【導讀】在傳統的工業和製造環境中，監控工人安全、提高操作人員效率以及改進質量檢測都是體力工作。如今，基於人工智能的機器視覺技術取代了許多低效的、勞動密集型的操作
，並提高了可靠性、安全性和效率。本文將探討如何通過部署人工智能相機

，進一步提高性能，因為用於賦能人工智能機器視覺的數據就來自相機本身。

支持人工智能的機器視覺

根據IoT Analytics報告
，2020年
，製造業和工業中的人工智能機器視覺市場規模約為41億美元，預計到2025年將增加至152億美元，年複合年增長率（GAGR）為30%，而傳統機器視覺部署的年複合增長率僅為6.5%。如此高的年複合增長率是因為下一代實時邊緣人工智能機器視覺的應用不僅限於質量保證和產品檢測應用。

工(gong)人(ren)的(de)安(an)全(quan)是(shi)製(zhi)造(zao)業(ye)和(he)工(gong)業(ye)的(de)重(zhong)中(zhong)之(zhi)重(zhong)
，支(zhi)持(chi)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)的(de)智(zhi)能(neng)攝(she)像(xiang)頭(tou)有(you)助(zhu)於(yu)在(zai)這(zhe)些(xie)環(huan)境(jing)中(zhong)實(shi)現(xian)自(zi)動(dong)化(hua)的(de)監(jian)控(kong)和(he)檢(jian)測(ce)。必(bi)須(xu)確(que)保(bao)在(zai)潛(qian)在(zai)不(bu)安(an)全(quan)環(huan)境(jing)（例如危險的機械設備和危險的材料）中工作的員工
、承包商和其他第三方操作人員的安全。行為和位置（POSE）檢測生成的信息可以表明機器操作人員是否處於危險之中，是否遵循標準的操作流程（SOP）或者以提供生產力和效率的方式在工作。最後
，自動光學檢測（AOI）可以提高質量控製的速度和準確性，即使對於隱形眼鏡等難以看見的產品也能夠如此。

人工智能助力智能工人安全

工gong業ye環huan境jing造zao成cheng的de死si亡wang人ren數shu在zai全quan球qiu範fan圍wei內nei並bing非fei聞wen所suo未wei聞wen。在zai評ping估gu工gong人ren安an全quan時shi，設she施shi還hai必bi須xu考kao慮lv非fei致zhi命ming的de工gong傷shang。除chu了le情qing感gan創chuang傷shang意yi外wai
，通tong常chang還hai需xu要yao考kao慮lv經jing濟ji等deng因yin素su。

工(gong)業(ye)和(he)製(zhi)造(zao)業(ye)通(tong)常(chang)采(cai)用(yong)人(ren)工(gong)監(jian)督(du)和(he)光(guang)幕(mu)來(lai)確(que)保(bao)工(gong)人(ren)的(de)安(an)全(quan)。然(ran)而(er)，人(ren)類(lei)無(wu)法(fa)做(zuo)到(dao)無(wu)處(chu)不(bu)在(zai)
，無(wu)所(suo)不(bu)能(neng)，因(yin)此(ci)會(hui)麵(mian)臨(lin)出(chu)錯(cuo)的(de)危(wei)險(xian)

，另(ling)外(wai)，安(an)全(quan)光(guang)幕(mu)也(ye)有(you)其(qi)本(ben)身(shen)的(de)局(ju)限(xian)性(xing)。

電子圍籬

在現代化的智能工廠中，人們經常在具有潛在危險的設備（例如機械臂）zhouweijinxinggongzuo。anquanguangmutongguozaijiqijierudianhezhouweichuangjianyigeganyingpingmulaibaohurenyuanmianshoushanghai。raner，tamenzhanyongdaliangdedimiankongjian，bingqienanyibushu，quefalinghuoxing。zaimouxieqingkuangxia，anquanguangmudexiangyingshijianyouxian，congerdailaiqitadewenti。

傳統的機器視覺解決方案使用靈活且易於部署的IP攝像頭和人工智能模塊，但是延遲還是比較大，因此不適合需要立即響應的應用場景。

圖 1：安(an)全(quan)光(guang)幕(mu)占(zhan)用(yong)地(di)麵(mian)空(kong)間(jian)，部(bu)署(shu)困(kun)難(nan)
，缺(que)乏(fa)靈(ling)活(huo)性(xing)，有(you)時(shi)響(xiang)應(ying)能(neng)力(li)還(hai)有(you)局(ju)限(xian)性(xing)。人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)相(xiang)機(ji)最(zui)大(da)限(xian)度(du)地(di)減(jian)少(shao)了(le)延(yan)遲(chi)，減(jian)少(shao)了(le)部(bu)署(shu)空(kong)間(jian)以(yi)及(ji)對(dui)帶(dai)寬(kuan)的(de)要(yao)求(qiu)，並(bing)且(qie)易(yi)於(yu)部(bu)署(shu)和(he)維(wei)護(hu)。

