智能视觉监控与工业检测
人工智能在工业领域应用的典型案例
人工智能在工业领域的典型案例背景工业领域是人工智能应用的重要领域之一，通过将人工智能技术与传统制造业相结合，可以提高生产效率、降低成本、改善产品质量等。
下面将介绍几个与人工智能在工业领域应用相关的典型案例，以展示其在实际生产中的具体应用过程和取得的结果。
案例一：智能视觉质检系统背景在传统制造业中，产品质量检查通常需要大量的人力投入，并且存在主观判断和漏检等问题。
为了提高质检效率和准确性，某汽车零部件制造企业引入了智能视觉质检系统。
过程该企业首先收集并标注了大量汽车零部件瑕疵和正常样本的图像数据，然后利用深度学习算法对这些数据进行训练，建立了一个可以自动识别瑕疵的模型。
接下来，在生产线上安装了多个摄像头，并将其与质检系统连接起来。
当零部件通过摄像头时，系统会实时采集图像，并通过训练好的模型进行瑕疵检测。
如果发现了瑕疵，系统会立即发出警报，通知工作人员进行处理。
结果引入智能视觉质检系统后，该企业的质检效率大幅提升。
相比传统的人工质检，系统可以实时、准确地识别出更多的瑕疵，并且可以在第一时间发出警报，避免次品流入市场。
同时，由于减少了人力投入，企业节省了大量的成本。
此外，系统还能够对质检数据进行记录和分析，帮助企业及时发现生产过程中存在的问题，并采取措施加以改进。
案例二：预测性维护背景设备故障对于工业生产来说是一个常见但严重的问题。
传统的维护方式往往是定期维护或故障发生后再进行修复，这样既浪费了资源又影响了生产效率。
为了解决这个问题，某化工企业引入了预测性维护技术。
该企业利用物联网技术将设备连接到云平台上，并收集大量设备运行数据，如温度、压力、振动等。
然后，利用机器学习算法对这些数据进行分析和建模，建立了设备故障预测模型。
通过监测设备的运行状态，并将实时数据与预测模型进行比对，系统可以提前预警可能出现故障的设备。
结果引入预测性维护技术后，该企业的设备故障率明显下降。
通过提前发现潜在故障，并及时采取维修措施，企业能够避免因设备故障而导致的生产中断和损失。
计算机视觉技术在工业质检中的实际应用指南
计算机视觉技术在工业质检中的实际应用指南摘要：计算机视觉技术在工业质检中的应用不断发展和扩大。
本文将介绍计算机视觉技术在工业质检中的实际应用指南，包括质检系统的构建、图像处理算法的选择和标准化质检流程的设计等方面。
引言：随着工业生产的快速发展，对产品质量的要求也日益提高。
传统的人工质检方法存在着效率低、准确性不高和对人工环境依赖性强等问题。
而计算机视觉技术以其高效、精确和可靠的特点，成为了工业质检中的重要方法。
本文将重点介绍计算机视觉技术在工业质检中的实际应用指南，以帮助企业更好地利用这一技术提升产品质量。
一、质检系统的构建在构建计算机视觉质检系统时，首先需要确定质检的目标和要求。
根据产品的特点和质检需求，选择合适的硬件设备，如相机、光源等。
同时，需要考虑软件平台的选择，以及与其他生产设备的连接方式。
在系统的构建过程中，要确保系统的稳定性和可靠性，避免质检系统因技术问题而导致生产停滞。
二、图像处理算法的选择图像处理算法是计算机视觉技术的核心。
根据不同的质检需求，选择适当的图像处理算法是关键。
在选择算法时，需要考虑算法的准确性、实时性和适应性。
常用的图像处理算法包括边缘检测、形状匹配、卷积神经网络等。
此外，还可以结合机器学习和深度学习等技术，提升质检系统的自动化和智能化水平。
三、标准化质检流程的设计为了提高质检的效率和准确性，需设计标准化的质检流程。
首先，根据质检目标，确定质检的关键指标和检测方法。
然后，进行系统校准和参数调优，确保系统的稳定性和准确性。
