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  • pdf文档 OnePower工业互联网平台助力智慧工厂建设

    OnePower 工业互联网平台的工业连 接、工业 AI、工业低代码等能力,其核心是通用算法模 块。 该模块结合传统图像检测算法以及神经网络算 法,在不同细分领域进行调试和优化,从而提高在不同 场景下的部署落地效率和检测质量。 在边缘侧,产品 采集图像数据,进行缺陷标注,并将有缺陷的图像上传 云端;在云端,产品进行多行业算法模型训练,并实现 算力资源分配和缺陷在线判断,下发至客户产线侧的 算力一体机 中国移动上海产业研究院自主研发了基于图像处 理和深度学习的光伏组件智能检测方法,该方法在 EL 图像数据采集的基础上,对组件图像进行预分割,根据 先验的缺陷类型对组件类型进行预分类,并基于 Faster RCNN 模型对光伏组件缺陷的不良类型进行二次检 测。 详细的方法描述如下。 3. 2. 1 EL 图像数据采集 基于 5G 智能网关的 EL 图像数据采集与传输方 法,通过 5G 5G 专网,EL 图像可以实时传输,使 EL 设备安装、布局时不再拘泥于现场网线布置限制,可 以随时随地将图像实时传输到 OnePower-AI 质检平 台;同时,5G 网络的大带宽特性确保 EL 图像可以高 质量传输:快速传输 4 ~ 8 K 的 EL 图像,100% 保留 EL 图像的细节和清晰度,提高了光伏检测算法的识 别准确率 [10] 。 EL 图像数据采集及传输过程如图
    10 积分 | 7 页 | 2.58 MB | 3 月前
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  • ppt文档 第5章 工业机器人控制系统【81页PPT】

    磁盘存储 磁盘存储 回转伺服 控制器 手腕伺服 控制器 大臂伺服 控制器 手腕回转 伺服控制器 磁盘存储 视觉系统 控 制 计 算 机 通信接口 网络接口 声音、图像 等接口… 滑觉和力觉 传感器 手腕旋转 伺服控制器 ( 1 )控制计算机:控制系统的调度指挥机构; ( 2 )示教编程器:与主计算机之间以串行通信方式实现信息交互; ( 3 )操作面板:由各种操作按键、状态指示灯构成; 机器视觉系统是指通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信 号,传送给专用的图像处理系统。根据像素分布和亮度、颜色等信息, 转变成数字化信号。图像系统对信号进行各种运算来抽取目标的特征, 进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 1 、机器视觉系统构成 结果 孔 半径 图 5-10 采用模拟相机的视觉系统构成 图像 内存中 应用 数字图像 模拟视频流 被测物体 光源 摄像机 图像采集卡 镜头 机器视觉软件 机器视觉软件 结果 孔 半径 图 5-11 采用数字相机的视觉系统构成 图像 内存中 应用 数字图像 图像数据 被测物体 光源 镜头 机器视觉软件 数字摄像机 结果 孔 半径 图 5-12 采用智能相机的视觉系统构成 图像 内存中 应用 数字图像 模拟图像数据 被测物体 光源 镜头 机器视觉软件 智能摄像机 最本质的功能
    10 积分 | 81 页 | 7.23 MB | 3 月前
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  • word文档 智慧园区解决方案(193页 WORD)