淩華科技的NEON-2000係列多合一人工智能相機可以解決延遲的問題。在將結果和指令發送到相關設備（例如機械臂）之前
，他會捕獲圖像並執行所有與人工智能相關的操作（見圖1）。與光幕和傳統機器視覺設施相比，使用多合一智能相機可以最大限度地減少延遲

、減少部署空間和對帶寬的要求
，並且易於安裝和維護。

shishidejiqishijiaorengongzhinengtongguotixinggongrenjinrubuanquanquyubingjilugaixinxiyiduigongrenjinxingzaidupeixun


，weizengqianggongrendeanquantigonghaochu。jiluguoqushijiandeshuju
，haikenengduiweilaiyousuobangzhu。liru，ruguogongrenjiejinweixianquyu

，jixiebibingbuxuyaowanquanguanbi，ershijinruyigegongnenganquandeliuchengxunhuan。zhurucileidelixingchengxubujinkeyitigaogongrendeanquanxing，haikeyitigaogongchangdeyunyingxiaolv。

智能加油

當(dang)加(jia)油(you)車(che)到(dao)達(da)製(zhi)造(zao)工(gong)廠(chang)時(shi)
，它(ta)可(ke)能(neng)會(hui)帶(dai)來(lai)許(xu)多(duo)安(an)全(quan)隱(yin)患(huan)
，而(er)這(zhe)些(xie)問(wen)題(ti)可(ke)以(yi)通(tong)過(guo)智(zhi)能(neng)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)視(shi)覺(jiao)輕(qing)鬆(song)解(jie)決(jue)。首(shou)先(xian)，如(ru)果(guo)製(zhi)動(dong)不(bu)正(zheng)確(que)或(huo)者(zhe)失(shi)靈(ling)，可(ke)能(neng)導(dao)致(zhi)車(che)輛(liang)翻(fan)滾(gun)。訓(xun)練(lian)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)係(xi)統(tong)來(lai)監(jian)控(kong)車(che)輛(liang)的(de)運(yun)動(dong)
，當(dang)其(qi)狀(zhuang)態(tai)發(fa)生(sheng)改(gai)變(bian)時(shi)可(ke)以(yi)立(li)即(ji)發(fa)出(chu)警(jing)報(bao)。

xiangguansheshihaibixuzaijiayoudeguochengzhongkaolvcaozuorenyuandeweizhi，yinweicunzaibutongleixingdefenquweigui。quebaosuoyouxianchanggongrendoulejiecunzaideanquanfengxianbiandezhiguanzhongyao。liru，youbiyaozaicheliangdesigejiaofangzhiluzhui，bingquebaoweicheliangjiayoudecaozuoyuanchuanzheheshidegerenfanghuzhuangbei——人工智能視覺可以執行所有的安全檢查，以確認所有的流程都是正確的。（參見圖2）

圖2：雖然主管在現場可以加強安全流程的執行，但並不總是可行的。如果有人闖入危險區域
，人工智能機器視覺就可以立即發出警報。

來自人工智能機器視覺係統的即時警報可以警告操作員的安全漏洞並防止其受傷。它還創建了問責製
；如果有人在沒有穿個人防護裝備的情況下進入了不安全的區域，那麼記錄的圖像可以標記錯誤並教育員工，以防止將來再次犯錯。

行為和位置檢測

對於製造業而言，“周期時間“是(shi)生(sheng)產(chan)效(xiao)率(lv)的(de)關(guan)鍵(jian)性(xing)能(neng)指(zhi)標(biao)。它(ta)表(biao)示(shi)一(yi)個(ge)團(tuan)隊(dui)在(zai)產(chan)品(pin)準(zhun)備(bei)好(hao)發(fa)貨(huo)或(huo)之(zhi)前(qian)花(hua)費(fei)在(zai)生(sheng)產(chan)項(xiang)目(mu)上(shang)的(de)時(shi)間(jian)。使(shi)用(yong)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)相(xiang)機(ji)技(ji)術(shu)監(jian)控(kong)員(yuan)工(gong)的(de)行(xing)為(wei)和(he)位(wei)置(zhi)，有(you)助(zhu)於(yu)執(zhi)行(xing)標(biao)準(zhun)化(hua)流(liu)程(cheng)（SOP）並提高員工的效率
，縮短周期時間。

圖 3：電子製造產線上的行為和位置檢測，有助於提高生產力
，並改善訂單、數量和生產線之間的平衡。

來lai自zi實shi時shi視shi頻pin的de行xing為wei和he位wei置zhi檢jian測ce扮ban演yan者zhe至zhi關guan重zhong要yao的de作zuo用yong，它ta可ke以yi將jiang數shu字zi內nei容rong和he信xin息xi疊die加jia在zai模mo擬ni量liang的de世shi界jie上shang。行xing為wei和he位wei置zhi使shi用yong一yi組zu骨gu骼ge標biao誌zhi點dian（例如手
、肘或肩）來描述身體的位置和運動。

rengongzhinengjiqishijiaoranggongchangcaozuoyuanhegongrennenggouzhuanzhuyushentiweizhishiruheyingxiangtamendegongzuo。xingweiheweizhishujushiyigehenhaodepeixungongju