接下来，制定质检的操作规范和标准，对质检流程进行培训和监控。
最后，建立质检数据的记录和分析机制，及时发现和纠正质量问题。
四、应用案例分析计算机视觉技术在工业质检中已经取得了许多成功的应用案例。
比如，在汽车制造领域，计算机视觉技术可以用于车辆表面缺陷检测和装配质量控制。
在电子产品制造中，计算机视觉技术可以用于印刷质量检测和器件位置检测。
此外，计算机视觉技术还可以应用于食品加工、医药生产和纺织业等领域，提升产品质量和生产效率。
工学的智能检测和检测系统
工学的智能检测和检测系统近年来，智能检测和检测系统在工业领域中得到了广泛应用。
这些系统通过使用先进的技术和设备，可以大大提高生产效率和生产质量。
本文将从以下几个方面探讨工学的智能检测和检测系统：智能检测技术的应用、常用的智能检测方法、智能检测系统和工业应用案例。
智能检测技术的应用智能检测技术是一种利用计算机技术对生产过程和产品进行检查的技术，主要包括图像处理、语音识别、大数据分析等。
这些技术可以帮助企业快速检测生产过程中的异常，减少人工检测的繁琐，提高检测精度和速度。
图像处理技术是智能检测技术的一种重要应用。
图像处理技术可以通过数字化和处理复杂的视觉信息，使设备进行精确的检测。
图像处理技术可以对生产现场进行实时监控、分析，帮助企业及时发现问题，提高生产效率和生产质量。
语音识别技术是主要用于机器人等智能设备中的一种检测方法。
语音识别技术可以帮助机器人识别声音信号并做出相应的反应。
当异常情况发生时，机器人可以通过语音识别技术识别问题，并进行快速的处理。
大数据分析技术是智能检测技术的一种重要应用。
大数据分析技术可以对企业生产数据进行分析，帮助企业进行实时监控和数据分析，从而及时发现问题并作出相应的反应。
大数据分析技术可以帮助企业提高生产效率、降低生产成本、提高产品质量。
常用的智能检测方法目前，工业领域中常用的智能检测方法主要有以下几种：机器视觉检测、智能传感器技术、无损检测技术、声学检测技术等。
机器视觉检测是指通过计算机技术，对相应的视觉信息进行处理和分析，从而识别出产品的尺寸、形状、颜色等，并进行相应的判断和控制。
智能传感器技术是一种应用广泛的检测方法。
智能传感器技术可以对生产过程中的物理量进行监测、处理和控制，从而提高生产效率和产品质量。
无损检测技术是指在不破坏生产过程和产品的情况下，对产品进行检测的一种检测方法。
无损检测技术可以通过对产品的声学、电学、磁学等特性进行检测，从而发现缺陷并进行修复。
视觉检测应用案例
视觉检测应用案例
随着计算机视觉技术的快速发展，视觉检测应用已经广泛应用于各个领域。
以下是几个常见的视觉检测应用案例。
1.工业质量检测：工业生产过程中，通过使用计算机视觉技术，可以对产品进行高效、准确的质量检测。
例如，在汽车生产线上，通过视觉检测系统可以检测车身表面是否有划痕或者漏涂的情况，提高产品的质量和可靠性。
2.医疗诊断：在医学领域，计算机视觉技术可以帮助医生进行诊断和治疗。
例如，在眼科领域，通过图像识别技术可以帮助医生自动诊断眼底图像中是否存在眼底病变，提高诊断的准确性和效率。
3.农业智能化：计算机视觉技术可以应用于农业生产中，实现农业智能化。
例如，在果园中，通过使用视觉检测技术可以自动检测果实的成熟度和质量，提高果农的生产效益。
4.安防监控：视觉检测技术在安防领域有着广泛的应用。
通过使用计算机视觉技术，可以对监控摄像头拍摄到的图像进行实时分析和识别，例如识别人脸、车牌等关键信息，提供更加智能、高效的安防解决方案。
5.交通管理：计算机视觉技术可以应用于交通管理中，提高交通安全和交通效率。
例如，通过使用视觉检测技术可以实现对交通违法行为的自动识别和记录，提高交通执法的效率。
