工业视觉的智能存储之道，助力智能制造的发展

制造业是立国之本、兴国之器、强国之机。智能制造为中国制造业跨越发展提供了历史性机遇。人工智能与制造业深度融合所形成的新一代智能制造技术，成为新一轮工业革命的核心驱动力。在新制造环境下，工业视觉在质量管理的流程中扮演相当重要的角色。作为智能制造的“智慧之眼”，工业视觉不仅提高检测效率和准确度，进一步提升产出功率与降低查验人员的作业负荷，还可让产品的出货质量更稳定。

1、工业视觉助力智能制造

工业视觉是计算机视觉的一大分支，更注重广义图像信号与自动化控制方面的应用，提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用工业视觉来替代人工视觉，提高生产效率和生产的自动化程度。而且工业视觉易于实现信息集成，是实现自动化集成制造的基础技术。随着智能制造的发展，工业视觉也迎来了新的应用需求。

一个典型的工业视觉系统（AOI、MVI）包括：光源、镜头、 相机(包括CCD相机和CMOS相机)、图像处理单元(或图像捕获卡)、图像处理软件、监视器、通讯 / 输入输出单元等。

2、数据存储遇挑战

工业视觉的引入，便利了产品生产的同时，也带来新的挑战。为了生产数据的留痕和追溯，生产企业需要将工业视觉产生的海量图片数据进行保存。传统的保存方式是直接储存在工控机中，但这种方式的可管理性、扩容性、安全性等都比较低。具体体现在以下几个方面：

由于数据都保存在工控机中，只能通过RAID保护图片数据，如果有多个硬盘损坏就会导致数据的丢失，更会造成生产线的停工，影响很大。因此，这种数据保护措施给后续的运维带来很大的压力。为了保障智能制造生产线7*24小时不间断生产，需要提供高稳定性、高可靠性的数据存储方案。

产品从制造到出厂，按照不同行业的管理要求，工业视觉图片数据都需要保存七天到一个月不等，生产中如果精度提高、拍摄维度增多或保存时间延长时，都会面临存储扩容的问题。传统存储模式扩容时，必须停止生产线增加硬盘，影响生产效率，且运维繁琐。

除生产线的工业视觉设备需要实时调用图片外，还有很多后续QA设备需要重新对工业视觉图片进行筛查比对，传统模式下图片保存在本地存储中只支持文件名检索，无法通过其他属性或标签信息进行检索，且在文件数量比较大的时候，搜索性能非常慢，无法满足实时检索需求。

3、对象存储解难题

为了解决工业视觉场景下图片存储的难题，杉岩数据提供了工业图片存储解决方案。该方案基于行业领先的分布式对象存储技术，通过杉岩对象存储整合通用x86服务器及其磁盘资源，提供了全面的数据存储、数据管理和数据智能服务。

公有云基础架构是多租户、共享的。对于给定的用户，它似乎是无限的，因为可以为不可预料的工作负载，按需扩展资源，当需求减少时还可以缩减。

但在制造业场景中，有部分数据是保密的，不适合放在公有云。其次由于生产线是7*24小时不间断生产，数据量也是源源不断的增长，所以公有云的弹性伸缩特性对客户没有意义。并且由于持续不断的数据产生，这些数据如果保存到公有云需要占用大量的网络传输带宽。

生产线上的工业相机拍摄的照片传输给视觉分析软件进行检测，检测完成后根据结果进行引导处理，同时将图片保存到对象存储中，图片保存完成后生成线才会继续检测下一个工件，因此图片的拍摄、分析、存储效率直接决定了生产效率。

杉岩数据提供的对象存储解决方案对整体的网络、部署模式等进行了综合优化，保证了最短的传输路径和最快的存储效率。同时对象存储的整体性能和节点数呈正比，并且每个节点提供了GB级带宽，可以保证海量数据的快速存储和检索。

目前工业视觉还在快速发展阶段，其视觉分析软件的编程语言多种多样、生产厂商来自全球各地。杉岩数据提供各种语言的SDK和API接口，并且提供了专业技术人员支撑业务系统的接口改造，满足各种工业视觉应用的快速改造和上线。

杉岩数据的对象存储提供了数据的标签管理和检索服务，客户可以根据需要在可视化的界面中对数据进行检索、下载等操作。并且对象存储提供了独有的小文件优化处理技术，面对亿级图片的检索可以提供毫秒级访问性能。

杉岩数据的解决方案提供了数据的全生命周期管理，全流程记录了数据的各种操作，以便进行生产细节追溯。同时解决方案提供了内建的智能数据处理引擎，可以根据不同生产线的数据管理要求进行数据自动归档、图片格式转换、定时删除。

当前，随着新基建的不断投入，智能制造发展如火如荼，为社会带来持续不断的动能。智能制造离不开工业视觉，是实现工业自动化和智能化的必要手段，杉岩数据将通过构筑完整的海量数据存储解决方案为工业视觉应用添动力。
       fqj