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工業邊緣的機器學習和智慧視覺願景
 

【作者: 恩智浦半導體】   2020年12月30日 星期三

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為了讓消費類應用和工業優勢提升機器學習和智慧視覺效能,邊緣設備的製造和控制應用都需要處理器來配合。本文介紹恩智浦i.MX 8M Plus 應用處理器的功能,以及如何在嵌入式視覺系統中使用。


製造和工業流程自動化程度的增加,對基於視覺的智慧系統產生了更多的需求。這些系統捕獲可視輸入,然後使用各種處理技術根據該輸入做出決策。這些視覺系統通常整合在更大的控制系統中,因此它們必須能夠與其他設備進行即時通訊。


恩智浦i.MX 8M Plus 應用處理器,為工業邊緣和廣泛的其他應用提供機器學習和智慧視覺支援。以下說明如何在嵌入式視覺系統中使用它。


邊緣運算的優勢

當採用雲端運算時,用戶依賴於本地網路範圍以外的運算資源。通過邊緣運算,大部分處理工作將恢復在本地網路的範圍內,因此,敏感數據也可以保留在本地網路中。


邊緣設備可以執行各種任務。在雲運算模式中,它們通常用於篩選、預處理和儲存或緩衝數據。現在的新興技術如內建神經處理單元(Integrated neural processing units;NPUs),為邊緣設備中可以實現的任務開闢可能性。


邊緣設備可以根據各種數據源(如攝影機輸入)做出決策,並讓使用戶能夠將基本數據保留到本地網路中。這減少了必須上傳到雲端的數據量,並提高了系統的整體可靠性和安全性。它還可實現更快的即時決策,因為將數據傳輸到雲和等待控制回應會增加延遲,從而阻止雲計算體系結構解決某些應用程式問題。



圖1 : 恩智浦的i.MX 8M Plus應用處理器評估套件。(source:NXP)
圖1 : 恩智浦的i.MX 8M Plus應用處理器評估套件。(source:NXP)

使用嵌入式NPU,邊緣處理系統可以丟棄來自輸入設備(如攝影機)當中不需要的資料,並且只能將相關數據集上傳到雲中。這樣可以節省本地網站的頻寬,並減少雲中所需的存儲和處理量,進而降低長期運營成本。


i.MX 8M Plus應用處理器

恩智浦通過整合兩個i.MX MIPI CSI攝影機介面和雙攝影圖像信號處理器 (ISP),支持高達1200萬像素的解析度,以及一個 2.3 TOPS 神經處理單元 (NPU),在邊緣實現基於視覺的應用,從而加快機器學習。


ISP的整合降低了系統的整體複雜性、成本和功耗要求,同時提供成像解決方案,尤其是在200萬像素和更高的解析度下。i.MX 8M Plus擁有的多媒體功能還包括視頻編碼和解碼、2D和3D圖形加速以及音訊和語音功能。


i.MX 8M Plus處理器也整合了通信介面,如2 Gigabit乙太網控制器。其中之一是支援時間敏感網路(TSN)而第,二個支援音訊視頻橋接(AVB)。該設備還包括雙CAN-FD介面、兩個USB 3.0/2.0埠、一個PCIe 3.0介面及三個SDIO 3.0控制器。


i.MX 8M Plus SoC使用異構運算,為開發人員提供了幾個不同的可程式設計處理內核。通過Arm CortexR-A53以及Ycto Linux為應用開發人員提供有力的支援。整合的M7內核提供即時效能,或是可用於啟用低功耗工作模式。



圖2 : 此評估板展示i.MX 8M Plus SoC各種可用埠用於將連接到現有設備。(source:NXP)
圖2 : 此評估板展示i.MX 8M Plus SoC各種可用埠用於將連接到現有設備。(source:NXP)

許多製造和控制應用都需要高可靠性。為了確保高可靠性,恩智浦在DRAM內嵌ECC支援和ECC on-chip RAM,用於檢測和糾正記憶體錯誤。


將上述所有功能整合,i.MX 8M Plus應用處理器適合在邊緣啟用基於視覺的嵌入式系統。這些系統的範圍,包括從工廠中檢測生產線上故障專案的品質控制機制,到智慧家居控制器(例如自動氣候和安全控制器)。



圖3 : i.MX 8M Plus處理器適用於多個應用程式。(source:NXP)
圖3 : i.MX 8M Plus處理器適用於多個應用程式。(source:NXP)

工作條件、壽命和可靠性

許多工業應用案例都需要一個可以長時間在實地運行的處理器。i.MX 8M Plus處理器符合工業標準,能夠在-40°C至105°C的廣大溫度範圍內運行長達10年。


此外,i.MX8M Plus處理器是恩智浦15年壽命計劃的成員,保證產品推出後15年的供應。這使得i.MX 8M Plus處理器適用於需要更長產品生命週期的應用,無論是由於認證要求或是軟體開發時間


完整健全的ML開發生態系統:eIQ

突破性的ML應用程式需要一個能夠完成任務的設計和開發生態系統。


根據2019年嵌入式市場研究顯示,55% 的開發人員表示他們當前或未來的工作需要機器學習。為了跨越鴻溝,為大多數開發人員啟用機器學習,機器學習支持必須變得更加全面和更易於使用。更全面的支持意味著必須提供端到端的工作流程,允許開發人員引入其訓練數據,為應用選擇正確的模型,執行模型訓練、優化和量化,最後執行目標分析,然後進入生產環境。


如何更易於使用有時流於主觀,但對於大多數採用者來說,這意味著必須提供簡化但優化的用戶介面。理論上啟用一個機器學習開發環境,該環境基本上可以隱藏詳細資訊,只需單擊幾個選項,即可導入使用者的訓練數據並在目標設備上部署模型。


與Au-Zone一起跨越鴻溝

為能實現更便於使用的使用介面,跨越採用者鴻溝,恩智浦已投資了位於加拿大的Au-zone Technologies公司,建立了獨家的戰略夥伴關係,以擴大eIQ機器學習軟體開發環境,與易於使用的ML工具,並擴大其提供矽優化的推理引擎以加速邊緣機器學習。


Au-Zone公司的DeepView ML工具套件將借助直觀的圖形使用者介面(GUI)和工作流來增強eIQ,使所有體驗級別的開發人員(例如嵌入式開發人員、數據科學家、ML 專家)能夠導入數據集以及模型,在整個恩智浦邊緣處理產品組合中快速訓練和部署NN模型和ML工作負載(圖4)。



圖4 : Au-Zone 的 DeepView? ML工具套件(source:NXP)
圖4 : Au-Zone 的 DeepView? ML工具套件(source:NXP)

應用案例


i.MX 8M Plus應用處理器適合於各種應用,從工業級控制器到節能消費電子設備,其中目標應用包括工業HMI、自動化控制器、機器視覺系統、醫療設備、家庭安全和監控以及車隊管理。


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