CN115278179A - 生产线安全监控方法、系统、设备及介质 - Google Patents
生产线安全监控方法、系统、设备及介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115278179A CN115278179A CN202210911086.8A CN202210911086A CN115278179A CN 115278179 A CN115278179 A CN 115278179A CN 202210911086 A CN202210911086 A CN 202210911086A CN 115278179 A CN115278179 A CN 115278179A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- area
- production line
- island
- safety
- monitoring
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 title claims abstract description 196
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 135
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 63
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 43
- 238000005192 partition Methods 0.000 claims abstract description 32
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims abstract description 25
- 238000004806 packaging method and process Methods 0.000 claims description 56
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 24
- 230000008447 perception Effects 0.000 claims description 16
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 15
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 12
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 12
- 238000000638 solvent extraction Methods 0.000 claims description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 abstract description 6
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 abstract description 5
- 239000000047 product Substances 0.000 description 83
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 76
- 239000000463 material Substances 0.000 description 36
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 30
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 17
- 238000003825 pressing Methods 0.000 description 15
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 13
- 238000012384 transportation and delivery Methods 0.000 description 12
- 238000001179 sorption measurement Methods 0.000 description 11
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 10
- 230000006870 function Effects 0.000 description 10
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 9
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 8
- 238000007789 sealing Methods 0.000 description 5
- 238000012856 packing Methods 0.000 description 4
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 3
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 3
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 3
- 238000013439 planning Methods 0.000 description 3
- 239000002994 raw material Substances 0.000 description 3
- 239000011265 semifinished product Substances 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 238000009450 smart packaging Methods 0.000 description 2
- 230000032258 transport Effects 0.000 description 2
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 1
- 230000006698 induction Effects 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 238000007648 laser printing Methods 0.000 description 1
- 229940040145 liniment Drugs 0.000 description 1
- 239000000865 liniment Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 description 1
- 230000006855 networking Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 230000033764 rhythmic process Effects 0.000 description 1
- 230000035939 shock Effects 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 238000013024 troubleshooting Methods 0.000 description 1
- 238000013316 zoning Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N7/00—Television systems
- H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/40—Scenes; Scene-specific elements in video content
- G06V20/41—Higher-level, semantic clustering, classification or understanding of video scenes, e.g. detection, labelling or Markovian modelling of sport events or news items
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/52—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/172—Classification, e.g. identification
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B13/00—Burglar, theft or intruder alarms
- G08B13/18—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength
- G08B13/189—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems
- G08B13/194—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems
- G08B13/196—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems using television cameras
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
- G08B21/18—Status alarms
- G08B21/24—Reminder alarms, e.g. anti-loss alarms
