Von der Atlas-Entwicklerkit-Validierung bis hin zu einem in China lokalisierten Produktions-Vision-System-Bildverarbeitung mit Huawei Ascend Atlas-Winge Technology

Technischer Artikel

Um von der Algorithmus- und Softwareverifizierung auf dem Atlas-Entwicklerkit zu einer vollständig in China lokalisierten Massenproduktionslösung zu gelangen, ist es notwendig, die offizielle kommerzielle Hardware- und Softwareumgebung zu ersetzen oder zu bestätigen, auf chinesische Kameras, Objektive, Lichtquellen und I/O zuzugreifen und echte Muster, Rhythmus, Stabilität, Sicherheit und Schnittstellenakzeptanz vor Ort durchzuführen. Die Möglichkeit, auf dem Entwicklungsboard laufen zu können, kann nur beweisen, dass der technische Weg die Grundlage für eine weitere Implementierung hat, und kann die Kommerzialisierung und Produktionsfreigabe nicht ersetzen.

Die aktuelle visuelle Inspektionssoftware und Algorithmusanwendungen von Winge Technology für Baugruppen wurden auf dem Huawei Ascend Atlas 200I DK A2 ausgeführt und bildeten einen geschlossenen Regelkreis für Kamera, Referenzbild, ROI, Ergebnisaufzeichnung und Rollback. Die nächste Stufe wird auf einer vollständig in China lokalisierten Lösung für den Zugriff auf chinesische Bildgebungs-, Steuerungs- und formelle kommerzielle Softwareumgebungen basieren.

Warum kann die Überprüfung von Entwicklerkits nicht direkt mit der Massenproduktion gleichgesetzt werden?

Das Ziel des Entwicklerkits besteht darin, die Schwelle für Lernen, Entwicklung und Verifizierung zu senken und es Ingenieuren so zu erleichtern, Gerätefunktionen und Anwendungswege zu bestätigen. Massenproduktionssysteme erfordern Liefergenehmigung, Versorgung, Umweltanpassungsfähigkeit, Wartung, Sicherheit und Qualitätsverantwortung.

Auf der offiziellen Atlas 200I DK A2-Nutzungsprozessseite von Huawei Ascend heißt es, dass die vom Entwicklerkit bereitgestellten Bilder, Tools, Beispiele und andere Software nur von einzelnen Entwicklern und nicht für kommerzielle Zwecke verwendet werden dürfen. Daher können formelle Projekte das aktuelle Entwickler-Image nicht direkt in ein kommerzielles Ergebnis kopieren, sondern sollten das kommerziell verfügbare Softwarepaket, die Laufzeit und die Hardwareform bestätigen.

Diese Einschränkung beeinträchtigt nicht den Wert der Algorithmen- und Softwareüberprüfung in Entwicklerkits. Es erfordert, dass das Projekt einen klaren kommerziellen Migrationspfad hinzufügt, bevor es in die formelle Umsetzung geht.

Schritt 1: Bestätigen Sie das offizielle kommerzielle Atlas-Formular und die Betriebsumgebung

Vollständig in China lokalisierte Massenproduktionslösungen sollten Atlas-Beschleunigungsmodule, industrielle Komplettmaschinen oder Edge-Geräte mit klaren kommerziellen Bedingungen auswählen und Folgendes bestätigen:

Betriebssystem und Version;
Treiber, Firmware, CANN- oder NNRT-Version;
Kompatibilität zwischen Entwicklungsumgebung und Betriebsumgebung;
Methoden zur Modell- und Anwendungsaktualisierung;
Sicherheitsupdates und technische Supportkanäle;
Anforderungen an Lagerung, Kühlung, Strom und Umwelt.

Atlas 200I A2 kommerziell Das Projekt muss die tatsächliche Kombination basierend auf der endgültigen Hardware- und Algorithmusroute bestätigen.

Schritt 2: Chinesische Kameras, Objektive und Lichtquellen anschließen

Das vollständig in China lokalisierte System wird chinesische Industriekameras, chinesische Objektive und chinesische Lichtquellen verwenden. Die Website muss nicht die vollständige Stückliste oder Lieferantenliste offenlegen, aber die Projektimplementierung muss eine Bildüberprüfung anhand tatsächlicher Konfigurationen durchführen.

