作者：齊磊浙江科博達工業有限公司

01M-Vision 簡介

M-Vision 是科博達集團工程技術中心獨立自主研發的零代碼機器視覺平臺：

聚焦解決客戶實際痛點，為客戶提供一站式的解決方案

在傳統機器視覺算法的基礎上融入了 AI 深度學習

當前 M-Vision 已廣泛應用于字符識別，缺陷檢測、尺寸測量、目標定位等多種工業細分場景，賦能智能裝備。

02LinuxRT 簡介

在工業控制領域，實時(Real Time) 是一個核心要求。LinuxRT，又稱實時 Linux，是針對實時性需求而優化的 Linux 內核。LinuxRT 的目標是將 Linux 內核轉變為一個實時操作系統，以滿足各種實時應用的需求。

LinuxRT 較傳統 Linux 在系統結構上做了如下調整：在 Linux 進程和硬件中斷之間，本來由 Linux 內核完全控制,現在在 Linux 內核和硬件中斷的地方加上了一個 RTLinux 內核的控制。

LinuxRT 系統結構圖

03為什么 M-Vision 使用 LinuxRT

代替 Windows

M-Vision 選用了 LinuxRT 而不是通用操作系統，是因為：

實時性能優勢：傳統的 Windows 和 Linux 系統屬于通用性操作系統，注重的是數據的吞吐量而不是系統響應時間從而不具備更好的實時性，Linux RT 實時系統實時性和可靠性更強。

成本優勢：支持安裝 Linux RT 的硬件設備成本極低，幾百元的 x86 計算設備(例如 N5105 )即可支持開發和部署（可完全 PK 傳統 ARM 等嵌入式）。

生態優勢：x86 + Linux 的軟件生態非常強大，很容易復用當前各種成熟的機器視覺和 AI 算法，開發方便快捷。

本文將介紹在 LinuxRT 下，使用 OpenVINO 加速 AI 推理計算。

04M-Vision 安裝與部署

M-Vision 安裝與部署流程圖如下：

圖2 流程圖

1. 安裝 LinuxRT 系統

將 Linux RT 操作系統鏡像文件拷貝到啟動介質里面用來制作啟動介質。最后啟動介質插入目標設備進入 Bios 設置隨屏幕提示選擇設置。

圖3 Bios 界面圖

圖4 安裝結果圖

2. 下載 Linux 版 OpenVINO 2022.3，并將所需的 lib 文件夾中所有文件拷貝到 /usr/lib 目錄。

找到并點擊下載 OpenVINO Toolkit 的鏈接，在下載頁面上，選擇適用于 Linux 系統的版本，并確保選擇OpenVINO 2022.3：

圖5 OpenVINO 下載

3. 安裝 pugixml 組件，并將 .so 庫文件全部拷貝到 /usr/lib

前往 pugixml 的官方 GitHub 倉庫下載最新的源代碼（復制鏈接到瀏覽器）：

https://github.com/zeux/pugixml

安裝 tbb 組件，將 .so 庫文件拷貝到對應 lib 文件夾。

復制下面鏈接到瀏覽器前往英特爾開源頁面下載 TBB 的最新源代碼：

https://github.com/oneapi-src/oneTBB

4. Windows 下安裝 M-Train

* 點擊鏈接查看 [ M-Vision標準版4.5.zip ] ，或訪問奶牛快傳 cowtransfer.com 輸入傳輸口令 drvvk7；

*點擊鏈接查看 [ M-Train.rar ] ，或訪問奶牛快傳 cowtransfer.com 輸入傳輸口令 0rg32x 查看；

圖6 M-Train 下載圖

5.在Linux RT系統下部署M-Vision

圖7 M-Vision 部署結果圖

05LinuxRT 系統與通用操作系統下

使用M-Vision 對比

在工業視覺中有根據產品的特征來識別產品不同型號的，下面的一個案例是通過鐵環上不同的特征點來識別不同型號鐵環的。此案例可以讓我們清晰的看到在兩個不同的系統下所花費時間的不同。

1. 收集每種類型鐵環的特征點進行標注。（在進行少量人工標注后可以再導入相同類型圖片進行自動標注）

圖8 M-Train 標注

2. 對標注圖像進行訓練，訓練結束進行測試，以及導出模型文件和 *.MV 文件應用到 M-Vision 的 AI 識別中。

圖9 M-Train 訓練

圖10 MV 文件導入圖

3. AI 識別一張圖片，不同系統下 M-Vision 的處理時間是不一樣的，LinuxRT 下使用時間 270ms，Windows 下使用時間 448ms，如下所示：

圖11 Linux RT 下處理圖片（270ms）

圖12 Windows 下處理圖片（448ms）

對比如下表：

在這個 AI 識別中我們節省了大約 170ms 的運行時間，以此類推我們知道如果更多的產品或者更多的特征點需要識別，我們的 LinuxRT 下使用我們的 M-Vision 的優勢將會更好的體現出來。這種優勢主要是因為 LinuxRT（Real-time Linux）是專門針對實時應用設計的 Linux 內核，具有更好的實時性能。對于對實時性要求較高的機器視覺應用，使用 LinuxRT 可以更好地滿足實時處理的需求，并且。使用 LinuxRT 可以靈活地進行自定義和調試，更加適應不同的機器視覺應用需求。

06總結與展望

我們在 Linux RT 系統下使用 OpenVINO 將 AI 視覺檢測能力集成到 M-Vision 零代碼機器視覺平臺，結合 M-Train工業無代碼訓練平臺（可進行自動標注訓練），可以高效便捷的對應工業質檢領域碎片化的挑戰、讓更多的智能化裝備快速落地，實現無人化“黑燈工廠”的目標。

接下來，M-Vision 還會支持高性價比的集成顯卡和高性能的英特爾 獨立顯卡，實現 M-Vision 在 AI 工業質檢領域全場景覆蓋。

審核編輯：湯梓紅