工业计算机：坚固耐用，为机器视觉做好准备

由于其重要性和及时性，质量控制已被确定为生产的主要瓶颈之一。借助机器视觉，物联网设备和机器视觉系统协同工作，以超人的准确性和速度实现质量控制流程自动化。然而，这种创新技术需要高性能边缘计算解决方案来可靠地为复杂且对延迟敏感的人工智能工作负载提供支持。 Premio 的 VCO-6000-RPL 机器视觉计算机是一款工业计算机，采用关键硬件技术专门构建，可简化机器视觉应用并提高可靠性。

机器视觉应用的硬件技术
Premio 机器视觉计算机内的异构计算是机器视觉的主要驱动力。通过组合精心挑选的组件，Premio Inc. 等边缘计算制造商可以构建专门针对机器视觉应用优化的系统。每个组件都需要满足这些复杂的边缘视觉人工智能工作负载的一定程度的工业级可靠性和性能。
 
用于机器视觉的专用硬件加速器：
• CPU：用于任务管理和单线程工作负载的顺序处理。半导体制造商已开发出针对嵌入式部署量身定制的特定 CPU 型号。这些嵌入式型号以低 TDP 发挥高性能，并扩展了产品生命周期管理。
• GPU：通过并行处理实现复杂机器学习工作负载的强大动力。工作站级 GPU 专为边缘 AI 加速而设计，重点关注 TOPS 性能和稳定的驱动程序路线图。
• TPU：设计用于在超紧凑的 m.2 外形尺寸中以最低的功耗处理轻量 AI 推理工作负载。非常适合在空间有限的部署中启用人工智能工作负载。
• NPU：微处理器级别的集成AI 加速。半导体制造商已经认识到机器学习的重要性，并在其处理器中实施了专用的低功耗人工智能引擎。

PCIe 4.0 用于 GPU 支持、高速 I/O 和灵活扩展
PCIe 4.0 在机器视觉计算机的驱动和实现机器视觉应用方面发挥着至关重要的作用。通过提供 16 GT/s（或 2GB/s）的理论数据吞吐量，PCIe 4.0 允许各种组件协同工作，实时驱动复杂的机器视觉 AI 工作负载。
PCIe 架构与异构计算直接相关，因为它提供了将核心硬件加速器合并到系统中的功能。这些硬件加速器（例如 GPU 和附加扩展卡）利用 PCIe 性能以最小的延迟处理大量数据。
 
内存 (RAM) 的重要性
需要高速内存 (RAM) 来实现机器视觉应用的实时处理。内存临时存储大量数据以便立即访问和使用。机器视觉计算机利用 DDR SODIMM 内存来增强耐用性并实现紧凑的占地面积。在某些工业计算机中，支持 ECC 内存以提高运行可靠性；延长正常运行时间并减少系统故障的可能性。

物联网传感器和相机的连接
I/O 连接对于驱动机器视觉应用至关重要，但常常被忽视。
机器视觉计算机旨在为物联网相机和传感器提供兼容的 I/O，以连接和无缝处理原始数据以获得实时洞察。 USB 和 GigE 是常见的视觉相机接口，可在以下方面实现优化平衡：
• 带宽速度
• 高分辨率图像
• 帧速率
• PoE 支持
• 电缆长度可靠性
这些连接接口功能对于人工智能中继质量数据的整体性能和可靠性至关重要分析。由于机器视觉系统的部署规格各不相同，因此工业计算机必须能够灵活地满足各种 I/O 配置，这一点非常重要。无论是 PoE 支持、M12 连接类型、USB 3.2 (10 Gbps) 端口还是高速网络，机器视觉计算机都应该通过固定板载 I/O 或 Premio 的 EDGEBoost I/O 灵活地满足这些要求模块。
 
用于智能可编程自动化的数字 I/O  
机器视觉计算机的一个独特功能是包含 GPIO 或 DIO 端口。它为系统集成商和 OEM 设计人员的自动化应用提供了更大的灵活性和定制性。 DIO 端口可用于监控特定设备的状态、与电子仪器通信以及控制执行器、开关等。  
 
经过测试的可靠性和经过验证的合规性
由于风扇是工业计算中的常见故障点，Premio 的机器视觉计算机采用无风扇和无电缆方法可显着降低运行时系统故障的风险。它还具有以下重要优势：
- 工作温度范围宽
- 抗冲击和振动
- 防止布线故障
- 消除内部灰尘和碎屑堆积
作为额外的保证和安心，这些工业计算机已经过严格的测试和验证，可实现CE、FCC 和 UL 列出的安全标准合规性认证。  

机器视觉计算机（VCO-6000-RPL 系列）
VCO-6000-RPL 集成了实时简化复杂机器视觉应用所需的所有硬件技术。从实现坚固可靠性的无风扇架构到支持双 GPU 的 PCIe 4.0 扩展，它坚固耐用，为边缘 AI 部署做好了准备。
- 第 13 代 Intel Core 处理器
- 双 GPU 支持 (FHFL)
- 4 个热插拔 NVMe SSD 托架
- 隔离 DIO（8 输入/8 输出）
- USB 和 GigE Vision Ready