- Schnellstartfunktion mit strengen Zeitvorgaben
- Mehrere GbE-fähige Hochbandbreitennetzwerke
- Zuverlässige Qualität, langfristig sicherer und stabiler Betrieb
Anwendungsfälle des Systems für Dimensionsmessung, Wiegen und Scannen (DWS)
4U-Regalsystem für Industriecomputer
IPC400-Q670
- Standardmäßiges 19-Zoll-4U-Rackgehäuse
- Erdbebensicher und stoßfest, stabil und zuverlässig, wartungsarm
Intel Desktop-CPU
- Unterstützt Intel® Core/Pentium/Celeron Prozessoren der 12. Generation, LGA1700
Zertifizierung von Systemen auf Industrieebene
- Die Sicherheitszertifizierung nach IEC-62368CB/UL wurde bestanden.
- Umfassenden EMV-Schutz für industrielle Umgebungen bieten
Umfangreiche Ein-/Ausgänge und flexible Konfiguration unterstützen die Bildverarbeitung
- Unterstützt 10 USB 3.2-Anschlüsse, 4 LAN-Anschlüsse, 7 PCIe-Anschlüsse und 6 COM-Anschlüsse.
- Zur Unterstützung von Kameras, Sensoren und Peripheriegeräten für maschinelles Sehen
Mehrwert durch Softwareunterstützung
- Ausgestattet mit der intelligenten Betriebsplattform QiDeviceEyes ermöglicht es die Fernverwaltung von Chargen, die Statusüberwachung, den Fernbetrieb und die Fernwartung sowie die Sicherheitskontrolle von Geräten.
Anwendungsfälle des Systems für Dimensionsmessung, Wiegen und Scannen (DWS)
Herausforderungen bei der Anwendung
- Eine hohe visuelle Verarbeitungsleistung ist erforderlich, um KI-Algorithmen schnell auszuführen.
- Schädliche elektromagnetische Einflüsse in modernen Lagerhallen
- Kontinuierlicher und stabiler Betrieb
Lösung
- Ausgestattet mit einem Intel® Core™ Prozessor der 12. Generation mit 16 Kernen, der auch hohe Logistik-Workloads bewältigen kann
- 4 PCIe-Steckplätze für KI-Beschleunigerkarten und Feldbusprotokoll-Erweiterungskarten
- 10 USB 3.2- und 2 GbE-LAN-Anschlüsse für Kameras, Scanner und Peripheriegeräte des DWS-Systems
Vorteile des Plans
- NVIDIA-Zertifizierungssystem mit RTX A4500 KI-Rechenleistung
- Entspricht der Sicherheitsnorm IEC-62368 der 3. Generation.
- EMV-Zertifizierung: geeignet für industrielle und private Umgebungen
Anwendungsfälle der AOI-Fehlererkennung für Roboter
Herausforderungen bei der Anwendung
- Entwickeln Sie KI-Lösungen, um Echtzeit-Bildverarbeitung mit hoher Dichte und paralleles Rechnen zu gewährleisten und so die Modelltrainingszeit zu beschleunigen.
- Hohe Bandbreite und Speicherkapazität implementieren, um erfasste Grafiken aus mehreren Produktlinien zu sammeln
- Reduzieren Sie den Stromverbrauch und vermeiden Sie Probleme mit der Wärmeableitung.
Lösung
- Hochleistungsfähiges KI-System mit GPU-Unterstützung (bis zu 700 W)
- Unterstützt massiven KI-Bildspeicher bis zu 30 TB
- Eingebautes 1200-Watt-Netzteil
Vorteile des Plans
- Skalierbares KI-Computing mit Unterstützung für Dual-GPUs zum Nachtrainieren von KI-Modellen
- Ausgestattet mit der intelligenten Betriebsplattform QiDeviceEyes ermöglicht es die Fernverwaltung von Chargen, die Statusüberwachung, den Fernbetrieb und die Fernwartung sowie die Sicherheitskontrolle von Geräten.