视觉防错漏装检测系统利用YOLOv5算法对视频数据进行实时分析，视觉防错漏装检测系统识别操作员的动作和部件状态。系统不仅能够检测错误操作，还能对操作员的动作进行细致的分析。例如，在处理不同类型和颜色的座椅覆盖材料时，系统可以准确判断操作员是否拿取了正确的材料。此外，系统还能够自动检测工人是否按照正确的顺序执行任务，是否使用了正确的工具，以及是否遵守了安全规定。当系统检测到错误，如部件拿错、装配位置不准确或安装力度不符合要求时，会立即发出警告信号。
OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉处理开源软件库，是由Intel公司俄罗斯团队发起并参与和维护，支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序，该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。
在现代制造业中，产品质量的保障是企业竞争力的关键。随着科技的发展，人工智能技术在工业生产中的应用越来越广泛，其中视觉防错漏装检测系统便是一个重要的应用方向。本文将探讨基于YOLOv5 AI视觉算法的防错漏装检测系统，以及其在工业生产中的应用。YOLOv5作为该系列算法的最新版本，进一步提升了检测性能，使其在实时视频分析中表现出色。该算法通过单一卷积神经网络实现图像中目标的检测，无需复杂的图像预处理或候选区域提取，从而实现快速而准确的目标定位。
class Detect(nn.Module):
stride = None # strides computed during build
onnx_dynamic = False # ONNX export parameter
def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=(), inplace=True): # detection layer
super().__init__()
self.nc = nc # number of classes
self.no = nc + 5 # number of outputs per anchor
self.nl = len(anchors) # number of detection layers
self.na = len(anchors[0]) // 2 # number of anchors
self.grid = [torch.zeros(1)] * self.nl # init grid
self.anchor_grid = [torch.zeros(1)] * self.nl # init anchor grid
self.register_buffer('anchors', torch.tensor(anchors).float().view(self.nl, -1, 2)) # shape(nl,na,2)
self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch) # output conv
self.inplace = inplace # use in-place ops (e.g. slice assignment)
def forward(self, x):
z = [] # inference output
for i in range(self.nl):
x[i] = self.m[i](x[i]) # conv
bs, _, ny, nx = x[i].shape # x(bs,255,20,20) to x(bs,3,20,20,85)
x[i] = x[i].view(bs, self.na, self.no, ny, nx).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous()
if not self.training: # inference
if self.onnx_dynamic or self.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4]:
self.grid[i], self.anchor_grid[i] = self._make_grid(nx, ny, i)
y = x[i].sigmoid()
if self.inplace:
y[..., 0:2] = (y[..., 0:2] * 2 - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i] # xy
y[..., 2:4] = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh
else: # for YOLOv5 on AWS Inferentia https://github.com/ultralytics/yolov5/pull/2953
xy = (y[..., 0:2] * 2 - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i] # xy
wh = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh
y = torch.cat((xy, wh, y[..., 4:]), -1)
z.append(y.view(bs, -1, self.no))
return x if self.training else (torch.cat(z, 1), x)
def _make_grid(self, nx=20, ny=20, i=0):
d = self.anchors[i].device
if check_version(torch.__version__, '1.10.0'): # torch>=1.10.0 meshgrid workaround for torch>=0.7 compatibility
yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny).to(d), torch.arange(nx).to(d)], indexing='ij')
else:
yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny).to(d), torch.arange(nx).to(d)])
grid = torch.stack((xv, yv), 2).expand((1, self.na, ny, nx, 2)).float()
anchor_grid = (self.anchors[i].clone() * self.stride[i]) \
.view((1, self.na, 1, 1, 2)).expand((1, self.na, ny, nx, 2)).float()
return grid, anchor_grid
视觉防错漏装检测系统主要由监控摄像头、视频智能分析服务器和警告提示设备组成。系统的工作流程如下：监控摄像头实时捕捉生产线上的视频数据、 动作检测与顺序控制通过实时监控和错误检测，视觉防错漏装检测系统显著提高了生产线的安全性和效率。操作员可以在第一时间内纠正错误，减少了返工和废品率，同时也降低了因操作不当导致的安全事故风险。视觉防错漏装检测系统是制造业迈向智能化的重要一步。基于YOLOv5 AI视觉算法的系统，不仅提高了生产效率，更重要的是提升了产品的质量和生产的安全性。