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AI 影像辨識(shí)助力工業(yè)4.0轉(zhuǎn)型,都有哪些顛覆性改變呢?

21克888 ? 來(lái)源:電子發(fā)燒友整合 ? 作者:Norris ? 2020-03-06 09:21 ? 次閱讀
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(圖來(lái)源:Shutterstock)


全球制造業(yè)吹起一股工業(yè)4.0 的轉(zhuǎn)型風(fēng)潮,制造商在生產(chǎn)設(shè)備裝上各類(lèi)感測(cè)器,搜集產(chǎn)品與設(shè)備運(yùn)作的狀況,同時(shí)透過(guò)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)串聯(lián)各個(gè)設(shè)備的資訊。數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)處理和分析后不但能運(yùn)用于工廠(chǎng)管理,亦能有效提升生產(chǎn)良率。

由此看來(lái),自動(dòng)化或資訊化是工廠(chǎng)數(shù)位轉(zhuǎn)型的重要基礎(chǔ),也就是說(shuō),對(duì)于人工作業(yè)比重較高的工廠(chǎng)來(lái)說(shuō),如果要實(shí)現(xiàn)工業(yè)4.0 轉(zhuǎn)型目標(biāo),勢(shì)必得從改造產(chǎn)線(xiàn)做起,引進(jìn)機(jī)械自動(dòng)化設(shè)備取代人力,才有辦法搜集生產(chǎn)線(xiàn)上的資料。

然而,改造產(chǎn)線(xiàn)談何容易,企業(yè)不只要投資大量時(shí)間、金錢(qián)與人力,還有可能影響既定生產(chǎn)排程,由于改造產(chǎn)線(xiàn)困難較大,推出人體骨干分析技術(shù),協(xié)助制造業(yè)者解決這個(gè)難題,透過(guò)攝影機(jī)搜集產(chǎn)線(xiàn)員工的作業(yè)行為,再進(jìn)行AI 運(yùn)算分析,確認(rèn)員工作業(yè)流程是否符合標(biāo)準(zhǔn),提高產(chǎn)品良率,讓制造業(yè)者不必大規(guī)模改造產(chǎn)線(xiàn),也能提高生產(chǎn)品質(zhì),持續(xù)往工業(yè)4.0 轉(zhuǎn)型之路邁進(jìn)。


一、AI怎么實(shí)現(xiàn)運(yùn)算分析



1. 數(shù)據(jù)收集和處理

數(shù)據(jù)收集的過(guò)程是,在安裝拍照攝像設(shè)備之后,從動(dòng)態(tài)的場(chǎng)景與復(fù)雜的背景中判斷是否存在識(shí)別的對(duì)象,并分離出對(duì)象。采集到照片。因此測(cè)試需要從至少這兩方面來(lái)考慮。

a) 采集的素材
圖片的像素、大小、清晰度、色彩、復(fù)雜度、噪聲等,會(huì)直接影響到計(jì)算機(jī)識(shí)別的結(jié)果。

舉個(gè)例子來(lái)說(shuō),下方的三個(gè)圖,對(duì)于肉眼和計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)去區(qū)分的難度是明顯不一樣的。識(shí)別的難度A一定小于B和C。

圖A

圖B

圖C


b) 采集的器材
圖片一般是用攝像頭拍攝獲得的,那么不同品牌和參數(shù)的攝像頭,拍攝出來(lái)的照片像素、清晰度、色彩,甚至是層次都會(huì)有差異。

2. 數(shù)據(jù)理解和特征提取

數(shù)據(jù)理解的目的在于,獲取到原始數(shù)據(jù)之后,分析數(shù)據(jù)的有效性,并且將數(shù)據(jù)里有用的, 并且將有典型特征的抽取出來(lái)。比如我們拍攝的各種照片,需要從中識(shí)別出是包含一朵花的,還是包含一個(gè)人的,是一輛自行車(chē)還是一輛小汽車(chē)。這個(gè)唯一的解決方案是,讓機(jī)器拿到足夠多的樣本進(jìn)行訓(xùn)練,訓(xùn)練的越多,模型將越準(zhǔn)確。

