功能节点

一、系统构成
二、感知采集
1、图像采集系统
      光源：适合不同的光照条件和目标物特征。
      镜头：选择合适的焦距、光圈、景深、视野、分辨率和几何畸变特性。
      相机：选择工业相机或安防相机，考虑传感器尺寸、像素、快门速度、帧率等参数。
2、图像采集卡：负责图像的采集、数字化，便于网络传输。
3、传输接口：常用的有GigE、USB、Camera Link和CoaXPress等。

三、计算分析
1、计算单元：决定了计算能力。
      通用CPU计算型：适用于检测速度和精度要求不高的场景。
      复杂GPU计算型：适用于高速且复杂的图像运算场景。
2、中央GPU服务器：用于大型复杂推理运算。
3、边缘计算设备：用于弥补无法进行集中计算的场景。
4、计算机视觉：包括图像的锐化、模糊、膨胀、腐蚀、二值化等处理。
5、AI视图计算：利用机器学习与神经网络模型技术，实现目标物体的识别检测。

四、传输网络
1、边缘计算型网络结构：图像在边缘计算后将结果反馈至中央服务器。
2、集中计算型网络结构：图像数据通过主干网络直接传输至中央服务器处理。

五、决策控制
1、实时监控预警
      实时监控：通过摄像头获取实时画面，实现不间断低延迟检测。
      实时预警：对检测过程中发现的风险、缺陷进行预测和报警。
2、机械反控
      机器人的眼睛：通过AI视图计算技术，检测和定位工件，指导机械设备操作。
      自动质检：通过视觉方式检测质量不合格品，并指导设备做出相应操作。

六、算法平台
1、能算法平台
     （1）应用管理平台：支持SAAS服务。
     （2）物联平台：支持PAAS服务。
     （3）算力资源池平台：支持IAAS服务。
               算力资源池：通过虚拟化技术接入异构计算资源，实现算力资源的按需伸缩。
               算法仓库：算法实时更新共享，用户可以根据需要选择算法。
               算法训练平台：支持数据标注、模型配置和训练。

七、合作模式
1、定制算法：依据企业实际应用场景，量身定制算法。
2、算力动态伸缩：实现AI平台的简单、高效动态伸缩，节省预算。
3、算法自由组合：企业可自行选择所需算法，快速构建智能应用。
4、物联设备支持面广：支持多类型设备接入，覆盖客户需求。