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解析,凌犀機(jī)器視覺在某企業(yè)智能調(diào)試中的實(shí)踐!

基于透明工廠一體化設(shè)備de凌犀機(jī)器視覺系統(tǒng),在挖機(jī)智能調(diào)試中的實(shí)踐

科技發(fā)展時(shí)代,機(jī)器視覺在智能工廠中扮演著重要的角色,可以有效增加產(chǎn)能、提升產(chǎn)品合格率。機(jī)器視覺系統(tǒng)的檢測(cè)精度高,可以快速獲取大量信息且自動(dòng)處理,將"人眼+簡(jiǎn)單工具"的檢測(cè)模式升級(jí)為高精度快速的自動(dòng)檢測(cè)結(jié)果。

機(jī)器視覺廣泛應(yīng)用到各行各業(yè)。尤其在加工生產(chǎn)行業(yè)中,機(jī)器視覺發(fā)揮了不可取代的作用。由于機(jī)器視覺采用工業(yè)相機(jī)結(jié)合智能的軟件算法,使其具備多種功能。例如:對(duì)工件外觀檢查、工件尺寸測(cè)量、條形碼/二維碼的讀取、工件位置的獲取等。利用這些功能,我們開發(fā)出適用于各種生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)的解決方案,并大量應(yīng)用到實(shí)踐當(dāng)中。

但是在實(shí)際實(shí)踐過程,工廠生產(chǎn)和質(zhì)量檢測(cè)過程中機(jī)器視覺的部署卻面臨很多的挑戰(zhàn),從而導(dǎo)致即使部署了機(jī)器視覺,卻無法實(shí)現(xiàn)期望功能的局面。例如:1.、數(shù)據(jù)不出廠,而模型的開發(fā)卻在云端,導(dǎo)致模型沒有合適的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練;2、模型部署在現(xiàn)場(chǎng),數(shù)據(jù)也在現(xiàn)場(chǎng),而工廠內(nèi)卻缺乏人工智能的專業(yè)人才去對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,對(duì)模型進(jìn)行調(diào)優(yōu)。因此還需要額外安排專業(yè)人士到現(xiàn)場(chǎng)去完成任務(wù),這就導(dǎo)致效率低下,成本也提高了不少。

基于實(shí)踐存在的問題。本文介紹一種采用透明工廠一體機(jī)在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)部署機(jī)器視覺,去識(shí)別挖機(jī)運(yùn)行位置中的應(yīng)用。希望通過對(duì)本次實(shí)踐的闡述能讓大家了解一種新的產(chǎn)品形態(tài),如何幫助項(xiàng)目現(xiàn)場(chǎng)完成機(jī)器視覺系統(tǒng)的模型部署和數(shù)據(jù)標(biāo)注以及調(diào)優(yōu),整個(gè)過程均通過遠(yuǎn)程實(shí)施。

本項(xiàng)目的需求如下:如下圖所示,在挖機(jī)運(yùn)行過程中需要測(cè)試其行走是否出現(xiàn)偏移(即往左偏或者往右偏)。

我們的方案如下:測(cè)試區(qū)域起點(diǎn)、終點(diǎn)分別部署工業(yè)檢測(cè)相機(jī),使用機(jī)器視覺技術(shù),和光電傳感器,光電傳感器探測(cè)車輛到達(dá)終點(diǎn),通知工業(yè)相機(jī)采集車輛到達(dá)終點(diǎn)時(shí)照片,利用機(jī)器視覺技術(shù)精準(zhǔn)測(cè)量車輛相較中心點(diǎn)的距離,自動(dòng)計(jì)算偏移量。

該方案通過機(jī)器視覺實(shí)現(xiàn)的難點(diǎn)在于:1、需要工業(yè)相機(jī)能夠識(shí)別監(jiān)測(cè)區(qū)域的邊緣,中心點(diǎn)和挖機(jī)輪廓的邊緣。2、需要工業(yè)相機(jī)能夠自動(dòng)識(shí)別挖機(jī)的型號(hào),從而知道該挖機(jī)的尺寸參數(shù),運(yùn)行速度參數(shù)等。3、需要能夠判斷出挖機(jī)是否偏離了中心點(diǎn)。

 

安燈系統(tǒng)

具體實(shí)施步驟如下:

1、對(duì)挖機(jī)邊緣和區(qū)域邊緣進(jìn)行標(biāo)注,從而讓機(jī)器視覺識(shí)別程序能夠自動(dòng)識(shí)別出機(jī)器的邊緣。我們通過在現(xiàn)場(chǎng)部署一體機(jī)以及在挖機(jī)的前后左右四個(gè)位置部署攝像頭,在軌道的起始點(diǎn)和終點(diǎn)也部署攝像頭,在遠(yuǎn)端進(jìn)行的數(shù)據(jù)標(biāo)注挖機(jī)的邊緣和軌道的邊緣的方式完成這個(gè)步驟。

