“灿锐光学丨AI视觉怎么处理制造业痛点”

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人工智能( ai )在自动化技术中的应用已经涵盖了广泛的行业，但该技术还处于初期阶段。 从自主移动机器人、大幅改善质量检测，到控制逻辑、食品安全、可预测性维护，在可预测的未来，人工智能显然将在自动化中扮演重要的角色。

如果你还没有开始对你的操作应用ai的话，智能照相机可能是开始采用支持ai的自动化的好方法。 人工智能支持智能的三个重要APP摄像头:安全、操作员效率、质量。

安全了

就工业环境中的工人安全而言，光幕是最常用的技术之一。 这些设备通过创建保护计算机接入点和外围设备的传感器屏幕来保护用户。

但是，它们大量占用地面空之间，难以部署且缺乏灵活性，在某些情况下，由于安全光幕的响应时间有限，可能会产生其他问题。

以前传入的采用ip摄像机和ai模块的机器视觉系统一般也存在相当大的延迟问题，在需要即时应对的APP应用中不太理想。

实时机器视觉ai通过在客户进入不安全区域时警告客户并记录新闻以便重新培训，为提高工人的安全提供了额外的利益。 例如，如果工人接近危险区域，而不是机械臂完全关闭，则可能会进入功能安全过程的循环。 这样的例行程序不仅可以提高工人的安全性，还可以提高工厂的运营效率。

操作员效率

在制造中，周期时间是生产效率的一个重要方面，因为它代表着从生产产品到准备出货产品所消耗的时间。

利用人工智能摄像机技术监控员工的行为和位置有助于执行标准的操作步骤，提高员工的效率，缩短周期时间。 这个术语一般称为“姿势跟踪”或“姿势检测”，是用手、肘、肩等一系列骨骼标识点表现身体位置和运动的符号。

实时视频的姿态检测可以在模拟世界之上重叠数字拷贝和新闻，通过人工智能机器视觉，工厂的操作员和工人可以集中精力看身体位置如何影响他们的工作。 姿势数据是一个很好的培训工具，可以指导操作员将手臂和手放在哪里，以符合人体工程学并更有效地工作。 也可以通过跟踪操作员是否在生产线上的工作地点来自动和验证计划。 通过监测他们是否积极遵循标准的操作程序，可以确保质量控制和生产线的平衡。

质量管理

手动产品的质量检测往往耗时、不一致，最终会在生产线上造成瓶颈。 在以前流传的自动光学检测( aoi )机器视觉可以比人类更早检测到容易发现的缺陷，但难以检测到的故障)例如隐形眼镜上的缺陷)的情况下，这些机器视觉系统在术语和准确性方面达到了极限和一致性。

ai智能摄像机可以检测出比手动视觉检查多50倍的镜头，精度提高了30%到95%。

视觉分解

人工智能机器视觉应用需要基于人工智能算法的深度学习。 开发人工智能算法的软件专家为了执行人工智能模型的推理，需要智能可靠的平台。 预装了EVA ( EVA )软件的ai智能摄像机，可以处理以前流传的ai视觉系统中常见的许多问题，提高兼容性，提高安装速度，维护的

eva也有助于缩短智能相机的部署时间。 优化摄像头和采用的ai推理引擎，重新训练ai的学习曲线模型，优化视频流。 eva软件通过流水线结构简化了这些步骤，使poc时间最多缩短了两周。

灿光学成立于2009年，是中国国内第一家开发、生产远心镜头的公司，在领域内拥有绝对的领先地位和领先地位；

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来源：企业信息港