Având în vedere că o linie de producție industrială este relativ uniformă, sistemelor de viziune artificială le este mai ușor să identifice orice lucru care iese din limitele unui spațiu bine definit. În lumea reală, lucrurile nu sunt atât de uniforme, iar aici este locul unde puterea inteligenței artificiale și a învățării automate va aduce beneficii reale. Un sistem de viziune artificială activat de inteligența artificială va fi capabil să identifice mult mai mult decât un produs care lipsește sau o bandă transportoare blocată.
Aceste sisteme vor pătrunde în toate domeniile verticale și vor spori o mulțime de sarcini. Întreținerea este un domeniu în care AI va sprijini inginerii care asigură service-ul mașinilor complexe. Alte sectoare, precum agricultura, vor utiliza viziunea artificială pentru a monitoriza de la distanță starea de sănătate a culturilor și vor folosi aceste informații pentru a ajusta ciclurile de irigare, ventilația și multe altele.
Disponibilitatea la nivel comercial a platformelor cloud care asigură suportul AI pentru aceste aplicații este în plină creștere. Accesul la aceste platforme se îmbunătățește datorită costurilor mai mici, concomitent cu nevoia de a obține o acuratețe mai mare. Acest lucru creează un ciclu virtuos de investiții care va facilita conectarea soluțiilor de viziune artificială la platformele cloud de AI. În prezent, utilizarea viziunii artificiale este posibilă pentru foarte multe alte aplicații și se așteaptă ca acestea să determine o nouă etapă evolutivă în IoT.
Detecție cu un consum energetic foarte redus
O parte din cheia acestei creșteri va fi legată de disponibilitatea soluțiilor de senzori cu consum ultra-redus de putere. Noile aplicații necesită o prezență “mereu activă”, gata să capteze imagini ori de câte ori este nevoie. În acest sens, vor fi necesare soluții care să combine performanța ridicată cu un consum redus de putere.
Conectivitatea va fi, evident, esențială și ea. Având în vedere că mare parte din procesele de analiză bazată pe inteligență artificială se desfășoară în cloud, platformele cu senzori pot fi mai mici și mai eficiente din punct de vedere energetic, dar vor trebui să includă conectivitate de mare viteză și fiabilă pentru backhaul. În acest caz, caracteristicile de putere foarte redusă ale protocolului wireless Bluetooth® Low Energy (Bluetooth LE) joacă un rol important și activ.
Figura 1: Aplicații care necesită captarea imaginilor în culori. (© onsemi)
Adăugarea tehnologiei Bluetooth LE la o platformă cu senzori oferă o metodă simplă, dar cuprinzătoare, de conectare wireless la serviciile cloud a unei platforme cu senzori de viziune artificială. Prin utilizarea unui gateway IoT, sau chiar a unui telefon inteligent, platforma cu senzori poate transfera datele de imagine, precum și alte informații ale senzorilor către o platformă cloud, unde pot fi analizate cu ajutorul inteligenței artificiale. Acțiunile pot fi apoi trimise înapoi la platforma cu senzori sau la un alt actuator inteligent conectat.
Captură de imagini în culori
Deși sistemele de viziune artificială sunt capabile să utilizeze imagini monocrome simple pentru a identifica obiecte de bază, imaginile color transmit mult mai multe informații. Atunci când AI este utilizată pentru a analiza scene, culoarea devine și mai relevantă. Adăugarea culorii la viziunea artificială va aduce o nouă dimensiune recunoașterii automate în aplicațiile emergente menționate anterior. Culoarea oferă un contrast mai mare și o mai bună diferențiere între obiectele dintr-o situație. Sistemele AI sunt acum capabile să exploateze aceste caracteristici pentru a oferi o precizie mai bună.
Figura 2: Platformă de cameră cu consum redus de putere care permite imagistica declanșată de evenimente, folosind AI. (© onsemi)
În acest caz, administrarea bugetului general de putere devine și mai importantă, în special pentru un dispozitiv alimentat permanent de la baterie. Acest lucru ar putea include dispozitive care ar trebui să opereze cel puțin cinci ani utilizând ca sursă de alimentare o singură celulă tip monedă. În ceea ce privește puterea sistemului, cele mai importante criterii de proiectare devin senzorul de imagine, sistemul de control și interfața de comunicații.
Camera inteligentă RSL10 Smart Shot a fost dezvoltată pentru a oferi inginerilor acces la o platformă completă de captare a imaginilor cu consum redus de putere, care utilizează Bluetooth LE pentru conectivitate. Cea mai recentă versiune a platformei adaugă suport pentru captarea de imagini color utilizând un modul de cameră bazat pe senzorul de imagine CMOS ARX3A0. Modulul este conform cu formatul de proiectare IAS (Image Access System) de la onsemi, care utilizează configurații standardizate de conectori și layout pentru a face modulele interschimbabile.
onsemi a folosit acest format pentru a produce următoarea generație de camere foto inteligente RSL10. Aceasta suportă acum versiunea color a modelului ARX3A0. Noua platformă este, de asemenea, mai mică și chiar mai optimizată privind consumul putere. După evaluarea performanțelor sistemului, clienții pot utiliza fișierele de proiectare, inclusiv software-ul, pentru a-și dezvolta propriul senzor IoT inteligent de viziune artificială.
