基于先進(jìn)的AI邊緣計(jì)算技術(shù)，巧妙融合了目標(biāo)檢測類的AI機(jī)器視覺檢測模型，并經(jīng)過精心設(shè)計(jì)適配的外殼而成。
在PLC指示燈的關(guān)鍵位置安裝高清攝像頭，通過RTSP流協(xié)議接入，能夠?qū)崿F(xiàn)對PLC指示燈狀態(tài)的實(shí)時監(jiān)控。高清攝像頭捕捉到的畫面通過RTSP流進(jìn)行實(shí)時傳輸，從而能夠持續(xù)跟蹤PLC指示燈的情況。這種方式不僅能夠?qū)LC指示燈實(shí)時檢測，而且通過高分辨率圖像的傳輸，確保了監(jiān)控圖像數(shù)據(jù)的精確性、及時性和穩(wěn)定性，有助于檢測模型及時發(fā)現(xiàn)PLC指示燈的異常狀態(tài)，進(jìn)一步提高巡檢的效率。
應(yīng)用AI視覺技術(shù)，研發(fā)PLC指示燈狀態(tài)檢測的定制化模型和算法，實(shí)現(xiàn)對PLC指示燈狀態(tài)的自動識別與報(bào)警。該技術(shù)可以準(zhǔn)確檢測PLC指示燈的狀態(tài)，并對異常情況進(jìn)行自動報(bào)警，便于管理人員及時發(fā)現(xiàn)異常并盡快采取處理措施。同時報(bào)警信息還可以同步統(tǒng)計(jì)，便于進(jìn)一步進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，提煉有價(jià)值的信息，為業(yè)務(wù)決策提供數(shù)據(jù)支撐。另外，檢測模型可快速處理和分析圖像數(shù)據(jù)，不僅使得檢測效率顯著提高，還能夠避免人工檢測導(dǎo)致的疏忽和遺漏。
本產(chǎn)品能夠在PLC設(shè)備運(yùn)行過程中不間斷地監(jiān)控指示燈狀態(tài)。通過AI視覺檢測技術(shù)，確保每個指示燈任何異常都能被迅速捕獲，輔助管理人員及時發(fā)現(xiàn)異常情況，確保設(shè)備的安全穩(wěn)定運(yùn)行，提升巡檢效率，避免安全問題發(fā)生。
本產(chǎn)品采用一階段目標(biāo)檢測技術(shù)，在提升檢測效率的同時確保異常狀態(tài)檢出準(zhǔn)確率，實(shí)時監(jiān)測PLC指示燈的狀態(tài)信息，及時發(fā)現(xiàn)潛在問題并提醒管理人員處理，有效保障設(shè)備的穩(wěn)定運(yùn)行。
本產(chǎn)品支持私有化部署，通過RTSP協(xié)議讀取視頻流，能夠安全穩(wěn)定運(yùn)行在AI邊緣盒子、GPU服務(wù)器或CPU服務(wù)器中，確保檢測模型長期穩(wěn)定運(yùn)行同時，可提高模型的檢測能力。
本產(chǎn)品支持二次定制化開發(fā)，例如，增加PLC指示燈的檢測數(shù)量、類型、狀態(tài)等，增加檢出數(shù)據(jù)的二次應(yīng)用，銜接上下游業(yè)務(wù)流程，增加數(shù)據(jù)服務(wù)API開發(fā)，對接相關(guān)業(yè)務(wù)系統(tǒng)等。另外，可根據(jù)具體場景需求完善和優(yōu)化模型和算法檢測邏輯等。
該檢測采用高分辨率工業(yè)相機(jī)或攝像頭對多個PLC指示燈狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時數(shù)據(jù)采集，構(gòu)建一階段目標(biāo)檢測算法，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對PLC指示燈進(jìn)行圖像特征提取。算法能夠自動識別并標(biāo)記出異常狀態(tài)，并根據(jù)預(yù)設(shè)的報(bào)警參數(shù)進(jìn)行異常報(bào)警，生成檢測數(shù)據(jù)，為檢測人員提供及時的缺陷信息。
? 傳統(tǒng)檢測依賴人工 - 傳統(tǒng)的檢測工作主要依靠人工值守，容易出現(xiàn)...
? 異常識別效率低 - 面對大量、長期的監(jiān)控畫面，人工難以快速識...
? 采用成熟AI視覺技術(shù) - 根據(jù)不同的場景需要，采用不同的AI技術(shù)，...
? 場景定制化方案設(shè)計(jì) - 根據(jù)不同場景對精度和效率的需求，對技術(shù)應(yīng)...
