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5G+AI:生产流程瓶颈分析

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 5G+AI: Production Process Bottleneck Analysis - IoT ONE Case Study
技术
  • 分析与建模 - 计算机视觉软件
适用行业
  • 汽车
  • 电子产品
适用功能
  • 离散制造
用例
  • 计算机视觉
服务
  • 硬件设计与工程服务
挑战

在工厂生产线涉及人员的产品组装作业中,一般动作通常包括固定的操作程序,如:伸手、抓握、移动物体、组装。操作者长时间工作或受到干扰后,会省略装配动作,可能造成误操作。还需要通过动作分析找出动作中存在的问题,从而改进动作的顺序和方法。

解决方案

基于IPC工业相机,通过视频行为识别检测方式,自动识别人工装配过程中的程序是否正确,对错误操作进行实时报警提示,杜绝不合规操作,发现并优化装配行动。其中,基于视频的行为识别是指从视频序列中提取描述动作行为模式的显着视觉特征,然后通过机器学习、模式识别等算法对其进行分类和理解,实现对视频目标行为模式的识别。

运营影响
  • [Efficiency Improvement - Production]

    The 5G+AI-based video manual assembly motion detection solution transmits the video back to the cloud platform with powerful computing power through the 5G network and uses the deep learning method to solve the pain points of complex and changeable assembly motions and low detection success rate. At the same time, based on 5G The flexible deployment scheme of the wireless network enables the solution to be extended to more industrial applications.

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