二、AI 充當(dāng)員工的聰明助手,找出真正有問(wèn)題的產(chǎn)品

目前日本第二大鋼鐵廠(chǎng)JFE 利用一個(gè)解決方案來(lái)確認(rèn)員工是否確實(shí)遵守SOP,進(jìn)行產(chǎn)線(xiàn)升級(jí)。

當(dāng)工廠(chǎng)在產(chǎn)線(xiàn)上安裝攝影機(jī),經(jīng)由人體骨干分析技術(shù),分析作業(yè)員在制程的行為上是否有按照SOP 進(jìn)行,并透過(guò)AI 即時(shí)偵錯(cuò),提醒工廠(chǎng)領(lǐng)班產(chǎn)線(xiàn)上因人為疏失而導(dǎo)致良率下降的問(wèn)題,并解決目前只能事后抽驗(yàn),但卻不一定能檢查出瑕疵品的困擾。

在制程的每一階段,作業(yè)員都需要站立或蹲在不同的區(qū)域,如果產(chǎn)線(xiàn)員工遺漏或不遵守SOP 要求, 攝影機(jī)就會(huì)告訴中控系統(tǒng),再由系統(tǒng)通知領(lǐng)班,避免讓此產(chǎn)品進(jìn)入下一階段。

對(duì)于鋼材的生產(chǎn),最重視產(chǎn)品品質(zhì),假如作業(yè)員沒(méi)有確實(shí)遵守標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)流程(SOP),就有可能影響產(chǎn)品良率甚至產(chǎn)線(xiàn)上的工作安全,而鋼材的應(yīng)用通常都與大型建設(shè)或及交通設(shè)施有關(guān),若品質(zhì)不良,后果十分嚴(yán)重。

通過(guò)影像分析技術(shù),可以真正攔截到品質(zhì)有瑕疵的產(chǎn)品,節(jié)省事后大動(dòng)作召回或維修的成本。

三、從人臉辨識(shí)走向行為分析,AI 用“看”找出潛藏工安危機(jī)

人體骨干影像分析技術(shù),除了可以識(shí)別人體行為姿勢(shì)外,也能做到工廠(chǎng)人員的偵測(cè)。

舉例來(lái)說(shuō),結(jié)合骨干分析的智慧攝影機(jī),能有效在作業(yè)員過(guò)于接近大型機(jī)具和執(zhí)行危險(xiǎn)行為時(shí),即時(shí)通報(bào)系統(tǒng)并警示操作人員,讓現(xiàn)在人員能在危險(xiǎn)發(fā)生前,提早做好危機(jī)處理,有效降低工作環(huán)境的出事機(jī)率。不只工廠(chǎng)的工安管理,在工廠(chǎng)的管理面上,也可以透過(guò)結(jié)合骨干分析技術(shù)來(lái)優(yōu)化管理流程,例如人體骨干影像分析技術(shù)可以作為員工上產(chǎn)線(xiàn)出勤的依據(jù),只要透過(guò)鏡頭中的辨識(shí)技術(shù),就可以輕松做到產(chǎn)線(xiàn)上人員之控管,節(jié)省多余人力配置。

其實(shí),除了制造業(yè)以外,包括公共運(yùn)輸、零售等各個(gè)產(chǎn)業(yè),都能以人體骨干分析技術(shù)為核心,根據(jù)使用者的需求去定義行為模型,透過(guò)AI 影像辨識(shí)的幫助下,有效的解決企業(yè)營(yíng)運(yùn)難題推出更具創(chuàng)新的服務(wù),進(jìn)而跟上全球這股智慧轉(zhuǎn)型的浪潮。

本文由電子發(fā)燒友綜合報(bào)道,內(nèi)容參考自CSDN、科技新報(bào),轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明以上來(lái)源。

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