英特尔：英特尔赋能工业数字化升级2022机器视觉特刊（98页）.pdf

1、机器视觉特刊 2022英特尔物联网工业解决方案事业部中国区英特尔赋能 工业数字化升级编委会主编：刘 俊、王宏伟、张 恒、张元昊编委：包 牧、陈少军、陈雨诗、丁秋兵、黄 昊、晋 磊、柯艺鸿 李 勇、刘 锦、刘献容、栾桂鹏、邱丽颖、瞿好聪、单 娜 吴 笔、杨望宇、姚博元、姚 洋、张 凡、张海亮、章叶俊序据机器视觉产业联盟统计，受新冠疫情与全球贸易紧张局势等因素叠加影响，中国经济增速放缓，主要下游行业需求疲软，中国机器视觉市场规模增速放缓，2020 年，较上年同期增长为 13.6%。然而正因为疫情的情况多变，不少企业生产被迫停止，使企业不断寻找更稳定的方案来维持产能和工厂正常运行。人工智能和机器视觉

2、在其中发挥了积极的影响。2021 年至 2023 年随着终端需求不断回暖，中国机器视觉行业年复合增长率将达 28%。在本手册中，我们将重点介绍英特尔在硬件，算法及软件工具上如何助力机器视觉行业合作伙伴应对行业挑战，实现更多案例的落地，加速工业自动化产业升级，释放数据在边缘端的潜能。同时，本手册收录了英特尔及合作伙伴最新发布的硬件和整体方案，可帮助您全面了解基于英特尔 架构的机器视觉方案在实际场景中的应用。高宇英特尔中国区技术销售部总经理目录01020304机器视觉概述.011.1 机器视觉用例/应用领域.02英特尔助力工业机器视觉 硬件篇.042.1 第三代英特尔 至强 可扩展处理器家族.05

3、2.2 英特尔 酷睿 平台.072.2.1 第十代英特尔 酷睿 Comet Lake S 平台.072.2.2 第 11 代英特尔 酷睿 Tiger Lake H 平台.092.2.3 第 11 代英特尔 酷睿 Tiger Lake UP3 平台.102.3 英特尔凌动 平台.122.4 英特尔 工业边缘节点硬件参考架构.15英特尔助力工业机器视觉 软件篇.173.1 英特尔 工业边缘洞见平台（Intel Edge Insights for Industrial-EII）.183.1.1 边缘洞见平台（EII）简介.183.1.2 特性与优势.183.1.3 应用范例.193.1.4 解决方案

4、组成部分与特性.193.2 OpenVINO 工具套件概述 深度学习推理加速.203.2.1 OpenVINO 工具套件工作流程.203.2.2 封装和部署.233.2.3 OpenVINO 工具套件组件.243.3 英特尔 OneAPI 工具包 跨架构性能加速.253.3.1 什么是 oneAPI.253.3.2 英特尔 oneAPI 产品.263.4 英特尔 机器视觉开发套件.27英特尔助力工业机器视觉 技术篇.284.1 使用英特尔 oneAPI 工具包优化英特尔工业视觉.294.1.1 英特尔 oneAPI 工具包.294.1.2 针对性能优化.304.1.3 英特尔 oneAPI 数

5、学核心函数库.314.1.4 使用 OpenMP 进行对称多处理（SMP）编程.324.1.5 结论.334.2 3D 视觉加速 3D 配准用例.344.2.1 3D 视觉简介.344.2.2 面向 3D 配准的英特尔 软件堆栈.344.2.3 3D 配准算法概述.354.2.4 从硬件优化 3D 配准.354.2.5 基于硬件的 3D 软件优化.360605044.2.6 跨架构应用.364.2.7 FLANN 优化.364.2.8 PCL 优化.374.2.9 3D 配准.374.2.10 结论.384.3 使用英特尔 SigOpt 加速深度学习训练流水线.394.3.1 基于深度学习的解

6、决方案在规模部署方面的挑战.394.3.2 SigOpt 概述.394.3.3 超参数优化 .394.3.4 代表性工具套件.394.3.5 英特尔 SigOpt.404.4 基于 OpenVINO 工具套件的视觉引导和抓取.414.4.1 概述 .414.4.2 三维视觉输入 .414.4.3 智能视觉抓取软件参考实现 .424.4.4 智能抓取算法 .434.4.5 英特尔平台上的优化 .434.4.6 公共接口支持 .44英特尔助力工业机器视觉 方案篇.455.1 基于深度学习的字符识别解决方案.465.1.1 应用场景 .465.1.2 行业痛点 .465.1.3 软件 .475.1.