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人工智能机械视觉,护航生产

关于企业而言,确保生产的合规,企业才华往更高质量、更大规模生长 。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 。


在古板工业和制造情况中,监控工人、提高操作人员效率以及革新质量检测都是体力事情 。现如今,全球制造商已开始在边沿使用人工智能,来革新其制造流程 。


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 视频剖析功效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 。边沿盘算对工人至关重要,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,人与机械协同事情,一些具有潜在危险的机械设备,如机械手臂、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,目前工厂大都接纳光幕来应对,光幕通过在机械接入点和周围创立一个感应屏幕来;と嗽泵馐苌撕,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,并且功效更强大和更具灵活性 。


机械视觉为基础的计划

以机械视觉为基础的计划,通常配置IP相机和AI盘算机,虽然灵活性大、易安排,但需要较高带宽且配线庞大,工厂里的带宽与面积很名贵,并且运行方法:相机的压缩图像通过网络传到盘算机后,盘算机进行网络封包解析、图像串流解压缩后再进行AI盘算,容易爆发较大延迟,不适合需要实时反应的场景,例如有些行业要求异常爆发到;氖奔湫攵逃150ms,此计划无法抵达这样的要求 。


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实时智能决策

实时的机械视觉人工智能,通过提醒工人进入不区域并纪录该信息,以对工人进行再度培训,为增强工人的提供利益 。纪录已往时间的数据,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,而是进入一个功效的流程循环 。


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诸如此类的例行程序,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:新机械视觉(*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械视觉技术,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洪流平简直保工人等 。



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