工業(yè)時代現(xiàn)代化生產流程中，如何更好地呵護工作人員安全、如何保障環(huán)境安全，一直以來都不容忽視。各國政府為了保障安全出臺很多應對政策，同樣資方在安全生產方面的投入也很多。我們在多個工業(yè)人工智能案例實踐中，發(fā)現(xiàn)工業(yè)視覺可以在根本上杜絕部分安全隱患。
生產不安全因素對人員的損傷，來自于：生產環(huán)境條件、產品本身特質兩大類。接下來，讓我們一起看下威盛工業(yè)視覺技術是如果將這兩類安全風險降到最低的。
首先是生產環(huán)境因素造成的安全隱患：
一、噪音污染：最為普遍的產線質檢測環(huán)境，由于流水線上機床的高功率運作噪音都很大，工人需要在產線尾端檢測產品質量，長此以往對工人的聽力勢必造成損傷。
二、腐蝕性環(huán)境：在化工、電子行業(yè)的某些生產流程中，需要對產品做強酸、強堿處理，如果這些階段性產品也需要人工檢測的話，強腐蝕性環(huán)境對工人的身體健康也會造成很大損傷。
采用工業(yè)視覺，是解決這些環(huán)境因素帶來的安全隱患最為直接徹底的方法。道理非常簡單，采用工業(yè)視覺后，出于不安全環(huán)境下的將是工業(yè)相機這些視覺感知系統(tǒng)，它們將產品狀態(tài)捕捉后，傳遞至人工智能系統(tǒng)分決策。經過反復訓練、調試后，整套系統(tǒng)的判定率高于一般訓練有素的工人，這樣負責檢測的小伙伴們再也不用置身險境。這就好比我們在抗疫時采用的送藥機器人，減少了我們白衣天使接觸病毒的風險。
接下來我們再看下，工業(yè)視覺技術是如何規(guī)避降低由于產品本身因素導致的安全隱患。
一、視覺損傷
一些特殊的產品，由于對光敏感，需要在很昏暗的環(huán)境下識別檢測，又有一些產品由于差異細小，需要在強光下檢測。這兩種極端的光線要求，長期工作會對視覺造成損傷。下面是一組專業(yè)的管道的影像：
目的是通過影像分析該管道的健康情況，是否滿足繼續(xù)使用的條件。圖片中列出了一些典型的瑕疵情況，存在這些瑕疵的管道將被判定為不適合繼續(xù)使用。由于管道內的特殊環(huán)境限制，拍攝的影像非常暗淡，瑕疵不容易被辨識。整個辨識過都很費檢測人員的眼力，長期工作對視覺損傷很大。采用工業(yè)視覺技術，通過圖像分析，先對影片做篩查。當自動檢測流程識別到有問題的影像時，會標注問題點，再供專業(yè)人員二次確認，這樣不僅僅減少了視力損傷，也提高了效率。
二、 危險產品泄露
產品包裝、及包裝后檢測差不多是生產流程的最后工序，對于危險產品包裝問題帶來的安全隱患，在我們實踐項目中碰到有兩：一是包裝破損導致泄;二是人為選錯包裝導致后續(xù)工作的嚴重后果。
我們先看包裝破損，下圖就是最普通的包裝袋的縫線包裝。在項目中，我們采用工業(yè)視覺技術，對縫線包裝材料和縫線效果深度學習、建立模型，在包裝前，包裝后，對包裝材質和接縫口做視覺檢測，如果被判斷為有泄露可能，將被移送至專門區(qū)域處理。通過這樣的方法，根本上規(guī)避了危險品泄露造成的安全隱患。
接下來看下我們如何采用工業(yè)視覺技術來避免產品裝錯包裝造成的問題。化學試劑的標號通常冗長而相似，操作人員的一時失誤可能導致不堪設想的后果。對于這種情況，威盛工業(yè)視覺技術，采用基于OCR方法，識別標簽信息，再將其和產線信息做核對，從源頭上規(guī)避了張冠李戴情況的發(fā)生。
技術因人而生，技術始終為人服務。安全的工作生產環(huán)境，是所有質量提升、追求卓越效能的前提。一直以來，威盛工業(yè)視覺技術致力于：解放人力、提示效率，并且不斷地完善工作生產環(huán)境的安全保障，呵護人身安全。
威盛工業(yè)視覺技術：“我是你的眼，請讓我代你穿越擁擠的人潮，請讓我為你保駕護航。”
本文作者：威盛電子中國區(qū)BD總監(jiān)Chris Ye
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