Publicado en: Dec 13, 2021
Amazon Lookout for Vision se complace en ofrecer una versión preliminar del soporte para detectar anomalías en el borde. A partir de hoy, puede usar sus modelos de Amazon Lookout for Vision en el borde entrenados implementando estos modelos en un dispositivo de hardware de su elección. Sus modelos entrenados se pueden implementar en cualquier dispositivo de borde NVIDIA Jetson o plataforma informática x86 que ejecute Linux con un acelerador NVIDIA GPU. Puede usar AWS IoT Greengrass para implementar y administrar sus modelos personalizados compatibles de borde en su flota de dispositivos. AWS IoT Greengrass es un servicio de nube y tiempo de ejecución de borde y código abierto para crear, implementar y administrar software de dispositivos.
A principios de año, AWS lanzó Amazon Lookout for Vision, un servicio de machine learning (ML) que utiliza la visión artificial (CV) para detectar defectos y anomalías en representaciones visuales de productos fabricados, lo que permite automatizar las inspecciones de calidad. Puede crear fácilmente un modelo de ML para detectar anomalías de su línea de producción activa con tan solo 30 imágenes del proceso que quiere inspeccionar visualmente, sin necesidad de tener experiencia en machine learning. Puede usar las API de nube de Amazon Lookout for Vision para detectar anomalías, como imperfecciones, grietas y rayaduras, de forma rápida y precisa.
Ahora, además de detectar anomalías en la nube, puede usar sus modelos de Amazon Lookout for Vision en el borde entrenados para detectar anomalías. Puede implementar los mismos modelos de Amazon Lookout for Vision que entrenó en la nube en dispositivos de borde compatibles con la versión 2 de AWS IoT Greengrass. Después, tiene que usar su modelo implementado para ejecutar la detección de anomalías en las instalaciones sin tener que transmitir datos de forma continua a la nube. Esto le permite minimizar los costos de ancho de banda y detectar anomalías en las instalaciones con el análisis de imágenes en tiempo real.
Gracias a Amazon Lookout for Vision y AWS IoT Greengrass, puede automatizar la inspección visual con visión artificial en procesos como el control de calidad y la evaluación de defectos, todo en el borde y en tiempo real. Puede identificar de forma proactiva problemas, como daños de piezas (imperfecciones, rayaduras o soldaduras deficientes), falta de componentes del producto o defectos con patrones repetitivos en la propia línea de producción, lo que supone un ahorro de tiempo y dinero. Clientes como Tyson Foods y Baxter International Inc. han descubierto el potencial de Amazon Lookout for Vision para aumentar la calidad y reducir los costos operativos mediante la automatización de la inspección visual.
Amazon Lookout for Vision está disponible directamente a través de la consola de AWS, así como a través de socios que ayudan a los clientes a integrar la visión artificial en los sistemas operativos existentes dentro de sus instalaciones. Amazon Lookout for Vision en el borde está disponible en su versión preliminar hoy en Este de EE. UU. (Norte de Virginia), Este de EE. UU. (Ohio), Oeste de EE. UU. (Oregón), Europa (Irlanda), Europa (Fráncfort), Asia-Pacífico (Tokio) y Asia-Pacífico (Seúl). El servicio estará disponible en los próximos meses en regiones adicionales. Para obtener más información y comenzar, visite la página del producto de Amazon Lookout for Vision.