6.无人车辆：计算机视觉技术是实现无人驾驶的关键技术之一、通过使用视觉检测技术，无人车辆可以实时感知周围环境，包括检测道路上的障碍物，判断道路的交通状况等。
这些检测结果可以用于自动驾驶算法的决策和控制，实现安全、高效的无人驾驶。
总结起来，计算机视觉技术的应用已经渗透到各个领域中，极大地提高了生产效益和社会效益。
随着技术的不断发展，视觉检测应用将会得到进一步的拓展和完善。
计算机视觉技术在工业中的应用
计算机视觉技术在工业中的应用计算机视觉技术是一种使计算机能够“看”和“理解”图像和视频的技术。
在工业领域，计算机视觉技术有着广泛的应用，可以提高生产效率、降低成本、提高产品质量。
以下是计算机视觉技术在工业中应用的一些知识点：1.产品检测：计算机视觉技术可以自动检测生产线上的产品缺陷，如划痕、变形等。
通过图像处理和模式识别技术，计算机可以对产品进行实时检测，确保产品质量。
2.机器人导航：在工业自动化领域，计算机视觉技术可以用于指导机器人的行动。
通过识别特定的标记或目标，计算机可以控制机器人进行精确的搬运和操作。
3.工业测量：计算机视觉技术可以用于测量物体的尺寸、形状和位置。
这种技术可以替代传统的手工测量方法，提高测量的精度和效率。
4.质量控制：计算机视觉技术可以对生产过程中的产品进行实时监控，确保产品符合规定的质量标准。
通过对图像进行分析和比较，计算机可以判断产品是否合格。
5.包装检测：在包装生产线中，计算机视觉技术可以用于检测包装物的外观和结构。
通过识别包装缺陷或错误，计算机可以及时报警并停止生产。
6.物料识别：计算机视觉技术可以用于识别和分类不同的物料。
在工业生产中，计算机可以通过图像处理技术区分不同种类的物料，实现自动化的物料管理。
7.油漆检测：在涂装生产线中，计算机视觉技术可以用于检测油漆的厚度、均匀性和干燥程度。
通过实时监控油漆的质量，计算机可以确保涂装效果达到要求。
8.故障诊断：计算机视觉技术可以用于检测设备的运行状态，识别潜在的故障和问题。
通过分析图像数据，计算机可以提前发现设备的异常情况，避免故障发生。
9.安全监控：在工业环境中，计算机视觉技术可以用于监控和防范非法入侵、盗窃等安全问题。
通过对视频图像的实时分析，计算机可以及时发现异常情况并报警。
10.工业机器人视觉系统：计算机视觉技术可以与工业机器人结合，实现更加智能化和自动化的生产过程。
通过视觉系统，机器人可以更好地识别和处理各种任务。
机器视觉系统在工业检测及质量检测中的应用-深圳市视清科技有限公司
机器视觉系统在工业检测及质量检测中的应用一、机器视觉工业检测系统类型机器视觉工业检测系统就其检测性质和应用范围而言，分为定量和定性检测两大类，每类又分为不同的子类。
机器视觉在工业在线检测的各个应用领域十分活跃，如：印刷电路板的视觉检查、钢板表面的自动探伤、大型工件平行度和垂直度测量、容器容积或杂质检测、机械零件的自动识别分类和几何尺寸测量等。
此外，在许多其它方法难以检测的场合，利用机器视觉系统可以有效地实现。
机器视觉的应用正越来越多地代替人去完成许多工作，这无疑在很大程度上提高了生产自动化水平和检测系统的智能水平。
二、机器视觉在质量检测中的应用实例机器视觉系统在质量检测的各个方面得到了广泛的应用，例如：采用激光扫描与CCD探测系统的大型工件平行度、垂直度测量仪，它以稳定的准直激光束为测量基线，配以回转轴系，旋转五角标棱镜扫出互相平行或垂直的基准平面，将其与被测大型工件的各面进行比较。
在加工或安装大型工件时，可用该认错器测量面间的平行度及垂直度。
以频闪光作为照明光源，利用面阵和线阵CCD作为螺纹钢外形轮廓尺寸的探测器件，实现热轧螺纹钢几何参数在线测量的动态检测系统。