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Emergency Management (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- General Factory Administration (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明涉及智能制造技术领域,公开了一种生产线安全监控方法、系统、设备及介质,该方法通过获取智能化柔性生产线的监控视频;根据智能化柔性生产线各岛的分布位置对监控视频进行一次分区处理,得到监控区域;基于安全防护等级对监控区域进行二次分区处理,从低至高依次确定为安全区域、预警区域与报警区域;沿着各区域所对应边界线布设感知节点,利用感知节点确定各区域的感知数据;根据感知数据对监控视频中目标所在区域进行识别,确定目标识别结果,基于目标识别结果确定生产线安全,根据各岛的分布位置以及安全防护等级进行区域划分,不仅能够适应智能化柔性生产线的变化,通过视觉识别实现对各岛安全管理,极大提高了安全监控的安全性。
Description
技术领域
本发明涉及智能制造技术领域,也涉及智能化柔性生产领域,尤其涉及一种生产线安全监控方法、系统、设备及介质。
背景技术
目前,GSWE(Geega Smart Works Education,吉利数字实训工厂),是基于智能化柔性制造新模式的技术创新,其中,GSWE智能化柔性生产线以“岛”为单元——供应链协同岛、分拣岛、装配岛、个性化定制岛、包装岛,甚至还有成品交付岛,让用户提取商品,像取快递一样简单便捷,其魅力就在于不受传统流水线工装、夹具的限制,具备可重构的岛式生产、实现多品类的混排作业、高敏捷的柔性制造、供应链网络化协同、新技术应用等优势。
然而,当前的智能化柔性生产线缺乏一套有效的智能监控方式,无法有效对智能化柔性生产线各个岛进行安全监控,导致智能化柔性生产线若某个岛发生事故或故障,无法及时有效发现,造成不必要的安全事故,同时,若有外来人员进入智能化柔性生产线预设监控区域无法及时提醒处理,容易造成安全事故或技术秘密泄露,因此,亟需一种生产线安全监控方法、系统、设备及介质。
发明内容
为了对披露的实施例的一些方面有基本的理解,下面给出了简单的概括。所述概括不是泛泛评述,也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围,而是作为后面的详细说明的序言。
鉴于以上所述现有技术的缺点,本发明公开了一种生产线安全监控方法、系统、设备及介质,以提高生产线安全监控的准确性与安全性。
在第一方面,本发明公开了一种生产线安全监控方法,包括:
获取智能化柔性生产线的监控视频,其中,所述智能化柔性生产线包括供应链岛、装配岛、定制化岛与包装岛;
根据所述智能化柔性生产线各岛的分布位置对监控视频进行一次分区处理,得到监控区域;基于安全防护等级对所述监控区域进行二次分区处理,从低至高依次确定为安全区域、预警区域与报警区域;
沿着所述安全区域、预警区域与报警区域所对应边界线布设感知节点,利用所述感知节点确定各区域的感知数据;
根据所述感知数据对所述监控视频中目标所在区域进行识别,确定目标识别结果,基于所述目标识别结果确定生产线安全。
于本发明的一实施例中,沿着所述安全区域、预警区域与报警区域所对应边界线布设感知节点,确定各区域的感知数据,包括:
通过在所述安全区域、预警区域与报警区域所对应边界线分别布设感知节点;利用所述感知节点获取目标进入相应区域的感知数据,所述感知数据包括位置数据、红外数据、激光数据、光电数据中的至少之一。
于本发明的一实施例中,根据所述感知数据对所述监控视频中目标所在区域进行识别,确定目标识别结果,基于所述目标识别结果确定生产线安全,包括:
根据接收的所述感知数据进行触发,产生触发指令;待收到所述触发指令后,对当前产生所述感知数据关联的区域进行目标识别,确定所述目标的类型,所述目标的类型包括行人或/和物体;根据所述目标所对应的权限对所述目标当前所处的场景进行判断,确定所述生产线是否安全;
若所述目标为行人,对所述行人进行人脸识别,确定所述行人的身份信息;根据所述身份信息与预设权限库进行匹配,判断所述行人进入当前区域的权限;若所述身份信息在预设权限库存储备份且权限满足当前区域,则确定所述生产线安全;若所述身份信息在预设权限库存储备份且权限不满足当前区域,则确定所述生产线不安全,并生成第一预警信息进行提示;若所述身份信息未在预设权限库存储备份,则确定所述生产线不安全,并生成第二预警信息进行提示;其中,所述第二预警信息的警报等级远大于第一预警信息;
若所述目标为物体,对所述物体进行识别,确定所述物品的类型;根据所述物品的类型与预设权限库进行匹配,判断所述物品进入当前区域的权限;若所述物品在预设权限库存储备份且权限满足当前区域,则确定所述生产线安全;若所述物品在预设权限库存储备份且权限不满足当前区域,则确定所述生产线不安全,并生成第一预警信息进行提示;若所述物品未在预设权限库存储备份,则确定所述生产线不安全,并生成第二预警信息进行提示。
于本发明的一实施例中,还包括:当检测到各岛中任一岛发生故障时,根据发生故障的岛对应归属的位置区域调节摄像头的监控范围,对所述监控范围内所述发生故障的岛的故障位置进行局部放大,结合当前故障位置、故障信息以及所述发生故障的岛的三维图形进行故障展示。
于本发明的一实施例中,根据所述智能化柔性生产线各岛的分布位置对监控视频进行一次分区处理,得到监控区域;基于安全防护等级对所述监控区域进行二次分区处理,从低至高依次确定为安全区域、预警区域与报警区域,还包括:
根据所述智能化柔性生产线各岛的分布位置调整摄像位置、摄像焦距、摄像角度,以使摄像完整覆盖所述智能化柔性生产线各岛的分布位置;
对获取的监控视频进行一次分区处理,得到覆盖所述智能化柔性生产线各岛整体布局的监控区域;
根据所述智能化柔性生产线各岛的安全防护等级对所述监控区域进行二次分区处理,得到从低至高依次确定为安全区域、预警区域与报警区域,将所述安全区域、预警区域与报警区域利用光线投影在生产线上形成携带标记的防护区域。
于本发明的一实施例中,基于所述目标识别结果确定生产线安全之后,还包括:
获取各岛加工处理后的目标产品的目标图像;将所述目标图像与预设图像进行比较,确定所述目标图像与预设图像之间的匹配度;
若所述匹配度低于预设匹配度,则根据所述匹配度呈现的差异点确定异常部件,基于所述差异部件调节该岛所对应的驱动信号中的至少一个运行参数,直至该岛生成的目标产品的目标图像与预设匹配度相符为止。
于本发明的一实施例中,将所述目标图像与预设图像进行比较,确定所述目标图像与预设图像之间的匹配度,还包括:
分别对所述目标图像与预设图像进行识别处理,确定所述目标图像与预设图像中的标签标识的粘贴位置和/或零件位置;
根据所述标签标识的粘贴位置和/或所述零件位置,计算所述目标图像与预设图像之间的匹配度。
在第二方面,本发明公开了一种生产线安全监控系统,包括:
视频获取模块,用于获取智能化柔性生产线的监控视频,其中,所述智能化柔性生产线包括供应链岛、装配岛、定制化岛与包装岛;
分区处理模块,用于根据所述智能化柔性生产线各岛的分布位置对监控视频进行一次分区处理,得到监控区域;基于安全防护等级对所述监控区域进行二次分区处理,从低至高依次确定为安全区域、预警区域与报警区域;
感知确定模块,用于沿着所述安全区域、预警区域与报警区域所对应边界线布设感知节点,利用所述感知节点确定各区域的感知数据;
安全监控模块,用于根据所述感知数据对所述监控视频中目标所在区域进行识别,确定目标识别结果,基于所述目标识别结果确定生产线安全。
在第三方面,本发明公开了一种电子设备,包括:处理器及存储器;所述存储器用于存储计算机程序,所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序,以使所述电子设备执行上述的方法。
在第四方面,本发明公开了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序:所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法。
本发明的有益效果:
获取监控视频,根据所述智能化柔性生产线各岛的分布位置对监控视频进行一次分区处理,得到监控区域;基于安全防护等级对所述监控区域进行二次分区处理,确定安全区域、预警区域与报警区域,沿着所述安全区域、预警区域与报警区域所对应边界线布设感知节点利用所述感知节点确定各区域的感知数据;通过感知数据数据进行外部触发,对所述监控视频中目标所在区域进行识别,一方面,减少了图像实时识别的工作量,避免了误判,也提高了安全监控的准确性;另一方面,根据各岛的分布位置以及安全防护等级进行区域划分,不仅能够适应智能化柔性生产线的变化,通过视觉识别实现对各岛安全管理,极大提高了安全监控的安全性。
附图说明
图1是本发明实施例中一种生产线安全监控方法的流程示意图;
图2是本发明实施例中另一种生产线安全监控方法的流程示意图;
图3是本发明实施例中另一种生产线安全监控方法的流程示意图;
图4是本发明实施例中一种生产线安全监控系统的结构示意图
图5是本发明实施例中一种电子设备的结构示意图;
图6是本发明实施例中提供了一种智能化柔性生产线的具体方案布局图;
图7是本发明实施例中提供了一种装配岛的结构示意图;
图8是本发明实施例中提供了一种跑道测试系统的结构示意图;
图9是本发明实施例中提供了一种纸盒上料设备的结构示意图;
图10是本发明实施例中提供了一种包装岛的结构示意图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式,本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用,本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用,在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是,在不冲突的情况下,以下实施例及实施例中的子样本可以相互组合。
需要说明的是,以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想,遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制,其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变,且其组件布局型态也可能更为复杂。
在下文描述中,探讨了大量细节,以提供对本发明实施例的更透彻的解释,然而,对本领域技术人员来说,可以在没有这些具体细节的情况下实施本发明的实施例是显而易见的,在其他实施例中,以方框图的形式而不是以细节的形式来示出公知的结构和设备,以避免使本发明的实施例难以理解。
