Industrie-PCs für Machine Vision & KI-Inspektion - IPCtech
Edge AI und leistungsstarke Industrie-PCs für Machine Vision: GPU-Beschleunigung, Multi-Kamera-Unterstützung und Echtzeit-Inspektion für die Qualitätskontrolle.
—GPU-beschleunigte Rechenplattformen für die automatisierte optische Inspektion, Deep-Learning-basierte Fehlererkennung und Echtzeit-Qualitätskontrolle in der Produktionslinie.
Branchenherausforderungen
Manuelle Inspektion kann mit Hochgeschwindigkeitslinien nicht Schritt halten
Auswirkung: Menschliche Prüfer verarbeiten 25-30 Teile/Minute. Moderne Produktionslinien laufen mit 120-300 Teilen/Minute. Diese Lücke bedeutet entweder eine Verlangsamung der Produktion oder die Akzeptanz unerkannter Fehler.
IPCtech-Lösung: IPCtech-Edge-AI-Computer mit NVIDIA-GPU-Beschleunigung verarbeiten Multi-Kamera-Eingänge mit 200+ Teilen/Minute bei Echtzeit-KI-Inferenz.
Traditionelle regelbasierte Bildverarbeitung versagt bei variablen Defekten
Auswirkung: Regelbasierte Machine-Vision-Systeme funktionieren bei festen Mustern (Vorhandensein/Abwesenheit, Maßprüfung), versagen jedoch bei Kratzern, Dellen, Flecken und Texturfehlern, die in Form und Schweregrad variieren.
IPCtech-Lösung: IPCtech-KI-Vision-Computer führen Deep-Learning-Modelle (TensorFlow, PyTorch, ONNX) aus, die Fehlermuster aus Trainingsdaten lernen – und erkennen so variable Defekte, die regelbasierte Systeme übersehen.
Multi-Kamera-Synchronisation und Bandbreitenengpässe
Auswirkung: Eine Inspektionsstation mit 4 Kameras erzeugt ca. 2 Gbit/s Daten. Standard-PCs können diese Datenmenge innerhalb der Taktzeit nicht aufnehmen, verarbeiten und entscheiden.
IPCtech-Lösung: IPCtech-Vision-Computer verfügen über mehrere unabhängige GigE-Controller (4-8 Ports) mit hardware-zeitgestempelter Bilderfassung. GPU-beschleunigte Vorverarbeitung entlastet die CPU.
Technische Anforderungen & Produktzuordnung
| Anforderung | Spezifikation | IPCtech-Produktlinie |
|---|---|---|
| GPU-beschleunigte KI-Inferenz | NVIDIA GPU / Intel-KI-Beschleunigung | B7100 Edge AI Box PC |
| Multi-Kamera-GigE-Vision | 4-8× Gigabit-Ethernet-Ports | B7100 / P8000 High-Spec |
| USB3-Vision-Kameraunterstützung | 4-6× USB 3.0 High-Bandwidth | P8000-Serie / B5000-Serie |
| Echtzeit-Betriebssystem | Echtzeit-Linux-Kernel / Windows IoT | Alle x86-Modelle |
| Hochgeschwindigkeitsspeicher | NVMe-SSD für Bildpufferung | P8000 / B7100 |
| Industrielle Protokolle | RS232/485 für SPS-Trigger, GPIO für Ausschuss-Signal | Alle Modelle |
Empfohlene Produkte
| Modell | Produkt | Warum dieses Modell |
|---|---|---|
| QY-B7100 | Edge-AI-Vision-Box-PC | Speziell entwickelter KI-Vision-Computer. NVIDIA GPU, 4-8× GigE für Kameras, Echtzeit-Inferenz für Fehlererkennung und -klassifizierung. |
| QY-P8150 | 15-Zoll-Hochleistungs-Panel-PC | Integriertes HMI + Vision-Verarbeitung. Intel 10. Generation i5/i7, Multi-USB3, geeignet für Einzelkamera-Inspektionsstationen mit Bediendisplay. |
Typische Bereitstellungsarchitektur
Produktionslinienkameras (GigE/USB3) → B7100-Edge-AI-Computer (Bilderfassung + KI-Inferenz + Fehlerklassifizierung) → P8150-Bediener-HMI (Ergebnisanzeige + Ausschusssteuerung) → GPIO-Ausschuss-Signal → MES-Datenbank
Häufig gestellte Fragen
F: Können IPCtech-Vision-Computer benutzerdefinierte Deep-Learning-Modelle ausführen?
Ja. IPCtech-Edge-AI-Computer unterstützen TensorFlow, PyTorch, ONNX Runtime und OpenVINO. Wir können Ihr KI-Framework vorinstallieren und das System für Ihre Inferenz-Pipeline optimieren.
F: Wie viele Kameras kann ein IPCtech-Vision-PC unterstützen?
Unser B7100 Edge AI PC unterstützt 4-8 GigE-Vision-Kameras mit unabhängigen Controllern für hardware-synchronisierte Erfassung. USB3-Vision-Unterstützung ermöglicht je nach Auflösung und Bildrate 4-6 zusätzliche Kameras.
F: Welche KI-Inferenzgeschwindigkeit kann ich für die Fehlererkennung erwarten?
Mit NVIDIA-GPU-Beschleunigung beträgt die typische Inferenzzeit 10-50 ms pro Bild für Klassifikationsmodelle und 50-150 ms für Objekterkennung/Segmentierung – unterstützt werden Linientaktraten von 120-300 Teilen pro Minute.
F: Unterstützen Sie die Standards GigE Vision und USB3 Vision?
Ja. IPCtech-Vision-Computer sind mit allen gängigen Industriekamera-Marken kompatibel, die die Standards GigE Vision 2.0 und USB3 Vision einhalten, darunter Basler, FLIR, Allied Vision und Baumer.
FAQ
Können IPCtech-Vision-Computer benutzerdefinierte Deep-Learning-Modelle ausführen?
Ja. IPCtech-Edge-AI-Computer unterstützen TensorFlow, PyTorch, ONNX Runtime und OpenVINO. Wir können Ihr KI-Framework vorinstallieren und das System für Ihre Inferenz-Pipeline optimieren.
Wie viele Kameras kann ein IPCtech-Vision-PC unterstützen?
Unser B7100 Edge AI PC unterstützt 4-8 GigE-Vision-Kameras mit unabhängigen Controllern für hardware-synchronisierte Erfassung. USB3-Vision-Unterstützung ermöglicht je nach Auflösung und Bildrate 4-6 zusätzliche Kameras.
Welche KI-Inferenzgeschwindigkeit kann ich für die Fehlererkennung erwarten?
Mit NVIDIA-GPU-Beschleunigung beträgt die typische Inferenzzeit 10-50 ms pro Bild für Klassifikationsmodelle und 50-150 ms für Objekterkennung/Segmentierung – unterstützt werden Linientaktraten von 120-300 Teilen pro Minute.
Unterstützen Sie die Standards GigE Vision und USB3 Vision?
Ja. IPCtech-Vision-Computer sind mit allen gängigen Industriekamera-Marken kompatibel, die die Standards GigE Vision 2.0 und USB3 Vision einhalten, darunter Basler, FLIR, Allied Vision und Baumer.