2、對(duì)于挖機(jī)的型號(hào)進(jìn)行識(shí)別,該步驟通過對(duì)機(jī)身的二維碼進(jìn)行識(shí)別獲得,并結(jié)合第一步的標(biāo)注對(duì)整個(gè)標(biāo)注點(diǎn)和實(shí)際尺寸進(jìn)行實(shí)際的尺寸匹配,從而使得標(biāo)準(zhǔn)點(diǎn)和實(shí)際尺寸能夠一一對(duì)應(yīng)。

3、在挖機(jī)啟動(dòng)前標(biāo)注邊緣的位置,以及測(cè)量邊緣與區(qū)域邊緣的距離,在挖機(jī)運(yùn)動(dòng)到終點(diǎn)時(shí)再次測(cè)量挖機(jī)邊緣和兩側(cè)區(qū)域的距離。經(jīng)過對(duì)比可以實(shí)現(xiàn)運(yùn)行時(shí)偏移量的測(cè)算。

 

整個(gè)部署和調(diào)試過程如下圖所示:攝像頭部署在軌道側(cè),數(shù)據(jù)通過攝像頭回傳到一體機(jī),一體機(jī)部署在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng),一個(gè)一體機(jī)可以帶16路高清攝像頭,完全滿足現(xiàn)場(chǎng)要求,數(shù)據(jù)采集到一體機(jī)本地進(jìn)行存儲(chǔ),AI工程師通過5G網(wǎng)絡(luò)和VPN訪問工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的一體機(jī),從而能夠進(jìn)行實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)標(biāo)注和模型調(diào)優(yōu),模型開發(fā)在AI 工程師本地完成,完成后部署到一體機(jī)的模型訓(xùn)練環(huán)境進(jìn)行訓(xùn)練,訓(xùn)練成熟的模型發(fā)布到AI云上,供現(xiàn)場(chǎng)更新和使用。

安燈系統(tǒng) 

透明工廠一體機(jī)

-為智能工業(yè)互聯(lián)而生。一機(jī)解決工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)智能互聯(lián)

深入制造業(yè)的核心痛點(diǎn)(集成難、運(yùn)維成本高),回歸制造業(yè)的核心價(jià)值(提升OEE/OPE,MTTR向下/MTBF向上)。

工業(yè)級(jí)CPE

融合5G+MEC | 運(yùn)營商入網(wǎng)認(rèn)證

內(nèi)置三大平臺(tái)

工業(yè)物聯(lián)平臺(tái) | 智能制造平臺(tái) | 邊緣智能平臺(tái)

 

 

 

安燈系統(tǒng)

系統(tǒng)架構(gòu)圖

系統(tǒng)架構(gòu)(如圖1所示)

1、工業(yè)物聯(lián)平臺(tái)

(1)無線SCADA:8通道全雙工擴(kuò)頻通信,毫秒級(jí)時(shí)延,連接短字節(jié)、高頻次、廣分布的采集和控制類終端;

(2)Wi-Fi:外置高增益天線 ,覆蓋半徑可達(dá)50m,用于對(duì)接視頻交互類終端??赏瑫r(shí)連接32個(gè)終端;

(3)5G:自研高性能模塊,下行2Gbps,上行630Mbps,支持全網(wǎng)通,用于進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)協(xié)同、邊云協(xié)同、現(xiàn)場(chǎng)和駕駛艙協(xié)同。

2、智能制造平臺(tái)

(1)內(nèi)置呼美(安燈)系統(tǒng);

(2)內(nèi)置透明工廠系統(tǒng);

(3)支持3rd…智能制造系統(tǒng)部署;

(4)只需1套設(shè)備,解決5M1E的管理,開箱即用;

(5)高性能4核…CPU處理平臺(tái);

(6)自研數(shù)據(jù)優(yōu)化處理算法,保障系統(tǒng)流暢運(yùn)行;

3、AI計(jì)算平臺(tái)

(1)機(jī)器視覺離崗報(bào)警、設(shè)備狀態(tài)推送;

(2)振動(dòng)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)性維護(hù)PHM;

(3)AGV視覺導(dǎo)航,叉車自動(dòng)駕駛;

(4)AOI質(zhì)檢、表面缺陷檢測(cè)算法;

(5)機(jī)器視覺作業(yè)規(guī)范檢測(cè)報(bào)警,產(chǎn)量統(tǒng)計(jì);

(6)4核高性能處理器;

(7)8GB內(nèi)存,128GB系統(tǒng)盤;

(8)內(nèi)置1TB固態(tài)硬盤,數(shù)據(jù)存本地,隨時(shí)調(diào)檔;

(9)自研容器化服務(wù)部署平臺(tái);

(10)支持3rd…AI模型部署。 


這樣通過一體機(jī)實(shí)現(xiàn)了機(jī)器視覺系統(tǒng)的現(xiàn)場(chǎng)部署和遠(yuǎn)程調(diào)試,整個(gè)過程除了安裝人員到現(xiàn)場(chǎng)外,AI工程師不需要到現(xiàn)場(chǎng),從而極大地提升了AI工程師的工作效率,并且通過一體機(jī)完成了模型的實(shí)時(shí)調(diào)優(yōu),現(xiàn)場(chǎng)的工作效率也得到了極大的提升。