• USB接口和GPIO提供更高速的數(shù)據(jù)傳輸

• 支持多核加速器進行推理分析

• 在惡劣的工廠環(huán)境中支持寬溫度

• 大型固態(tài)存儲容量，可將數(shù)據(jù)保存在原位

• 高達64GB的DDR4 SODIMM內存Ram，支持多任務處理

• 支持最新的高速視覺相機（GigE和USB3.0）

• 面向高性能GPU加速器的模塊化PCIe擴展槽

  

機器視覺也稱為機器的眼睛，指的是計算機使用一個或多個相機進行觀察的能力。他捕捉圖像，處理它們，并創(chuàng)建一個行動路線。雖然這些步驟聽起來很耗時，但卻是以極快的速度完成的。唯一耗時的過程是收集數(shù)據(jù)，盡管這個過程隨著更先進的人工智能而變得更快。這些機器結合了硬件和軟件算法來處理人眼無法處理的復雜視覺任務。它們最突出的配置包括變成傳感器、軟件和能夠以高速間隔分析圖像的計算能力（CPU和GPU）。與人類相比，x86處理器中更快的計算能力和強大的實時圖形加速器允許工業(yè)PC機器提供更快、更準確的結果。這與機器人自動化的使用案例非常相關，因為智能的機器帶來了巨大的生產力和效率收益。

技術進步已經(jīng)導致使用更高效的相機和計算機來代替人眼，企業(yè)也依靠使用更高效的工業(yè)PC來進行機器視覺，從而提高質量和效率。

1. 通用輸入/輸出（GPIO）數(shù)字信號接口

許多高精度應用要求相機在精確的時刻捕捉一幀圖像。當一個物體以稍慢的速度移動時，很容易就能完成圖像的捕捉。然而，同時控制多臺相機捕捉高速移動的物體難度將會變得很高。

為了使其成為可能，工控機一般會配備GPIO接口，通過這個接口連接相機，可以用可編程軟件控制設備動作或觸發(fā)器動作。

2.支持×16 PCIe Gen3 GPUs以進行實時處理

機器視覺計算機還使用專用的GPU來處理所有輸入的數(shù)據(jù)。一些視覺應用工作負載需要更高的功率，而一些工作負載對GPU利用率的要求較低，因此有助于降低總體成本。但重要的是，許多使用視覺的機器學習算法依賴于強大的性能加速器，如GPU，用于實時計算并行性。并且許多機器人和自動化應用，使用和添加了GPU的工業(yè)PC，通過視覺來幫助識別和抓取物體。

3.惡劣環(huán)境下的溫度擴展

在使用工業(yè)PC進行工作時，需要注意工業(yè)PC產生的熱量耗散。由于GPU會產生大量的熱量，這是電氣元件最大的敵人。一般的工業(yè)PC，會使用鋁制散熱器底盤來增強其可靠性，實現(xiàn)快速散熱，使其能夠在低至-25℃至60℃的溫度范圍內工作。

4.PCIe×4、8插槽

通常情況下，工業(yè)PC帶有USB3.0和千兆網(wǎng)口的數(shù)據(jù)接口來提供與相機的數(shù)據(jù)連接和傳輸工作。但除了這兩種數(shù)據(jù)接口的相機，還有Camera Link和CoaXPress接口的相機，為了滿足所有常見的數(shù)據(jù)接口，工業(yè)PC應配置PCIe×4或×8的插槽，以便于提供額外的USB3.0、GigE、Camera Link和CoaXPress接口，來滿足和實現(xiàn)日常的機器視覺方案及系統(tǒng)。

【來源：光虎光學內部培訓資料】