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提示
智能制造工业视觉解决方案

智能制造是新一代信息技术与制造技术的深度融合,工业视觉是典型场景之一 ,通过各类传感器和机器视觉设备,并借助 AI、大数据等技术对数字信号进行处理和分析,实现智能化的产品质检、识别、定位等目标。杉岩推出的工业视觉解决方案,一方面帮助制造企业存储海量的图片、视频等文件,能够按需灵活扩容,满足未来就绪的容量、性能需求;另一方面提供智能化的数据处理和自动化的生命周期管理,节省运维投入,辅助生产决策。该方案帮助制造企业打造统一的非结构化数据存储、管理、利用平台,推动生产制造向智能化方向发展。

客户需求
传统存储扩展性差
工业视觉场景下,往往需要支撑几十亿级别的海量影像文件,传统存储在容量和性能上瓶颈明显,难以支撑大容量、高并发的需求。
传统存储应用兼容性差
目前商用的工业视觉系统较多,各家厂商开发环境复杂,既需要支持文件接口,也需要提供各种软件环境的对象接口,传统存储在应用兼容方面不尽人意。
缺乏有效的生命周期管理
应生产线业务要求,需保存不同时间的所有图片,由于光学质检图片清晰度高且数据量大,存储成本问题不容忽视,需考虑对图片进行生命周期管理,按策略自动归档。
对数据分析平台的支持不够友好
智能制造企业往往会利用海量的质检图片进行检验效果分析或质检算法的优化,这要求后端存储广泛支持各类大数据等分析平台。
方案介绍

该方案采用杉岩 MOS 海量对象存储,为多个生产线的机器视觉设备提供统一的图片数据存储和管理平台。杉岩 MOS 采用全分布式架构,存储的性能和节点数量呈线性增长关系,可以满足众多机器视觉设备同时保存高清晰度图片时多并发、高带宽和低时延的要求。根据客户对不同清晰度图片的保存时间和访问性能的要求,可通过数据自动分层,让数据在合适的时间存储在合适的介质中,兼顾性能与成本;并通过生命周期管理,将历史数据自动归档至蓝光存储或公有云,以便长期留存。此外,该方案提供各种语言的 SDK 和 API 接口,并且提供 S3 改造的技术支撑,完全满足工业视觉应用改造需求,保障业务快速上线运行。

客户价值
  • 海量文件便捷存储,按需灵活扩容

    提供命名空间统一的存储资源池,存储所有生产线的质检图片

    采用分布式架构,后期可以按需灵活扩容,应对快速增长的容量需求

  • 管理运维效率高,数据安全高可靠

    通过图形界面对数据资源进行智能化管理,智能监控预警,节省运维成本

    通过多副本、故障域、文件多版本等功能,从不同维度提升数据安全级别

  • 智能精准检索,实时响应效率高

    基于元数据、自定义标签实现智能检索,精准获取目标数据

    独有的小文件优化处理技术,提供毫秒级检索能力,业务响应更敏捷

  • 高效的数据处理,生命周期管理简单

    集成智能数据处理引擎,对数据的再次处理利用可在 MOS 内部完成,简化处理流程,提升业务效率

    配合生命周期管理策略,将历史数据自动归档至大容量、低成本的介质,优化总体成本

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