人工智能 (AI) 在自動化技術中的應用已經(jīng)涵蓋了廣泛的領域,盡管該技術仍處于早期階段。從引導自主移動機器人和顯著改善質(zhì)量檢查到控制邏輯、食品安全和預測性維護,很明顯,在可預見的未來,人工智能將在自動化中發(fā)揮關鍵作用。

如果您還沒有開始將 AI 應用到您的任何操作中,智能相機可能是開始使用支持 AI 的自動化的好方法。人工智能支持智能的三個關鍵應用相機:安全、操作員效率和質(zhì)量。

安全

談到工業(yè)環(huán)境中的工人安全,光幕是最常用的技術之一。這些設備通過創(chuàng)建保護機器訪問點和周邊的感應屏幕來保護人員免受傷害。

然而,它們占用大量地面空間,難以部署,并且缺乏靈活性,在某些情況下,安全光幕的有限響應時間可能會產(chǎn)生其他問題。

使用 IP 攝像頭和 AI 模塊的傳統(tǒng)機器視覺系統(tǒng)通常也存在相當大的延遲問題,這使得它們在需要立即響應的應用中不太理想。

實時機器視覺 AI 通過在用戶進入不安全區(qū)域時提醒用戶并記錄該信息以進行再培訓,從而提供額外的好處來增強工人的安全。例如,如果工人接近危險區(qū)域,而不是機械臂完全關閉,它可能會進入功能安全流程循環(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營效率。

操作員效率

在制造中,周期時間是生產(chǎn)效率的一個關鍵方面,因為它代表了生產(chǎn)產(chǎn)品直到產(chǎn)品準備發(fā)貨為止所花費的時間。

使用人工智能智能攝像頭技術監(jiān)控員工行為和位置有助于執(zhí)行標準操作程序并提高員工效率,從而縮短周期時間。該術語通常被稱為“姿勢跟蹤”或“姿勢檢測”,它用一組骨骼標志點(例如手、肘或肩)描述身體位置和運動的符號。

實時視頻的姿勢檢測可以在模擬世界之上疊加數(shù)字內(nèi)容和信息,人工智能機器視覺使工廠操作員和工人能夠?qū)Ｗ⒂谏眢w位置如何影響他們的工作。姿勢數(shù)據(jù)是一種很好的培訓工具,可以指導操作員將手臂和手放在哪里,以便更符合人體工程學和更高效地工作。跟蹤操作員是否在生產(chǎn)線上的工作站也可以自動化和驗證時間表。監(jiān)控他們是否積極遵循標準操作程序可確保質(zhì)量控制和生產(chǎn)線平衡。

質(zhì)量控制

手動產(chǎn)品質(zhì)量檢查耗時且經(jīng)常不一致,最終會在生產(chǎn)線中造成瓶頸。傳統(tǒng)的自動光學檢測 (AOI) 機器視覺可以比人類更快地檢測到易于發(fā)現(xiàn)的缺陷,但是當難以檢測的故障(例如隱形眼鏡上的缺陷)時,這些機器視覺系統(tǒng)在術語和準確性方面達到了極限和一致性。

AI 智能相機可以檢測比手動視覺檢測多 50 倍的鏡頭,準確度提高了 30% 到 95%。

視覺分析

人工智能機器視覺應用需要人工智能算法進行深度學習。開發(fā)人工智能算法的軟件專家需要一個智能、可靠的平臺來執(zhí)行人工智能模型推理,預裝邊緣視覺分析 (EVA) 軟件的 AI 智能相機解決了傳統(tǒng) AI 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問題。

EVA 還有助于縮短智能相機的部署時間。選擇優(yōu)化相機和要使用的 AI 推理引擎、重新訓練 AI 的學習曲線模型,并優(yōu)化視頻流,EVA 軟件通過其流水線結構簡化了這些步驟,并將 PoC 時間縮短了多達 2 周。

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