2024年6月19-21日 | 深圳国际会展中心(宝安新馆)

华南工博会

华南国际工业博览会——汉诺威工博会与中国工博会承办方联合打造
推动产业集成,拥抱工业智能
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机器视觉--谁才是智能制造的眼晴?

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机器视觉的应用是挖掘数据价值的其中一种方式,也是传统工业迈向智能制造的一个缩影。

作为五感之首,视觉承担了人类83%的信息感知。

良好的视觉环境是工业制造中安全生产中极其重要的影响因素。

然而在地下几百米的矿井里、在强光刺射的焊接现场……要拥有怎样的眼睛才可以洞悉周围的一切?在人工智能、边缘计算的加持下,机器视觉识别的速度与精度都有了大幅提升,不仅可以有效帮助在生产制造一线的工人,为他们提供更加安全的工作环境,而且正在成为智能制造中至关重要的一环。

在英特尔与Science/AAAS联合出品的科技题材纪录片系列《物联新时代,致敬破局者》中,第二集《与时偕行》聚焦制造领域,通过代表企业的真实故事,展现中国传统制造企业如何顺应科技时代浪潮,进行转型升级,在国际智能智造浪潮中占有一席之地的。

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济宁矿井之下,机器视觉守护工人安全

在山东济宁一处煤矿中,下到距离地面几百米的矿下是工人们的工作日常。矿下的视觉环境条件差,增大了工人们的作业风险。是否能够让机器代替人眼来做测量和判断?

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由计算机视觉工程化后产生的机器视觉技术吸引到了无锡信捷的注意。信捷一直专注于工业自动化产品研发与应用,他们将机器视觉引入至矿井的开采中,用于井下的工况监视,这样可以进一步保障矿井工人的安全。

例如,在井下煤矿中,为了防止有害气体串流、以及瓦斯积聚,两道风门必须确保不能同时打开。以前的生产经常会在气体不符合标准状态下停止运行,耽误生产,人工干预要耗费大量时间。

如今,机器视觉可以自动检测风门,比如当有人或者有车到达风门前,相机可以采集到门前的图像,然后通过边缘控制器的处理,转化成信号传输给PLC,最终实现对风门开关的控制。

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如此一来,采矿业工人的作业风险大大降低,它给人身安全带来了保障,也提高了工作自由度,科技真实地给工人们带来了益处。

英特尔高级首席工程师、物联网事业部中国区首席技术官张宇博士谈到技术发展的最终目的时表示:

“物联网最终并不是为做物联网而做物联网,其实真正的一个目的还是为了我们的生活更加的美好。技术其中扮演着越来越重要的一个角色,我们真正感受到的生活改变是来自于数据发挥价值带来的支撑。那就离不开数据的采集、传输、处理,这也就是物联网所需要完成的工作。”

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3D视觉 + 机器焊接,保护前方焊工手指

焊接是生产制造不可或缺的一个工序,大到舰船、飞机的组装,小到电路板的制造,都需要焊接工序的深度参与。

但如今相关行业却出现了明显的“用工荒”,原因有二:

一是精密焊接对于技术有着非常严苛的要求,温度、电流、距离、角度等差一点都不行,因此可以胜任这项技术的技工数量严重不足;

二是焊接过程中的风险长期积累可能会对工人的身体健康带来不小的危害,也会带来人员的不稳定性。

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过往的焊接行业过于传统,严重依赖人工,信捷视觉部门产品总监覃高鄂评价道:“我们常常开玩笑说,整个传统的中国制造,其实是70、80这一代付出了很多关节手指。”

为此,英特尔与无锡信捷电气合作,推出了应用于工业自动焊接场景的机器视觉解决方案。

视觉解决方案与传统焊接解决方案不同。信捷引入了3D相机等设备,对一些曲面的器件也能够实现识别与定位,能够识别三维的位置信息,对工业现在普遍应用的2D视觉更适应焊接系统的发展。与人相比,机器的焊接精准度更高,而且能够7*24小时不间断工作,持续提供高速、稳定的焊接能力,显著提升焊接的效率,节省人力成本,保障工人安全。

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然而,“3D视觉 + 机器焊接”的应用过程中,仍然面临诸多挑战。首先,智能相机在三维扫描的过程中将产生大量的点云数据,需要更专业的算法与高效处理能力的支持,并且,“3D视觉 + 机器焊接” 系统将产生远超2D视觉的数据量,要求基础设施平台提供巨大的算力且应用过程中涉及到大量数据的处理及分析。

为此,信捷找到了英特尔。

英特尔FPGA、英特尔酷睿处理器、英特尔OpenVINO 工具套件等产品与解决方案的应用,帮助信捷电气构建了高效率、高质量、具备广泛适应能力的 X-SIGHT 3D机器视觉焊接解决方案。

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随着中国新基建的进一步推进,越来越多传统制造业将转型为智能制造、智慧工厂,绝大部分生产将由计算机、人工智能等控制,大量流程化、机械化的工作环节和岗位也将被机器所替代。

不论是无所不在的计算、从云到边缘的基础设施,还是无处不在的连接和人工智能,英特尔希望与生态系统合作伙伴一起,对软件、硬件、标准等方面带来全方位的变革。

正如英特尔张宇所说:

“数据一旦产生之后,如何能够在相应的节点做快速且及时的处理,减少数据处理的延时,挖掘数据背后隐含的价值,让用户可以开发相应的服务,这就是在实现科技向善。”

机器视觉的应用是挖掘数据价值的其中一种方式,也是传统工业迈向智能制造的一个缩影。

来源:制造界

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