AIによる非接触温度センサ異常検知シミュレーションデモ

『DT-EBML63Q2557』は、ローム株式会社製スタンドアロンAI内蔵
「Solist-AI IC(ML63Q2557)」を搭載したマイコンボードです。

I2C、SPI、アナログ、USB、LCD等のI/FやFRAMを搭載しており
ML63Q2557の評価開発環境として使用可能。

筐体も付属しており、アプリケーションプログラムを実装すれば
そのままエンドポイントでのAIによる異常監視装置としてご使用いただけます。

【ML63Q2557の特長】
■AIアクセラレータと新規開発オンデバイス学習アルゴリズムにより
　マイコン上で機械学習及び推論を行う事が可能
■マイコン上でAI実行可能な為、容易にセンサデータの「いつもと違う」を
　エンドポイントのみで見える化する事が可能
■ADC及びFFT機能を内蔵しており加速度センサ等による
　振動監視アプリケーションに好適

※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。 （詳細を見る）

非接触温度センサー(サーマルウォッチャー)で収集した温度データをSolist-AI TMシミュレータでAI学習推論し温度変化に伴う異常度を表示します。
Solist-AI TMシミュレータはSolist-AI TMIC(ML63Q2557)のAIアクセラレータ機能をWindows上でシミュレーションするソフトウェアです。

・制御盤を模倣したデモ機器で正常状態（通電初期状態）、負荷状態を
　作り端子台等の温度データをサーマルウォッチャー（32x32ピクセル非接触温度センサ）で収集。

・正常状態の温度データをシミュレータにAI学習させる。

・負荷状態の温度データをシミューレータでAI推論させ温度変化に伴う異常度をグラフ表示する。 （詳細を見る）

ベアリングの加速度センサーから収集したデータをSolist-AI TMシミュレータでAI学習推論し異常度を表示します。
Solist-AI TMシミュレータはSolist-AI TMIC(ML63Q2557)のAIアクセラレータ機能をWindows上でシミュレーションするソフトウェアです。

デモ内容
１. 正常ベアリングの加速度センサからデータを収集入力しDT-EBML63Q2557 にてFFT処理後AI学習実施
２. スイッチで異常ベアリングの加速度センサに切替
３. 異常ベアリングの加速度センサからデータを収集入力しDT-EBML63Q2557 にてFFT処理後AI推論実施
４. DT-EBML63Q2557 のLCDに推論結果（異常度）を表示
５. 振動データ波形表示PCに正常ベアリングおよび異常ベアリングの振動データのFFT結果を表示 （詳細を見る）