Počítačové vidění na bázi AI pro monitorování výroby a průmyslu

Obrázek 1: Bezpečnostní světelné závory zabírají místo, obtížně se rozmisťují a nejsou dostatečně flexibilní; u některých je omezená rychlost reakce. Chytré kamery typu „vše v jednom“ s umělou inteligencí (AI), jako je řada Adlink Neon 2000, snižují latenci tím, že snímají obraz a provádějí operace související s AI ještě před odesláním výsledků a pokynů souvisejícímu zařízení, jako je robotické rameno. Tím se minimalizují zpoždění, snižují se nároky na prostor a šířku pásma a kamery se snadno nasazují a udržují. Všechny obrázky poskytla společnost Adlink Obrázek 1: Bezpečnostní světelné závory zabírají místo, obtížně se rozmisťují a nejsou dostatečně flexibilní; u některých je omezená rychlost reakce. Chytré kamery typu „vše v jednom“ s umělou inteligencí (AI), jako je řada Adlink Neon 2000, snižují latenci tím, že snímají obraz a provádějí operace související s AI ještě před odesláním výsledků a pokynů souvisejícímu zařízení, jako je robotické rameno. Tím se minimalizují zpoždění, snižují se nároky na prostor a šířku pásma a kamery se snadno nasazují a udržují. Všechny obrázky poskytla společnost Adlink

Technologie počítačového vidění na bázi umělé inteligence mohou výrobcům přinášet výhody, jako je zvýšení doby provozuschopnosti, využití preventivní údržby a další přínosy.

V tradičním průmyslovém a výrobním prostředí bylo sledování bezpečnosti pracovníků, zvyšování efektivity operátorů a zlepšování kontroly kvality fyzickými úkoly. V současné době nahrazují technologie počítačového vidění s využitím umělé inteligence mnoho těchto neefektivních, pracovně náročných operací a zvyšují tak spolehlivost, bezpečnost a efektivitu. Nasazením chytrých kamer s umělou inteligencí lze dosáhnout dalšího zlepšení výkonu, protože data používaná k posílení počítačového vidění s umělou inteligencí pocházejí ze samotné kamery.

Počítačové vidění s umělou inteligencí

V roce 2020 činila velikost trhu s počítačovým viděním s umělou inteligencí pro výrobní a průmyslové prostředí 4,1 miliardy dolarů a podle zprávy IoT Analytics se předpokládá, že do roku 2025 vzroste na 15,2 miliardy dolarů.

To představuje složenou roční míru růstu (CAGR) 30 % ve srovnání s 6,5% CAGR u aplikací s tradičním počítačovým viděním. Tento vysoký růst je způsoben tím, že nová generace počítačového vidění s umělou inteligencí v reálném čase se neomezuje jen na aplikace zajištění kvality a kontroly výrobků.

Bezpečnost pracovníků je ve výrobních a průmyslových provozech nejvyšší prioritou a chytré kamery s umělou inteligencí pomáhají automatizovat monitorování a kontrolu v těchto prostředích. Je nezbytné zajistit ochranu zaměstnanců, dodavatelů a dalších operátorů, kteří pracují v potenciálně nebezpečném prostředí, jako jsou nebezpečná mechanická zařízení nebo nebezpečné materiály. Detekce chování a polohy (POSE) generuje informace, které ukazují, zda je obsluha stroje v nebezpečí, zda dodržuje standardní provozní postupy (SOP) nebo zda pracuje způsobem, který zvyšuje produktivitu a efektivitu. Automatická optická kontrola (Automated Optical Inspection – AOI) rovněž zvyšuje rychlost a přesnost kontroly kvality.

AI pro chytrou bezpečnost pracovníků

Smrtelné úrazy v průmyslovém prostředí nejsou ničím výjimečným. Při hodnocení bezpečnosti pracovníků musejí závody brát v úvahu také pracovní úrazy, které nejsou smrtelné. Kromě emocionálního traumatu je často třeba vzít v potaz i finanční aspekty.

V průmyslových a výrobních provozech se k zajištění bezpečnosti pracovníků tradičně používá lidský dozor a světelné závory. Lidský dozor, který nemůže být všude a vidět všechno, je však omylný a bezpečnostní světelné závory mají svá přirozená omezení.

Geofencing (monitorování geografické zóny)

V moderních chytrých závodech lidé často pracují v potenciálně nebezpečných oblastech s nebezpečným vybavením, jako jsou robotická ramena. Bezpečnostní světelné závory chrání personál před zraněním tím, že vytvářejí snímací závoru, která chrání přístupová místa a perimetry strojů. Zabírají však mnoho místa, obtížně se nasazují a nejsou dostatečně flexibilní. V některých případech může omezená doba odezvy bezpečnostní světelné závory způsobit další problémy.