本公开实施例的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本公开实施例的实施例。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含。
除非另有说明,术语“多个”表示两个或两个以上。
本公开实施例中,字符“/”表示前后对象是一种“或”的关系。例如,A/B表示:A或B。
术语“和/或”是一种描述对象的关联关系,表示可以存在三种关系。例如,A和/或B,表示:A或B,或,A和B这三种关系。
结合图1所示,本公开实施例提供了一种生产线安全监控方法,包括:
步骤S101,获取智能化柔性生产线的监控视频,其中,所述智能化柔性生产线包括供应链岛、装配岛、定制化岛与包装岛;
其中,供应链岛的输出端与装配岛的输入端连接,装配岛的输出端与定制化岛的输入端连接,定制化岛的输出端与包装岛的输入端连接,在此之外,包装岛的输出端还可以连接交付岛,现对各岛的实际功能进行说明,详述如下:
供应链岛用于根据订单信息,智能夹抱机器人行走至相应的原材料库位,通过机器视觉和工业大数据算法的引导依次从不同的库位中分别抓取与订单信息一致的原材料至分拣机器人处,分拣机器人将订单对应的物料分拣后放置到工作台指定位置,物流系统的复合机器人在机器视觉和工业大数据算法的引导下将订单对应物料抓取到自身物料背负位置,并在智能仓储物流管理系统控制下移动至装配岛前指定位置。
装配岛用于供应链岛的物料经物流系统复合机器人输送至该装配岛,物流系统复合机器人在机器视觉和工业大数据算法的引导下将订单对应物料抓取到装配岛指定位置,生产管理系统通过标识解析技术自动解析出订单信息并根据订单信息下发生产指令至PLC(可编程逻辑控制器)控制单元,PLC控制单元向协作机器人下达动作指令,协作机器人根据PLC控制单元下达的指令,在机器视觉和工业大数据算法的引导下相互协作,抓取订单物料至装配位置,通过定位和辅助装配机构的配合,完成整个汽车模型、新能源小汽车模型或电风扇的装配。装配完成后,协作机器人将半成品抓取至岛台指定位置,物流系统复合机器人从指定位置抓取半成品到自身物料背负位置,同时PLC控制单元将生产信息返回生产管理系统,生产管理系统将订单信息和生产信息写入到区块链平台中,半成品在仓储物流管理系统指挥下随复合机器人流入到下个工作岛(定制化岛)。
定制化岛,通过物流系统复合机器人在机器视觉和工业大数据算法的引导下将半成品抓取到定制化岛指定位置,生产管理系统通过标识解析技术自动解析出订单信息并根据订单信息下发生产指令至PLC控制单元,PLC控制单元向协作机器人下达动作指令,协作机器人根据PLC控制单元下达的指令,在机器视觉和工业大数据的引导下抓取该半成品至激光打印防护装置内部并配合激光雕刻机完成指定的雕刻任务,雕刻完成后协作机器人将产品移动至岛台指定位置,物流系统复合机器人从指定位置抓取产品到自身物料背负位置,同时PLC控制单元将生产信息返回生产管理系统,生产管理系统将订单信息和生产信息写入到区块链平台中,产品在仓储物流管理系统指挥下随复合机器人流入到下个工作岛(包装岛)。验证环境可实现多产品共线柔性生产,同时基于对供应链的拉动管理以及配备的激光打印设备可满足客户个性化定制需求。
包装岛用于根据生产计划数据获取目标包装盒,将所述目标包装盒和目标产品放置在包装工作台,完成对所述目标产品的包装。包装岛还可以包括用于存放包装盒的仓库,若智能包装岛包括用于存放包装盒的仓库,则将包装盒存放在用于存放包装盒的仓库,若智能包装岛没有用于存放包装盒的仓库,则将包装盒存放在用于存放原材料的仓库。
交付岛包括用于存放目标产品的仓库和取货工作台,将所述包装后的目标产品存放在所述用于存放目标产品的仓库,并获取用户的取货数据,根据所述取货数据将所述目标产品放置在取货工作台。
需要说明的是,通过供应链岛创新模拟供应链协同过程,以订单驱动产品零部件生产及供应,拉动整体供应链,对零部件生产过程、设备管理、质量管理等进行模,打造小集成、大平台、多协同的新型制造体系。创新岛式生产模拟环境,当前新能源等新兴车型零部件种类、数量相对减少,零部件整体性更高,岛式生产正在被更多科研及生产单位研究或尝试,本验证环境搭建的岛式生产环境可以做更多的创新性研究或应用。
在此,需要说明的是,获取智能化柔性生产线的监控视频,可以根据智能化柔性生产线各岛布置,使用一个或多个摄像头采集监控视频,其中,摄像头为高清摄像头,例如,摄像头分辨率至少大于500万,若智能化柔性生产线区域面积不大,可使用一个摄像头采集整个监控布局的监控视频。
步骤S102,根据所述智能化柔性生产线各岛的分布位置对监控视频进行一次分区处理,得到监控区域;基于安全防护等级对所述监控区域进行二次分区处理,从低至高依次确定为安全区域、预警区域与报警区域;
其中,通过柔性生产线各岛的分布位置对监控视频的监控区域进行一次划分(分区)处理,确定监控区域;同时,根据安全防护等级对所述监控区域进行二次分区处理,确定安全区域、预警区域与报警区域,在此需要说明的是,通过在监控视频进行分区处理,避免了直接在智能化柔性生产线设置标签、现场划分区域实现不同区域的重点监控,极大地减少了人工布置各个区域的工作量。
步骤S103,沿着所述安全区域、预警区域与报警区域所对应边界线布设感知节点,利用所述感知节点确定各区域的感知数据;
其中,通过在所述安全区域、预警区域与报警区域所对应边界线分别布设感知节点;利用所述感知节点获取目标进入相应区域的感知数据,所述感知数据包括位置数据、红外数据、激光数据、光电数据中的至少之一,该目标可以是人、物或者其它。
例如,沿着所述安全区域、预警区域与报警区域所对应边界线布设激光雷达,通过激光雷达设置监测范围擦剂激光数据,利用激光数据进行感应来协助摄像头对监控视频进行辅助分区,进而准确采集各个区域数据。
步骤S104,根据所述感知数据对所述监控视频中目标所在区域进行识别,确定目标识别结果,基于所述目标识别结果确定生产线安全。
具体地,进入当前区域的目标经过识别,若确定该目标具备进入该区域的权限,则确定目标不存在入侵风险,整个生产线安全,相反地,若确定该目标不具备进入该区域的权限,则确定目标存在入侵风险。
在此说明,可以监控设备、行人或产品等目标,通过对上述目标进行视觉识别,能够确保智能化柔性生产线各岛的安全性。
在本实施例中,获取监控视频,根据所述智能化柔性生产线各岛的分布位置对监控视频进行一次分区处理,得到监控区域;基于安全防护等级对所述监控区域进行二次分区处理,确定安全区域、预警区域与报警区域,沿着所述安全区域、预警区域与报警区域所对应边界线布设感知节点,利用所述感知节点确定各区域的感知数据;通过感知数据数据进行外部触发对所述监控视频中目标所在区域进行识别,一方面,减少了图像实时识别的工作量,避免了误判,也提高了安全监控的准确性;另一方面,根据各岛的分布位置以及安全防护等级进行区域划分,不仅能够适应智能化柔性生产线的变化,通过视觉识别实现对各岛安全管理,极大提高了安全监控的安全性。
在另一些实施例中,根据所述感知数据对所述监控视频中目标所在区域进行识别,确定目标识别结果,基于所述目标识别结果确定生产线安全,包括:
根据接收的所述感知数据进行触发,产生触发指令;待收到所述触发指令后,对当前产生所述感知数据关联的区域进行目标识别,确定所述目标的类型,所述目标的类型包括行人或/和物体;根据所述目标所对应的权限对所述目标当前所处的场景进行判断,确定所述生产线是否安全;
例如,通过光电传感器进行位置识别,当检测到目标进入某一区域内,生成相应位置触发指令发送至后台,通过该光电传感器的部署位置关联到相应区域,对该区域内的目标进行视觉识别,确定该目标的类型,以便及时发现该目标,通过识别目标的权限确定该目标进入当前区域的行为是否满足生产线安全。
其中,还需要说明的是,安全区域、预警区域与报警区域的安全等级不同,安全区域可以是公共区域,报警区域是特定目标所呆的区域,预警区域是报警区域与安全区域之间的缓冲区域,例如,目标非法出现在预警区域,该区域内的设备减速工作,目标非法出现在报警区域,该区域内的设备暂停工作。
例如,若所述目标为行人,对所述行人进行人脸识别,确定所述行人的身份信息;根据所述身份信息与预设权限库进行匹配,判断所述行人进入当前区域的权限;若所述身份信息在预设权限库存储备份且权限满足当前区域,则确定所述生产线安全;若所述身份信息在预设权限库存储备份且权限不满足当前区域,则确定所述生产线不安全,并生成第一预警信息进行提示;若所述身份信息未在预设权限库存储备份,则确定所述生产线不安全,并生成第二预警信息进行提示;其中,所述第二预警信息的警报等级远大于第一预警信息;
又例如,若所述目标为物体,对所述物体进行识别,确定所述物品的类型;根据所述物品的类型与预设权限库进行匹配,判断所述物品进入当前区域的权限;若所述物品在预设权限库存储备份且权限满足当前区域,则确定所述生产线安全;若所述物品在预设权限库存储备份且权限不满足当前区域,则确定所述生产线不安全,并生成第一预警信息进行提示;若所述物品未在预设权限库存储备份,则确定所述生产线不安全,并生成第二预警信息进行提示。
通过上述方式,能够根据准确检测到入侵到各个区域的目标,同时,通过视觉识别算法,实时识别区域中的人员状态,并在系统页面实时展示,例如,通过对各个区域的目标进行识别,能够了解在各个区域内的目标是否满足权限,即,该目标是否可以出现在当前区域内,从而快速确定目标的权限,以便发现目标发出预警提醒。
在上述实施例的基础上,还包括:当检测到各岛中任一岛发生故障时,根据发生故障的岛对应归属的位置区域调节摄像头的监控范围,对所述监控范围内所述发生故障的岛的故障位置进行局部放大,结合当前故障位置、故障信息以及所述发生故障的岛的三维图形进行故障展示。
例如,通过利用各种传感器来检测各岛的设备数据,通过传感器数据来判断设备是否故障,通过阈值比较的方式确定到某个设备发生故障,根据发生故障的岛对应归属的位置区域调节摄像头的监控范围,对所述监控范围内所述发生故障的岛的故障位置进行局部放大,结合当前故障位置、故障信息以及所述发生故障的岛的三维图形进行故障展示,一方面,能够有助于监控人员及时了解现场情况,另一方面,通过放大、特写、三维展示等方式,有利于维修人员在结合设备故障参数的情况下,迅速对故障设备进行诊断,以便后续及时维修处理,也避免维修人员一定得非要到现场诊断才能确定故障设备发生故障的原因,极大提高了设备故障的诊断效率。
请参阅图2,为本发明实施例中另一种生产线安全监控方法的流程示意图,其中,根据所述智能化柔性生产线各岛的分布位置对监控视频进行一次分区处理,得到监控区域;基于安全防护等级对所述监控区域进行二次分区处理,从低至高依次确定为安全区域、预警区域与报警区域,还包括:
步骤S201,根据所述智能化柔性生产线各岛的分布位置调整摄像位置、摄像焦距、摄像角度,以使摄像完整覆盖所述智能化柔性生产线各岛的分布位置;
