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面向制造和工業(yè)環(huán)境監(jiān)控應(yīng)用的人工智能機(jī)器視覺

發(fā)布時(shí)間:2021-12-01 來源:凌華科技 責(zé)任編輯:wenwei

【導(dǎo)讀】在傳統(tǒng)的工業(yè)和制造環(huán)境中,監(jiān)控工人安全、提高操作人員效率以及改進(jìn)質(zhì)量檢測都是體力工作。如今,基于人工智能的機(jī)器視覺技術(shù)取代了許多低效的、勞動(dòng)密集型的操作,并提高了可靠性、安全性和效率。本文將探討如何通過部署人工智能相機(jī),進(jìn)一步提高性能,因?yàn)橛糜谫x能人工智能機(jī)器視覺的數(shù)據(jù)就來自相機(jī)本身。


支持人工智能的機(jī)器視覺


根據(jù)IoT Analytics報(bào)告,2020年,制造業(yè)和工業(yè)中的人工智能機(jī)器視覺市場規(guī)模約為41億美元,預(yù)計(jì)到2025年將增加至152億美元,年復(fù)合年增長率(GAGR)為30%,而傳統(tǒng)機(jī)器視覺部署的年復(fù)合增長率僅為6.5%。如此高的年復(fù)合增長率是因?yàn)橄乱淮鷮?shí)時(shí)邊緣人工智能機(jī)器視覺的應(yīng)用不僅限于質(zhì)量保證和產(chǎn)品檢測應(yīng)用。


工人的安全是制造業(yè)和工業(yè)的重中之重,支持人工智能的智能攝像頭有助于在這些環(huán)境中實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的監(jiān)控和檢測。必須確保在潛在不安全環(huán)境(例如危險(xiǎn)的機(jī)械設(shè)備和危險(xiǎn)的材料)中工作的員工、承包商和其他第三方操作人員的安全。行為和位置(POSE)檢測生成的信息可以表明機(jī)器操作人員是否處于危險(xiǎn)之中,是否遵循標(biāo)準(zhǔn)的操作流程(SOP)或者以提供生產(chǎn)力和效率的方式在工作。最后,自動(dòng)光學(xué)檢測(AOI)可以提高質(zhì)量控制的速度和準(zhǔn)確性,即使對于隱形眼鏡等難以看見的產(chǎn)品也能夠如此。


人工智能助力智能工人安全


工業(yè)環(huán)境造成的死亡人數(shù)在全球范圍內(nèi)并非聞所未聞。在評估工人安全時(shí),設(shè)施還必須考慮非致命的工傷。除了情感創(chuàng)傷意外,通常還需要考慮經(jīng)濟(jì)等因素。


工業(yè)和制造業(yè)通常采用人工監(jiān)督和光幕來確保工人的安全。然而,人類無法做到無處不在,無所不能,因此會(huì)面臨出錯(cuò)的危險(xiǎn),另外,安全光幕也有其本身的局限性。


電子圍籬


在現(xiàn)代化的智能工廠中,人們經(jīng)常在具有潛在危險(xiǎn)的設(shè)備(例如機(jī)械臂)周圍進(jìn)行工作。安全光幕通過在機(jī)器接入點(diǎn)和周圍創(chuàng)建一個(gè)感應(yīng)屏幕來保護(hù)人員免受傷害。然而,它們占用大量的地面空間,并且難以部署,缺乏靈活性。在某些情況下,安全光幕的響應(yīng)時(shí)間有限,從而帶來其他的問題。


傳統(tǒng)的機(jī)器視覺解決方案使用靈活且易于部署的IP攝像頭和人工智能模塊,但是延遲還是比較大,因此不適合需要立即響應(yīng)的應(yīng)用場景。


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圖 1:安全光幕占用地面空間,部署困難,缺乏靈活性,有時(shí)響應(yīng)能力還有局限性。人工智能相機(jī)最大限度地減少了延遲,減少了部署空間以及對帶寬的要求,并且易于部署和維護(hù)。


凌華科技的NEON-2000系列多合一人工智能相機(jī)可以解決延遲的問題。在將結(jié)果和指令發(fā)送到相關(guān)設(shè)備(例如機(jī)械臂)之前,他會(huì)捕獲圖像并執(zhí)行所有與人工智能相關(guān)的操作(見圖1)。與光幕和傳統(tǒng)機(jī)器視覺設(shè)施相比,使用多合一智能相機(jī)可以最大限度地減少延遲、減少部署空間和對帶寬的要求,并且易于安裝和維護(hù)。


