SICK 利用 AMD/XILINX 技术推动智能机器视觉应用的发展

随着人工智能（AI）技术的快速发展，自动化行业迎来了许多令人振奋的新功能，尤其是在机器视觉应用方面，实现了更高的准确性、更大的吞吐量和更高的易用性。SICK AG 作为智能检测技术的全球领导者，始终站在 AI 发展的前沿，提供预配置和可定制的机器视觉解决方案。

项目挑战

SICK 在开发高速机器视觉应用时面临的主要挑战是，必须在高分辨率图像实时执行复杂的检测任务。为了同时实现大图像尺寸、像素精确处理和高速处理，需要高度集成的芯片，以提供高性能、更高的硬件加速灵活性、可扩展性和易用性。此外，SICK 的客户希望在不超出功耗和空间限制的前提下，获得高性能的技术解决方案，同时这些解决方案必须简单易用，使客户无需成为 AI 专家即可快速训练系统。

解决方案

SICK 选择了 AMD/XILINX（赛灵思）的 FPGA 和自适应 SoC 技术，以应对这些挑战。通过使用 AMD/XILINX FPGA 和 FINN 开源框架，SICK 在其智能机器视觉平台中生成了高度优化的 FPGA 加速器。AMD/XILINX 自适应技术利用可编程和可配置的硬件资源来加速处理，从而实现基于硬件的解决方案的最佳性能，同时保持软件可编程性的灵活性。

SICK 的智能机器视觉平台包括多个系列的产品，每个系列都针对特定的应用场景进行了优化：

SICK Lector 摄像机系列：预配置的解决方案，专门用于代码读取应用。Lector 系列能够处理大图像尺寸和像素精确的任务，使用设备上的神经网络在较大的检测空间内识别包裹或信封上的条形码。

SICK Inspector 摄像机系列：灵活且可编程的解决方案，允许开发人员访问 SICK 智能机器视觉平台的多种功能。Inspector 系列中的深度学习处理单元可以实现实时优化的高速、高分辨率机器视觉 AI 处理，以完成复杂的检测任务。

SICK Nova 2D SensorApp：一个深度学习驱动的智能检测工具集，提供无缝的用户体验。Nova 的简单框架使客户能够使用自己的图像快速训练 AI 神经网络，无论他们是专家还是非专业用户，都能在几分钟内获得结果。对于更复杂的任务，SICK 还提供云端训练功能，使客户无需投资自己的训练基础设施即可轻松创建定制 AI 神经网络。

成效

SICK 的高级工程师 Christoph Maier 表示：“AMD/XILINX FPGA 和自适应 SoC 的硬件/软件可编程灵活性为我们的客户带来了显著优势。我们的机器视觉解决方案可以针对客户的数据和应用进行优化，提供硬件加速性能。”

SICK 嵌入式系统工程师 Stefan Blattmann 强调了技术的实际效果：“例如，在物流行业中，系统在不可预测情况下读取条形码的能力是一个关键指标。我们的条形码阅读器必须尽可能多地找到代码，以避免包裹需要重新通过扫描仪。AMD/XILINX FPGA 的集成度和性能使我们的解决方案在复杂的条形码读取应用中实现了卓越的准确性和执行速度。”

SICK 能够对 Kintex UltraScale+ 和其他 AMD/XILINX FPGA 进行编程，为特定的应用任务提供最佳硬件配置。这使得 SICK 能够在多个维度上扩展 AI 技术，从流处理中的低时延 AI 到高性能通用 AI 视觉任务。

Maier 进一步解释道：“我们可以根据需要的尺寸和功能定制芯片，确保解决方案在固定帧率下运行复杂的 AI 推理。我们的目标是将硬件和 AI 的复杂性抽象化，使客户能够专注于解决他们的问题，而不是为集成硬件或实现 AI 而烦恼。”

Blattmann 还提到了 AMD/XILINX 器件的集成度：“AMD/XILINX 提供了完整的软件包，他们的 FPGA 和自适应 SoC 将所需的 AI 处理能力集成在单个器件中，不会影响性能。有了硬件可编程资源，我们可以立即集成任何其他所需的功能。”

总之，SICK 通过利用 AMD/XILINX 的 FPGA 和自适应 SoC 技术，成功地开发了高性能、灵活且易用的机器视觉解决方案，为自动化行业带来了显著的价值和创新。我司是Xilinx代理商，如需采购、申请样片测试、产品规格书等需求，请加客服微信：13310830171。