图像识别

在科技时代，技术每天都在进步。AIOT是一种高效的自动化系统，可以帮助工厂减少重复性劳动，减少人力。借助AIOT，系统可以自动执行需要大量精力和时间的常规手动任务，如控制设备自动启停，控制设备角度、压力，自动故障报警检修等。 另一方面，AIOT系统全天候运行，减少了晚班对人健康损耗；同时，在恶劣环境下仍然能够工作，保障人员安全。 福建三明钢铁厂智能降尘系统，正是AIOT落地典型场景，通过摄像头-》人工智能识别-》PLC设备，进行自动化作业；同时依照上级部门要求，对粉尘、PM2.5/PM10等状态进行上传，提供环保达标有力证明。

项目背景 随着家电行业的快速发展，冰箱等产品的品牌形象和能效标识成为消费者关注的焦点。冰箱的 Logo 和能效图标不仅是品牌识别的关键元素，也是产品质量认证的标志。因此，在冰箱生产过程中，对 Logo 和能效图标的正确张贴和显示进行自动化检测显得尤为重要。传统的人工检测方式效率低、成本高，容易出现遗漏或误判。本项目旨在开发一套基于图像识别的冰箱 Logo 和能效图标自动检测系统，帮助提高生产线检测效率，保障产品标识合规性。 项目目标 本项目旨在建立一个智能检测系统，通过计算机视觉和深度学习技术对冰箱表面的 Logo 和能效图标进行检测，确保位置、内容、清晰度等符合品牌和能效要求，从而提升冰箱生产过程的合规性和产品质量。 项目功能 Logo 位置与完整性检测：识别冰箱表面的品牌 Logo，检查其位置是否正确、图案是否完整清晰，避免 Logo 缺失、错位或模糊。 能效图标检测：检测冰箱上的能效图标，验证图标内容和能效等级是否符合标准，确保冰箱出厂时符合能效要求。 图像质量分析：对图标和 Logo 的清晰度、色彩等进行分析，识别任何潜在的印刷或张贴质量问题，确保品牌和图标视觉效果一致。 自动报警和提示：若检测到 Logo 或能效图标不合规，系统会自动报警或提示操作人员，及时进行调整或修复。 检测数据存储与报告生成：将检测数据存储至数据库，定期生成合规检测报告，帮助生产线分析产品标识合规情况，为管理层提供数据支持。 项目特点 高准确度识别：通过深度学习模型，准确识别冰箱上的 Logo 和能效图标，提高检测的准确性。 实时检测：系统支持实时检测，能够在生产线的流水作业中快速完成标识检测。 自动化与智能化：无需人工干预，自动识别和报警，提升工厂自动化水平。 数据可追溯性：检测记录可追溯，帮助工厂进行长期数据分析和质量管理。 技术架构 图像采集系统：通过高分辨率摄像头采集冰箱表面的图像数据，传输到后台进行分析。 图像处理与识别模型：使用深度学习模型（如 YOLOv8 或 ResNet 等）进行图像处理和分析，识别 Logo 和能效图标的位置、内容和清晰度。 后台数据管理与报告系统：将检测数据存储至数据库，定期生成检测报告并进行数据分析，便于追溯和质量管理。 报警与通知系统：与生产线的报警系统对接，检测到不合规标识时自动报警，确保生产过程及时纠正。 项目价值 提高检测效率：实现 Logo 和能效图标的自动化检测，降低人工检测成本，提高检测速度。 保证产品合规性：确保冰箱出厂时 Logo 和能效图标符合品牌和能效标准，提升产品在市场中的竞争力。 支持质量管理：通过数据追溯，帮助工厂更好地进行质量分析和改进，推动产品品质提升。 提升品牌形象：确保 Logo 和能效图标的准确显示，提升冰箱产品的品牌形象和市场认可度。 本项目的实施将帮助冰箱生产线显著提高标识合规性和质量控制水平，推动生产智能化升级，为企业发展提供有力的技术支持。

