人工智能 (AI) 在自動化技術中的應用已經涵蓋了廣泛的領域,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、操作員效率和質量。

安全

談到工業環境中的工人安全,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生其他問題。

使用 IP 攝像頭和 AI 模塊的傳統機器視覺系統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。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,周期時間是生產效率的一個關鍵方面,因為它代表了生產產品直到產品準備發貨為止所花費的時間。

使用人工智能智能攝像頭技術監控員工行為和位置有助于執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字內容和信息,人工智能機器視覺使工廠操作員和工人能夠專注于身體位置如何影響他們的工作。姿勢數據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線上的工作站也可以自動化和驗證時間表。監控他們是否積極遵循標準操作程序可確保質量控制和生產線平衡。

質量控制

手動產品質量檢查耗時且經常不一致,最終會在生產線中造成瓶頸。傳統的自動光學檢測 (AOI) 機器視覺可以比人類更快地檢測到易于發現的缺陷,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。開發人工智能算法的軟件專家需要一個智能、可靠的平臺來執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 AI 視覺系統常見的許多問題,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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