實(shí)時(shí)的機(jī)器視覺人工智能通過提醒工人進(jìn)入不安全區(qū)域并記錄該信息以對工人進(jìn)行再度培訓(xùn),為增強(qiáng)工人的安全提供好處。記錄過去時(shí)間的數(shù)據(jù),還可能對未來有所幫助。例如,如果工人接近危險(xiǎn)區(qū)域,機(jī)械臂并不需要完全關(guān)閉,而是進(jìn)入一個(gè)功能安全的流程循環(huán)。諸如此類的例行程序不僅可以提高工人的安全性,還可以提高工廠的運(yùn)營效率。


智能加油


當(dāng)加油車到達(dá)制造工廠時(shí),它可能會(huì)帶來許多安全隱患,而這些問題可以通過智能人工智能視覺輕松解決。首先,如果制動(dòng)不正確或者失靈,可能導(dǎo)致車輛翻滾。訓(xùn)練人工智能機(jī)器視覺系統(tǒng)來監(jiān)控車輛的運(yùn)動(dòng),當(dāng)其狀態(tài)發(fā)生改變時(shí)可以立即發(fā)出警報(bào)。


相關(guān)設(shè)施還必須在加油的過程中考慮操作人員的位置,因?yàn)榇嬖诓煌愋偷姆謪^(qū)違規(guī)。確保所有現(xiàn)場工人都了解存在的安全風(fēng)險(xiǎn)變得至關(guān)重要。例如,有必要在車輛的四個(gè)角放置路錐,并確保為車輛加油的操作員穿著合適的個(gè)人防護(hù)裝備——人工智能視覺可以執(zhí)行所有的安全檢查,以確認(rèn)所有的流程都是正確的。(參見圖2)


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圖2:雖然主管在現(xiàn)場可以加強(qiáng)安全流程的執(zhí)行,但并不總是可行的。如果有人闖入危險(xiǎn)區(qū)域,人工智能機(jī)器視覺就可以立即發(fā)出警報(bào)。


來自人工智能機(jī)器視覺系統(tǒng)的即時(shí)警報(bào)可以警告操作員的安全漏洞并防止其受傷。它還創(chuàng)建了問責(zé)制;如果有人在沒有穿個(gè)人防護(hù)裝備的情況下進(jìn)入了不安全的區(qū)域,那么記錄的圖像可以標(biāo)記錯(cuò)誤并教育員工,以防止將來再次犯錯(cuò)。


行為和位置檢測


對于制造業(yè)而言,“周期時(shí)間“是生產(chǎn)效率的關(guān)鍵性能指標(biāo)。它表示一個(gè)團(tuán)隊(duì)在產(chǎn)品準(zhǔn)備好發(fā)貨或之前花費(fèi)在生產(chǎn)項(xiàng)目上的時(shí)間。使用人工智能相機(jī)技術(shù)監(jiān)控員工的行為和位置,有助于執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)化流程(SOP)并提高員工的效率,縮短周期時(shí)間。


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圖 3:電子制造產(chǎn)線上的行為和位置檢測,有助于提高生產(chǎn)力,并改善訂單、數(shù)量和生產(chǎn)線之間的平衡。


來自實(shí)時(shí)視頻的行為和位置檢測扮演者至關(guān)重要的作用,它可以將數(shù)字內(nèi)容和信息疊加在模擬量的世界上。行為和位置使用一組骨骼標(biāo)志點(diǎn)(例如手、肘或肩)來描述身體的位置和運(yùn)動(dòng)。


人工智能機(jī)器視覺讓工廠操作員和工人能夠?qū)W⒂谏眢w位置是如何影響他們的工作。行為和位置數(shù)據(jù)是一個(gè)很好的培訓(xùn)工具,可以知道操作員如何放置手臂和手才更符合人體工程學(xué)、更高效地工作;它還可以改善人們的姿勢,這也是另外一個(gè)顯著的優(yōu)勢。(見圖3)


跟蹤操作人員是否在生產(chǎn)線上的工作站上,也可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化并驗(yàn)證時(shí)間表。監(jiān)控他們是否積極遵守標(biāo)準(zhǔn)流程,確保質(zhì)量管理和生產(chǎn)線平衡。


AI Smart AOI 基于人工智能的智能AOI


利用人工檢查產(chǎn)品的質(zhì)量,其耗時(shí)有長有短,最終會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)線的瓶頸。傳統(tǒng)的AOI(自動(dòng)光學(xué)檢測)機(jī)器視覺,憑借其卓越的準(zhǔn)確性和高效率,能夠比專業(yè)的質(zhì)量控制人員更快地檢測到易于發(fā)現(xiàn)的產(chǎn)品缺陷。但是,當(dāng)缺陷難以檢測時(shí),例如隱形眼鏡上的缺陷,這些機(jī)器視覺系統(tǒng)在準(zhǔn)確度和一致性方面則難以滿足實(shí)際需求。


