[实用新型]嵌入式神经网络处理器组件和工业自动化系统

说明书

本实用新型实施例中公开了一种嵌入式神经网络处理器(NPU)组件和工业自动化系统。其中，嵌入式NPU组件包括：嵌入式NPU本体，其集成在一工业自动化系统上，和至少一个扩展转接器，其通过总线与所述嵌入式神经网络处理器本体连接；每个扩展转接器包括：接口单元，其包括：POE接口、USB接口和电源输出接口；和预处理电路，其与所述接口单元电连接，用于通过所述接口单元接收来自各传感器的包括图像、视频和/或声音的数据，对所述数据进行预处理，并通过总线将预处理后的数据发送给所述NPU本体进行分析。本实用新型实施例中的技术方案能够提高嵌入式神经网络处理器的识别精度。

技术领域

本实用新型涉及工业控制领域，特别是一种嵌入式神经网络处理器组件和工业自动化系统。

背景技术

基于人工智能(AI)的控制技术在许多工业应用中是一种强大的技术。智能视觉应用于工件取放、工件跟踪计数、缺陷检测等。在一个典型应用中，控制回路设计如下：一组摄像机检测或监控工件；然后将摄像机的图像发送到个人电脑(PC)上的图像识别软件进行分析；根据图像识别软件的分析结果，可编程逻辑控制器(PLC)可以指示执行机构完成相应的任务。

目前，有些工业自动化应用中为PLC增设了人工智能模块，如神经网络处理器(NPU)，该NPU可与PLC安装在同一机架上，并通过背板总线进行通信。NPU可以通过神经网络分析和识别来自PLC的中央处理单元(CPU)或兼容传感器如摄像机和麦克风的图像、视频、声音和数据。然后将分析结果传回CPU进行控制。通过NPU模块，PLC可以实现人工智能控制。

实用新型内容

有鉴于此，本实用新型实施例中一方面提出了一种嵌入式神经网络处理器组件，另一方面提出了一种工业自动化系统，用以提高NPU的识别精度。

本实用新型实施例中提出的一种嵌入式神经网络处理器组件，包括：一嵌入式神经网络处理器本体，其集成到一工业自动化系统上，和至少一个扩展转接器，每个扩展转接器通过总线与所述嵌入式神经网络处理器本体连接；且每个所述扩展转接器包括：接口单元，其包括：有源以太网(POE，Power Over Ethernet)接口、USB接口和电源输出接口；和预处理电路，其与所述接口单元电连接，用于通过所述接口单元接收来自各传感器的包括图像、视频和/或声音的数据，对所述数据进行预处理，并通过总线将预处理后的数据发送给所述嵌入式神经网络处理器本体进行分析。

在一个实施方式中，每个扩展转接器进一步包括：人机界面，用于将预处理前后的数据进行对比呈现。

在一个实施方式中，所述预处理电路包括：用于对所述数据进行预处理的预处理算法模块，并且所述预处理电路能够接收用户通过所述人机界面或一PLC配置工具对所述预处理算法模块中的预处理算法的参数调整。

在一个实施方式中，所述预处理电路进一步接收用户通过所述人机界面或所述PLC配置工具输入的新预处理算法，并将所述新预处理算法加入所述预处理算法模块中。

在一个实施方式中，所述预处理电路包括：处理器芯片，其能够安装并运行所述嵌入式神经网络处理器本体不兼容的传感器的驱动程序。

在一个实施方式中，所述传感器包括摄像机和/或麦克风。

在一个实施方式中，所述预处理电路对所述数据进行如下预处理操作中的任一项或任意组合：对图像、视频和/或声音进行降噪处理；对图像和/或视频进行锐化、亮度和/或对比度增强处理；对图像和/或视频进行无用区域的裁剪处理。

在一个实施方式中，所述工业自动化系统为可编程逻辑控制器系统。

本实用新型实施例中提出的一种工业自动化系统，包括如上任一实施方式中所述的针对嵌入式神经网络处理器组件。

在一个实施方式中，所述工业自动化系统为可编程逻辑控制器系统。