    岛、智能化不够、设备多样化、大数据检索困难、设备维护难、系统稳定性低 等,这些制约了系统的扩建、资源的共享和业务的整合,从而限制了园区防控 体系技术水平的提高,具体主要表现在以下几个方面:  不安全 视频监控图像看不清,看不全,品牌混乱,进行联网困难;存储设备不够 稳定,经常导致录像丢失,无证可查;海量数据存储,检索缓慢,查询效率低 下;  效率低 车辆出入口主要以刷卡放行的形式,高峰期易造成拥堵,且园区内部存在 及时疏导,规范停车和行驶;重要的事件要做到事前预警、事中处理、事后归 档和追溯。形成园区人员、车辆、事件的全面管控。 1.2.4 覆盖高清化 园区内外要实现安防设备的全覆盖,同时要保证其中视频图像的高清。安 防产品要符合各类场景的使用需求,做到立体化安防,全面无死角。 1.2.5 指挥简易化 一旦发生报警事件,报警信号要通过丰富的联动及时反馈给值班人员或者 系统自动处理,值班人员可以 状况,一旦事情发生后可以通过集成平台进行远程呼叫、开关门、声光警示等 动作,同时可以通过移动 APP 快速调度附近人员去现场查看处理。做到事中的 及时处理。 运维:实时监测系统中各项参数,包括摄像机的在线状况、图像质量、录 像完整度、告警事件、网络流量、资产管理、风险评估等。主动记录系统运行 中发生的一切动作,同时支持手动录入重大事件(可编辑文字、上传图片、视 频等附件),做到事后的有源可溯,有记可查
    40 积分 | 289 页 | 48.36 MB | 1 月前
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  • word文档 智慧工厂可视化解决方案(164页 WORD)

    高了企业对安全隐患及生产现场问题的快速反应能力,从而更好地适应竞争日益 激烈的市场环境。以下抽取本方案设计部分应用进行说明: 网络高清视频联网:通过视频监控联网,可为各级管理人员按权限分配各环 节现场图像信息,避免现场状况信息汇报的延时,出差在外的管理人员甚至可通 过移动网络了解现场实际情况以参与应急决策; 报警联动策略:可设计通过视频分析、人脸识别、黑名单识别等技术进行实 时侦测,当有非法入 及车厢环境监测设备,提供远程视频监控、GIS 定位及厢货环境保障 等; 可考虑使用单兵车牌识别功能,通过远程联网随时从后台获取、显示物 流车辆信息; 可考虑厂内道路设置卡口设备(车牌识别、图像抓拍、违章测速等) 追 踪车辆路径; 入口信息显示屏可显示车辆信息; 支持通过车牌号从后台调取车辆信息,包括物流类型、司机资料照片等。 第四 章 企业综合安防管理平台 4.1 平台概述 至 BS 页面,登录用户名、 密码、登录显示页面可配置。 4.3.2 基础应用功能 4.3.2.1 应用客户端整体界面 4.3.2.2 实时图像的浏览 1) 通过 C/S 客户端和 WEB 浏览器,可以单画面或多画面显示实 时视频图像;支持不同画面的显示方式:1 、4 、6 、9 、16 画面等方 式;还可以支持 6 、7 、8 、10、13 、14 、17 、22 、24 、25
    10 积分 | 167 页 | 5.06 MB | 1 月前
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  • ppt文档 第4章 工业机器人传感系统【131页PPT】

    综合现代计算机、光学、电子技术,能够自动地从所采集到的图像中 获取信息或者产生控制动作。机器视觉系统的具体应用需求千差万别, 视觉系统也可能有多种形式,但都包括三个步骤: 利用光源照射被测物体,通过光学成像系统采集视频图像,相机和 图像采集卡将光学图像转换为数字图像; 计算机通过图像处理软件对图像进行处理,分析获得其中的有用信 息,这是整个机器视觉系统的核心; 图像处理获得的信息最终用于对对象(被测物体、环境)的判断, 体、环境)的判断, 并形成相应的控制指令,发送给相应的机构。 如果要赋予机器人较高级的智能,机器人必须通过视觉系统更多地 获取周围环境信息。视觉传感器是固态图像传感器 ( 如: CCD 、 CMOS ) 呈像技术和 Framework 软件结合的产物,它可以 识别条形码和任意 OCR 字符。图 4-19 所示为视觉传感器。 图 4-19 视觉传感器 应用领域 功 能 图 例 识 别 机器人的视觉传感主要应用在两个方面: 工业机器视觉系统可以通过视觉传感器获取环境的二维图像,并通 过视觉处理器进行分析和解释,进而转换为符号,让机器人能够辨识物 体,并确定位置。工业机器人的视觉处理系统包括图像输入 ( 获取 ) 、图 像处理和图像输出等几个部分,实际系统可以根据需要选择其中的若干 部件。 光学成像 系统 图像采集 装置 图像处理 模块 运算和决策 控制模块 控制执行 模块 光源
    10 积分 | 131 页 | 13.35 MB | 3 月前
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  • word文档 智慧工地整体建设项目解决方案 -设计方案(71页 WORD)