Běžná řešení počítačového vidění využívají IP kamery a moduly umělé inteligence, které jsou flexibilní a snadno se nasazují, ale mají značnou latenci, a proto nejsou vhodné pro situace vyžadující okamžitou reakci.

Tento problém s latencí může vyřešit chytrá kamera s umělou inteligencí typu „vše v jednom“. Snímá obraz a provádí všechny operace související s umělou inteligencí, než odešle výsledky a pokyny souvisejícímu zařízení, jako je robotické rameno (obrázek 1). V porovnání se světelnými závorami a běžnými implementacemi počítačového vidění minimalizuje použití inteligentní kamery typu „vše v jednom“ latenci, snižuje nároky na prostor a šířku pásma a snadno se instaluje i udržuje.

Počítačové vidění s umělou inteligencí v reálném čase nabízí další výhody pro zvýšení bezpečnosti pracovníků tím, že upozorní uživatele, pokud vstoupí do nebezpečné zóny, a zaznamená tyto informace pro účely přeškolení. Protokolování dat z minulých událostí může být užitečné do budoucna. Pokud se například pracovník přiblíží k nebezpečné oblasti, může robotické rameno namísto úplného vypnutí přejít do procesní smyčky funkční bezpečnosti. Ty mohou pomoci zvýšit bezpečnost pracovníků a zlepšit efektivitu provozu závodu.

Chytré tankování s počítačovým viděním s umělou inteligencí

Když do výrobního závodu přijede cisternový vůz s pohonnými hmotami, vzniká potenciál pro řadu bezpečnostních problémů, které může vyřešit chytré počítačové vidění s umělou inteligencí. Především se vozidlo může rozjet, pokud není brzda správně sešlápnuta nebo selže. Když systém počítačového vidění s umělou inteligencí vycvičíte, aby sledoval pohyb nákladního vozidla, může v případě změny stavu okamžitě spustit alarm.

Závod musí při doplňování pohonných hmot zohlednit také umístění operátora, protože existují různé typy narušení bezpečnostních zón. Je důležité zajistit, aby všichni pracovníci na místě pochopili, že existují bezpečnostní rizika. Například je nutné umístit dopravní kužely do čtyř rohů nákladního vozidla a zajistit, aby pracovník, který tankuje, měl na sobě vhodné osobní ochranné prostředky (OOP) – chytré počítačové vidění s umělou inteligencí dokáže provést všechny bezpečnostní kontroly a potvrdit, že jsou postupy správně dodržovány (obrázek 2).

CTL2110 MAG2 IMR2 Vision Adlink Fig2Obrázek 2: Ačkoli mohou být dohlížející pracovníci přítomni, aby posilovali bezpečnostní postupy, není to vždy možné. Pokud osoba naruší nebezpečný prostor, chytré počítačové vidění s umělou inteligencí může okamžitě spustit alarm

Okamžitá upozornění systému počítačového vidění s umělou inteligencí mohou upozornit operátory na porušení bezpečnostních zásad a předcházet tak zranění. Zajišťuje také adresnou odpovědnost – pokud někdo vstoupí do nebezpečné zóny bez příslušných osobních ochranných prostředků, zaznamenané snímky mohou upozornit na chyby a poučit zaměstnance, aby se v budoucnu chybám vyhnuli. 

Detekce POSE učí vyhýbat se zraněním způsobeným repetitivními pohyby

Pro výrobní průmysl je „doba cyklu“ kritickým výkonnostním ukazatelem efektivity výroby. Představuje dobu, kterou tým stráví výrobou položky, než je výrobek připraven k expedici. Monitorování chování a pozice zaměstnanců pomocí technologie chytrých kamer s AI pomáhá prosazovat dodržování SOP a zvyšovat efektivitu pracovníků.

Důležitou roli hraje detekce POSE z živého videa, která umožňuje překrývání digitálního obsahu a informací na obraz z analogového světa.

POSE popisuje polohu a pohyb těla pomocí souboru tělesných orientačních bodů, jako je ruka, loket nebo rameno.

Počítačové vidění s umělou inteligencí umožňuje operátorům a pracovníkům v závodech zaměřit se na to, jak fyzická poloha ovlivňuje jejich práci. Údaje POSE mohou pomoci při školení operátorů, aby se naučili, kam mají dávat ruce a paže, aby pracovali ergonomičtěji a efektivněji (obrázek 3).

