外的高速扫描选项即将出现。该系统每秒捕获数百万个数据点，分析复杂的多面几何图形，精确到百万分之一米。
例如,Premio的vco - 6020 - 1050 - ti该系统采用具有机器视觉功能的gpu工业计算机作为计算引擎，对数据点进行实时分析和处理。一系列的测量数据是同步获取的，计量公司的专有软件结合数据点，在一个位置生成数据。
将实时计算引入更多设置
在竞争日益激烈的制造业世界中，改进计量至关重要，特别是随着越来越多的工业环境拥抱GPU计算和在严酷的环境中访问实时计算。将测量限制在产品抽样可能不再有必要，这为真正没有误差空间的产品创造了优势。医疗设备，例如植入式治疗设备，已经要求100%的检查，然而这现在可以很容易地扩展为一种选择，作为昂贵的消费设备也一样——这在以前是不可能的小，昂贵的电子产品。
今天，可以在数秒内测量多达400-500个关键尺寸，与更传统的计量操作相比，这是一个相当大的转变和竞争优势。人工智能检测和测量代表了重工业环境下数据价值的新水平。通过更智能和更高效的实时数据收集、分析和交付回制造操作，更智能的决策是可能的崎岖不平的边缘．