具体地,通过调整摄像位置、摄像焦距、摄像角度等方式,确定摄像头拍摄的监控画面能够覆盖所述智能化柔性生产线各岛的分布位置,进而达到准确监控的目的。
步骤S202,对获取的监控视频进行一次分区处理,得到覆盖所述智能化柔性生产线各岛整体布局的监控区域;
具体地,分区处理即在监控视频中分界线的方式划分不同场所、不同位置的监控区域,便于重点突出所需监控的设备或场所。
步骤S203,根据所述智能化柔性生产线各岛的安全防护等级对所述监控区域进行二次分区处理,得到从低至高依次确定为安全区域、预警区域与报警区域,将所述安全区域、预警区域与报警区域利用光线投影在生产线(本申请中的生产线,即,智能化柔性生产线)上形成携带标记的防护区域。
通过上述方式,无需在智能化柔性生产线所在车间或厂房区域进行区域布置划分,通过在监控视频中虚拟生成各个不同安全等级的安全区域、预警区域与报警区域进行展示,便于监控人员能够一目了然的观察监控区域,同时,也有利于视频监控的分区识别,进而满足不同区域不同监控要求。
在另一些实施例中,请参阅图3,本发明实施例中另一个生产线安全监控方法的流程示意图,基于所述目标识别结果确定生产线安全之后,还包括:
步骤S301,获取各岛加工处理后的目标产品的目标图像(即,现场产品所对应的目标图像);
步骤S302,获将所述目标图像与预设图像进行比较,确定所述目标图像与预设图像之间的匹配度;
具体地,预设图像即为规划产品所对应的标准图像,目标图像即为现场产品图像。
步骤S303,获若所述匹配度低于预设匹配度,则根据所述匹配度呈现的差异点确定异常部件,基于所述差异部件调节该岛所对应的驱动信号中的至少一个运行参数,直至该岛生成的目标产品的目标图像与预设匹配度相符为止。
具体地,生产线上设置有多种数据采集装置,以采集生产线在运行过程中的各种数据。该数据采集装置包括图像采集装置(如图像传感器等)、环境温度采集装置等;其中,图像采集装置可以包括图像传感器等具有图像采集功能的部件;环境温度采集装置可以包括温度/湿度传感器、光强传感器等。
在实际应用中,生产线的全线上及关键产线位置上均可设置有相应的采集装置来获取生产线相关的传感数据。当然,也可根据系统对生产线上不同产线位置的不同监控需求,实时或周期性地获取传感数据。例如,可通过传感装置实时监控关键产线位置的传感数据并传输给系统(如数据处理模块),或者在全产线上按照相应的间距设置多个传感器,多个传感器可实时或间隔地采集生产线运行时的多种传感数据,如现场产品图像数据、进料口的图像数据、产线的环境温度数据等等。本发明实施例中主要以数据采集装置中的图像采集装置为例进行介绍。
又例如,在实际应用中,生产产品中每个零部件摆放的位置、标签的黏贴位置等都有标准规定的。当生产线上生产该产品时,随着生产线的运行,生产线上产品的形态结构通常在不断变化更新,直至完成整个产品(新能源小车模型、领克03车模以及手持电风扇等)。因此,传感装置采集的生产线上不同位置/角度(或时间点)的现场产品图像均可表征产品的整体结构或局部零件的变化,直至形成整机;相应的,数据库中存储有与生产线上各生产线位置(或生产时阶段)中传感装置对应产品的标准图像(即,预设图像)。也就是说,生产线上每个采集装置采集的现场产品图像均有对应的标准图像。
需要说明的是,将所述目标图像与预设图像进行比较,确定所述目标图像与预设图像之间的匹配度,还包括:
分别对所述目标图像与预设图像进行识别处理,确定所述目标图像与预设图像中的标签标识的粘贴位置和/或零件位置;
根据所述标签标识的粘贴位置和/或所述零件位置,计算所述目标图像与预设图像之间的匹配度。
本发明实施例中,每一台产品(如风扇)在生产线上运行时,系统根据摄像头返回的风扇图像与数据库中标准风扇图像进行对比,在可接受的差距范围内放行,允许产线正常运行;如果与标准相差较大,则可进行对应位置的及时报警并通过软件操控硬件降低产线速度。
进一步,为了更好地监控生产线上现场产品的情况,在将现场产品图像与产品规划图像进行对比时,监管系统还可根据图像传感器返回的现场产品图像生成现场产品的3D模型,以及时了解现场产品的整体及局部零件的结构;同时,基于返回的现场产品图像的传感器(或生产线位置),在数据库中调取该传感器(或生产线位置)对应的标准3D模型;进而,通过将现场产品的3D模型与对应的标准3D模型进行对比,即可确定两者的匹配度。其中,标准3D模型可以是根据产品的规定内容(如零件安装位置、标签粘贴位置等)建立的,其可预先经保存在后台数据库中。
若两者的匹配度低于预设匹配度,则表明现场产品与规划产品的差距较大,可以根据现场产品图像中未匹配的地方确定出现场产品中的异常部件,进而确定该异常部件对应的急停方式。例如,若异常部件较容易操控,则可降速控制,并通过设备自动或人工校正异常部件如自动重新粘贴或人工校正等;或者,若异常部件操作复杂,一时解决不了,则可全流程终端。进而,监管系统按照确定的急停方式调整所述生产线对应的驱动信号中的运动参数,如电流、功率等,从而系统可通过调整电压和/或功率等方式对生产线进行全流程中断(即切断供电电源直接急停)、点中断或降低产线速度的操控。
在实际应用中,若通过采集装置确定生产线上现场产品与规划产品的匹配度较低,或者产线设备出现故障/异物,还可以进一步基于反馈该异常数据的传感器来定位出现状态的生产线位置甚至异常设备。例如,若系统通过传感器监控到在生产线某处出现标签的位置差别较大,则可定位到该处,并传输信息给该处的传感器,此时硬件可通过降低电压或功率等操控生产线的急停方式,如直接急停、终端或降低产线速度。同时,还可根据生产线的位置和/或产线上的异常部件生成并输出相应的报警信息,甚至发送给相关人员的终端,以及时提示相关人员对生产线进行维护,控制生产线的准确率与效率。
结合图4所示,本公开实施例提供了一种生产线安全监控系统400,包括
视频获取模块401,用于获取智能化柔性生产线的监控视频,其中,所述智能化柔性生产线包括供应链岛、装配岛、定制化岛与包装岛;
分区处理模块402,用于根据所述智能化柔性生产线各岛的分布位置对监控视频进行一次分区处理,得到监控区域;基于安全防护等级对所述监控区域进行二次分区处理,从低至高依次确定为安全区域、预警区域与报警区域;
感知确定模块403,用于沿着所述安全区域、预警区域与报警区域所对应边界线布设感知节点,利用所述感知节点确定各区域的感知数据;
安全监控模块404,用于根据所述感知数据对所述监控视频中目标所在区域进行识别,确定目标识别结果,基于所述目标识别结果确定生产线安全。
采用本公开实施例提供的生产线安全监控系统,获取监控视频,根据所述智能化柔性生产线各岛的分布位置对监控视频进行一次分区处理,得到监控区域;基于安全防护等级对所述监控区域进行二次分区处理,确定安全区域、预警区域与报警区域,沿着所述安全区域、预警区域与报警区域所对应边界线布设感知节点,利用所述感知节点确定各区域的感知数据;通过感知数据数据进行外部触发,对所述监控视频中目标所在区域进行识别,一方面,减少了图像实时识别的工作量,避免了误判,也提高了安全监控的准确性;另一方面,根据各岛的分布位置以及安全防护等级进行区域划分,不仅能够适应智能化柔性生产线的变化,通过视觉识别实现对各岛安全管理,极大提高了安全监控的安全性。
请参阅图6,本发明具体地提供了一种智能化柔性生产线的具体方案布局图,包括:
仓储岛1、装配岛2、定制化岛3、测试岛4等各个岛之间的连接通过物流车8的运输功能实现,物流车8为AGV小车,具体地,例如在总控系统的控制下的一从装配到测试的应用场景中,需要对多类目标产品进行装配,第一目标产品例如为电动小车,第二目标产品例如为电动小风扇,仓储岛1中的仓储机器人11从第二货架12上取下待装配零件后移动至分拣机械臂13处,分拣机械臂13将待装配零件分拣至物流车8,由物流车8将电动小车的待装配零件运送至第一装配位21,将电动小风扇的待装配零件运送至第二装配位22,装配过程由装配机械臂211完成,完成装配后,物流车8将电动小车和电动小风扇运输至定制工作台31进行个性化加工,可以理解的是,此处的个性化定制指的是根据订单的差异化需求完成的包括但不限于标签粘贴、色彩绘制或选装配件安装等,个性化定制后,物流车8根据测试需求,将电动小车运输至测试上料台42,测试上料台42上设置的机械臂将电动小车放入测试跑道41进行测试,无测试需求的目标产品例如电动小风扇由物流车8从定制化岛3直接运输至后续岛位,进行其他操作。
在上述方法中,通过设置与个性化定制系统连接的测试系统,并以测试岛的形式设置于生产线内,以使有测试需求的目标产品在完成个性化定制之后进入测试系统进行测试,能够在同一生产线内同步多线地完成制造与测试步骤,无需额外单独进行测试,保证生产节奏不受影响,有效提高了产品交付效率,具有布局空间灵活、自动化程度高、符合智能化生产需求等特点。在本实施例中,生产线上设置有充电桩801,物流车8电量不足时,根据预设路径或总控系统的指令,移动至充电桩801处进行充电。
在本实施例中,测试岛4包括测试跑道41和设置于所述测试跑道上的检测装置,可以理解的是,此处的检测装置指的是安装在测试跑道41上,对测试跑道41内的信息进行识别和采集的装置,包括但不限于例如是光电传感器、噪声传感器、摄像头及其他具有信号识别和信息采集功能的常用设备与装置。
在本实施例中,制造系统还包括换电岛5,换电岛5的输入端与定制化岛3的输出端和/或测试岛4的输出端,换电岛的输出端与测试岛4的输入端连接,值得说明的是,换电岛5用于对具有测试需求的第一目标产品例如电动小车更换电池,使第一目标产品能够在测试岛4内正常完成测试,例如在本实施例一电动小车在测试岛4内进行测试的应用场景下,在定制化岛3完成个性化定制后被物流车8运输出的电动小车,或在测试岛4内未能正常完成测试而从测试岛4输出端被物流车8运输出的电动小车,被运输至换电岛5更换电池,更换电池后再被物流车8运输至测试上料台42,测试上料台42上设置的机械臂将电动小车放入测试跑道41进行测试。
在本实施例中,换电岛5设置有电池充电仓51和换电机械臂52,换电机械臂52用于按照预设程序对第一目标产品例如电动小车进行电池更换操作,电池充电仓51用于储存换下的电池,同时对换下的电池进行充电以供更换。
在本实施例中,包装岛6沿目标产品的包装路线依次设置有纸盒成型设备61、内衬上料设备62和纸盒封盒设备63,纸盒成型设备61用于将板状纸盒从其收纳位置取出并使之成型为盒装纸盒,以便将目标产品放入纸盒内,内衬上料设备62用于上料内衬并放入纸盒内,内衬用于防止纸盒内的目标产品因震荡受损,纸盒封装设备63用于将装填完成的纸盒封装,值得说明的是,本申请所描述的纸盒成型设备61、内衬上料设备62和纸盒封盒设备63均为本领域常见的现有技术,其具体结构并非实现本申请方案所必须的技术特征,本领域技术人员根据本申请所描述的内容能够轻松理解实施方案,故在此不对纸盒成型设备61、内衬上料设备62和纸盒封盒设备63进行具体限定,以免赘述。
