详细说明

系统概述

在制造过程中由于原材料、轧制设备和加工工艺等多方面的原因，导致产品表面出现的划痕、擦伤、结疤、粘结、辊印等不同类型的缺陷。这些缺陷不仅影响产品的外观，更严重的是降低了产品的各项性能。

机器视觉表面检测系统为解决以上表面质量检测系统以及网络连接的问题， 根据材料行业的质量检测目前现状，结合工业互联网、机器视觉、网络通讯、MEC、大数据平台、云计算等技术，利用工业相机拍摄高清图片，通过网络将检测图像上传至云平台，结合大数据分析图像数据，给出数据分析检测结果。依托网络的大带宽和低时延特性，使得系统的高清图像得以快速上传和分析，满足生产线高速运转的要求。本项目引入 MEC 工业边缘云，将本地应用进行数据分流，实现工业数据不出厂，保障工业数据安全和信息安全。本系统适用于钢铁、型材制造业、造纸业等行业。

系统工作流程

系统的工作流程包括图像采集、图像传输、图像处理、缺陷检出、缺陷识别、缺陷信息管理等过程。系统的工作流程如图所示，系统将采集到表面图像首先通过网络和 MEC，将图像上传至云平台，然后进行图像预处理，将多相机采集到的图像进行拼接及带钢边部检测等处理。预处理后的图像一方面进行全幅带钢图像存储及输出，另一方面继续对预处理后的图像进行分析前处理，包括降噪、缺陷轮廓增强等图像处理流程。然后进行缺陷检出，标注缺陷区域，再进行缺陷识别，确定缺陷类别。最后将分析后的缺陷信息进行信息管理及人机交互等操作。

系统组成

整体解决方案分为平台层、网络层、终端层、应用层四部分，组网图如下：

终端层：使用工业相机加通讯模组，实现高清图像的拍摄与回传。

网络层：由通讯基站和 MEC 组成，网络覆盖生产线，将回传的数据流通过 PRRU、 BBU 进行编码传输，在 MEC 处进行信令解析，ADU502是布谷鸟专门针对泛工业领域设计的一款多接入边缘计算单元（MEC：Multi-Access Edge Computing），计算平台采用Jetson AGX Xavier，可提供高达 32 万亿次运算/秒 (TOPS) 的 AI 性能，并得益于 NVIDIA 整套丰富的 AI 工具和工作流程，可在边缘设备的嵌入式系统中高效引入现代 AI、深度学习和推理。MEC完成本地分流，将数据流解析后传输给云平台层。

云平台层：工业边缘云提供 IaaS、 PaaS、 SaaS 服务，为工业企业提供一站式上云服务。

应用层：表检系统应用层，包含图像预处理、缺陷检出、识别、信息管理等模块。