【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,基于人工智能的機器視覺技術(shù)取代了許多低效的、勞動密集型的操作,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,進(jìn)一步提高性能,因為用于賦能人工智能機器視覺的數(shù)據(jù)就來自相機本身。
支持人工智能的機器視覺
根據(jù)IoT Analytics報告,2020年,制造業(yè)和工業(yè)中的人工智能機器視覺市場規(guī)模約為41億美元,預(yù)計到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)合增長率是因為下一代實時邊緣人工智能機器視覺的應(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)境中實現(xiàn)自動化的監(jiān)控和檢測。必須確保在潛在不安全環(huán)境(例如危險的機械設(shè)備和危險的材料)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器操作人員是否處于危險之中,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,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,因此會面臨出錯的危險,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)常在具有潛在危險的設(shè)備(例如機械臂)周圍進(jìn)行工作。安全光幕通過在機器接入點和周圍創(chuàng)建一個感應(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)時間有限,從而帶來其他的問題。
傳統(tǒng)的機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。
圖 1:安全光幕占用地面空間,部署困難,缺乏靈活性,有時響應(yīng)能力還有局限性。人工智能相機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(例如機械臂)之前,他會捕獲圖像并執(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)機器視覺設(shè)施相比,使用多合一智能相機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)。
實時的機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),為增強工人的安全提供好處。記錄過去時間的數(shù)據(jù),還可能對未來有所幫助。例如,如果工人接近危險區(qū)域,機械臂并不需要完全關(guān)閉,而是進(jìn)入一個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營效率。
智能加油
當(dāng)加油車到達(dá)制造工廠時,它可能會帶來許多安全隱患,而這些問題可以通過智能人工智能視覺輕松解決。首先,如果制動不正確或者失靈,可能導(dǎo)致車輛翻滾。訓(xùn)練人工智能機器視覺系統(tǒng)來監(jiān)控車輛的運動,當(dāng)其狀態(tài)發(fā)生改變時可以立即發(fā)出警報。
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,因為存在不同類型的分區(qū)違規(guī)。確保所有現(xiàn)場工人都了解存在的安全風(fēng)險變得至關(guān)重要。例如,有必要在車輛的四個角放置路錐,并確保為車輛加油的操作員穿著合適的個人防護(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)
圖2:雖然主管在現(xiàn)場可以加強安全流程的執(zhí)行,但并不總是可行的。如果有人闖入危險區(qū)域,人工智能機器視覺就可以立即發(fā)出警報。
來自人工智能機器視覺系統(tǒng)的即時警報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)記錯誤并教育員工,以防止將來再次犯錯。
行為和位置檢測
對于制造業(yè)而言,“周期時間“是生產(chǎn)效率的關(guān)鍵性能指標(biāo)。它表示一個團(tuán)隊在產(chǎn)品準(zhǔn)備好發(fā)貨或之前花費在生產(chǎn)項目上的時間。使用人工智能相機技術(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,縮短周期時間。
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。
來自實時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(例如手、肘或肩)來描述身體的位置和運動。
人工智能機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,也可以實現(xiàn)自動化并驗證時間表。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,其耗時有長有短,最終會導(dǎo)致產(chǎn)線的瓶頸。傳統(tǒng)的AOI(自動光學(xué)檢測)機器視覺,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,例如隱形眼鏡上的缺陷,這些機器視覺系統(tǒng)在準(zhǔn)確度和一致性方面則難以滿足實際需求。
雖然大多數(shù)制造商采用隨機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,因為每片鏡片都需要檢查。質(zhì)量控制人員每班最多只能檢查4000個鏡片,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,采用機器數(shù)據(jù)的檢測方式歷來是這個行業(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),同時會保留檢查日志以供客戶參考。
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,每個基于人工智能的智能相機可以檢測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器視覺技術(shù)所產(chǎn)生的強大且實時的數(shù)據(jù),制造商可以獲得更多的正常運行時間、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。
本文重點提及的人工智能機器視覺應(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智能的、可靠的平臺來執(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目,工程師可能需要長達(dá)12周的時間來進(jìn)行概念驗證(PoC)。選擇經(jīng)過優(yōu)化的相機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的時間縮短到2周以內(nèi),這也成為啟動人工智能視覺項目的理想起點。
【關(guān)于凌華科技】
凌華科技(股票代號:6166)引領(lǐng)邊緣計算,是AI人工智能驅(qū)動世界的推動者。我們制造并開發(fā)用于嵌入式、分布式與智能計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)療計算機到全球第一輛高速自動駕駛賽車,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、ROS 2技術(shù)指導(dǎo)委員會以及Autoware自動駕駛開源基金會。我們積極參與了開源技術(shù)、機器人、自主化、物聯(lián)網(wǎng)、5G等超過24個標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的制定,以驅(qū)動智能制造、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,我們秉持并推動當(dāng)今和未來技術(shù)的發(fā)展,創(chuàng)新科技,轉(zhuǎn)動世界。
請關(guān)注凌華科技LinkedIn,微信公眾號(ADLINKTECH),或訪問adlinktech.com.cn。
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)理楊家瑋
推薦閱讀:
GDDR6給FPGA帶來的大帶寬存儲優(yōu)勢以及性能測試