例如,包装岛6的输入端为包装上料台601,包装上料台601靠近测试跑道41的终点,包装上料台601上的机械臂能够直接抓取测试跑道41中正常完成测试的电动小车,并放入包装岛6中进行包装。
在本实施例中,交付岛7的输入端与包装岛6的输出端连接,包装岛7内设置有第一货架71,以供从包装岛6运输出的完成包装的目标产品储存;交付岛7还设置有交付台73和滑台机器人72,滑台机器人72用于对运输至包装岛7的目标产品进行放入第一货架71的操作,亦用于将第一货架71内储存的目标产品取出并运输至交付台71,由交付台71对外完成交付操作,例如在交付台71设置用于拿取目标产品并执行交付动作的机械臂。
请参阅图7,为本发明实施例中提供了一种装配岛的结构示意图,包括第一装夹组件212及装配机械臂211,第一装夹组件212用于装夹第一产品,装配机器用于装配第一产品。装配机械臂211为两个,第一装夹组件212设置在两个装配机械臂211装配范围的相交区域内,同理,第二装夹组件213也设置在两个装配机械臂211装配范围的相交区域内,成品放置位215设置在两个装配机械臂211装配范围区域内,便于存放装配好的成品,以便后续AVG小车能够顺利运输。
由于装配机械臂211为两个,两个装配机械臂211可以同时进行装配,提高的装配效率,而且两个装配机械臂211可以同时装配不同的产品,提高了装配岛的装配灵活性。
在一些实施例中,两个装配机械臂211分别设置在第一装夹组件212的两侧,两个装配机械臂211关于第一装夹组件212对称设置。两个装配机械臂211分别设置在第一装夹组件212的两侧。由于两个装配机械臂211分别设置在第一装夹组件212的两侧,因此,两个装配机械臂211可以同时从不同的方向对同一个产品进行装配,两个装配机械臂211可以互相协同,而且两个装配机械臂211分别在第一装夹组件212的两侧,减少了装配机械臂211活动范围之间重叠区域,降低两个装配机械臂211之间碰撞、干涉的几率。
可选地,第一装夹组件212转动设置,第一装夹组件212包括用于装夹第一产品的第一装夹位,第一装夹组件212还包括用于装夹第二产品8的第二装夹位,第一装夹位及第二装夹位相对设置在第一装夹组件212转动轴线的两侧。两个装夹位增加了第一装夹组件212的装夹位置,两个装夹位可以设置不同的装夹机构,以装夹不同的产品。本实施例中,第一装夹组件212包括底板及分别设置在底板两侧的第一装夹机构及第二装夹机构,第一装夹机构可以用于装夹第一产品,第二装夹机构可以用于装夹第二产品,提高了第一装夹组件212的装夹范围,更加适于柔性生产。具体的,本实施例中底板的两端上分别设有转动结构,例如步进电机,两个转动结构之间共轴设置,底板通过转动结构实现转动。
在一些实施例中,装配岛还包括第一辅助装配组件,第一产品为汽车模型,汽车模型包括电池,第一辅助装配组件用于将电池安装在汽车模型上。
具体的,第一辅助装配组件对应与第一装夹组件212设置,从而将电池安装在第一装夹组件212的汽车模型上。本实施例中,第一辅助装夹组件包括顶升机构,第一装夹组件212的底板上开设有安装孔,当汽车模型装夹在第一装夹组件212上时,汽车模型的电池安装开口相对于安装孔。顶升机构将电池向上顶升,将电池从安装孔、电池安装开推入汽车模型的电池舱中,然后装配机械臂211将电池固定在汽车模型上。本实施例中,电池通过螺钉安装在汽车模型上,装配机械臂211的装配工具为螺钉枪。本实施例中,螺钉枪采用单钉供给,相较于连续螺钉供给,可以降低螺钉卡滞发生的几率,避免工作人员进行故障排除,而影响参观人员的观感。
在一些实施例中,第一装夹组件212升降设置,第一装夹组件212的升降方向与两个装配机械臂211之间的连线方向相交。由于第一装夹组件212的升降方向与两个装配机械臂211之间的连线方向相交,因此当第一装夹组件212升降时,可以改变第一装夹组件212与装配机械臂211之间在两个装配机械臂211之间的连线方向以外的位置。本实施例中,第一装夹组件212的升降方向与两个装配机械臂211之间的连线方向垂直。当第一装夹组件212升降时,第一装夹组件212与两个装配机械臂211之间的位置关系发生改变,但是在两个装配机械臂211的连线方向上,第一装夹组件212与两个装配机械臂211之间的位置关系保持固定。
本实施例中,第一装夹组件212的转动轴线与第一装夹组件212的升降方向垂直。同时,第一辅助装配组件的顶升机构沿第一装夹组件212的升降方向顶升。
本实施例中,第二辅助装夹组件设置在第一装夹组件212的升降方向上,具体的,第二辅助装夹组件对应设置在第一装夹组件212下降后的位置上,当第一装夹组件212降低后,汽车模型的两个轮轴的四个端部分别对应于第二辅助装夹组件的四个轮胎安装结构,轮胎安装结构将轮胎推入安装在轮轴的端部上,完成轮胎的安装,轮胎安装结构能够用于汽车轮胎安装的演示,形象生动,便于参观人员理解。
由于第一装夹组件212升降设置,当第一装夹组件212升高时,可以增加第一装夹组件212下部空间,便于装配机械臂211进行装配。第一装夹组件212升高后,装配机器人在第一装夹组件212下方拧紧螺钉,与顶升机构配合,能够用于电动车电池安装的演示,形象生动,便于参观人员理解。
当第一装夹组件212降低时,降低了第一装夹组件212的重心,提高第一装夹组件212的稳定性,使电池推入或轮胎装配时,装夹在第一装夹组件212上的产品位置更加准确、可靠。
在一些实施例中,装配机械臂211上设置有切换接头,切换接头用于切换装配机械臂211的装配工具。装配机械臂211的装配工具有不同的种类及规格。本实施例中,装配机械臂211为机械臂,机械臂包括底座及作业端,装配工具连接在机械臂的作业端上,常见的装配工具包括螺钉枪、夹爪等。装配机械臂211通过切换装配工具,可以使两个装配机械臂211完成相同工序,也可以使两个装配机械臂211同时进行不同工序。例如,本实施例中,装配岛包括两个工具放置架,分别为第一工具放置架214及第二工具放置架216。第一工具放置架214用于放置螺钉枪并供给螺钉,第二工具放置架216用于放置夹爪。工具放置架能够存提供装配工具,并存储装配机械臂211切换下来的装配工具,同时工具放置架还能够对其中的工具提供定位,便于装配机械臂211能够自动找到并连接装配工具。
请参阅图8,为本发明实施例中提供了一种跑道测试系统的结构示意图,即,本申请中测试岛4,包括测试跑道和检测系统,测试跑道中至少设置有用于对电动小车进行测试的平直路段,检测系统设置在检测跑道上,用于获取电动小车在测试跑道上行驶时的信息。
在本实施例中,测试跑道包括入口段411、测试段和出口段412,可以理解的是,设置入口段411和出口段412的目的是为电动小车提供进出跑道测试系统的入口与出口,其具体形式可以是窗口、开口,也可以是一段测试路段,在本实施例中,入口段11是一段与测试跑道的起始位置连通的跑道,电动小车被置于入口段11后,将驶入测试跑道。
在本实施例中,测试段连接于入口段411和出口段412之间,测试段具体包括第一环绕段421、第二环绕段422、桥道段423,其中桥道段423亦为平直段,第一环绕段421和第二环绕段422分别环绕于跑道测试系统中的两个支撑柱47,且第一环绕段421和第二环绕段422均为螺旋结构,支撑柱47主要用于对第一环绕段421和第二环绕段422起支撑作用,在本实施例中,支撑柱47为圆柱,与螺旋结构的第一环绕段421和第二环绕段422相匹配,便于安装固定,在其他实施方式中,亦可根据测试跑道结构以及布置需求差异,对支撑柱7的结构进行调整。
需要理解的是,测试跑道的路况可以包括坡道、平路、弯道或桥道,例如在一些实施方式中,测试跑道为单一平直路段,专用于测试电动小车在平直路况下的性能,在另一些实施方式中,测试跑道为部分平直路段和部分弯道路段,用于测试电动小车直行和转弯时的性能;在本实施例中,测试跑道的路况包括坡道、弯道、桥道和平路,以确保能够对电动小车在各种工况下的状态进行模拟和测试,在一些实施方式中,第一环绕段421和第二环绕段422也可以是坡道和弯道交替组合形成的环绕路段,本实施例中,平路的路况包含于入口段411和出口段412,此外,桥道和平路的路况还共同包含于桥道段423,第一环绕段421和第二环绕段422采用螺旋结构,螺旋结构为坡道和弯道的规则组合,同时包含了坡道和弯道的路况特征,当电动小车在第一环绕段421或第二环绕段422上行驶时,能够同时对电动小车的坡道行驶特性和弯道行驶特性进行测试,上述结构有利于进一步提高测试效率,同时,此结构布局紧凑,占用空间小,易于布置和实时,便于展示与观察,能够满足智能工厂对于测试流程的管控需求和展示需求。
在本实施例中,第一环绕段421的下端通过一段弯道与入口段411连接,第二环绕段422的下端通过一段弯道与平直段424连接,第一环绕段421的上端和第二环绕段422的上端平齐且正对,并通过桥道段423连通,桥道段423为跨设在第一环绕段421和第二环绕段422之间的平直路段,电动小车经入口段411进入测试跑道,依次经第一环绕段421、桥道段423、第二环绕段422和平直段424后完成测试。
在本实施例中,测试跑道的侧边沿设置有挡板4201,用于防止电动小车在测试过程中冲出测试跑道,在入口段411和平直段424的下端设置有支撑架4202,支撑架4202起支撑作用。
在一些实施方式中,跑道测试系统还包括靠近入口段411设置的包装岛6,该包装岛6沿目标产品的包装路线依次设置有纸盒成型设备61、内衬上料设备62和纸盒封盒设备63,纸盒成型设备61用于将板状纸盒从其收纳位置取出并使之成型为盒装纸盒,以便将目标产品放入纸盒内,内衬上料设备62用于上料内衬并放入纸盒内,内衬用于防止纸盒内的目标产品因震荡受损,纸盒封装设备63用于将装填完成的纸盒封装。
位置感应装置、噪声检测装置以及外观检测装置的作用是用于对测试跑道上电动小车的自身状态、行驶状态和行驶信息进行获取,在不同的实施方式中,可以采用包括但不限于激光雷达、传感器、摄像头以及集成有声、光采集功能的装置加以实施。
具体地,在本实施例中,具体地提供了一种实施方案,其中,位置感应装置包括沿测试跑道设置在挡板4201上的对射光电开关43,对射光电开关43在测试跑道上间隔均匀的设置用于对电动小车的行驶速度及相关信息进行获取;噪声检测装置包括设置在挡板4201上的噪声传感器44,用于对电动小车在行驶过程中发出的异响等声音信息进行识别,以便判断是否存在装配质量问题;外观检测装置包括视觉相机45,可以理解的是,视觉相机45在测试段上至少设置有一个,用于获取电动小车在测试段中行驶时的外观数据,以便用于与预设的基准外观数据或从其他位置获取外观数据进行对比,在本实施例中,视觉相机45设置有两个,安装在挡板4201上,在其他实施方式中,亦可根据测试需求的不同调整布置方式,例如在其他一些实施方式中,一个视觉相机45设置在测试段的中间位置,用于获取测试段中间位置处电动小车的外观数据,在另外一些实施方式中,三个视觉相机5分别设置在测试段的中间位置、起点位置和终点位置。