，keyizhidaocaozuoyuanruhefangzhishoubiheshoucaigengfuherentigongchengxue
、更高效地工作；它還可以改善人們的姿勢，這也是另外一個顯著的優勢。（見圖3）

跟(gen)蹤(zong)操(cao)作(zuo)人(ren)員(yuan)是(shi)否(fou)在(zai)生(sheng)產(chan)線(xian)上(shang)的(de)工(gong)作(zuo)站(zhan)上(shang)

，也(ye)可(ke)以(yi)實(shi)現(xian)自(zi)動(dong)化(hua)並(bing)驗(yan)證(zheng)時(shi)間(jian)表(biao)。監(jian)控(kong)他(ta)們(men)是(shi)否(fou)積(ji)極(ji)遵(zun)守(shou)標(biao)準(zhun)流(liu)程(cheng)，確(que)保(bao)質(zhi)量(liang)管(guan)理(li)和(he)生(sheng)產(chan)線(xian)平(ping)衡(heng)。

AI Smart AOI 基於人工智能的智能AOI

利用人工檢查產品的質量，其耗時有長有短，最終會導致產線的瓶頸。傳統的AOI（自動光學檢測）jiqishijiao，pingjieqizhuoyuedezhunquexinghegaoxiaolv，nenggoubizhuanyedezhiliangkongzhirenyuangengkuaidijiancedaoyiyufaxiandechanpinquexian。danshi
，dangquexiannanyijianceshi
，liruyinxingyanjingshangdequexian

，zhexiejiqishijiaoxitongzaizhunqueduheyizhixingfangmianzenanyimanzushijixuqiu。

suirandaduoshuzhizaoshangcaiyongsuijichouyangdefangfalaiceshichanpinshifoucunzaiquexian，danshizhezhongfangfazaiyinxingyanjingdeshengchanxianshangshibushiyongde，yinweimeipianjingpiandouxuyaojianzha。zhiliangkongzhirenyuanmeibanzuiduozhinengjianzha4000個鏡片，因此產生了生產瓶頸。此外，誤檢和漏檢也是不可避免的。

由於隱形眼鏡是透明的，因此

，采用機器數據的檢測方式曆來是這個行業麵臨的重大挑戰。傳統的AOI依賴固定的幾何算法來發現缺陷
，但從透明物體中獲取高質量的圖像具有較大的難度，從而導致檢測的性能無法被客戶接受。

使shi用yong基ji於yu人ren工gong智zhi能neng的de智zhi能neng相xiang機ji搜sou集ji數shu據ju用yong以yi訓xun練lian人ren工gong智zhi能neng算suan法fa，並bing持chi續xu迭die代dai檢jian測ce的de性xing能neng，以yi此ci提ti供gong更geng好hao的de解jie決jue方fang案an。基ji於yu人ren工gong智zhi能neng的de智zhi能neng係xi統tong可ke以yi識shi別bie常chang見jian的de缺que陷xian
，例li如ru毛mao刺ci、氣泡
、邊緣粗糙、顆粒、劃痕等等（見圖4），同時會保留檢查日誌以供客戶參考。

圖4：基於人工智能的智能AOI甚至可以檢測透明隱形眼鏡中的微小缺陷，與之前使用人工的質量控製流程相比，檢測效率得以顯著提升

相比人工視覺檢測，每個基於人工智能的智能相機可以檢測50 多倍數量的隱形眼鏡
，而且檢測精度從 30% 提高到 95%。

結論

利用源自人工智能機器視覺技術所產生的強大且實時的數據，製造商可以獲得更多的正常運行時間、獲得預防性維護的能力、提高生產力和確保工人安全等等諸多受益。

本文重點提及的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的、可靠的平台來執行人工智能模型推理。預裝EVA（Edge Vision Analytics，邊緣視覺分析）軟件的人工智能相機解決了傳統人工智能視覺係統常見的許多問題，提高了兼容性、加快了安裝速度
，並最大限度地減少了維護工作。

想要成功部署人工智能視覺項目，工程師可能需要長達12周的時間來進行概念驗證（PoC）。選擇經過優化的相機和人工智能推理引擎、重新訓練人工智能模型、優化視頻流等都需要較長的學習時間。然而
，EVA軟件憑借其流水線的結構優勢，簡化了所有的步驟，並將PoC的時間縮短到2周以內，這也成為啟動人工智能視覺項目的理想起點。

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來源：淩華科技IOT 策略解決方案與技術事業處智能工廠事業中心協理楊家瑋

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