发布于: Mar 15, 2022
Amazon Lookout for Vision 可以让 AWS 客户在 Edge 中使用。您可以将经过训练的 Amazon Lookout for Vision models 模型部署到您选择的硬件设备中，并在本地运行推理，而无需依赖任何云。经过训练的模型可以部署在任何采用 NVIDIA GPU 加速器且运行 Linux 系统的 NVIDIA Jetson 边缘设备或 x86 计算平台上。您可以使用 AWS IoT Greengrass 在设备机群上部署和管理 Edge 兼容的自定义模型。AWS IoT Greengrass 是一种开源 Edge 运行时和云服务，用于构建、部署和管理设备软件。
作为此次发布的一部分，AWS 还与 ADLINK 合作发布了 Amazon Lookout for Vision Starter Kit 工具包。此入门套件包括 ADLINK DLAP-211-JNX Vision 平台，允许客户在 Edge 加速其基于 AI 的质量管理解决方案。它提供了一个垂直解决方案，将 ADLINK 的 Edge 硬件与 AWS 云服务集成在一起，以弥合云与 Edge 之间的差距，从而部署端到端机器学习解决方案。它包括对任何与 Genicam 兼容的摄像头（如 Basler 摄像头）的支持，用于训练 Vision 模型的图像采集支持、在 Edge 轻松部署这些模型、在设备中录入性能指标等功能，提供视觉功能以简化媒体管道配置，以及一个可以在单独的本地计算机中运行的可视化应用程序，以监控图像流和推断结果。
“我们很高兴能够与 AWS 合作，一同发布 Amazon Lookout for Vision Starter Kit。该套件允许制造商快速、轻松地开始使用缺陷检测解决方案，无需机器学习经验，”位于 ADLINK 美国的 CEO Elizabeth Campbell 说道。“最棒的地方是哪里呢？ 您可以采用您部署的机器学习模型，并在其开发过程中使用一系列新的 AWS 认证的 ADLINK 机器视觉系统进行扩展，以满足不断变化的需求。”
借助 Amazon Lookout for Vision 和 AWS IoT Greengrass，您可以在质量控制和缺陷评估等流程中使用计算机视觉进行自动视觉检查，所有检查都在 Edge 实时完成。您可以主动发现问题，如零件缺陷（如凹痕、划痕或焊接不良）、产品部件缺失或产品线本身具有重复模式的缺陷等，从而节省宝贵的时间和资金！ Baxter International Inc. 等客户发现了 Amazon Lookout for Vision 的强大功能，即通过自动化视觉检查来提高质量和降低运营成本。