项目背景 在制造业环境中，工人穿戴的安全装备和服装合规性直接关系到工厂的安全生产与员工的健康保护。美的工厂作为全球知名的家电制造企业，对生产过程中的工人穿戴规范有严格的要求。然而，传统的人工检查方法存在效率低、覆盖不全的缺陷，且容易出现人为疏忽。因此，引入智能化的穿戴合规检测系统，有助于提高安全管理水平，确保员工符合工厂规定的穿戴标准。 项目目标 本项目旨在开发一套智能穿戴合规检测系统，通过图像识别、深度学习等技术对工人穿戴的合规性进行实时检测，确保员工按照规定穿戴安全帽、工作服、手套等装备，从而提高美的工厂的生产安全性和规范性。 项目功能 穿戴合规检测：实时识别员工的穿戴情况，判断安全帽、工服、手套等是否佩戴齐全，并自动记录检测结果。 违规报警：如果发现穿戴不合规的情况，系统会触发报警，通知现场管理人员及时干预，确保安全隐患尽早消除。 数据分析与报告生成：对检测数据进行统计分析，生成定期合规报告，帮助管理层掌握安全状况，改进管理流程。 人员身份与权限管理：结合员工的身份信息进行权限管理，确保特定区域和任务的穿戴合规，提升管理的精准性。 项目特点 高效性：通过自动化检测提高合规检查效率，减少人工检查的时间消耗。 准确性：采用深度学习模型，能够准确识别和判断员工穿戴是否符合规定。 实时性：系统提供实时监控和报警功能，及时处理违规情况，保障安全。 数据可追溯性：所有检测数据将保存至数据库，便于追溯和分析，帮助工厂制定进一步的安全管理措施。 技术架构 前端系统：安装在工厂的摄像头实时采集工人图像，传送至后台系统。 后台系统：应用深度学习模型（如 YOLOv8）进行图像分析，判断员工穿戴情况。检测结果保存至数据库，并生成定期合规报告。 报警与通知系统：与现场报警装置和管理层通知系统集成，实现异常情况实时报警和通知。 项目价值 提升安全管理水平：减少安全隐患，确保生产环境的安全性。 提高检查效率：自动化系统替代人工检查，减少误差，提高工厂管理的智能化程度。 降低管理成本：自动化合规检测大幅减少了人工检查的投入，节约管理成本。 通过本项目的实施，美的工厂将大幅提升工人穿戴规范的合规性，进一步保障生产安全，为企业的智能化管理奠定基础。

本项目的用户主要面对钢材厂，在以往的初生晶体含量检测都是通过ps或者肉眼判断，价格非常昂贵，本程序解决了此问题。本程序使用python编写，使用了yolo+torch+u-net+opencv+tkbootstarp等技术制作

屠宰厂生猪的收货管理里，数量是一个非常重要的管理指标，因为数量错误会严重的影响企业利润，尤其是人为作弊的情况下。 传统的人工点数，人工记录或者输入电脑的方式，都存在点数效率低（点2-3次还不一定能点准），劳动强度大，如果有人为因素就必然会出错的弊端； 基于ai（人工智能）和视觉技术的点猪系统，通过摄像头拍摄卸猪的过程，自动对生猪进行计数。

1，装配清单系统：数字化船舶模型，1：1呈现所有船舶零部件，提供一定的编辑功能 2，备忘录系统：为零件提供备忘录，现场勘验的时候可以查看备忘录 3，组装顺序和教程系统：编辑船舶零件装配顺序，检验现场装配施工顺序是否合规 4，AR定位系统：零件级别的虚实叠加AR显示系统，检验现场施工精度误差情况，并记录反馈。提供二维码定位，和自写算法的高精准定位系统，解决大户外场景定位漂移问题

智能焊接控制平台简介 概述 智能焊接控制平台是一款创新的工业自动化解决方案，专为提升焊接作业的智能化水平而设计。该平台通过集成高精度传感器、实时数据处理和机器学习算法，实现对焊接过程的精确控制和优化，确保焊接质量的同时，显著提高生产效率和操作安全性。 核心功能 实时过程监控：利用高灵敏度传感器实时监测焊接参数，如电流、电压、温度和焊接速度。 智能过程控制：基于先进的控制算法，自动调整焊接参数，以适应不同的焊接条件和材料。 预测性维护：通过分析焊接数据，预测设备维护需求，减少意外停机时间。 质量保证系统：自动记录焊接过程数据，实现产品质量的可追溯性和一致性。 技术亮点 人工智能算法：采用机器学习技术，不断优化焊接参数，提高焊接质量。 用户友好的界面：提供直观的操作界面，使操作人员能够轻松设置和监控焊接过程。 灵活的系统集成：支持与现有生产线和IT系统的无缝集成，实现数据共享和流程自动化。 环境适应性：能够在各种工业环境中稳定运行，适应不同的焊接应用需求。 应用领域 汽车制造：用于汽车车身、发动机部件的精确焊接。 航空航天：适用于飞机结构和航天器部件的高质量焊接。 重工业：用于钢结构、压力容器等大型结构的焊接。 能源行业：支持核电站、风电塔筒等能源设备的焊接作业。 客户价值 提高生产效率：通过自动化焊接过程，减少人工干预，提高生产速度。 降低运营成本：减少材料浪费和能源消耗，降低长期运营成本。 提升产品质量：确保焊接接头的一致性和可靠性，提高产品的市场竞争力。 增强操作安全性：减少操作人员接触危险环境的机会，提高工作场所的安全性。