请参阅图9,为本发明提供一种纸盒上料设备64的结构示意图,具体包括:
安装641,用于安装纸盒上料设备的其他部件,本实施例中,安装台641为方形桌台,四个拐角处设置有支撑脚;
存料部642,存料部642设置在安装台641上,用于存放未成型纸盒,存料部642包括至少两组料仓,用于存放至少两种规格的未成型纸盒,例如在本实施例中,设置有三组料仓可用于存放三种规格的未成型纸盒,可以理解的是,此处的未成型纸盒指的是呈平板状尚未展开的纸盒,需展开成型后方可用于包装,料仓为未成型纸盒的存储位置,未成型纸盒叠放与料仓内以便取用;
取料部643,取料部643设置在安装台641上,取料部643包括取料机械臂,取料机械臂可在各组料仓间移动,用于从存料部642的至少两组料仓内取出未成型纸盒,可以理解的是,取料机械臂与料仓并非一一对应的关系,而是一对多的关系,同一取料机械臂可以从多个料仓中取出未成型纸盒;
采用上述结构,能够在同一生产流程中对多种规格的未成型纸盒进行取用,无需额外增设纸盒上料设备,有效降低了纸盒上料的设备成本,极大地提高了产品包装效率。
在本实施例中,存料部642中包括并排设置的三组料仓,取料部643中还包括第一导轨301,取料机械臂包括底座31、臂身32和取料机构33,其中,底座31安装在第一导轨301上,可沿第一导轨301移动,当底座31沿第一导轨301移动时,取料机构33能够依次靠近每组料仓,具体地,在本实施例中,第一导轨301沿三组料仓的布置方向水平地设置,底座31下端设置有与第一导轨301截面形状相匹配的凹槽,并通过凹槽卡设在第一导轨301,从而能够沿第一导轨301水平滑移,可以理解的是,底座31安装在第一导轨301上是为了使取料机构33靠近料仓以对不同规格的未成型纸盒,在其他实施方式中,可以根据实际需求调整底座31与第一导轨301的移动连接方式,例如在一些实施方式中,还可通过气缸连接第一导轨301和底座31。
在本实施例中,臂身32设置有水平移动机构和竖直移动机构,用于调节取料机构33在水平方向和竖直方向的位置,以便于取料机构33对不同的料仓进行取料,具体地,如图1所示,臂身32由三条臂组成,分别为与底座31连接且垂直于第一导轨301的第一水平臂、与第一水平臂连接的竖直臂,以及安装在竖直臂上并平行于第一导轨301的第二水平臂,其中,水平移动机构设置在第一水平臂和第二水平臂上,包括,第一水平臂上,沿垂直于第一导轨301方向水平设置的第一驱动缸321和第一导向槽3211,以及第二水平臂上,沿平行于第一导轨301方向水平设置的第二驱动缸322和第二导向槽3221,第一驱动缸321用于驱动竖直臂在第一导向槽3211内水平移动,第二驱动缸322用于驱动与第二水平臂连接的取料机构33在水平方向移动;竖直臂上设置有竖直移动机构,包括竖直设置的第三驱动缸323和第三导向槽3231,第二水平臂连接于第三导向槽3231内,第三驱动缸323驱动第二水平臂在竖直方向移动。
在本实施例中,料仓设置有导向机构和压紧机构,具体地,如图9所示,导向机构包括限位件211和导向杆212,压紧机构包括压紧块221和第四驱动缸222,限位件211呈竖直板状结构,导向杆212水平地穿设在限位件211上,压紧块221穿设在导向杆212上,压紧块221和限位件211之间形成储存空间,正常工作时,将呈板状的未成型纸盒竖直地叠放在压紧块221和限位件211之间,在第四驱动缸222的驱动下,压紧块221沿导向杆移动,压紧叠放的未成型纸盒,以使未成型纸盒不会从存料部2中脱出。
可以理解的是,在上述实施方式中,第一驱动缸3211、第二驱动缸3221、第三驱动缸3231和第四驱动缸222包括但不限于是气缸、液压缸、电动缸及具有等同作用的零部件,例如在一些实施方式中,第一驱动缸3211、第二驱动缸3221、第三驱动缸3231和第四驱动缸222均为气缸,有利于进一步控制设备成本。
在本实施例中,取料机构33包括吸附缸331和吸附头332,吸附缸331转动安装在臂身32的顶端,吸附缸331可以包括但不限于是真空发生器或负压气缸,吸附头332可以例如为吸盘,其与吸附缸331连接,由吸附缸331提供吸附力,以对料仓内的未成型纸盒进行吸附,采用吸附的方式进行取料,能够避免对未成型纸盒造成损伤,有利于进一步提高纸盒上料效率。
在本实施例中,通过设置至少包括两个料仓的存料部,以及从至少两组料仓内取出未成型纸盒的机械臂,使一套设备能够同时满足至少两种规格的纸盒上料需求和产品包装需求,解决了现有技术中无法同时满足多种规格产品的包装需求,应对差异化订单的包装效率较低,对于不同规格产品的包装需求需要对应设置不同的包装生产设备或包装生产线,导致生产成本增加的问题,在同时满足多种产品包装需求的同时,无需对设备接口进行增设或改制,有效降低了设备成本,极大地提高了产品包装效率。
请参阅图10,为本发明还提供一种包装岛的结构示意图,包括上述实施方式中的一种纸盒上料设备64、以及纸盒成型设备61和纸盒封装设备63。
值得说明的是,纸盒封装设备63属于本领域现有技术中常用的机械设备,其具体结构不属于实施本申请方案并获得有益效果所必要的特征,故在此不作限定。
在本实施例中,纸盒成型设备61包括折边机构611和成型机构612,折边机构611包括第一压板和驱动第一压板的第一气动元件,成型机构612包括第二压板和驱动第二压板的第二气动元件,未成型纸盒被吸附头吸附后,被放置到纸盒成型设备61上,第二气动元件驱动第二压板挤压未成型纸盒,使之成型为盒状,第一气动元件驱动第一压板在成型的盒装纸盒上压出封口处的折印,以便于后续由纸盒封装设备63对其进行封装,此结构中,第一压板和第二压板可动,能够匹配于本实施例中的纸盒上料设备,对不同规格的未成型纸盒进行成型操作。
可以理解的是,将吸附头吸附的未成型纸盒放置到纸盒成型设备61上,可通过取料部643加以完成,也可额外设置传送机构例如传送带加以完成,在本实施例中,取料部3完成取料后,通过水平位移机构和竖直位移机构调节吸附头的位置,将未成型纸盒放置到纸盒成型设备61上。
在上述实施方式中,第一气动元件和第二气动元件包括但不限于是气缸、空气泵等驱动原件,在本实施例中,第一气动元件和第二气动元件例如是气缸。
在本实施例中,纸盒成型设备61和纸盒封装设备63通过传送带8连接,纸盒成型设备61和纸盒封装设备63之间还设置有六轴机器人66以及快换装置661,六轴机器人66用于将纸盒成型设备61中完成成型的纸盒抓取到传送带68上以进行封装,快换装置661上设置有快换接头,供六轴机器人66更换,用于适配不同的抓取需求。
在本实施例中,纸盒成型设备61和纸盒封装设备63之间还设置有内衬上料设备62,由设置在安装台641内的升降机对不同规格的内衬进行上料,当纸盒成型设备61中的纸盒成型后,六轴机器人66从内衬上料设备62内拿取内衬放入成型的纸盒内。
结合图5所示,本公开实施例提供了一种电子设备,包括:处理器(processor)500及存储器(memory)501;存储器用于存储计算机程序,处理器用于执行存储器存储的计算机程序,以使终端执行本实施例中任一项方法。可选地,该电子设备还可以包括通信接口(CommunicationInterface)502和总线503。其中,处理器500、通信接口502、存储器501可以通过总线503完成相互间的通信。通信接口502可以用于信息传输。处理器500可以调用存储器501中的逻辑指令,以执行上述实施例中的方法。
可选地,电子设备包括音频装置、计算机、智能手机、平板电脑、服务器等,其中,若电子设备为音频装置,通过处理器(processor)500执行上述方法,以实现对该音频装置的自身测试。
此外,上述的存储器501中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
存储器501作为一种计算机可读存储介质,可用于存储软件程序、计算机可执行程序,如本公开实施例中的方法对应的程序指令/模块。处理器500通过运行存储在存储器501中的程序指令/模块,从而执行功能应用以及数据处理,即实现上述实施例中的方法。
存储器501可包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序;存储数据区可存储根据终端设备的使用所创建的数据等。此外,存储器501可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非说易失性存储器。
本公开实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现本实施例中的任一项方法。
本公开实施例中的计算机可读存储介质,本领域普通技术人员可以理解:实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过计算机程序相关的硬件来完成。前述的计算机程序可以存储于一计算机可读存储介质中。该程序在执行时,执行包括上述各方法实施例的步骤;而前述的存储介质包括:ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本实施例公开的电子设备,包括处理器、存储器、收发器和通信接口,存储器和通信接口与处理器和收发器连接并完成相互间的通信,存储器用于存储计算机程序,通信接口用于进行通信,处理器和收发器用于运行计算机程序,使电子设备执行如上方法的各个步骤。
在本实施例中,存储器可能包含随机存取存储器(RandomAccessMemory,简称RAM),也可能还包括非易失性存储器(non-volatilememory),例如至少一个磁盘存储器。
上述的处理器可以是通用处理器,包括中央处理器(CentralProcessingUnit,简称CPU)、图形处理器(GraphicsProcessingUnit,简称GPU),网络处理器(NetworkProcessor,简称NP)等;还可以是数字信号处理器(DigitalSignalProcessing,简称DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit,简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field-ProgrammableGateArray,简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
