1、視覺識別技術(shù)
1)圖像識別應(yīng)用
運(yùn)用電腦視覺技術(shù),處理、分析、理解影像,實(shí)現(xiàn)物體及物體的辨識。在機(jī)器視覺領(lǐng)域,最典型的圖象識別應(yīng)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(nèi),就可以對商品進(jìn)行追蹤和管理。利用視覺識別技術(shù),能夠迅速地對各類產(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(yīng)用
在機(jī)械視覺領(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)間過長,準(zhǔn)確度無法得到保證,檢查速度緩慢,還會影響整體的生產(chǎn)效率。因此,機(jī)器視覺在圖像檢測中的應(yīng)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(zhì)量檢驗(yàn),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(jī)器視覺系統(tǒng)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(yī)療行業(yè)的高精度檢查,其檢測內(nèi)容有:尺寸檢測、玻璃瓶外觀品質(zhì)缺陷檢測、瓶口檢測等。
3)物體測量應(yīng)用
其中,無接觸探測技術(shù)最顯著的特點(diǎn)是具有高精度和高速度,且不會造成二次損傷的特點(diǎn)。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(yīng)用
視覺定位是指利用機(jī)器視覺快速準(zhǔn)確地找到目標(biāo),并對目標(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)器視覺的視覺定位方法。
5)物體分揀應(yīng)用
目標(biāo)分類是指在識別和檢測之后,通過計(jì)算機(jī)視覺對目標(biāo)進(jìn)行處理,再傳輸?shù)娇刂浦袠?,從而完成目?biāo)的分類。這種方法可應(yīng)用于食物的分類、產(chǎn)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(yè)的飛速發(fā)展,企業(yè)的生產(chǎn)車間數(shù)量越來越多,對其進(jìn)行監(jiān)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(chǎn)流程、生產(chǎn)調(diào)度、管理運(yùn)營、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)過程的可控性,減少流水線中的人為誤差,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,家用電器制造過程中,往往要手工組裝零件,對材料進(jìn)行分類和標(biāo)記,這些過程若有差錯(cuò),都會對家用電器的品質(zhì)產(chǎn)生很大的影響。目前,家用電器生產(chǎn)車間的監(jiān)測系統(tǒng)主要是對員工進(jìn)行定時(shí)拍照、取證并上傳數(shù)據(jù),無法做到對員工進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測,也無法及時(shí)預(yù)警。將 AI人工智能動作識別融入監(jiān)控中,可以實(shí)現(xiàn)一邊錄制一邊深度對人體動作姿態(tài)的識別。在發(fā)現(xiàn)違反操作流程的動作后,可以在第一時(shí)間對其展開識別,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。除了對工廠車間人的動作流程進(jìn)行識別外,智能工廠車間的人臉識別技術(shù)、人員離崗識別、人員佩戴安全用具識別等都在實(shí)際應(yīng)用中取得了良好的效果。所以一種AI的智能辨識系統(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)過程中,對裝配、檢測等幾個(gè)對于生產(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)問題,及時(shí)改正,提升產(chǎn)品質(zhì)量。通過對檢測結(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,智能工廠車間只是在數(shù)字工廠基礎(chǔ)上的一種智能化的升級,要真正實(shí)現(xiàn)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(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)高效、高質(zhì)、低成本的轉(zhuǎn)變,要依托AI動作識別技術(shù)、大數(shù)據(jù)算法等新技術(shù),通過嵌入式技術(shù)發(fā)展、通訊協(xié)議的互聯(lián)互通,用數(shù)據(jù)來驅(qū)動生產(chǎn)。