CTL2110 MAG2 IMR2 Vision Adlink Fig3Obrázek 3: Detekce POSE na výrobní lince elektroniky může pomoci zvýšit produktivitu a zlepšit pořádek, objem výroby a vyváženost linky

Sledování přítomnosti operátora na jeho pracovišti na výrobní lince rovněž automatizuje a ověřuje časové výkazy. Ujištění, že dodržují SOP, pomáhá zajistit kontrolu kvality a vyváženost linky.

Chytrá automatická optická kontrola s AI při inspekci kontaktních čoček

Manuální kontrola kvality výrobků je časově náročná, nedůsledná a může představovat úzké hrdlo výrobní linky. Kontrola AOI s konvenčním počítačovým viděním dokáže díky své výjimečné přesnosti a účinnosti odhalit snadno zjistitelné vady rychleji než profesionální pracovníci kontroly kvality. Pokud je však závada obtížně zjistitelná, například vada na kontaktní čočce, narážejí tyto systémy počítačového vidění na své meze přesnosti a konzistence.

Zatímco většina výrobců namátkově testuje výrobky na vady, na výrobních linkách kontaktních čoček to není možné, protože je třeba zkontrolovat každou čočku. Pracovníci kontroly kvality mohou prohlédnout pouze 4 000 čoček za směnu, což představuje úzké hrdlo ve výrobě. Nevyhnutelně rovněž dochází k falešným nálezům a přehlédnutím vad.

Vzhledem k tomu, že kontaktní čočky jsou průhledné, je pro výrobce náročné zavést detekci pomocí počítačového vidění. Konvenční AOI se při odhalování defektů spoléhá na pevné geometrické algoritmy. Získání kvalitních snímků z průhledných objektů je však náročné a detekční schopnost je proto nepřijatelná.

Sběr dat pomocí chytrých kamer s umělou inteligencí k trénování algoritmů umělé inteligence a zvyšování výkonu inspekce postupným vylaďováním tohoto procesu poskytuje přijatelnější řešení. Chytrý systém s umělou inteligencí dokáže identifikovat nejběžnější vady, včetně otřepů, bublinek, hran, částic, škrábanců a dalších (obrázek 4), a vést protokoly o kontrole pro potřeby zákazníků. Každá chytrá kamera s umělou inteligencí dokáže zkontrolovat 50krát více čoček než manuální vizuální kontrola, přičemž přesnost se zvyšuje o 30 až 95 %.

CTL2110 MAG2 IMR2 Vision Adlink Fig4Obrázek 4: Chytrá kontrola AOI s umělou inteligencí dokáže odhalit i nepatrné vady průhledných kontaktních čoček, čímž výrazně zvyšuje rychlost kontroly ve srovnání s dříve používanými postupy manuální kontroly kvality

Počítačové vidění s umělou inteligencí zvyšuje dobu provozuschopnosti a bezpečnost

Výrobci, kteří využívají robustní data v reálném čase z technologií počítačového vidění s umělou inteligencí, mohou zvýšit dobu provozuschopnosti, využívat preventivní údržbu, zlepšit produktivitu a bezpečnost pracovníků a získat mnoho dalších výhod pro pracoviště.

Aplikace počítačového vidění s umělou inteligencí vyžadují algoritmy AI pro hluboké učení. Softwaroví odborníci, kteří vyvíjejí algoritmy umělé inteligence, potřebují inteligentní a spolehlivou platformu pro odvozování modelů umělé inteligence. Chytré kamery s umělou inteligencí s předinstalovaným softwarem EVA (Edge Vision Analytics) dokážou vyřešit mnoho problémů společných s konvenčními systémy počítačového vidění s AI, zlepšit kompatibilitu, urychlit instalaci a minimalizovat problémy s údržbou.

Pro úspěšné nasazení projektu počítačového vidění s umělou inteligencí může technikům trvat až 12 týdnů, než provedou ověření konceptu. Zvládnutí křivky učení při výběru optimalizovaných kamer a odvozovacího nástroje modelu AI, přeškolení modelů AI a optimalizace videostreamů vyžaduje značný čas. Software EVA tyto kroky zjednodušuje díky své struktuře datových toků a zkracuje dobu ověření konceptu až na 2 týdny, což poskytuje vynikající výchozí bod pro zahájení projektu počítačového vidění s umělou inteligencí.

Chia-Wei Yang, ředitel obchodního a produktového centra, IoT Solution and Technology Business Unit, Adlink. Upravil Chris Vavra, ředitel pro webový obsah časopisu Control Engineering, CFE Media and Technology, Tato e-mailová adresa je chráněna před spamboty. Pro její zobrazení musíte mít povolen Javascript..

Control Engineering Česko

Control Engineering Česko je přední časopis o průmyslové automatizaci. Je vydáván v licenci amerického Control Engineering, které poskytuje novinky z této oblasti více než 60 let.

www.controlengcesko.com