杜绝工厂高压触电职灾 NEON AI智能镜头成工安新利器
无庸置疑,维护厂区作业安全,避免工安事故发生,不管对于各类型工厂而言,皆已被视为现场管理中极为关键的一环,容忍度甚至趋近于零。以半导体、面板及电脑组装等例,都需要在产品出厂前执行高压静电测试,有鉴于作业人员若不慎遭受高压触电,势必酿成不幸的伤亡,故多数工厂管理者都对相关防护事宜严阵以待。
只不过,假使工厂并未强力盯场监控,若干作业人员往往为了贪图方便,迳自脱下绝缘手套,可能种下职灾伏笔。为此业主只好配置专职人力,负责24小时监视测试区作业人员是否遵循通电测试作业规范。然而此举势必加重薪资成本负担,让业主开始思考更聪明的做法,尝试利用AI视觉技术来进行人员安全防护确认。
着眼于高压电防护需求成形,凌华科技因而在去年(2021)期间积极推广其NEON AI智能镜头,凭藉镜头与电脑All-in-One特质、可望简化布线负担,加上又内建EVA SDK,有助于加速AI应用开发流程,因而深获市场好评。凌华科技智能视觉事业中心协理杨家玮透露,在过去一年半,关于高压电穿戴防护管理,抑或带有电子围篱、限制区等管制成分的其他类似案件,都有显着的推广成效。
不论环境架设或开发时程,都有难解习题
凌华科技智能视觉事业中心解决方案技术主任林宜纬指出,针对高压电防护主题,若要执行AI监控,除需建立物件分类、姿态识别等程序逻辑外,亦需部署工业镜头、电脑等硬件设备;然而不少工厂在布建这些软硬件元素时,都面临莫大挑战。
首先,多数场域内早已设置测试机台,如果安装其他新设备,就必须重新整线,堪称一大困扰,所以业主期望能找到更简洁的做法,以最少的布线完成镜头与电脑设置。其次对于In House AI团队来说,必须因应不同厂牌的镜头、发展不同的取像程序,且需要针对不同的AI模型、撰写不同的推论程序(必须带入物件分类、物件侦测、姿态识别等功能),加上要把影像数据存入线上NVR(网络型监控主机),需要开发RTSP程序,要结合三色灯建立告警机制,需要开发I/O控工艺序,显见开发负担相当重,导致专案时程难以加快,从模型训练到实际落地往往历时逾3个月,完全不符长官的期待。然而在PoC过程中,业主发现只要善用凌华科技推出NEON AI智能镜头,前述的挑战都能迎刃而解。
利用模块化Plug-in,大幅提升开发效率
林宜纬指出,NEON为一体化装置,在镜头、电脑合而为一的前提下,却仅有如同iPhone般小巧体积,可避免占用空间。再者它仅需要配置1条网络线、1条电源线,共2条;反观如果分别部署镜头、电脑,各自需要布建1条网络线、1条电源线,另需配置一条I/O线,共5条,意谓NEON可缩减多达六成的布线需求。
杨家玮补充说,更重要的,凌华历经早先参与客户PoC的经验,归纳出取像、AI推论、RTSP、I/O控制等四大项共通需求,故将它们做成Plug-in,并纳入EVA SDK;意谓NEON客户可直接取用这些Plug-in,稍加修改Sample Code就能迅速满足开发需求。因此凌华期盼不管是客户端的In House AI团队、或外部SI夥伴,都能利用EVA SDK中各种模块化Plug-in,省却自移动手刻程序码的艰辛历程,在1~2个月内完成业主赋予的开发任务。
大致上来说,许多客户在布建NEON AI智能镜头后,普遍反应获得了一些显着效益。比方说「改善测试流程」,以往针对红龙摆放固定位置、人员佩戴绝缘手套时机,未必已有明确规范,此次藉由NEON导入,针对整个作业流程重新梳理一番,因而发觉不足之处,回过头来将测试流程定义得更严谨。再者是「减少违规事件」,多数客户在启用NEON的前几天,仍会捕捉到大量违规事件,但由于系统会主动将违规者通报给直属长官,免不了遭到劝诫,后续便会导正行为,使得违规事件急速下降,只剩下原先高峰期不到1/10的水准。加上NEON内建DI/O,可连接三色灯或是声音警报器,侦测到违规事件可以实时的发出警示提醒人员以减少伤害,成功为场域提升工安层级。
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