Es muss nicht überprüft werden, ob die Kamera Bilder erzeugen kann, sondern:

Ob das Sichtfeld alle Erkennungspositionen abdeckt;
Ob das minimale Ziel und der minimale Fehler über genügend Pixel verfügen;
Können Belichtung, Verstärkung und Weißabgleich korrigiert werden?
Ob die Lichtquelle Reflexionen und Schatten unterdrücken kann;
Ob die Werkstückposition und die Winkeländerungen innerhalb der Algorithmustoleranz liegen;
Ob Helligkeit und Klarheit im Dauerbetrieb stabil sind;
Umgang mit Kameraunterbrechungen, Zeitüberschreitungen bei der Bildaufnahme und abnormalen Bildern.

Nachdem sich die Bildgebungsbedingungen geändert haben, müssen die Standardbilder, Parameteranpassungsmuster und unabhängigen Abnahmemuster erneut gesammelt werden, und die temporären Schwellenwerte in der Entwickler-Kit-Phase können nicht für die direkte Freigabe verwendet werden.

Schritt 3: Verbinden Sie sich mit dem chinesischen I/O und der Workstation-Steuerung

Massenproduktionssysteme müssen visuelle Ergebnisse bestimmten Werkstücken zuordnen. Der chinesische Controller I/O, PLC oder Controller ist für die Auslösung und Ergebnisinteraktion verantwortlich und muss mindestens überprüft werden:

Werkstück-in-Platz-Signal;
Der Zeitpunkt vom Auslösen bis zum Frame-Abruf;
Die Erkennung ist abgeschlossen, PASS, FAIL und UNKNOWN werden ausgegeben;
Timeout, wiederholte Auslösung und verpasste Auslösung;
Abfangen nicht konformer Produkte oder manuelle Überprüfung;
Wiederherstellung nach Dienstneustart, Netzwerkunterbrechung und Kameraunterbrechung;
Barcode, Seriennummer oder MES-Datensatzzuordnung.

Wenn die Erkennungsergebnisse nicht eins zu eins mit dem physischen Werkstück übereinstimmen können, selbst wenn der Einzelbildalgorithmus normal funktioniert, kann kein geschlossener Regelkreis für die Produktionsqualität gebildet werden.

Schritt 4: Wählen Sie die Algorithmusroute basierend auf Workstation-Aufgaben aus

Die Route des Algorithmus sollte durch die Komplexität der Aufgabe, die Anzahl der Stichproben, das Genauigkeitsziel und die Produktionszykluszeit bestimmt werden und kann nicht allein auf der Grundlage der nominellen Rechenleistung der Plattform ausgewählt werden.

Wenn die Workstation fixiert ist, ist die Position stabil und die Unterschiede sind klar. Referenzbild, Bildregistrierung und lokaler ROI-Vergleich können verwendet werden. Wenn die Kategorie komplex ist, sich die Pose stark ändert oder eine semantische Klassifizierung erforderlich ist, können Klassifizierungs-, Objekterkennungs- oder Segmentierungsmodelle weiter trainiert werden.

Algorithmuserweiterungen müssen abgeschlossen werden:

Trainingsmodell und Bestätigung des Eingabe- und Ausgabeprotokolls;
Modellstruktur und Eingabe- und Ausgabeprüfung;
Konvertierung und Bereitstellung des Zielplattformmodells;
Zugriff auf die Anwendungsschnittstelle;
Implementierung der Vorverarbeitung und Nachverarbeitung;
Überprüfen Sie die Konsistenz desselben Satzes vor und nach der Migration.
Leistungs-, Speicher-, Temperatur- und Fehlerbehebungstests.

Erst nach Abschluss dieser Schritte und Bestehen des Zielgerätetests kann die entsprechende Modellleistung in den Projektabnahmeabschluss eingetragen werden.

Schritt 5: Stellen Sie eine echte Probenakzeptanz her

Die Akzeptanz der Massenproduktion erfordert die Umwandlung geschäftlicher Qualitätsstandards in statistische Indikatoren. Es wird empfohlen, mindestens zu unterscheiden:

OK Probe;
Fehlende Proben;
Falsche Musterverpackung;
Versetzte, blockierte oder umgekehrte Proben;
Unscharfe, überbelichtete, unterbelichtete usw. Proben können nicht beurteilt werden;
Abweichungen zwischen Chargen, Schichten, Temperaturen und zulässigen Standorten.