视觉技术实时监控轴承的负载和温度变化，消除过载和过热的危险。
将传统上通过测量滚珠表面保证加工质量和安全操作的被动式测量变为主动式监控。
用微波作为信号源，根据微波发生器发出不同波涛率的方波，测量金属表面的裂纹，微波的波的频率越高，可测的裂纹越狭小。
三、同个实用机器视觉系统1、基于机器视觉的仪表板总成智能集成测试系统EQ140-II汽车仪表板总成是我国某汽车公司生产的仪表产品，仪表板上安装有速度里程表、水温表、汽油表、电流表、信号报警灯等，其生产批量大，出厂前需要进行一次质量终检。
检测项目包括：检测速度表等五个仪表指针的指示误差；检测24个信号报警灯和若干照明灯是否损坏或漏装。
一般采用人工目测方法检查，误差大，可靠性差，不能满足自动化生产的需要。
人工智能在视觉检测中的应用
人工智能在视觉检测中的应用随着人工智能技术的不断发展，其应用领域也越来越广泛。
其中，人工智能在视觉检测中的应用日益受到关注。
视觉检测是一种通过计算机视觉技术实现对物体的检测、识别、跟踪等操作的技术，可以广泛应用于工业、军事、医学等领域。
本文将探讨人工智能在视觉检测中的应用及发展趋势。
一、人工智能在视觉检测中的应用1. 人脸识别人脸识别是人工智能在视觉检测中的一个重要应用领域。
通过计算机视觉技术，可以对人脸图像进行识别和比对。
这种技术已经应用到了日常生活中，如人脸解锁、人脸支付等。
2. 智能交通智能交通是将人工智能技术应用于交通领域的一种重要方式。
在交通信号灯、车流量等方面进行监控和控制，减少交通事故的发生。
3. 工业检测人工智能在工业检测中的应用日益广泛。
通过计算机视觉技术，可以对工业产品进行缺陷检测、计量检测等操作，提高工业生产效率和品质。
4. 医学影像分析医学影像分析一直是医学界的研究热点。
现在，通过人工智能技术，可以对医学影像进行自动分析，帮助医生快速准确地诊断和治疗，提高医疗效率。
二、人工智能在视觉检测中的发展趋势1. 深度学习深度学习是目前人工智能领域的一个重要技术。
通过深度学习，可以对图像数据进行高效处理和自动识别。
深度学习算法的不断发展和优化，将对视觉检测的应用产生重要的推动作用。
2. 大数据随着人工智能技术的发展，数据量的增大也成为了一个必然趋势。
大数据可以提供更多的信息，为视觉检测提供更精准的结果。
3. 可适应性学习可适应性学习是指机器能够自行调整其行为和性能以适应环境的一种能力。
在视觉检测中，可适应性学习可以提高检测精度和效率，使机器更好地适应不同的环境。
4. 应用领域的扩展随着人工智能在视觉检测中的应用不断扩展，其应用领域也将变得更加广泛。
未来，人工智能技术将涵盖更多的领域，为各个领域带来更多的便利和发展机会。
三、结论人工智能在视觉检测中的应用和发展趋势，永远都是技术领域的研究热点。
计算机视觉技术在工业检测中的应用
计算机视觉技术在工业检测中的应用在当今高度自动化和智能化的工业生产环境中，计算机视觉技术正发挥着日益重要的作用。
它就像一双敏锐的“眼睛”，能够快速、准确地检测出产品的各种缺陷和问题，极大地提高了工业生产的效率和质量。
计算机视觉技术是什么呢？简单来说，它是让计算机像人类的眼睛一样，能够从图像或视频中获取信息，并进行分析和理解。
在工业检测领域，计算机视觉技术主要依靠高清摄像头、图像传感器等设备来采集产品的图像数据，然后通过一系列的算法和模型对这些数据进行处理和分析，从而判断产品是否合格。
工业检测对于产品质量的把控至关重要。
过去，传统的人工检测方式不仅效率低下，而且容易受到检测人员的主观因素影响，导致检测结果的准确性和一致性难以保证。
而计算机视觉技术的出现，为工业检测带来了革命性的变化。