    网、 高清、无线三方面贴近工地行业应用的设计方案。 本系统具有如下功能: 1) 施工现场远程巡查—— 通过施工现场本身就具有的互联网,可以直接在监控中心 显示屏上看到各施工点的现场情景图像,也可以通过监控中心的监控电脑向前端摄像机、 高速球发出控制指令,调整摄像机镜头焦距或控制云台进行局部细节观察,对施工现场进 行远程实时抽检监控。在监督施工现场是否规范施工的同时,保证建筑材料及设备的财产 视频监控不仅能在白天实时监控,且在夜间可以对施工现场进行监控; 4) 若前端主动发出报警信息后,监控中心监控图像应自动切换到发生报警的施工现 场图像; 5) 中心系统能对所有设备进行管理; 6) 系统能对登录平台用户进行管理,系统为不同级别用户配置权限功能,保证不具 备权限的用户不可以随便查看他人管辖范围内的工地现场图像。 7) 本系统设计使用性价比极高的高清摄像机及高清球机,分辨率为 200 万,可以看 组成:前端施工现场、传输网络、 监控中心。 1) 工地前端系统 工地前端系统主要负责现场图像采集、录像存储、报警接收和发送、传感器数据采集 和网络传输。 前端监控设备主要包括分布安装在各个区域的球型鹰眼全景相机、高清红外星光网络 摄像机、网络硬盘录像机,用于对建筑工地的全天候图像监控、数据采集和安全防范,满 足对现场监控可视化、报警方式多样化和历史数据可查化的要求。当出现突发事件时,工
    10 积分 | 97 页 | 3.73 MB | 3 月前
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  • pdf文档 智慧工地解决方案(53页)

    技术特点:VR实景切实感受事故 03 智慧工地解决方案 车辆进出 车牌识别 车型识别 渣土车覆盖分析 03 智慧工地解决方案 3.3车辆进出 n 车牌识别、车型识别 • 主要功能:通过摄像机采集图像,自动分析进出 车辆的车牌,车型信息,并上传云平台 • 效益分析:提升工地出入口车辆管控水平,对进 出车辆实时准确记录 • 技术特点:在不需要增加额外工作量的情况下, 快速有效的识别进出车辆,实现对车辆的管控 快速有效的识别进出车辆,实现对车辆的管控 车辆信息采集 本地实时处理 信息发送云平台 信息发布 手机APP 电脑界面 03 智慧工地解决方案 3.3车辆进出 n 渣土车覆盖分析 • 主要功能:通过摄像机采集图像,自动分析车门 渣土车是否覆盖满足环保要求,并提出预警 • 效益分析:提升车辆环保要求的管理水平 • 技术特点:在不需要增加额外工作量的情况下, 自动对渣土车进行分析判断,如果发现没有覆盖 根据摄像头拍摄的位置, 分析人员大致出现的位置, 并展现在平面图 通过对摄像头的图像进行人员检 测分析,发现人员在摄像头内的 大概位置 3 人员行为 分析人员的姿态,动作等 通过分析人员的关节部位及其相 互关系,分析人员行为 n 工地内部人员管理 • 主要功能:通过工地内部的监控系统采 集图像,分析工地内部的人员身份、人 员位置、人员行为等。 • 效益分析:解决工地内部他是谁?他在
    10 积分 | 53 页 | 5.24 MB | 3 月前
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  • ppt文档 智慧工地监控系统解决方案(55页 PPT)