Referenzbild, Parameteranpassungszeichnungen und Abnahmezeichnungen sollten isoliert werden. Der Ergebnisbericht enthält mindestens die Schlüsselrate der nicht erkannten Fehler, die Rate falscher OK-Rückweisungen, die UNKNOWN-Rate, die Zykluszeit für einzelne Teile, die Probenanzahl und die Testbedingungen. Fehlen diese Informationen, sollten allgemeine Schlussfolgerungen wie „hohe Genauigkeit“, „stabil und zuverlässig“ oder „Produktionsqualität“ nicht verwendet werden.

Schritt 6: Verbessern Sie Berechtigungen, Sicherheit sowie Betrieb und Wartung

Die F&E-Seite ist in der Regel direkt im LAN erreichbar. Die Massenproduktionsversion erfordert außerdem:

Bediener-, Ingenieur- und Administratorrechte;
HTTPS oder kontrollierter Netzwerkzugriff;
Prüfrezeptgenehmigung, Sperr- und Änderungsprotokolle;
Richtlinie zur Aufbewahrung von Ergebnissen, Bildern und Protokollen;
Gerätesicherung, -wiederherstellung und Offline-Upgrade;
Release-Paket-Hashing und Versions-Rollback;
Störungsmelde- und Wartungseingang.

„Lokale Datenverarbeitung“ bedeutet lediglich, dass die Daten nicht in die öffentliche Cloud gesendet werden müssen, was nicht bedeutet, dass das System automatisch sicher ist. Konto-, Netzwerk-, Protokoll-, Backup- und Schnittstellenberechtigungen müssen noch separat gestaltet werden.

Schritt sieben: Komplettierung des Systems und Überprüfung vor Ort

Nachdem ein vollständig in China lokalisiertes System Kameras, Optik, Computer, Fotografie und kommerzielle Umgebungen integriert hat, sollte es am Zielstandort verifiziert werden:

Realer Werkstückzyklus;
Rhythmus der Produktionslinie;
Dauerbetrieb;
Beleuchtung und Positionsänderungen;
Stromausfall, Neustart und abnormale Wiederherstellung;
Rezeptwechsel;
Ergebnisverfolgung;
Manueller Überprüfungsprozess.

Nach Abschluss der oben genannten Arbeiten kann der Status der offiziellen Website von „Rein lokalisierte Lösung in Entwicklung“ auf „Rein domiziliertes gemeinsames System-Debugging abgeschlossen“ aktualisiert werden. Ob „Massenproduktion“ oder „Produktionsfreigabe“ verwendet werden soll, sollte ebenfalls auf den Ergebnissen der Projektabnahme basieren.

FAQ

Muss ein reiner Lokalisierungsplan die vollständige Stückliste offenlegen?

Keine Notwendigkeit. Auf der offiziellen Website kann angegeben werden, dass die Computer-, Bildgebungs-, Steuerungs- und Softwareumgebungen chinesische Konfigurationen verwenden, die Liste der Lieferanten wird jedoch nicht veröffentlicht. Für die Implementierung und Wartung ist weiterhin die Dokumentation der tatsächlichen Konfiguration und Version erforderlich.

Bedeutet die Verwendung von openEuler, dass das gesamte System lokalisiert ist?

Nicht gleich. Das Betriebssystem ist nur eine Schicht und befasst sich auch mit der Computerplattform, Kameras, Objektiven, Lichtquellen, Kameras, Anwendungssoftware und Feldschnittstellen.

Können die Testergebnisse des Entwicklerkits direkt auf kommerzieller Hardware verwendet werden?

Es kann nicht direkt angenommen werden. Die Überprüfung der Installation, Funktionalität, Genauigkeit, Geschwindigkeit und Stabilität sollte nach Änderungen an Hardware, Treiber, Laufzeit, Kamera und Bildgebungsbedingungen erneut abgeschlossen werden.

Ist Deep Learning für Massenproduktionssysteme notwendig?

Nicht erforderlich. Feste Arbeitsplätze können der interpretierbaren traditionellen Vision Vorrang geben; Für komplexe Szenen können Klassifizierungs-, Objekterkennungs- oder Segmentierungsmodelle basierend auf Daten und Indikatoren ausgewählt werden.

Quellen und Erläuterungen

Atlas 200I DK A2 Software-Nutzungserklärung: https://www.hiascend.com/document/detail/zh/Atlas200IDKA2DeveloperKit/23.0.RC2/qs/qs_0018.html
Atlas 200I A2 kommerzielle CANN Installationslösung: https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/80RC1/softwareinst/instg/instg_0006.html