机器视觉服务,助力工业智能制造

发布时间:2020-12-28  作者:中兴通讯 杨荣康  阅读量:

随大数据和人工智能的高速发展,以及5G的大规模部署,工业智能正在制造行业加速落地,帮助制造企业提升生产效率,降低生产成本。特别是以机器视觉为代表的AI技术,得到众多企业的青睐,在智能制造领域广泛应用。GGII数据显示,2014—2019年国内机器视觉市场规模复合增长率为28.36%,并预测到2023年将达到155.6亿元。

什么是机器视觉

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单地说,机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统通过图像摄取装置(分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,得到被摄目标的形态信息,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字信号;图像系统对这些信号进行各种运算来提取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备。

相比人工视觉检测,机器视觉检测的效率更高、精度更高,检测效果稳定可靠,可24小时不停息地运行,采集到的信息被转换成数字信号,方便信息集成和处理;成本一次性投入,长期产出;可适应恶劣、危险、人力不可达的环境。

中兴通讯机器视觉平台

中兴通讯机器视觉平台依托于公司强大的云计算和虚拟化平台,集成各个优势产品,如物联网、大数据平台,视频采集及分析平台,音视频算法,视频云平台,机器视觉算法仓库等,打造端到端的高性能、高可靠的机器视觉系统,为解决制造业的各种痛点提供强有力的支持。

中兴通讯机器视觉平台架构如图1所示,平台基础设施是中兴通讯MEC边缘服务器和虚拟化平台提供的资源虚拟化,以及各种中间件等服务;上一层是视频采集层(VSS),包括视频接入、媒体转码等能力;往上是大数据AI层,包括数据存储、数据清洗、数据分析以及AI相关的数据标注和训练等能力;再往上是算法层,包括算法库管理、模型管理,以及集成第三方算法等能力;再上一层是服务层,涉及到针对具体业务提供的服务;最上面是能力开放层,包括API接口的管理和开放,以及Portal门户网站,为用户提供管理界面。

       图1   中兴通讯机器视觉平台

在智能工厂的落地应用

在南京滨江工业园区,中兴通讯建起了一座智能化、自动化、集成化极高的5G智能制造基地。这座智能制造基地,以5G通信技术作为网络基础设施,受益于5G技术的大带宽、低时延以及支持智能设备的海量连接,采用中兴通讯先进的机器视觉平台套件,大大提升了生产效率。

工业质检

5G设备中,AAU占据十分重要的位置。滨江智能制造基地有多条AAU生产线,原先每条生产线需要20名工人,有的负责拧螺钉,有的负责安装转接柱,有的负责点胶,有的负责检查前面工序是否合格。在引入机器视觉技术后,机械臂代替工人自动拧螺钉和点胶,通过工业相机给工件拍照,照片通过5G专网传送到MEC边缘云上分析,可以实时检测缺失的螺钉和转接柱,工业大屏实时展示检测结果,哪里缺螺钉,哪里点胶不合格,一目了然,最后只需要工人依据机器视觉的检测结果进行修补。

机器视觉算法服务可以驻留在MEC(Edge Computing),也可以运行在产线上。如图2,算法服务在MEC边缘云上执行,可以同时运行多个产线的检测任务,依赖于5G大带宽、低时延的优势,保证了检测结果的及时反馈,同时产线甚至可以不需要使用工控机,大大节约了成本。

       图2   基于MEC的机器视觉方案的消息交互图

通过机器视觉技术在AAU产线的落地,大幅减少了人力成本,极大提高了效率。螺钉检测算法比人工检查速度快3倍,准确率高达97%以上,原本需要20名工人的产线,改造后只需要3名工人。

二维码、条形码读取服务

无论是AAU还是BBU工件,上面都有大量的元器件,每个元器件上都有二维码或条形码,原先需要工人拿着读码器逐个扫描,速度很慢。引入机器视觉技术后,借助高清工业相机,对整个工件进行拍照,照片发送到MEC边缘云上,由机器视觉算法在照片上并行读取所有的二维码和条形码,极大地提高了工作效率。原先需要10秒扫描一个工件,现在只需要1秒,每条产线至少可以节约1名负责扫码的工人,而且机器视觉可以一天24小时不间断地工作,无论是成本还是经济效益,机器视觉都有巨大的优势。

AGV

工业领域的自动化,离不开机器人,滨江智能制造基地有各种机器人的应用。各条生产线组装好的工件,会由AGV(Automated Guided Vehicle)小车自动运输到各地,如仓储、物流或是送到下一条二次装配线。AGV小车采用激光雷达+SLAM技术,只要设置起点和终点,小车能自动规划路径,主动避障,安全可靠地将设备送到目的地。

文字识别服务

通过机器视觉系统提供的OCR(Optical Character Recognition)服务,实现物料自动检测、分拣,并自动分流到对应生产线,真正实现按需生产,智能制造。

从各地发来的物料外箱上都会有设备型号、供应商、批次、数量等信息,通过在物料传送带上架设工业相机,实时识别设备型号、数量等信息,系统首先会查询订单系统自动校验型号、数量,再查询生产系统的数据库,可以判断是哪种设备的物料,然后自动分拣到对应的传送带轨道上,最后调度AGV小车将物料分流到对应的生产线。该流程实现了多个智能设备的高度协作,实现货物自动校验、自动分拣、自动配送一条龙。

机器人巡检、巡逻

智能制造基地还可以采用机器人进行巡检,尤其是在有一定危险或人力无法进入的空间,或者重复性的工作,机器人具有无可比拟的优势。带有双目相机的机器人可以在公司内巡逻,定时去气压房拍下气压表的照片,由云端的识别算法读取气压表的读数,并与物联网的规则引擎联动,当气压超出某个阈值有危险隐患时,触发告警规则,发送短信通知给相关部门。

通过多个智能传感器的联动,可以实现丰富的应用场景,如利用巡逻机器人进行执勤,当智能摄像头探测到有违停车辆,会通知巡逻机器人,机器人会在车辆旁发出声光告警。

通过机器视觉的应用,以及与物联网、大数据等技术的结合,可以大大提高企业的信息化、自动化和智能化水平,降低企业制造成本,同时帮助企业管理者实时掌握生产状态,提前感知风险,做出更明智的商业决策。

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