淺談智能工廠(chǎng)的視覺(jué)識別技術(shù)和人工智能算法

來(lái)源：建筑設計 瀏覽：- 發(fā)布日期：2024-04-12 08:38:38

1、視覺(jué)識別技術(shù)

1）圖像識別應用

運用電腦視覺(jué)技術(shù)，處理、分析、理解影像，實(shí)現物體及物體的辨識。在機器視覺(jué)領(lǐng)域，最典型的圖象識別應用就是對條形碼進(jìn)行識別。將大量的信息儲存在這種微小的條形碼內，就可以對商品進(jìn)行追蹤和管理。利用視覺(jué)識別技術(shù)，能夠迅速地對各類(lèi)產(chǎn)品進(jìn)行條形碼識別，從而極大地提高了產(chǎn)品的質(zhì)量和產(chǎn)量。

2）圖像檢測應用

在機械視覺(jué)領(lǐng)域，檢查是最主要的一項，幾乎所有的產(chǎn)品都需要檢查，但人工檢查有很多缺陷，例如準確度不高，工作時(shí)間過(guò)長(cháng)，準確度無(wú)法得到保證，檢查速度緩慢，還會(huì )影響整體的生產(chǎn)效率。因此，機器視覺(jué)在圖像檢測中的應用也是非常廣泛的，比如用于印刷過(guò)程中的套色定位和較色檢查，包裝過(guò)程中的飲料瓶蓋的印刷質(zhì)量檢驗，產(chǎn)品包裝上的條形碼和字符識別，玻璃瓶的缺陷檢測等。其中，機器視覺(jué)系統對玻璃瓶的缺陷進(jìn)行檢測也是大有用處，對比人工肉眼檢查具有較大優(yōu)勢，特別是對于醫療行業(yè)的高精度檢查，其檢測內容有：尺寸檢測、玻璃瓶外觀(guān)品質(zhì)缺陷檢測、瓶口檢測等。

3）物體測量應用

其中，無(wú)接觸探測技術(shù)最顯著(zhù)的特點(diǎn)是具有高精度和高速度，且不會(huì )造成二次損傷的特點(diǎn)。通常用于齒輪、連接器、汽車(chē)部件、IC器件管腳、鉆頭等。

4）視覺(jué)定位應用

視覺(jué)定位是指利用機器視覺(jué)快速準確地找到目標，并對目標進(jìn)行定位。在半導體封裝應用中，要實(shí)現準確地拾取與包裝，就必須采用基于機器視覺(jué)的視覺(jué)定位方法。

5）物體分揀應用

目標分類(lèi)是指在識別和檢測之后，通過(guò)計算機視覺(jué)對目標進(jìn)行處理，再傳輸到控制中樞，從而完成目標的分類(lèi)。這種方法可應用于食物的分類(lèi)、產(chǎn)品的表面缺陷的自動(dòng)分類(lèi)、棉花的纖維的分類(lèi)等。

2、人工智能算法

隨著(zhù)我國制造業(yè)的飛速發(fā)展，企業(yè)的生產(chǎn)車(chē)間數量越來(lái)越多，對其進(jìn)行監控和管理的難度也越來(lái)越大。工廠(chǎng)車(chē)間的智能化管理，涉及生產(chǎn)流程、生產(chǎn)調度、管理運營(yíng)、設備維護等多個(gè)方面，特別是有些生產(chǎn)比較危險的產(chǎn)品的工廠(chǎng)，一個(gè)人的失誤都會(huì )造成巨大的損失。AI人工智能系統，以及智能工廠(chǎng)中的物聯(lián)網(wǎng)監控技術(shù)，將會(huì )大大提高企業(yè)的信息化管理水平，提高企業(yè)的生產(chǎn)過(guò)程的可控性，減少流水線(xiàn)中的人為誤差，讓企業(yè)的生產(chǎn)計劃變得更加合理。以家用電器制造為例，家用電器制造過(guò)程中，往往要手工組裝零件，對材料進(jìn)行分類(lèi)和標記，這些過(guò)程若有差錯，都會(huì )對家用電器的品質(zhì)產(chǎn)生很大的影響。目前，家用電器生產(chǎn)車(chē)間的監測系統主要是對員工進(jìn)行定時(shí)拍照、取證并上傳數據，無(wú)法做到對員工進(jìn)行實(shí)時(shí)監測，也無(wú)法及時(shí)預警。將 AI人工智能動(dòng)作識別融入監控中，可以實(shí)現一邊錄制一邊深度對人體動(dòng)作姿態(tài)的識別。在發(fā)現違反操作流程的動(dòng)作后，可以在第一時(shí)間對其展開(kāi)識別，并發(fā)出預警，從而有效地管控風(fēng)險，報警隱患，提升安全生產(chǎn)管理水平。除了對工廠(chǎng)車(chē)間人的動(dòng)作流程進(jìn)行識別外，智能工廠(chǎng)車(chē)間的人臉識別技術(shù)、人員離崗識別、人員佩戴安全用具識別等都在實(shí)際應用中取得了良好的效果。所以一種AI的智能辨識系統，能夠對雇員的工作品質(zhì)進(jìn)行判斷，以規避因工作失誤而導致的品質(zhì)問(wèn)題。可根據作業(yè)人員的作業(yè)速度及準確度，適時(shí)地調整作業(yè)人員的作業(yè)方法，提高作業(yè)效率；能夠在生產(chǎn)過(guò)程中，對裝配、檢測等幾個(gè)對于生產(chǎn)起著(zhù)重要作用的關(guān)鍵環(huán)節進(jìn)行監控，及時(shí)發(fā)現問(wèn)題，及時(shí)改正，提升產(chǎn)品質(zhì)量。通過(guò)對檢測結果的分析，可以及時(shí)了解員工的工作狀況，并據此進(jìn)行培訓和調整，從而達到提高員工技能的目的。由此可見(jiàn)，智能工廠(chǎng)車(chē)間只是在數字工廠(chǎng)基礎上的一種智能化的升級，要真正實(shí)現智能制造，還有很長(cháng)的路要走。要真正在智能工廠(chǎng)車(chē)間的基礎上，實(shí)現高效、高質(zhì)、低成本的轉變，要依托AI動(dòng)作識別技術(shù)、大數據算法等新技術(shù)，通過(guò)嵌入式技術(shù)發(fā)展、通訊協(xié)議的互聯(lián)互通，用數據來(lái)驅動(dòng)生產(chǎn)。