淺談智能工廠的視覺(jué)識(shí)別技術(shù)和人工智能算法

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

1、視覺(jué)識(shí)別技術(shù)

1）圖像識(shí)別應(yīng)用

運(yùn)用電腦視覺(jué)技術(shù)，處理、分析、理解影像，實(shí)現(xiàn)物體及物體的辨識(shí)。在機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域，最典型的圖象識(shí)別應(yīng)用就是對(duì)條形碼進(jìn)行識(shí)別。將大量的信息儲(chǔ)存在這種微小的條形碼內(nèi)，就可以對(duì)商品進(jìn)行追蹤和管理。利用視覺(jué)識(shí)別技術(shù)，能夠迅速地對(duì)各類(lèi)產(chǎn)品進(jìn)行條形碼識(shí)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(cè)應(yīng)用

在機(jī)械視覺(jué)領(lǐng)域，檢查是最主要的一項(xiàng)，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(zhǔn)確度不高，工作時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，準(zhǔn)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(jī)器視覺(jué)在圖像檢測(cè)中的應(yīng)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(yàn)，產(chǎn)品包裝上的條形碼和字符識(shí)別，玻璃瓶的缺陷檢測(cè)等。其中，機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)玻璃瓶的缺陷進(jìn)行檢測(cè)也是大有用處，對(duì)比人工肉眼檢查具有較大優(yōu)勢(shì)，特別是對(duì)于醫(yī)療行業(yè)的高精度檢查，其檢測(cè)內(nèi)容有：尺寸檢測(cè)、玻璃瓶外觀品質(zhì)缺陷檢測(cè)、瓶口檢測(cè)等。

3）物體測(cè)量應(yīng)用

其中，無(wú)接觸探測(cè)技術(shù)最顯著的特點(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(yīng)用

視覺(jué)定位是指利用機(jī)器視覺(jué)快速準(zhǔn)確地找到目標(biāo)，并對(duì)目標(biāo)進(jìn)行定位。在半導(dǎo)體封裝應(yīng)用中，要實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確地拾取與包裝，就必須采用基于機(jī)器視覺(jué)的視覺(jué)定位方法。

5）物體分揀應(yīng)用

目標(biāo)分類(lèi)是指在識(shí)別和檢測(cè)之后，通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行處理，再傳輸?shù)娇刂浦袠?，從而完成目?biāo)的分類(lèi)。這種方法可應(yīng)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

隨著我國(guó)制造業(yè)的飛速發(fā)展，企業(yè)的生產(chǎn)車(chē)間數(shù)量越來(lái)越多，對(duì)其進(jìn)行監(jiān)控和管理的難度也越來(lái)越大。工廠車(chē)間的智能化管理，涉及生產(chǎn)流程、生產(chǎn)調(diào)度、管理運(yùn)營(yíng)、設(shè)備維護(hù)等多個(gè)方面，特別是有些生產(chǎn)比較危險(xiǎn)的產(chǎn)品的工廠，一個(gè)人的失誤都會(huì)造成巨大的損失。AI人工智能系統(tǒng)，以及智能工廠中的物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)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(jì)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(duì)材料進(jìn)行分類(lèi)和標(biāo)記，這些過(guò)程若有差錯(cuò)，都會(huì)對(duì)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(jiān)測(cè)系統(tǒng)主要是對(duì)員工進(jìn)行定時(shí)拍照、取證并上傳數(shù)據(jù)，無(wú)法做到對(duì)員工進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，也無(wú)法及時(shí)預(yù)警。將 AI人工智能動(dòng)作識(shí)別融入監(jiān)控中，可以實(shí)現(xiàn)一邊錄制一邊深度對(duì)人體動(dòng)作姿態(tài)的識(shí)別。在發(fā)現(xiàn)違反操作流程的動(dòng)作后，可以在第一時(shí)間對(duì)其展開(kāi)識(shí)別，并發(fā)出預(yù)警，從而有效地管控風(fēng)險(xiǎn)，報(bào)警隱患，提升安全生產(chǎn)管理水平。除了對(duì)工廠車(chē)間人的動(dòng)作流程進(jìn)行識(shí)別外，智能工廠車(chē)間的人臉識(shí)別技術(shù)、人員離崗識(shí)別、人員佩戴安全用具識(shí)別等都在實(shí)際應(yīng)用中取得了良好的效果。所以一種AI的智能辨識(shí)系統(tǒng)，能夠?qū)蛦T的工作品質(zhì)進(jìn)行判斷，以規(guī)避因工作失誤而導(dǎo)致的品質(zhì)問(wèn)題?？筛鶕?jù)作業(yè)人員的作業(yè)速度及準(zhǔn)確度，適時(shí)地調(diào)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(duì)裝配、檢測(cè)等幾個(gè)對(duì)于生產(chǎn)起著重要作用的關(guān)鍵環(huán)節(jié)進(jìn)行監(jiān)控，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，及時(shí)改正，提升產(chǎn)品質(zhì)量。通過(guò)對(duì)檢測(cè)結(jié)果的分析，可以及時(shí)了解員工的工作狀況，并據(jù)此進(jìn)行培訓(xùn)和調(diào)整，從而達(dá)到提高員工技能的目的。由此可見(jiàn)，智能工廠車(chē)間只是在數(shù)字工廠基礎(chǔ)上的一種智能化的升級(jí)，要真正實(shí)現(xiàn)智能制造，還有很長(zhǎng)的路要走。要真正在智能工廠車(chē)間的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)高效、高質(zhì)、低成本的轉(zhuǎn)變，要依托AI動(dòng)作識(shí)別技術(shù)、大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)來(lái)驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)。