以上描述和附图充分地示出了本公开的实施例,以使本领域的技术人员能够实践它们。其他实施例可以包括结构的、逻辑的、电气的、过程的以及其他的改变。实施例仅代表可能的变化。除非明确要求,否则单独的部件和功能是可选的,并且操作的顺序可以变化。一些实施例的部分和子样本可以被包括在或替换其他实施例的部分和子样本。而且,本申请中使用的用词仅用于描述实施例并且不用于限制权利要求。如在实施例以及权利要求的描述中使用的,除非上下文清楚地表明,否则单数形式的“一个”(a)、“一个”(an)和“所述”(the)旨在同样包括复数形式。类似地,如在本申请中所使用的术语“和/或”是指包含一个或一个以上相关联的列出的任何以及所有可能的组合。另外,当用于本申请中时,术语“包括”(comprise)及其变型“包括”(comprises)和/或包括(comprising)等指陈述的子样本、整体、步骤、操作、元素,和/或组件的存在,但不排除一个或一个以上其它子样本、整体、步骤、操作、元素、组件和/或这些的分组的存在或添加。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个…”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法或者设备中还存在另外的相同要素。本文中,每个实施例重点说明的可以是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似部分可以互相参见对于实施例公开的方法、产品等而言,如果其与实施例公开的方法部分相对应,那么相关之处可以参见方法部分的描述。
本领域技术人员可以意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,可以取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。所述技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法以实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本公开实施例的范围。所述技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程,可以当前前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
本文所披露的实施例中,所揭露的方法、产品(包括但不限于装置、设备等),可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分可以仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些子样本可以忽略,或不执行。另外,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例。另外,在本公开实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
附图中的流程图和框图显示了根据本公开实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分,所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个连续的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这可以依所涉及的功能而定。在附图中的流程图和框图所对应的描述中不同的方框所对应的操作或步骤也可以以不同于描述中所披露的顺序发生,有时不同的操作或步骤之间不存在特定的顺序。例如,两个连续的操作或步骤实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这可以依所涉及的功能而定。框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
Claims (10)
1.一种生产线安全监控方法,其特征在于,包括:
获取智能化柔性生产线的监控视频,其中,所述智能化柔性生产线包括供应链岛、装配岛、定制化岛与包装岛;
根据所述智能化柔性生产线各岛的分布位置对监控视频进行一次分区处理,得到监控区域;基于安全防护等级对所述监控区域进行二次分区处理,从低至高依次确定为安全区域、预警区域与报警区域;
沿着所述安全区域、预警区域与报警区域所对应边界线布设感知节点,利用所述感知节点确定各区域的感知数据;
根据所述感知数据对所述监控视频中目标所在区域进行识别,确定目标识别结果,基于所述目标识别结果确定生产线安全。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,沿着所述安全区域、预警区域与报警区域所对应边界线布设感知节点,确定各区域的感知数据,包括:
通过在所述安全区域、预警区域与报警区域所对应边界线分别布设感知节点;利用所述感知节点获取目标进入相应区域的感知数据,所述感知数据包括位置数据、红外数据、激光数据、光电数据中的至少之一。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述感知数据对所述监控视频中目标所在区域进行识别,确定目标识别结果,基于所述目标识别结果确定生产线安全,包括:
根据接收的所述感知数据进行触发,产生触发指令;待收到所述触发指令后,对当前产生所述感知数据关联的区域进行目标识别,确定所述目标的类型,所述目标的类型包括行人或/和物体;根据所述目标所对应的权限对所述目标当前所处的场景进行判断,确定所述生产线是否安全;
若所述目标为行人,对所述行人进行人脸识别,确定所述行人的身份信息;根据所述身份信息与预设权限库进行匹配,判断所述行人进入当前区域的权限;若所述身份信息在预设权限库存储备份且权限满足当前区域,则确定所述生产线安全;若所述身份信息在预设权限库存储备份且权限不满足当前区域,则确定所述生产线不安全,并生成第一预警信息进行提示;若所述身份信息未在预设权限库存储备份,则确定所述生产线不安全,并生成第二预警信息进行提示;其中,所述第二预警信息的警报等级远大于第一预警信息;
若所述目标为物体,对所述物体进行识别,确定所述物品的类型;根据所述物品的类型与预设权限库进行匹配,判断所述物品进入当前区域的权限;若所述物品在预设权限库存储备份且权限满足当前区域,则确定所述生产线安全;若所述物品在预设权限库存储备份且权限不满足当前区域,则确定所述生产线不安全,并生成第一预警信息进行提示;若所述物品未在预设权限库存储备份,则确定所述生产线不安全,并生成第二预警信息进行提示。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,还包括:当检测到各岛中任一岛发生故障时,根据发生故障的岛对应归属的位置区域调节摄像头的监控范围,对所述监控范围内所述发生故障的岛的故障位置进行局部放大,结合当前故障位置、故障信息以及所述发生故障的岛的三维图形进行故障展示。
5.根据权利要求1至4任一项所述的方法,其特征在于,根据所述智能化柔性生产线各岛的分布位置对监控视频进行一次分区处理,得到监控区域;基于安全防护等级对所述监控区域进行二次分区处理,从低至高依次确定为安全区域、预警区域与报警区域,还包括:
根据所述智能化柔性生产线各岛的分布位置调整摄像位置、摄像焦距、摄像角度,以使摄像完整覆盖所述智能化柔性生产线各岛的分布位置;
对获取的监控视频进行一次分区处理,得到覆盖所述智能化柔性生产线各岛整体布局的监控区域;
根据所述智能化柔性生产线各岛的安全防护等级对所述监控区域进行二次分区处理,得到从低至高依次确定为安全区域、预警区域与报警区域,将所述安全区域、预警区域与报警区域利用光线投影在生产线上形成携带标记的防护区域。
6.根据权利要求1至4任一项所述的方法,其特征在于,基于所述目标识别结果确定生产线安全之后,还包括:
获取各岛加工处理后的目标产品的目标图像;将所述目标图像与预设图像进行比较,确定所述目标图像与预设图像之间的匹配度;
若所述匹配度低于预设匹配度,则根据所述匹配度呈现的差异点确定异常部件,基于所述差异部件调节该岛所对应的驱动信号中的至少一个运行参数,直至该岛生成的目标产品的目标图像与预设匹配度相符为止。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,将所述目标图像与预设图像进行比较,确定所述目标图像与预设图像之间的匹配度,还包括:
分别对所述目标图像与预设图像进行识别处理,确定所述目标图像与预设图像中的标签标识的粘贴位置和/或零件位置;
根据所述标签标识的粘贴位置和/或所述零件位置,计算所述目标图像与预设图像之间的匹配度。
8.一种生产线安全监控系统,其特征在于,包括:
视频获取模块,用于获取智能化柔性生产线的监控视频,其中,所述智能化柔性生产线包括供应链岛、装配岛、定制化岛与包装岛;
分区处理模块,用于根据所述智能化柔性生产线各岛的分布位置对监控视频进行一次分区处理,得到监控区域;基于安全防护等级对所述监控区域进行二次分区处理,从低至高依次确定为安全区域、预警区域与报警区域;
感知确定模块,用于沿着所述安全区域、预警区域与报警区域所对应边界线布设感知节点,利用所述感知节点确定各区域的感知数据;
安全监控模块,用于根据所述感知数据对所述监控视频中目标所在区域进行识别,确定目标识别结果,基于所述目标识别结果确定生产线安全。
9.一种电子设备,其特征在于,包括:处理器及存储器;
所述存储器用于存储计算机程序,所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序,以使所述电子设备执行如权利要求1至7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于:所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210911086.8A CN115278179B (zh) | 2022-07-29 | 2022-07-29 | 生产线安全监控方法、系统、设备及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210911086.8A CN115278179B (zh) | 2022-07-29 | 2022-07-29 | 生产线安全监控方法、系统、设备及介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN115278179A true CN115278179A (zh) | 2022-11-01 |
CN115278179B CN115278179B (zh) | 2024-09-03 |
Family
ID=83747250
