淺談智能工廠的視覺識別技術和人工智能算法

來源：建科 瀏覽：- 發布日期：2024-04-12 08:38:38

1、視覺識別技術

1）圖像識別應用

運用電腦視覺技術，處理、分析、理解影像，實現物體及物體的辨識。在機器視覺領域，最典型的圖象識別應用就是對條形碼進行識別。將大量的信息儲存在這種微小的條形碼內，就可以對商品進行追蹤和管理。利用視覺識別技術，能夠迅速地對各類產品進行條形碼識別，從而極大地提高了產品的質量和產量。

2）圖像檢測應用

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

3）物體測量應用

其中，無接觸探測技術最顯著的特點是具有高精度和高速度，且不會造成二次損傷的特點。通常用于齒輪、連接器、汽車部件、IC器件管腳、鉆頭等。

4）視覺定位應用

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

5）物體分揀應用

目標分類是指在識別和檢測之后，通過計算機視覺對目標進行處理，再傳輸到控制中樞，從而完成目標的分類。這種方法可應用于食物的分類、產品的表面缺陷的自動分類、棉花的纖維的分類等。

2、人工智能算法

隨著我國制造業的飛速發展，企業的生產車間數量越來越多，對其進行監控和管理的難度也越來越大。工廠車間的智能化管理，涉及生產流程、生產調度、管理運營、設備維護等多個方面，特別是有些生產比較危險的產品的工廠，一個人的失誤都會造成巨大的損失。AI人工智能系統，以及智能工廠中的物聯網監控技術，將會大大提高企業的信息化管理水平，提高企業的生產過程的可控性，減少流水線中的人為誤差，讓企業的生產計劃變得更加合理。以家用電器制造為例，家用電器制造過程中，往往要手工組裝零件，對材料進行分類和標記，這些過程若有差錯，都會對家用電器的品質產生很大的影響。目前，家用電器生產車間的監測系統主要是對員工進行定時拍照、取證并上傳數據，無法做到對員工進行實時監測，也無法及時預警。將 AI人工智能動作識別融入監控中，可以實現一邊錄制一邊深度對人體動作姿態的識別。在發現違反操作流程的動作后，可以在第一時間對其展開識別，并發出預警，從而有效地管控風險，報警隱患，提升安全生產管理水平。除了對工廠車間人的動作流程進行識別外，智能工廠車間的人臉識別技術、人員離崗識別、人員佩戴安全用具識別等都在實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進行判斷，以規避因工作失誤而導致的品質問題。可根據作業人員的作業速度及準確度，適時地調整作業人員的作業方法，提高作業效率；能夠在生產過程中，對裝配、檢測等幾個對于生產起著重要作用的關鍵環節進行監控，及時發現問題，及時改正，提升產品質量。通過對檢測結果的分析，可以及時了解員工的工作狀況，并據此進行培訓和調整，從而達到提高員工技能的目的。由此可見，智能工廠車間只是在數字工廠基礎上的一種智能化的升級，要真正實現智能制造，還有很長的路要走。要真正在智能工廠車間的基礎上，實現高效、高質、低成本的轉變，要依托AI動作識別技術、大數據算法等新技術，通過嵌入式技術發展、通訊協議的互聯互通，用數據來驅動生產。