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機器視覺為工業安全保駕護航

來源:工控網 日期:2019年4月10日 16:01

隨著處理能力(GPU)、傳感器和獨立攜帶系統(如機器人和無人機)的改進,我們現在可以創建最先進的安全程序,這些程序完全自動化并且比人類運行更好。計算機視覺能夠有效地代替人眼,同時大腦能夠分辨不同物體或情況之間的差異。 在工業環境中使用它可以減少和預防事故。
   創建更安全環境的另一種方法是使用計算機和機器學習。通過創建不同的場景,該算法可以感知安全的環境和不安全的環境之間的差別。接下來我們將討論計算機視覺為工業安全的每個區域提供的解決方案。

   大多數生產設施在工作場地內安裝了閉路電視系統。 計算機視覺算法可以使用這個系統實時檢測工作場地是否異常。 例如,在一些危險而不允許工人進入的特定區域,如果通過現場鏡頭檢測到異常情況,則可以停止整個工作。
視覺機器可以控制各種不同設備的自動化生產過程,從而避免了工作人員進入危險區域。在提高了工作效率的同時,使工作場所更安全。例如,通過使用條形碼,設備可以根據產品的最終輸送地對產品進行分類或包裝,而無需人工操作員。
材料安全
自動掃描儀可以識別產品的任何缺陷,如劃痕,不均勻的油漆涂層,甚至是肉眼逃脫的小缺陷。 更重要的是,物聯網設備可以以手動質量控制器無法實現的速度完成此任務。 InData實驗室的計算機視覺專家描述了多個物體檢測時如何使該設備對同一物體的不同部分準確快速的檢測。
消防安全
熱和煙霧傳感器已經成為所有工業安全設備標準的一部分。如紅外攝像機,它可以對設備進行監測,在設備過熱釀成火災前阻止危險發生。
電氣安全
使用物聯網傳感器是確保所有電路正常運行的成本低而有效的方法。這些傳感器可以收集有關張力,電壓,焦耳效應的數據,并防止由于短路引起的過度充電,停電甚至火災。 計算機視覺可以處理來自電路的各種不同信號并檢測異常情況。
工作場所的環境安全
安裝在無人機或其他類型自動駕駛車輛上的高分辨率傳感器可以掃描周邊環境并檢測任何結構變化狀況。 這在煤礦,鹽礦或石油開采場所等高壓力環境中尤其重要,任何因素的突然變化都可能導致生命威脅或環境危害。
環境是分段的,每個部分都與預定義的模型進行比較。通過識別差異,計算機視覺可以評估工作場所是否存在危險。
普遍安全
智能傳感器系統已經在一些地區使用,例如中國,政府使用面部識別系統來保證公眾安全。 與傳統的訪問卡或鑰匙相比,生物識別措施具有更高的精確度。 其實這個方法也可以在工廠中應用。
物聯網傳感器可以為算法提供實時更新的數據,并允許設備在現場做出決策。 例如,如果傳感器檢測到氣體泄漏,溫度升高或過高的濕度,會立即停止工作或通知樓層管理員。 這些類型的決策具有確定性,并對工業安全性提供不少建設性意見。  

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