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202210911086.8A Active CN115278179B (zh) | 2022-07-29 | 2022-07-29 | 生产线安全监控方法、系统、设备及介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN115278179B (zh) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115546902A (zh) * | 2022-11-30 | 2022-12-30 | 江苏未来网络集团有限公司 | 基于工业互联网全连接管理的安全生产管理方法及系统 |
CN116304249A (zh) * | 2023-05-17 | 2023-06-23 | 赛尔数维(北京)科技有限公司 | 一种数据可视化分析方法以及系统 |
CN116702477A (zh) * | 2023-06-09 | 2023-09-05 | 西安交通大学 | 一种基于大气扩散模型的泄漏源定位方法及系统 |
CN117893945A (zh) * | 2024-01-18 | 2024-04-16 | 北京合工仿真技术有限公司 | 一种生产节拍数据的检测方法、装置及设备 |
WO2024139965A1 (zh) * | 2022-12-30 | 2024-07-04 | 顺丰科技有限公司 | 风险预警方法、装置、计算机设备及存储介质 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20130201292A1 (en) * | 2010-04-16 | 2013-08-08 | Otto-Von Guericke-Universitat Magdeburg | Device For Monitoring At Least One Three-Dimensional Safety Area |
CN109144013A (zh) * | 2018-10-08 | 2019-01-04 | 北京宇时易能科技发展有限公司 | 基于物联网技术的基本建设与生产现场管控系统及方法 |
CN110910369A (zh) * | 2019-11-19 | 2020-03-24 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种生产线监管的方法、装置及存储介质 |
CN110942540A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-03-31 | 中核第四研究设计工程有限公司 | 核安保监控报警方法及装置 |
CN111091641A (zh) * | 2018-10-24 | 2020-05-01 | 大连永航科技有限公司 | 基于人脸识别的船舶安防系统 |
CN111582149A (zh) * | 2020-05-07 | 2020-08-25 | 北京远舢智能科技有限公司 | 一种基于机器视觉的生产安全管控系统 |
CN111862524A (zh) * | 2020-07-10 | 2020-10-30 | 广州博冠智能科技有限公司 | 一种基于智能家居系统的监控报警方法及装置 |
CN113808354A (zh) * | 2021-11-16 | 2021-12-17 | 深圳市思拓通信系统有限公司 | 一种用于工地危险区域预警的方法、装置及介质 |
CN113902336A (zh) * | 2021-10-28 | 2022-01-07 | 广域铭岛数字科技有限公司 | 一种智能化柔性制造工厂及生产方法 |
-
2022
- 2022-07-29 CN CN202210911086.8A patent/CN115278179B/zh active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20130201292A1 (en) * | 2010-04-16 | 2013-08-08 | Otto-Von Guericke-Universitat Magdeburg | Device For Monitoring At Least One Three-Dimensional Safety Area |
CN109144013A (zh) * | 2018-10-08 | 2019-01-04 | 北京宇时易能科技发展有限公司 | 基于物联网技术的基本建设与生产现场管控系统及方法 |
CN111091641A (zh) * | 2018-10-24 | 2020-05-01 | 大连永航科技有限公司 | 基于人脸识别的船舶安防系统 |
CN110910369A (zh) * | 2019-11-19 | 2020-03-24 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种生产线监管的方法、装置及存储介质 |
CN110942540A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-03-31 | 中核第四研究设计工程有限公司 | 核安保监控报警方法及装置 |
CN111582149A (zh) * | 2020-05-07 | 2020-08-25 | 北京远舢智能科技有限公司 | 一种基于机器视觉的生产安全管控系统 |
CN111862524A (zh) * | 2020-07-10 | 2020-10-30 | 广州博冠智能科技有限公司 | 一种基于智能家居系统的监控报警方法及装置 |
CN113902336A (zh) * | 2021-10-28 | 2022-01-07 | 广域铭岛数字科技有限公司 | 一种智能化柔性制造工厂及生产方法 |
CN113808354A (zh) * | 2021-11-16 | 2021-12-17 | 深圳市思拓通信系统有限公司 | 一种用于工地危险区域预警的方法、装置及介质 |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115546902A (zh) * | 2022-11-30 | 2022-12-30 | 江苏未来网络集团有限公司 | 基于工业互联网全连接管理的安全生产管理方法及系统 |
CN115546902B (zh) * | 2022-11-30 | 2023-03-10 | 江苏未来网络集团有限公司 | 基于工业互联网全连接管理的安全生产管理方法及系统 |
WO2024139965A1 (zh) * | 2022-12-30 | 2024-07-04 | 顺丰科技有限公司 | 风险预警方法、装置、计算机设备及存储介质 |
CN116304249A (zh) * | 2023-05-17 | 2023-06-23 | 赛尔数维(北京)科技有限公司 | 一种数据可视化分析方法以及系统 |
CN116304249B (zh) * | 2023-05-17 | 2023-08-04 | 赛尔数维(北京)科技有限公司 | 一种数据可视化分析方法以及系统 |
CN116702477A (zh) * | 2023-06-09 | 2023-09-05 | 西安交通大学 | 一种基于大气扩散模型的泄漏源定位方法及系统 |
CN116702477B (zh) * | 2023-06-09 | 2024-01-23 | 西安交通大学 | 一种基于大气扩散模型的泄漏源定位方法及系统 |
CN117893945A (zh) * | 2024-01-18 | 2024-04-16 | 北京合工仿真技术有限公司 | 一种生产节拍数据的检测方法、装置及设备 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN115278179B (zh) | 2024-09-03 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN115278179B (zh) | 生产线安全监控方法、系统、设备及介质 | |
JP7296508B2 (ja) | 倉庫システム、検査方法および検品システム | |
WO2021073062A1 (zh) | 一种虚拟立体存储系统及方法 | |
CN107324041B (zh) | 用于片盒夹持的机械手及自动片盒搬运装置 | |
CN108819269B (zh) | 一种可自动喷涂的智能钣金件生产系统 | |
CN107186696A (zh) | 手眼伺服作业机器人实训装置 | |
CN115220411A (zh) | 基于数字孪生的产线管理方法、系统、设备及介质 | |
CN105459117B (zh) | 控制大量机器人急停的方法及装置 | |
CN109969178B (zh) | 基于多元传感器多物料自主搬运装置及方法 | |
CN102565749A (zh) | 一种电能表柔性自动化检定系统及方法 | |
CN112150878A (zh) | 一种人工智能生产平台及综合能力训练实训系统 | |
CN112938366B (zh) | 一线流智能化生产线可视化系统 | |
CN109975729B (zh) | 一种全自动配电自动化终端综合检测系统及方法 | |
CN115826576A (zh) | 一种自装卸叉车机器人智能控制系统及其方法 | |
CN114187564A (zh) | 智能仓库中跨设备联动方法及视觉辅助联动系统 | |
CN114092001A (zh) | 用于智慧物流无人配送系统的agv运载车及其使用的包装盒 | |
CN111360531A (zh) | 模块化节能保温墙体材料组装生产线和组装方法 | |
CN113165047A (zh) | 用于加工工件的制造系统 | |
CN206982663U (zh) | 手眼伺服作业机器人实训装置 | |
CN211708613U (zh) | 模块化节能保温墙体材料组装生产线 | |
CN202421490U (zh) | 一种电能表柔性自动化检定系统 | |
CN112833789A (zh) | 汽车轮毂气孔位置检测装置、方位角检测装置及方法 | |
CN114308719A (zh) | 拆回电能表自动化分拣系统 | |
CN213956254U (zh) | 汽车轮毂气孔位置检测装置及方位角检测装置 | |
CN110182525A (zh) | 一种适用于自动堆垛系统的物料传输装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |