IoT và thị giác máy tính có thể tăng cường an toàn công nghiệp như thế nào

0

Làm việc trong môi trường công nghiệp luôn nguy hiểm và các nhà quản lý nhà máy cố gắng tìm giải pháp tốt nhất để giảm thiểu thương vong. Mục đích là để giảm thiểu rủi ro, quản lý rủi ro và ngăn ngừa tai nạn. Luật pháp liên quan thực thi nhiều quy tắc và quy định, tuy nhiên hầu hết những điều này bắt nguồn từ những lỗi lầm trong quá khứ và không đủ hiệu quả để tránh những bất hạnh trong tương lai.

Sử dụng các cảm biến IoT có thể cung cấp thuật toán với dữ liệu thời gian thực và cho phép nó đưa ra quyết định ngay lập tức. Ví dụ: nếu cảm biến phát hiện rò rỉ gas, nhiệt độ tăng hoặc độ ẩm không mong muốn, công việc có thể dừng ngay lập tức hoặc ít nhất là thông báo cho người quản lý tầng. Những loại quyết định này mang tính quyết định và không cung cấp nhiều cái nhìn sâu hơn trong tương lai.

Một cách khác để tạo ra một môi trường an toàn hơn là sử dụng sức mạnh của máy tính và học máy. Bằng cách tạo các tình huống khác nhau, thuật toán có thể cảm nhận sự khác biệt giữa những gì an toàn và những gì không.

Khả năng thị giác máy tính

Những tiến bộ của tầm nhìn máy có nghĩa là bây giờ các thuật toán có thể xác định các đối tượng, các cạnh và vận tốc. Cùng với việc cải thiện sức mạnh xử lý (GPU), cảm biến và hệ thống mang độc lập như robot và máy bay không người lái, giờ đây chúng ta có tất cả các thành phần cần thiết để tạo ra các kế hoạch an toàn tiên tiến được tự động hóa hoàn toàn và tốt hơn so với các kế hoạch được thực hiện bởi người.

Thị giác máy tính cố gắng tái tạo mắt người một cách hiệu quả, cùng với khả năng của bộ não để nói lên sự khác biệt giữa các đối tượng hoặc tình huống khác nhau. Sử dụng điều này trong môi trường công nghiệp sẽ dẫn đến ít tai nạn và phòng ngừa hơn thay vì điều chỉnh.

Các phân ban và giải pháp an toàn công nghiệp

Safeopedia, một tài nguyên web chuyên dụng, định nghĩa một danh sách các chủ đề là một phần của an toàn công nghiệp. Chúng ta sẽ thảo luận về các giải pháp có thể được cung cấp bởi tầm nhìn máy tính cho mỗi chủ đề.

Quy trình và an toàn sản xuất

Hầu hết các cơ sở sản xuất đã có một hệ thống camera quan sát được lắp đặt trong khuôn viên. Một thuật toán thị giác máy tính có thể sử dụng nguồn cấp dữ liệu trực tiếp này để phát hiện những bất thường. Ví dụ, trong các khu vực cụ thể nơi không cho phép công nhân được vào do các bộ phận di chuyển hoặc các mối nguy hiểm khác. Nếu một tình huống như vậy được phát hiện thông qua các cảnh quay trực tiếp, toàn bộ quá trình có thể được dừng lại.

Thị giác của máy có thể điều khiển các thiết bị khác nhau hoặc khác nhau, tự động hóa các quy trình sản xuất. Điều này làm tăng hiệu quả và làm cho nơi làm việc an toàn hơn vì nó loại bỏ nhu cầu của mọi người ở những khu vực nguy hiểm. Ví dụ: bằng cách sử dụng mã vạch, các sản phẩm có thể được phân loại hoặc đóng gói theo điểm đến cuối cùng mà không cần người vận hành.

An toàn vật liệu

Máy quét tự động có thể được cài đặt trên dây chuyền sản xuất. Chúng có thể xác định bất kỳ sai sót nào trong các nguyên liệu thô được sử dụng như vết trầy xước, lớp sơn không đều hoặc thậm chí các khuyết tật nhỏ thoát khỏi mắt thường nhưng có thể là thảm họa đối với sản phẩm cuối cùng. Thậm chí, các thiết bị IoT có thể làm điều này với tốc độ không thể đối với các bộ điều khiển chất lượng thủ công. Các chuyên gia về thị giác máy tính của InData Labs đã mô tả cách phát hiện đa đối tượng có thể làm cho quá trình này chính xác và nhanh chóng cho các phần khác nhau của cùng một đối tượng.