雖然大多數(shù)制造商采用隨機(jī)抽樣的方法來測試產(chǎn)品是否存在缺陷,但是這種方法在隱形眼鏡的生產(chǎn)線上是不適用的,因?yàn)槊科R片都需要檢查。質(zhì)量控制人員每班最多只能檢查4000個(gè)鏡片,因此產(chǎn)生了生產(chǎn)瓶頸。此外,誤檢和漏檢也是不可避免的。


由于隱形眼鏡是透明的,因此,采用機(jī)器數(shù)據(jù)的檢測方式歷來是這個(gè)行業(yè)面臨的重大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的AOI依賴固定的幾何算法來發(fā)現(xiàn)缺陷,但從透明物體中獲取高質(zhì)量的圖像具有較大的難度,從而導(dǎo)致檢測的性能無法被客戶接受。


使用基于人工智能的智能相機(jī)搜集數(shù)據(jù)用以訓(xùn)練人工智能算法,并持續(xù)迭代檢測的性能,以此提供更好的解決方案?;谌斯ぶ悄艿闹悄芟到y(tǒng)可以識(shí)別常見的缺陷,例如毛刺、氣泡、邊緣粗糙、顆粒、劃痕等等(見圖4),同時(shí)會(huì)保留檢查日志以供客戶參考。


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圖4:基于人工智能的智能AOI甚至可以檢測透明隱形眼鏡中的微小缺陷,與之前使用人工的質(zhì)量控制流程相比,檢測效率得以顯著提升


相比人工視覺檢測,每個(gè)基于人工智能的智能相機(jī)可以檢測50 多倍數(shù)量的隱形眼鏡,而且檢測精度從 30% 提高到 95%。


結(jié)論


利用源自人工智能機(jī)器視覺技術(shù)所產(chǎn)生的強(qiáng)大且實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù),制造商可以獲得更多的正常運(yùn)行時(shí)間、獲得預(yù)防性維護(hù)的能力、提高生產(chǎn)力和確保工人安全等等諸多受益。


本文重點(diǎn)提及的人工智能機(jī)器視覺應(yīng)用,需要人工智能算法進(jìn)行深度學(xué)習(xí)。開發(fā)人工智能算法的軟件專家需要一個(gè)智能的、可靠的平臺(tái)來執(zhí)行人工智能模型推理。預(yù)裝EVA(Edge Vision Analytics,邊緣視覺分析)軟件的人工智能相機(jī)解決了傳統(tǒng)人工智能視覺系統(tǒng)常見的許多問題,提高了兼容性、加快了安裝速度,并最大限度地減少了維護(hù)工作。


想要成功部署人工智能視覺項(xiàng)目,工程師可能需要長達(dá)12周的時(shí)間來進(jìn)行概念驗(yàn)證(PoC)。選擇經(jīng)過優(yōu)化的相機(jī)和人工智能推理引擎、重新訓(xùn)練人工智能模型、優(yōu)化視頻流等都需要較長的學(xué)習(xí)時(shí)間。然而,EVA軟件憑借其流水線的結(jié)構(gòu)優(yōu)勢,簡化了所有的步驟,并將PoC的時(shí)間縮短到2周以內(nèi),這也成為啟動(dòng)人工智能視覺項(xiàng)目的理想起點(diǎn)。


【關(guān)于凌華科技】


凌華科技(股票代號(hào):6166)引領(lǐng)邊緣計(jì)算,是AI人工智能驅(qū)動(dòng)世界的推動(dòng)者。我們制造并開發(fā)用于嵌入式、分布式與智能計(jì)算的邊緣硬件與軟件解決方案,全球超過1600家客戶信任凌華科技,選擇我們作為其關(guān)鍵任務(wù)的重要伙伴,從重癥監(jiān)護(hù)室的醫(yī)療計(jì)算機(jī)到全球第一輛高速自動(dòng)駕駛賽車,都有我們的足跡。


凌華科技是英特爾、NVIDIA、AWS和SAS的重要合作伙伴,并加入了英特爾顧問委員會(huì)、ROS 2技術(shù)指導(dǎo)委員會(huì)以及Autoware自動(dòng)駕駛開源基金會(huì)。我們積極參與了開源技術(shù)、機(jī)器人、自主化、物聯(lián)網(wǎng)、5G等超過24個(gè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的制定,以驅(qū)動(dòng)智能制造、網(wǎng)絡(luò)通信、智能醫(yī)療、能源、國防軍工、智能交通與信息娛樂等領(lǐng)域的創(chuàng)新。


凌華科技擁有1800多名員工和200多家合作伙伴。25年以來,我們秉持并推動(dòng)當(dāng)今和未來技術(shù)的發(fā)展,創(chuàng)新科技,轉(zhuǎn)動(dòng)世界。


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來源:凌華科技IOT 策略解決方案與技術(shù)事業(yè)處智能工廠事業(yè)中心協(xié)理?xiàng)罴椰|



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