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Visione artificiale · Industria

Computer per la visione artificiale: come scegliere GPU, telecamere e formato

Su una linea di ispezione il computer decide in millisecondi se un pezzo è buono. Questa guida spiega cosa conta davvero quando lo scegli: il modello, le telecamere, il collegamento al PLC e il luogo in cui lavorerà.

Team tecnico di ACD&CO8 ottobre 20267 min di lettura

Cosa fa il computer in un sistema di visione

Riceve le immagini dalle telecamere, le prepara (ritaglio, correzione della luce, allineamento), esegue l’algoritmo o il modello di IA e restituisce una decisione: pezzo buono o difettoso, una misura in o fuori tolleranza, un codice letto o no. Quella decisione va al PLC della linea, che scarta il pezzo o ferma la macchina.

Tutto questo avviene entro un tempo massimo per pezzo, fissato dalla velocità della linea. Per questo il computer non si sceglie in base alla scheda tecnica più lunga, ma in base a ciò che deve fare in quel tempo, con tutte le telecamere insieme e per turni interi.

La GPU: dimensionala in base al modello, non al catalogo

Se il sistema usa il deep learning (classificare, rilevare o segmentare difetti), l’inferenza gira sulla GPU. Ciò che la limita è la sua memoria (VRAM): deve contenere il modello, le immagini elaborate insieme e, se ci sono più modelli, tutti quanti.

Come riferimento: un modello di rilevamento o classificazione con una o due telecamere gira bene su una scheda da 8 a 16 GB; più telecamere ad alta risoluzione, segmentazione o più modelli insieme richiedono da 16 a 32 GB. Sulle linee che lavorano 24 ore su 24, le schede RTX PRO portano memoria ECC, consumi moderati (la RTX PRO 2000 Blackwell assorbe 70 W ed è low profile) e versioni a slot singolo per case compatti.

Se il modello non è ancora addestrato, dimensiona la macchina per quello che userai in produzione, non per quello delle prove: di solito cresce in risoluzione e classi.

Telecamere e interfacce: ognuna richiede una porta diversa

GigE Vision è il più diffuso nell’industria: telecamere su cavo di rete, spesso alimentate via PoE. Una scheda di rete con una porta per telecamera (o uno switch dedicato) e i jumbo frame attivati evitano che le immagini competano con altro traffico.

USB3 Vision è semplice ed economico, ma ogni telecamera ha bisogno della sua banda: controller USB indipendenti sono meglio di un hub. CoaXPress e Camera Link usano un frame grabber in uno slot PCIe, quindi bisogna contare slot e linee PCIe liberi oltre a quelli della GPU.

Processore, memoria e disco

Il processore prepara le immagini, gestisce le telecamere ed esegue la visione classica (misure, template, lettura di codici), che spesso non richiede GPU. Con più telecamere aiutano più core. Memoria: da 32 a 64 GB a seconda del numero di telecamere e della dimensione delle immagini.

Il disco dipende da quanto conservi: una telecamera monocromatica da 5 megapixel a 20 fotogrammi al secondo produce circa 100 MB/s. Conservare tutto richiede NVMe veloci e molta capacità; di solito si tengono solo i pezzi scartati e un campione di quelli buoni, per riaddestrare il modello.

Formato: quadro, macchina o scrivania

Senza deep learning, un PC industriale senza ventole va nel quadro elettrico, su guida DIN o sulla macchina stessa, senza parti in movimento che si riempiano di polvere. Con una GPU, un compatto con flusso d’aria filtrato o una tower nell’armadio di controllo. Se l’ambiente è impegnativo (vibrazioni, polvere, umidità), una gamma industriale testata secondo la MIL-STD-810H.

Controlla anche l’alimentazione (molti quadri forniscono 24 V DC), l’avvio automatico dopo un blackout e che la macchina venga testata nel suo case definitivo, non su un banco.

Collegamento al PLC e allo stabilimento

La decisione deve arrivare al PLC: tramite I/O digitali (per far scattare la telecamera e scartare il pezzo) o un bus industriale come Profinet, EtherNet/IP, Modbus TCP o OPC UA, a seconda di ciò che usa la linea. Se serve, si aggiunge una scheda I/O o una seconda porta di rete dedicata.

In più, un watchdog che riavvia la macchina se si blocca e un’immagine di sistema congelata, perché tutte le macchine dello stabilimento siano identiche e si possano sostituire in pochi minuti.

Punti di partenza indicativi

Punti di partenza indicativi per un sistema di visione
CasoFormatoPunto di partenza
Visione classica: misura, presenza, lettura di codiciPC industriale senza ventoleProcessore a basso consumo, 16 GB, senza GPU, guida DIN
1 o 2 telecamere con un modello di rilevamentoCompatto con GPUGPU da 16 GB (RTX 5060 Ti o RTX PRO 2000), 32 GB di RAM
Da 4 a 8 telecamere GigE con deep learningTower o compatto da 10 litriGPU da 16 a 24 GB (RTX 5070 Ti o RTX PRO 4000), 64 GB, rete multiporta
Alta risoluzione, segmentazione o più modelliTower in un armadio di controlloGPU da 32 GB (RTX PRO 4500 o RTX 5090), da 64 a 128 GB, NVMe per le immagini

Se il sistema è il tuo prodotto: la stessa macchina per anni

Quando il sistema di visione è ciò che vendi, il problema cambia: serve che il computer sia uguale nell’unità uno e nell’unità cento, per anni, con la tua immagine caricata e un numero di serie tracciabile. A questo serve il programma OEM: piattaforma congelata, test di 24 ore per unità e sostituzione immediata.

Domande frequenti

La visione artificiale ha bisogno di una GPU?

Per la visione classica (misure, template, lettura di codici) di solito basta il processore. Se il sistema usa il deep learning per rilevare o classificare difetti, è la GPU che gli permette di stare al passo con la linea.

Va bene una GeForce?

Per molti sistemi sì. Una RTX PRO aggiunge memoria ECC, consumi più bassi e formati a slot singolo o low profile, utili in macchine compatte che lavorano 24 ore su 24.

Potete caricare il nostro software e la nostra immagine di sistema?

Sì. Costruiamo la macchina, carichiamo la tua immagine di sistema, la testiamo per 24 ore e la consegniamo con un numero di serie. Per le serie, nel programma OEM.

Diamo un’occhiata al tuo sistema di visione?

Dicci quante telecamere, che risoluzione e che modello usi. Ti inviamo una proposta scritta in meno di 12 ore lavorative.

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