Rozpoznawanie obrazów – oparte na Automatyczne odczytywanie instrumentów: Zmiana sposobu gromadzenia danych przemysłowych

W zakładach przemysłowych, laboratoriach i sieciach użyteczności publicznej instrumenty są wszędzie – manometry, przepływomierze, termometry i liczniki cyfrowe. Są one oczami i uszami automatyzacji, nieustannie odzwierciedlając stan złożonych procesów. Jednak w wielu obiektach odczytywanie tych instrumentów wciąż opiera się na ręcznej inspekcji. Takie podejście jest pracochłonne, podatne na błędy i często niebezpieczne w środowiskach niebezpiecznych.

Technologia automatycznego odczytywania instrumentów opartego na rozpoznawaniu obrazów zmienia tę rzeczywistość. Łącząc wizję komputerową, głębokie uczenie i przemysłowy IoT, umożliwia maszynom „widzenie” i interpretowanie odczytów instrumentów z szybkością, dokładnością i niezawodnością.

Jak to działa

Technologia zazwyczaj przebiega w trzyetapowym procesie:

1. Wykrywanie i lokalizacja instrumentu

• Algorytmy takie jak YOLO (You Only Look Once) lub inne modele wykrywania obiektów identyfikują instrument w obrazie lub strumieniu wideo.
• Wycinany jest obszar zainteresowania (ROI), usuwając nieistotne tło.

2. Wstępne przetwarzanie i korekcja obrazu

• Techniki takie jak redukcja szumów, poprawa kontrastu i korekcja perspektywy zapewniają wyraźny obraz tarczy lub wyświetlacza.
• W przypadku wskaźników analogowych kluczowe jest wyrównanie skali, aby zminimalizować zniekształcenia.

3. Rozpoznawanie odczytów

• Instrumenty wskaźnikowe: Metody segmentacji wykrywają wskaźnik, obliczają jego kąt i mapują go na skalę.
• Wyświetlacze cyfrowe: Optyczne rozpoznawanie znaków (OCR) lub rozpoznawanie cyfr oparte na głębokim uczeniu wydobywa wartości numeryczne.
• Wskaźniki poziomu cieczy: Segmentacja obrazu identyfikuje kolumnę cieczy i przekłada ją na precyzyjny odczyt.

Uczenie maszynowe w działaniu

Ostatnie badania wykazały moc głębokiego uczenia w tej dziedzinie:

• Mierniki wskaźnikowe: Modele łączące YOLOv8 z sieciami segmentacji semantycznej, takimi jak DeepLabv3+ osiągnęły dokładność rozpoznawania powyżej 94% w zastosowaniach w energetyce jądrowej, nawet w trudnych warunkach oświetleniowych i kątach widzenia.
• Liczniki cyfrowe: Systemy OCR oparte na YOLOv5 osiągnęły wskaźniki rozpoznawania cyfr powyżej 88% w rzeczywistych licznikach mediów, umożliwiając niezawodne rozliczenia i monitorowanie.
• Algorytmy złożone: Podejścia hybrydowe integrują wykrywanie, korekcję i rozpoznawanie, aby jednocześnie obsługiwać wiele typów instrumentów, zapewniając niezawodność w inspekcjach ropy i gazu.

Zastosowania przemysłowe

1. Energetyka i media

• Zautomatyzowane odczyty liczników (AMR) dla liczników energii elektrycznej, gazu i wody zmniejszają pracę ręczną i umożliwiają rozliczenia w czasie zbliżonym do rzeczywistego.

2. Zakłady naftowe i gazowe oraz chemiczne

• Roboty wyposażone w kamery mogą bezpiecznie sprawdzać wskaźniki w strefach wysokiej temperatury lub wysokiego ciśnienia, zmniejszając narażenie ludzi na ryzyko.

3. Inteligentna produkcja

• Ciągłe monitorowanie instrumentów procesowych zapewnia lepszą kontrolę jakości i konserwację predykcyjną.

4. Energetyka jądrowa

• Systemy oparte na wizji odczytują mierniki analogowe w strefach promieniowania, gdzie dostęp ludzki jest ograniczony, zapewniając bezpieczeństwo i zgodność.

Korzyści

• Dokładność: Redukuje błędy ludzkie i subiektywną interpretację.
• Bezpieczeństwo: Minimalizuje potrzebę wchodzenia pracowników do niebezpiecznych środowisk.
• Wydajność: Umożliwia ciągłe monitorowanie w czasie rzeczywistym zamiast okresowych kontroli ręcznych.
• Skalowalność: Obsługuje integrację z platformami IoT w celu scentralizowanego zarządzania danymi.

Patrząc w przyszłość

Wraz z rozwojem sztucznej inteligencji brzegowej, łączności 5G i obrazowania w wysokiej rozdzielczości odczytywanie instrumentów oparte na rozpoznawaniu obrazów stanie się szybsze, bardziej niezawodne i bardziej autonomiczne. Przyszłe systemy mogą łączyć wizję z nakładkami rzeczywistości rozszerzonej, pozwalając operatorom na wyświetlanie odczytów i diagnostyki w czasie rzeczywistym za pomocą inteligentnych okularów.

Ostatecznie ta technologia to nie tylko zastępowanie ludzkich oczu – chodzi o stworzenie bezpieczniejszego, inteligentniejszego i bardziej połączonego ekosystemu przemysłowego.