    ≤----- 0 1 0 1 1 人脸图片 人脸录像 功能亮点 | 人脸识 别 人脸抓拍相机 普通 IPC 相机 人脸结果展现 人脸抓拍 图像检测 特征建模 特征对比 抓拍库、注册库、黑名单库 + 上传人脸特征数据 抓拍图特征数据 抓拍大图、小图 人脸识别服务器 人脸抓拍服务器 人脸数据库 平台客户端 数据存储 0 工地安防方案 3 亮点功能 目 录 页 • 采用超低照度 200 万( 1920 × 1080 ) CMOS 图像传感器,低照度效果好,图像清晰度高 • 超低比特率,低网络延迟 • 支持 H.265 编码,实现超低码流传输 • 支持三码流, ACF (活动帧率控制) • 支持 ROI , SVC 等智能编码方式,支持多达 消失,场景变更的侦测,并且可以与报警联 动 • 支持防红外过曝,自动检测图像亮度并自适应调焦,以防止近距离过曝 • 宽动态,超低照度, 3D 降噪 • 红外照射距离 100 米 产品推荐 | 监控摄像 机 红外枪型网络摄像机 • 采用 200 万 (1920× 1080) CMOS 图像传感器,低照度效果好,图像清晰度高 • 可输出 200 万 (1920× 1080)30fps
    20 积分 | 55 页 | 7.49 MB | 3 月前
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  • ppt文档 智慧园区元宇宙建设运营方案(76页 PPT)

    指纹识别 虚拟人 云计算 机器学习 深度学习 神经网络 GPU 虚拟服务员 虚拟老师 虚拟疏导 视觉 图像识别 文字识别 五 大 能 力 大 场 景 18 整体架构 - 虚拟人 内容生产 内容运营 场景植入 内 容 IP 定位 形象设计 故事人设 品牌营销 活动策划 联名合作 生物特征 人脸识别 声纹识别 指纹识别 视觉 图像识别 文字识别 12 语音识别 hot! 语音识别 长语音识别 远场语音识别 窄带语音识别 语音合成 ☆ 语音唤醒 文字识别 多语种手写字体识别 通用打印字体识别 自然语言理解 机器翻译 知识图谱 hot ! 图像识别 静态图像识别 动态图像追踪 卡证类文字识别 车牌识别 生物特征识别 hot 功能优势: 在特定行业具备具备良好的基础和积累。 技术 -NLU| 机器翻译 静态图像识别 功能介绍: 精准识别图片中的物体和场景, 简化图片管理。 功能优势: 可显著抵抗光照与姿态变化等 干扰因素的影响。 全球领先的通用物体检测算法, 能有效检测出图片中超过 200 类 的常见物体。 动态图像追踪 功能介绍: 在视频监控、辅助驾驶等场景 中,准确、迅速地找出场景中
    10 积分 | 76 页 | 9.96 MB | 1 月前
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  • ppt文档 智能制造深层剖析

    GUANLIJISHUHUA GUANLIJISHUHUA 图像库 使用“图像工作站”在生产过 程中截取图像 1 对图像库和预先编制的 算法执行交叉检查,以作复用 2 复用先前训练的算法,并 在生产过程中对算法再次进行训 练,从而处理数据变体。 3a 开发全新图像分析技术, 并利用样品集训练分析技术,从而 提高分析精度;将其作为全新基础 不特定于任何图像捕获系统,使其易于扩展 • 采用通用硬件,降低运行和操作成本 • 利用云技术,无需维护窗口 • 大数据分析的一部分,可以跨多个工作单元驱动多个优化方案 • 准确率越用越高 与传统的自动化视觉检测方法相比,我们的方法有显著的优势 44 GUANLIJISHUHUA GUANLIJISHUHUA 应用案例:中蝈一家主要液晶显示屏制造商 在工作场所采集图像 将图像发送至检测室 GUANLIJISHUHUA 缺陷分类示例 异物 擦伤 膜孔 孔洞、 板面损伤 硅残留 污染物 46 GUANLIJISHUHUA GUANLIJISHUHUA 认知学习系统开发过程 时间 图像数量 数年 数百万 基础模型 数万 数千 数周 特定于行业 / 客 户的模型开发 模型优化 数天 数小时 模型学习能力测试 已建立 47 GUANLIJISHUHUA
    10 积分 | 63 页 | 17.79 MB | 9 月前
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