首先，在汽车制造行业，计算机视觉技术能够对汽车零部件的尺寸、形状、表面缺陷等进行精确检测。
例如，发动机缸体、曲轴等关键零部件的制造精度要求极高，哪怕是微小的瑕疵都可能影响汽车的性能和安全性。
通过计算机视觉系统，能够在短时间内对大量的零部件进行全面检测，及时发现不合格产品，大大提高了汽车的生产质量和可靠性。
在电子制造业中，计算机视觉技术也有着广泛的应用。
比如，对于印刷电路板（PCB）的检测，传统的人工目检方式不仅速度慢，而且容易漏检。
而计算机视觉系统可以快速扫描 PCB 上的线路、焊点等，准确检测出短路、断路、虚焊等缺陷，确保电子产品的质量稳定。
在食品和药品行业，计算机视觉技术能够对产品的包装、外观、标签等进行检测。
它可以检测出食品包装是否完好、药品标签是否清晰准确，有效防止不合格产品流入市场，保障消费者的健康和安全。
计算机视觉技术在工业检测中的优势十分明显。
其一，它具有极高的检测速度和精度。
相比人工检测，它能够在短时间内处理大量的图像数据，并且不会出现疲劳、疏忽等问题，检测结果更加准确可靠。
其二，它具有良好的通用性和可扩展性。
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在2010年的测试表明，最好的算法可以在160万嫌疑犯照片 中达到92％正确率。
11
目标检测的流程
特征池提取
具有鉴别性，常用的有HOG, Harr, LBP 分类器生成 Machine learning 的核心 强分类器，可以采用SVM, adaboost等方法 Adaboost由若干弱分类器组成
14
智能监控--- 行人检测
有遮挡情况
15
异常分类
剧烈的异常
具有大量异于平常运动的异常行为 追逐 打闹
温和的异常
没有特殊的运动模式 行李遗弃 Luggage 晕倒
16
剧烈异常
PETS2004 & video from Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences
相机中人脸/笑脸检测，注重面部成像质量
人脸识别则考虑的是个体认知问题 业界动态 界动态
Google在9月4号获得了一项新专利——“人脸识别登录计算机”。
/htm/wljs/2012/0907/194466.html
据New Scientist杂志报道，FBI称将耗资十亿美元于面部识别技术， 来完成一个名为下一代身份识别（Next Generation Identification， 简称NGI）的项目。
2
机器视觉的定义
机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。在 一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉 难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视 觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检 查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方 法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而 且机器视觉易于实现信息集成目
奥林匹克公园 (2008):
4000 cameras
上海 (PSB):
2005年4000摄像头 2009年250,000 250 000摄像头
北京首都机场 (T1 – T3):
4500摄像头 接下来2年计划增加到 7500摄像头
清华大学电子工程系馆 清华大学电 系馆.
