6ES7556-1AA00-0AB0西门SIMATIC S7-1500工艺模块
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西门子PLC(S7-200、S7-200SMART、S7-300、S7-400、S7-1200、S7-1500、ET200S、ET200M、ET200SP)
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产品说明:SIMATIC S7-1500,TM NPU, 工艺模块,用于 带人工 智能的应用,1xEthernet, 1x USB,1x SD
概述
用于人工智能应用的工艺模块
集成式 AI 处理器 “Intel Movidius Myriad X” 能够以非常低的功耗(Zui大 2 - 3W)处理可加载的神经元网络
带用于连接摄像头的接口(USB 3.1:Intel RealSense,千兆以太网:GigE Vision)
用于安装 SIMATIC 存储卡的 SD 卡插槽;
支持安装神经元网络和用户程序 (Micropython)使用 AI Model Deployer V1.1 转换神经元网络,适用于分类和对象检测应用
通过 Micropython 脚本和集成的 Micropython Interpreter 随意调整模块功能
应用
借助用于 SIMATIC S7-1500 和 ET 200MP 的 TM NPU(神经处理单元)工艺模块,可以直接在 SIMATIC自动化系统中实现基于人工智能的应用。该模块配备有支持人工智能的 Intel Movidius Myriad X芯片,从而能够高效处理神经元网络。例如,通过使用机器学习算法,可以在生产工厂中有效地实施视觉质量检查。通过集成 MicropythonInterpreter,还可以根据需要自定义应用程序。
集成的图像处理单元与神经元网络的计算单元整合使用,以极低的能耗训练模型,加速图像处理过程和快速本地数据评估,从而在工业自动化过程中实现新的应用。
如果必须对每个工件的数据进行Zuijingque的配置,以便使用传统的图像处理系统来识别工件,则通过对已识别的图像数据应用训练程序,可以更灵活地构建此过程。使用开放的AI 框架,例如 Tensorflow、Keras 或 Pytorch。
由此形成的优势在质量检测中发挥重要作用,例如:通过使用分配的(图像)数据训练神经元网络,例如通过连接的摄像头,可以将有关产品或工艺过程的一致性、颜色或质地等参数的专业知识直接传输到模块中。
用于人工智能应用的 TM NPU 工艺模块概述
应用借助用于 SIMATIC S7-1500 和 ET 200MP 的 TM NPU(神经处理单元)工艺模块,可以直接在 SIMATIC自动化系统中实现基于人工智能的应用。该模块配备有支持人工智能的 Intel Movidius Myriad X芯片,从而能够高效处理神经元网络。例如,通过使用机器学习算法,可以在生产工厂中有效地实施视觉质量检查。通过集成 MicropythonInterpreter,还可以根据需要自定义应用程序。 集成的图像处理单元与神经元网络的计算单元整合使用,以极低的能耗训练模型,加速图像处理过程和快速本地数据评估,从而在工业自动化过程中实现新的应用。 如果必须对每个工件的数据进行Zuijingque的配置,以便使用传统的图像处理系统来识别工件,则通过对已识别的图像数据应用训练程序,可以更灵活地构建此过程。使用开放的AI 框架,例如 Tensorflow、Keras 或 Pytorch。 由此形成的优势在质量检测中发挥重要作用,例如:通过使用分配的(图像)数据训练神经元网络,例如通过连接的摄像头,可以将有关产品或工艺过程的一致性、颜色或质地等参数的专业知识直接传输到模块中。 机械设计
系统集成
额外所需的外部组件 以下组件并未包括在 TM NPU 模块的供货范围内,必须单独订购:
包括在供货范围内:
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操作模式
通过在 SD 卡上提供经过训练的神经元网络,并配备 USB 3.1接口和千兆以太网端口,该模块可以执行其功能。基于神经元网络,可以处理所连接的传感器或 CPU程序的数据。在该模块运行时,也可以更新和切换主动神经元网络,例如通过连接的 FTP 服务器。
内置 Vision Processing Unit 是英特尔推出的 Myriad X VPU芯片,配备有适配深度神经元网络结构的专用硬件加速器。
用户可以将兼容的摄像头连接到集成的 USB 3.1 接口和 S7-1500 TM NPU模块的千兆以太网端口。以太网接口还可用于与外部(FTP) 服务器通讯。可以使用神经元网络来处理所连接传感器的数据以及 CPU程序本身的信息。可以在 CPU 程序中评估处理结果。
功能
该模块能够通过神经元网络评估传入数据(连接摄像头的图像或控制器的传感器数据)。可以在 CPU 程序中评估处理结果。
该模块提供有集成的 Micropython Interpreter。以 Micropython 脚本的形式(SD卡)向该模块提供用户程序,并可根据需要针对应用程序进行调整。
该模块的自由可编程性还实现了在“人工智能生命周期”中的自由集成和嵌入应用。传入图像也可以保存在本地 SD 卡上,或直接保存在具有集成FTP 客户端的外部(FTP)服务器上,以供后续训练。由于直接连接到背板总线,每个捕获的图像也可以直接提供与工艺过程相关的上下文信息,例如时间戳或序列号。还可以在运行时将新的(重新)训练的神经元网络加载并初始化应用到模块中。TMNPU 的应用示例首次深入探究了如何以示例性方式实现这些功能。
该模块的内置功能(例如摄像头访问、过程图像、SD 卡或 FTP服务器的读/写访问、神经元网络的初始化等)在模块固件中以库的形式提供。它们都支持 Micropython 标准,TM NPU编程手册中包含有 TM NPU 特定库和函数的详细说明。
得益于其图形用户界面,AI Model Deployer 支持 TM NPU的初始调试,特别是在分类和对象检测领域的应用配置、神经元网络转换和调试方面。对于其他应用,例如分段应用,甚至基于 PLC数据或时间序列的应用,也可以使用 TM NPU 执行,英特尔的 OpenVINO 可用于转换应用。
组态
TM NPU 通过工程组态集成到自动化系统中。此处提供有 TIA Portal 结合 S7-1500 CPU使用的应用示例。除包含功能块的示例项目外,其中还包含具有完整模块配置的 SD 卡映像和 Micropython 脚本示例。
该模块的某些配置并不在 TIA Portal 中执行,而是通过 SD 卡中的配置文件单独执行。这些可以手动执行,也可以使用 AIModel Deployer V1.1 更轻松地执行。