机器视觉在工业领域的应用

1、supOS机器视觉在工业领域的应用目 录Contents1supOS人工智能平台简介supOS机器视觉在工业领域的应用2边缘计算、机器视觉在工业互联网的展望3工业智能APPs提供平台开放服务，发展生态合作伙伴，打造全 产业链工业APP库，实现工业数据生态圈工业人工智能引擎服务工业智能APP组态开发平台提供工业智能APP应用的组态式开发环境，通 过图形化、组件化、模块化的向导式应用构 建，有效降低APP开发和设计门槛智能服务运行管理平台提供系统公共基础服务和APP容器框 架，支持服务注册、部署和管理功能工业大数据全集成平台建立工业大数据平台，实现生产数据、管理数 据和运营数据有效融合，打破DCS

2、、MES、 OA和ERP等业务系统的数据孤岛通过人工智能驱动优化算法模型，实现最 佳工况分析，辅助操作人员完成工艺卡边 操作，提高产品质量，增强企业竞争力工业大数据分析平台基于工业大数据平台，提供数据分 析和可视化工具集，通过拖拽式组 态，实现“自助式”大数据分析和 挖掘应用工业互联平台提供云、企、端三层应用的统一架构，支 持设备物联，私有云、公有云平台部署开发生态supOS工业操作系统数据supOS工业操作系统supOS工业操作系统（平台+APPs，打造中国的工业安卓）石 化 行 业煤 化 工 行 业电 建 冶 市 力 材 金 政 行 行 行 行 业 业 业 业精 细 化 工 行 业工业 智

3、能APPs天智天数天坊天匠天擎天湖天梭天基工业APPs应用商店工业APP/组件/模块/算法/驱动组态开发平台边缘设备工业操作 系统平台IIOT边缘智能服务器智能物联设备智能边缘网关DCS/PLC异构系统集成数据协议转换驱动适配器元数据组织对象模型组织数据标准化数据预处理数据压缩/存储数据查询微服务管理容器编排健康度管理对象模型组态工厂建模平台预置模板库可视化工具流程设计工具交互式场景大数据分析数据挖掘工具应用算法优化人工智能 模型模型库/算法库规则库/知识库生产管控物料平衡实时优化绩效管理装置优化计划优化调度优化安全环保报警管理智能巡检应急指挥危险源管理综合监控变更管理供应链管理油品调合罐区管

4、理油品移动定量装车仓库管理终端自动化资产管理性能分析预测性维护在线诊断能源管理能耗分析能源平衡预测supOS 人工智能平台概述supOS AI平台是一套完整的工业智能模型全生命周期管理平台集成数据科学界主流的人工智能、数据智能、机器学习建模技术帮助企业充分挖掘海量生产运营数据中的潜在商业价值，形成AI模型，优化生产过程数据清洗天数平台特征工程模型训练模型评估语音识别NLP理解机器视觉大数据预测天智平台发布更新提供可扩展、 可复用的模型 库和算法库稳定的运行引擎 便捷的数据接口 持续的健康监控supOS 人工智能平台软件架构目 录Contents2supOS机器视觉在工业领域的应用1supOS人

5、工智能平台简介边缘计算、机器视觉在工业互联网的展望3传统手段的问题挑战需要很多人 缺少劳动力平常没有意外 懈怠，异常发生时错过机会已有视频采集系统 已有计算机上视觉分析系统，所需硬件投入少自动分析的优点相对于人工无人识别 缓解招工难题随时监控分析 消除漏报数字化设备生命周期演化可追溯相对其它硬件方案新增硬件成本少寿命长异常工况/状态识别事件识别水泥行业的算法和案例几个典型应用的设计方案分享皮带跑偏检测皮带机简介绿色框：托辊 蓝色线：皮带皮带中间土色区域：物料工厂里经常见到跑偏是多发的异常工况 危害：磨损皮带，漏料一句话描述识别方案居中的皮带左右两侧托辊露出的面积差不多大 跑偏的皮带两侧露出的面

6、积有较大的差别检测托辊露出区域提取四边形比较四边形面积异常上传和控制当判定皮带跑偏，上传偏离角度 至supOS,由supOS下传至皮带纠 偏机构进行自动纠偏皮带跑偏检测皮带跑偏检测实时监控皮带两边托辊区域当区域相差过大时，告警提示推广到所有异常工况分析能否用肉眼分辨出来？是否有成像技术，拍出的照片能用肉眼分辨出来？能否用一句话描述出异常工况和正常工况的区别？皮带跑偏皮带撕裂皮带停转驱动轮打滑托辊打滑料斗满皮带断料物料洒落漏油漏水漏气回转窑裂纹加热枪熄灭物料过多物料过少物料颗粒偏大溜槽内异物皮带非工作面异物皮带料量检测皮带断料识别告警皮带溢料识别告警橡胶异形异色检测实时检测橡胶颗粒状态自动识别橡

7、胶颗粒中出现的异性异色块，并将信息传输至相应设备进行后续处理气体泄漏检测肉眼无法看见的无色气体通过气体检测仪并自动进行气体泄漏识别和预警禁入区人员检测人员进入禁入区后，自动识别并且告警船舶接近识别当船舶接近指定区域，自动识别并告警，避免碰撞事故异常工况/状态识别事件识别水泥行业的算法和案例几个典型应用的设计方案分享视频/图像数据训练通过反向传播训练，使得图像识 别各种颗粒的总损失函数达到最 小值模型提取将训练好参数的模型进行提取， 包括模型网络结构，网络参数等 信息利用模型实时视频分析载入模型，对实时视频进行分析， 并对颗粒的种类和占比进行统计数据上传对视频分析数据，主要包括颗粒物 的大小占比，上传至supOS,并由用 户根据数据进行下一步操作颗粒度占比分析颗粒度占比分析主要用于分析水泥行业中生料石头的颗粒大小，当检测到石头颗粒过大时，发出反馈信息岛破碎机控制系统，动态调节破碎机功率工序识别实时识别浇筑工序当出现标志物体时，即代表特定工序开始工序识别实时识别水泥包并进行计数将计数信息传入supos,并作为其他业务的信息输入异常工况/状态识别事件识别水泥行业的算法和案例几个典型应用的设计方案分享几个典型应用的设计方案分享对象和场景输送带物料料斗厂区基本算法分类检测分割回归聚类降维寻优跟踪案例人脸识别标签识别安全帽检测火焰检测抽烟识别皮带跑偏检测皮带断料检测颗粒度分析料斗堵塞