3
机器视觉的定义
Computer C t vision i i is i a fi field ld th that ti includes l d methods th d f for acquiring, processing, analyzing, and understanding images and, and in general general, high-dimensional high dimensional data from the real world in order to produce numerical or symbolic information, e.g., in the forms of decisions. A theme in the development of this field has been to duplicate the abilities of human vision by electronically perceiving and understanding d t di an i image. C Computer t vision i i h has also l b been described as the enterprise of automating and integrating a wide range of processes and representations for vision perception. (from wikipedia)
146 摄像头
5
监控摄像头数目
Taibai North 路, 西安
17摄像头
(/s/2010-03-12/bc51b721-1d85-40c2-38a9-78ade258a858.html)
6
摄像头如何工作？
-
人工观看、视频记录
视频墙 (一次显示18个画面) 每1个相机进行翻页操作
快速检测 缩小待检测区域：例只检测运动区域 缩小待检测区域 例只检测运动区域 加速特征计算
12
目标检测：行人（例） 标 测 行 例
Gentle adaboost training framework training t i i samples training gp process detection process
智能视觉监控与工业检测
王贵锦, 副教授
清华大学，电子工程系 清华大学 电子工程系 2012.10
提纲
机器视觉应用的动机
应用实例：视觉监控、工业检测
智能视觉监控现状与发展
现状：目标检测、异常分析等 发展：如何分析大规模监控摄像头网络
工业检测中的机器视觉
全方位的标签检测
总结
20 20
未来的智能监控
摄像头数目急剧增加
关注无聚焦
孤立的视角间是否有关联？ 未来的智能监控分析
走向网络化 智能分析软件平台，可配置化 智能分析软件平台 可配置化 事件分析建模
21
行人对应
在不同时间/地点来认证行人
应用
人员检测 跨摄像头跟踪
轨迹分析
22
错位检测
企业log检测
ID号识别
总结
机器视觉能做什么
重复模式的检测，没有疲劳 具有强记忆力，可进行关联 能视觉测量 可应用下一代智能监控及自动工业检测中 可应用下 代智能监控及自动工业检测中
不能做什么
不具有强的自学习能力，只能监督学习 受光照、成像质量影响 受光照 成像质量影响
Output result
Multiple detection window fusion
Feature pool
Weak feature selection
Detector
Fast cascade Detection
Input video
tracking process
1st layer
2nd layer
(/html/2008/8/20080826142213.htm)
Control Center of Beijing Olympic Park
7
人工监看的问题 例: 浏览4000 个摄像头
每秒同时显示18个监控画面 4000个摄像头需要大概1个小时7分钟
31
谢谢!!
电邮：wangguijin@
32
Walking
Fighting
Scuffle
Fighting
17 17
温和异常
Faint fall down and sitting
18 18
温和异常
Leaving luggage
19 19
Байду номын сангаас
温和异常
Leaving g luggage gg g in crowded scenario Illumination Change g
提纲
机器视觉应用的动机
应用实例：视觉监控、工业检测
智能视觉监控现状与发展
现状：目标检测、异常分析等 发展：如何分析大规模监控摄像头网络
工业检测中的机器视觉
全方位的标签检测
总结
23
工业检测
富士康3年百万机器人计划
24
标签检测
完成360°全方位包装检测
可用于：标签缺陷检测、喷码与ID号识别、企业log识 别、包装质量检测
target list
if failed DataData association if succeed update Mean-shift Mean shift tracking
NOGC (Normalized Oriented Gradient Channel )
智能监控--- 行人检测
夜晚情况
监看20分钟就会疲劳，需要雇佣很多人观看摄像头画面 如何进行智能分析
目标检测与跟踪 异常事件检测 跨摄像头行人对应
8
中国制造业的现状 比亚迪案例分析
1995年2月成立，主攻充电电池，一开始就做电芯（充电电池的核 心部件） 关键在于如何降低生产成本与提高产品品质 核心竞争力：尽可能的用人力代替机器 用了不到10年，在充电电池行业成为亚洲第一、全球第二 年 在充电电池行业成为亚洲第 全球第二
标签检测
完成360°柱面包装检测
适用范围 样例
1. 特征提取
多相机捕获图像 提取各个相机特征
2. 3D模型重建
相对于2D拼接来说，3D重建能够避免柱面体各个 方向视差带来的影响
3. 柱面展开
3D->2D降维，沿柱面展开
0° 360°
4. 标签检测
利用图像处理完成标签关键点的识别或者缺陷检测
中国是制造大国：有众多生产线
经济社会发展人力成本提高 独生子女政策效应 人力短缺 质量检测员职业规划暗淡 机器代替枯燥人工是趋势
9
智能监控--- 人脸检测与识别
正脸检测: 既快又好 (Voila 2001)
10
智能监控--- 人脸检测与识别
人脸检测解决的是一个类别（人脸）分类问题 人脸检测解决的是 个类别（人脸）分类问题