ONNX（Open Neural Network Exchange ）開放式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換是一種開放標準，可以將人工智能模型跨平臺集成到不同應(yīng)用中。使用 ONNX ，可以將在 PyTorch 或 TensorFlow 等不同開發(fā)環(huán)境中創(chuàng)建的人工智能模型轉(zhuǎn)換為通用格式。因此，可以通過ONNX將這些模型用于諸如uniVision 3 等圖像處理平臺。

01Q & A

uniVision 3 與 ONNX

#威格勒 #機器視覺 uniVision 3 軟件可為 #ONNX 模型的高效運行提供最佳條件。

B60 系列 Smart Camera 配有集成的神經(jīng)處理單元 (NPU) ，該單元在加快人工智能計算方面進行了專門優(yōu)化。這樣可以快速可靠地執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)，如圖像分類。

MVC 系列機器視覺控制器利用 OpenVINO 硬件加速平臺高效地運行 ONNX 模型，同時最大程度地減少資源消耗。

02Q & A

如何使用ONNX

ONNX可與uniVision 3進行無縫集成，最大程度提高生產(chǎn)效率。使用 ONNX 在 uniVision 3 中處理你的圖像按照以下三個步驟進行：創(chuàng)建ONNX格式模型 -將ONNX模型轉(zhuǎn)化為uniVision 3兼容的文件格式-借助Image - ONNX模塊將文件集成至uniVision 3 平臺。

創(chuàng)建ONNX 模型

使用 PyTorch 或 TensorFlow 等首選人工智能工具，根據(jù)您自己的圖像數(shù)據(jù)訓(xùn)練人工智能模型，并將其導(dǎo)出為 ONNX 格式。這時，您可以保持對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的完全控制，以便能夠根據(jù)特定要求和數(shù)據(jù)保護進行自定義。

轉(zhuǎn)換

將訓(xùn)練的 ONNX 模型轉(zhuǎn)換為與 uniVision 3 兼容的文件格式。這是根據(jù) GitHub 進行的。GitHub 提供量化和硬件優(yōu)化所需的所有工具，以便能在 wenglor 硬件上高效地運行模型。在此過程中，可為 ONNX 模型增添元數(shù)據(jù)，這些元數(shù)據(jù)是在 uniVision 3 中順暢使用所必需的。

集成至 uniVision 3

借助 “Image – ONNX” 模塊將 ONNX 模型加載到 uniVision 3 軟件中。因此，它可以無縫集成到基于規(guī)則的圖像處理工作流程中，并與其他模塊靈活地組合。

許可證

licensing

“Image – ONNX”模塊是 “uniVision AI” 許可證包的一部分，可用于裝有 威格勒 uniVision 3 軟件的所有產(chǎn)品。

以下許可證規(guī)則適用：

B60 系列：DNNL031 – B60 uniVision AI 許可證

MVC 系列：DNNL032 – MVC uniVision AI 許可證

uniVision 離線模擬器：該模塊無需額外許可證即可使用。

wenglor sensoric group來自德國，是一家創(chuàng)新型智能傳感器和圖像處理技術(shù)公司。1983 年，Dieter Baur 在德國巴登符騰堡州博登湖旁的泰特南創(chuàng)立了這家創(chuàng)新型家族企業(yè)。威格勒的傳感器以近乎 200 種不同的工作原理工作，可以構(gòu)建安全高效的工業(yè)環(huán)境?，F(xiàn)已逐步發(fā)展成為傳感器和機器視覺領(lǐng)域的全球參與者。