人工智能（ AI ）技術的快速創新持續為自動化行業帶來激動人心的新功能，特別是機器視覺應用可以實現更高的準確性、更大的吞吐量以及更高的易用性。SICK AG 是智能檢測技術的全球領導者，并處于 AI 發展的最前沿，提供預配置和可定制機器視覺解決方案。

SICK 面臨的一大挑戰是，高速機器視覺應用必須使用高分辨率圖像實時執行復雜的檢測任務。為了同時實現大圖像尺寸、像素精確處理和高速處理，就需要高度集成的芯片，以提供高性能、更高的硬件加速靈活性、可擴展性以及易用性。通過使用 AMD 提供的集成 FPGA 和自適應 SoC，SICK 能夠將實時 AI 擴展到更廣泛的自動化應用。

項目挑戰

SICK 機器視覺解決方案是將 AI 部署到邊緣端的全面集成系統。其客戶需要能夠在不打破功耗或空間限制的情況下提供高性能技術，但這些解決方案也必須簡單易用，這樣其客戶就無需成為精通所有技術細節的 AI 專家，而是能夠毫不費力地（甚至是在設備上）快速訓練系統。

解決方案

SICK 使用 AMD FPGA 以及 AMD FINN 開源框架，在其智能機器視覺平臺中生成高度優化的 FPGA 加速器。AMD 自適應技術利用可編程和可配置的硬件資源來加速處理。因此，使用該技術的系統可實現基于硬件的解決方案的最佳性能，同時具有軟件可編程性的靈活性。

由于 SICK 擁有一個靈活、高性能的構建平臺，因此他們能夠集中精力進行開發工作，為客戶簡化技術。

例如，SICK Lector 攝像機系列為代碼讀取應用進行了預先配置。憑借其大圖像尺寸和像素精確處理能力，Lector 系列使用設備上的神經網絡，在較大的檢測空間內識別包裹或信封上的條形碼。

Lector 是為特定類型的應用配置的解決方案，而 Inspector 攝像機系列則可靈活、可編程地訪問 SICK 智能機器視覺平臺的眾多功能。開發人員可以使用內部的深度學習處理單元，實時優化高速、高分辨率機器視覺 AI 處理，以完成復雜的檢測任務。

SICK 提供的 Nova 2D SensorApp 是一個深度學習驅動的智能檢測工具集，可在其開發生態系統中提供無縫的用戶體驗。

“Nova 的簡單框架允許我們的客戶使用自己的圖像來訓練 AI 神經網絡。無論是專家還是非專業用戶，都可以使用直觀的界面快速訓練和配置傳感器，只需幾分鐘即可獲得結果。對于更復雜的任務，SICK 可為其客戶提供云端訓練功能，使他們無需投資自己的訓練基礎設施即可輕松創建定制 AI 神經網絡。”

—— Christoph Maier

SICK 高級工程師

SICK Lector、Inspector 和 Nova 系列在其智能機器視覺平臺中使用了各種 AMD FPGA 和自適應 SoC。AMD Kintex UltraScale+ 器件在 SICK Lector / Inspector83x 和 85x 系列機器視覺解決方案中提供集成架構，用于執行復雜的檢測任務。在攝像機內部，Kintex UltraScale+ FPGA 可以實時對 500 至 1200 萬像素的圖像進行高速捕獲、壓縮、預分割和 AI 神經網絡處理。

設計成效

Maier 表示：“AMD FPGA 和自適應 SoC 的硬件/軟件可編程靈活性將為我們的客戶帶來優勢。我們的機器視覺解決方案可提供針對其數據和應用進行優化的硬件加速性能。”

SICK 公司的嵌入式系統工程師 Stefan Blattmann 是該公司新技術評估團隊的一員，他表示：“成效不言自明。”例如，物流行業的一個關鍵指標是，系統在不可預測的情況下可以讀取多少條形碼。條形碼閱讀器必須找到盡可能多的代碼，這樣包裹就不需要重新通過掃描儀。Blattmann 說道：“AMD FPGA 的集成度和性能使我們的解決方案能夠優化準確性和執行速度，同時在復雜的條形碼讀取應用中也能實現卓越的準確性。”

SICK 能夠對 Kintex UltraScale+ 和其他 AMD FPGA 進行編程，為特定的應用任務提供最佳硬件配置。AMD FPGA 技術的優勢使 SICK 能夠在多個維度上擴展 AI 技術，從流處理中的低時延 AI 到高性能通用 AI 視覺任務。

Maier 指出：“我們可以運用我們的本土技術，并根據我們需要的尺寸和功能來定制芯片。通過這種方式，我們可以保證我們的解決方案可以在固定幀率下運行復雜的 AI 推理。”

AMD 技術能夠幫助 SICK 為客戶簡化技術，從而提供高性能等產品特性。Maier 表示：“我們的客戶不想為集成硬件而煩惱，也不想為特定應用中的 AI 實現而擔憂。這就是我們所帶來的價值。我們將硬件和 AI 的復雜性抽象化，使它們更易于使用。這使我們的客戶能夠專注于解決他們的問題。”

在簡化自身開發工作方面，Blattmann 指出了 AMD 器件的集成度，“AMD 提供了完整的軟件包。他們的 FPGA 和自適應 SoC 將我們需要的 AI 處理能力集成在單個器件中，而不會影響性能。有了硬件可編程資源，我們可以立即集成我們可能需要的任何其他功能。”