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人工智能机器视觉,护航生产

关于企业而言,确保生产的合规,企业才干往更高质量、更大规模开展。相反,把只当做本钱,只顾短期利益,只要失事故,往往一失万无。


在古板工业和制造环境中,监控工人、提高操作人员效率以及改进质量检测都是体力工作。现如今,全球制造商已开始在边沿使用人工智能,来改造其制造流程。


工业工人经常在制造现场操作重型机械和处理危险品。使用配备 AI 视频剖析功能的摄像头和传感器网络,制造商可以识别处于不条件下的工人,并快速干预以避免事故爆发。边沿计算对工人至关重要,因为需要实时做出救生决策。


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电子围篱

在现代化的智能工厂中,人与机器协同工作,一些具有潜在危险的机械设备,如机器手臂、冲压机、金属切削设备、自动化焊接线、机械传送搬运设备、 危险区域(有毒、高压、高温等)等,稍有疏失,就可能造成人员伤害。针对这类问题,目前工厂大都采用光幕来应对,光幕通过在机器接入点和周围创立一个感应屏幕来维护人员免受伤害,但光幕占地面积大,并且无法安排,缺乏灵活性。在某些情况下,光幕的响应时间有限,从而带来其他的问题。


随着深度学习的软硬件日趋成熟,以AI算法搭配图像进行监控的方法逐渐可行,并且功能更强大和更具灵活性。


机器视觉为基础的计划

以机器视觉为基础的计划,通常配置IP相机和AI计算机,虽然灵活性大、易安排,但需要较高带宽且配线繁杂,工厂里的带宽与面积很珍贵,并且运行方法:相机的压缩图像通过网络传到计算机后,计算机进行网络封包解析、图像串流解压缩后再进行AI计算,容易爆发较大延迟,不适合需要实时反响的场景,例如有些行业要求异常爆发到停机的时间须短于150ms,此计划无法抵达这样的要求。


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实时智能决策

实时的机器视觉人工智能,通过提醒工人进入不区域并记录该信息,以对工人进行再度培训,为增强工人的提供好处。记录过去时间的数据,还可能对未来有所资助。例如,如果工人接近危险区域,机械臂并不需要 关闭,而是进入一个功能的流程循环。


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诸如此类的例行顺序,可以提高工人的性,还可以提高工厂的运营效率。


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文章来源:新机器视觉(*如有版权问题请联系后台,将在24小时内删除文章)


利用源自人工智能机器视觉技术,所爆发的强大且实时的数据,制造商可以获得更多的正常运行时间,获得预防性维护的能力,在提高生产力的同时又Z洪流平确实保工人等。



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