Managementul puterii este important pentru a asigura longevitatea atunci când sistemul este operat de la o baterie. RSL10 SIP / ARX3A0 sunt însoțite de un circuit PMIC (Power Management IC) dedicat – FAN53880 – pentru camera color și de moduri de gestionare inteligentă a puterii bazate pe hardware. Atunci când camera color este conectată în regim de captură continuă de imagini, aceasta consumă doar 136,3 mW. În așteptarea unui eveniment de declanșare, acest consum scade la 88,77mW, iar în modul de oprire a alimentării consumul este de doar 30,36mW.
În consecință, dacă ar capta o imagine pe zi, platforma cu camera color poate funcționa timp de peste 11 ani folosind o singură baterie de 2000 mAh.
Viziune artificială declanșată de evenimente
Camera Smart Shot RSL10 a fost proiectată pentru a oferi captare de imagini cu declanșare pornită de un eveniment. Acest lucru înseamnă că, în loc să transmită constant un flux de date, imaginile sunt capturate pornind de la evenimente predefinite. Condițiile pentru evenimente sunt monitorizate cu ajutorul unor senzori foarte avansați, care sunt integrați în platforma camerei.
Printre condițiile care pot fi monitorizate cu ajutorul acestor senzori se numără mișcarea, temperatura, timpul, umiditatea și accelerația. Dezvoltatorii pot utiliza ieșirile acestor senzori pentru a crea condiții complexe pentru evenimente. În cazul în care aceste condiții sunt îndeplinite, camera RSL10 Smart Shot declanșează o captură de imagine. Aceasta este apoi transferată prin Bluetooth LE către telefonul inteligent sau către gateway.
Figura 3: Aplicație mobilă conectată la cloud cu analiză de imagini. (© onsemi)
Deși trecerea la captura de imagini color înseamnă că volumul de date transferate prin Bluetooth crește, inginerii de la onsemi au reușit să facă acest lucru fără a crește aproape deloc cerințele de putere ale sistemului. O parte din cheia acestui lucru este reprezentată de RSL10 SIP, un ‘sistem în pachet’ (system-in-package) de foarte mică putere. Acest SiP compact și cu consum redus de putere acționează ca un hub al întregului sistem, controlând procesorul senzorului de imagine, comandând senzorii de mediu și gestionând comunicațiile Bluetooth LE.
Interfațarea cu platformele Cloud AI
Pe lângă camera color RSL10 Smart Shot, onsemi oferă o aplicație mobilă personalizată, disponibilă pe Android™ și iOS®. Aceasta permite utilizarea Amazon Rekognition™ cu ajutorul unui telefon inteligent conectat și a unui cont AWS™ valid. Odată ce contul AWS este conectat la aplicația mobilă RSL10 Smart Shot, imaginile pot fi încărcate pentru a fi analizate. După finalizarea analizei, Amazon Recognition returnează o listă cu toate obiectele recunoscute în imagine, cu o cifră procentuală de precizie.
Figura 4: Soluție bazată pe cloud susținută de Microsoft Azure™. (© onsemi)
De asemenea, onsemi a colaborat cu Avnet pentru a integra camera RSL10 Smart Shot în cadrul IoTConnect Platform®, o soluție bazată pe cloud susținută de Microsoft Azure™. Creată pentru a reduce cât mai mult posibil complexitatea procesului de proiectare IoT, IoTConnect oferă calea de a conecta informațiile de la platforma camerei la Cloud, astfel încât datele să poată fi interpretate și manipulate, iar învățarea (AI) să poată fi realizată. Clienții pot lua această rețetă și o pot personaliza pentru propria lor dovadă de valoare (POV – Proof of Value) în cazul în care este necesară viziunea, de exemplu pentru detectarea obiectelor, citirea contoarelor analogice sau verificarea nivelurilor stocurilor. Acest lucru validează mai rapid proiectele IoT și ajută clienții să ajungă mai repede pe piață.
Concluzie
Detecția prin viziune este o tehnologie interesantă care are aplicații în multe domenii, inclusiv automatizarea fabricilor și agricultura, pentru a numi doar două dintre ele. Beneficiul de a avea un “inspector” care nu se poate plictisi sau obosi niciodată și nici nu poate face vreo greșeală este semnificativ, dar această tehnologie își atinge cu adevărat utilitatea atunci când AI și învățarea automată sunt adăugate în acest amestec.
Camera inteligentă RSL10 oferă OEM-urilor o platformă de proiectare care combină conectivitatea, imagistica monocromă și color și procesarea bazată pe AI. Prin optimizarea operării cu un consum redus de putere, aceste dispozitive nu numai că oferă acces la tehnologii avansate de inteligență artificială și învățare automată prin intermediul serviciilor cloud integrate, dar pot funcționa peste un deceniu.
Autor:
Guy Nicholson, Senior Director, Industrial and Commercial Sensing Division
onsemi | https://www.onsemi.com