An toàn cháy nổ

Cảm biến nhiệt và khói đã là một phần của thiết bị an toàn tiêu chuẩn trong mọi môi trường công nghiệp. Chúng có thể được bổ sung các biện pháp phòng ngừa như camera hồng ngoại. Ví dụ: nếu một thiết bị quá nóng và bắt đầu cháy, nó có thể được nhìn thấy trên camera hồng ngoại và dừng lại trước khi nó trở thành mối nguy hiểm.

An toàn điện

Sử dụng cảm biến IoT là một cách kinh tế và hiệu quả để đảm bảo rằng tất cả các mạch điện hoạt động chính xác. Những thứ này có thể thu thập dữ liệu về sức căng, điện áp, hiệu ứng Joule và ngăn ngừa quá tải, mất điện hoặc thậm chí là hỏa hoạn do chập điện. Thị giác máy tính có thể xử lý một loạt các tín hiệu khác nhau đến từ các mạch điện và phát hiện hoạt động bất thường.

Xây dựng, nơi làm việc và an toàn môi trường

Các cảm biến có độ phân giải cao được gắn trên máy bay không người lái hoặc các loại phương tiện tự trị khác có thể quét chu vi và phát hiện bất kỳ thay đổi cấu trúc nào. Khía cạnh này quan trọng hơn trong các môi trường căng thẳng cao như mỏ than, mỏ muối hoặc nơi khai thác dầu, nơi bất kỳ thay đổi đột ngột nào cũng có thể dẫn đến mất mạng hoặc các mối nguy môi trường.

Môi trường được phân đoạn và mỗi phần được so sánh với mô hình tốt được xác định trước. Bằng cách xác định sự khác biệt, máy tính có thể giúp xác nhận nếu có nguy hiểm thực sự.

An toàn chung – Các khía cạnh chung của an toàn chung cho tất cả mọi người

Các hệ thống cảm biến thông minh đã được áp dụng ở một số khu vực, như Trung Quốc, nơi chính phủ sử dụng các hệ thống nhận dạng khuôn mặt để bảo mật chung. Ý tưởng này có thể được nhân rộng trong các nhà máy sản xuất để loại bỏ việc sử dụng phù hiệu truy cập. Các biện pháp sinh trắc học có độ chính xác tăng so với thẻ truy cập hoặc khóa truyền thống. Giải pháp này hoạt động tốt nhất nếu dữ liệu được xử lý tại chỗ.

Thách thức

Tất nhiên, một nỗ lực như vậy đi kèm với các vấn đề quan trọng. Trước hết, các cảm biến cần phải ở trạng thái tốt nhất và tương thích cả với nhau và toàn bộ hệ thống. Không nên bỏ qua công việc cài đặt, kết nối và hiệu chỉnh chúng liên tục để hoạt động trơn tru.

Tiếp theo, lượng dữ liệu được gửi qua đơn vị xử lý là rất lớn, điều đó có nghĩa là hệ thống phải sẵn sàng cho lưu lượng mạng hoặc tìm cách xử lý một số thông tin cục bộ và chỉ gửi kết quả để phân tích thêm.

Cuối cùng, có thể có sự khác biệt nhỏ giữa hình ảnh được lưu trữ và thực tế. Mức độ chịu đựng của hệ thống nên được đặt đủ thấp để phân loại đối tượng một cách chính xác và đủ cao để tạo ra sự khác biệt giữa một tình huống có thể chấp nhận và nguy hiểm.

Định hướng trong tương lai

Ngay bây giờ, các thuật toán thị giác máy tính chủ yếu là xác định và hạn chế, nhưng hữu ích một cách rộng rãi. Chỉ cần tưởng tượng những tiến bộ học máy sẽ mang lại. Nó sẽ cho hệ thống biết những gì cần tìm, và nó sẽ khiến hệ thống học hỏi từ những kinh nghiệm trong quá khứ, giống như cách một kỹ sư QA làm việc.

Sau giai đoạn đào tạo ban đầu và hiệu chuẩn tại chỗ, nó sẽ có thể cung cấp các tính năng bổ sung như phát hiện khuôn mặt. Thu thập dữ liệu từ các cảm biến khác nhau và phát hiện nguy cơ rủi ro tương quan là một hướng tiềm năng khác.

Tác giả: Emilia Marius

BÌNH LUẬN

Vui lòng nhập bình luận của bạn
Vui lòng nhập tên của bạn ở đây