Der von Spectra entwickelte High Performance IBV-Rechner Spectra PowerBox 4000 ist eine Hardwarekomponente, die für diese Art der Anwendungen ausgezeichnet geeignet ist. Der IBV-Rechner ist sowohl in der Prozessor-Ausbaustufe als auch bezüglich der Erweiterungen sehr flexibel an die jeweiligen Aufgaben anpassbar.
In der High-End-Ausstattungsvariante arbeitet im Inneren ein leistungsstarker Intel Xeon-Platinum-Prozessor mit 28 Kernen und 56 Threads mit Deep Learning Boost. Außerdem sind bis zu 768 GB RAM, eine superschnelle NVMe M.2 SSD mit 500GB sowie zwei 10GLAN und weitere vier GLAN durchaus erwähnenswert. Je ein PCIe (x16) und PCIe (x8) -Slot nehmen zum Beispiel Profi-Grafikkarten oder KI-Beschleunigerkarten auf.
Die Spectra PowerBox 4000 basiert auf einem nur 340 mm x 330 mm x 133 mm (3HE) kompakten und thermisch optimierten Aluminiumgehäuse. Das intelligente Kühlkonzept sorgt für bauteilschonende Betriebstemperatur auch bei maximaler Ausbaustufe. Einem Einsatz direkt an oder in der Maschine steht also nichts im Weg.
Symbiose von Hard- und Software
Als weitere Hardwarekomponente kommt jetzt zum Beispiel das MTE-QSS-2D/3D-Linearsystem, das von der Firma Math&Tech Engineering speziell für die Qualitätskontrolle von Oberflächen entwickelt wurde, ins Spiel. Das MTE QSS 2D/3D Linearsystem zur Messung der Welligkeit, Messung der Geometrie und Prüfung auf Oberflächenfehler von Blechen aller Art (zum Beispiel Elektroblech für den Transistorbau) basiert auf dem Quality-Surface-System (QSS). Ein 3D-Sensor mit einer flexiblen Kamera und Beleuchtung liefert Daten in höchster Qualität, so dass Kratzer, Dellen, Beulen, Welligkeit, Beschichtungs-, Bearbeitungs- und Texturfehler schnell und robust erkannt werden können.
Für die perfekte Symbiose von Hard- und Software fehlt jetzt nur noch die Software, die mit adaptiven Bildverarbeitungsalgorithmen aus den Bildaufnahmen Merkmale ermittelt und diese dann automatisch gewichtet und klassifiziert. Das von Math&Tech entwickelte LASKA-Framework optimiert und trainiert Algorithmen anhand von Daten die dem System zur Verfügung gestellt werden. Durch den Einsatz von lernenden Verfahren können die Algorithmen an Veränderungen und neue Fehler angepasst werden, um immer die bestmögliche Erkennungsrate zu gewährleisten.
Durch die Zusammenarbeit von Hard- und Software Spezialisten und durch gut aufeinander abgestimmte Komponenten werden so Bildverarbeitungslösungen für die Qualitätssicherung optimal umgesetzt.
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