От ручного осмотра к искусственному интеллекту – технология SingTown позволяет приборам «читать свои собственные шкалы»

В процессе эксплуатации промышленного оборудования механические циферблаты, такие как манометры и водяные манометры, широко используются для контроля состояния давления в системе.

Однако ручная проверка не только требует много времени и подвержена ошибкам, но и затрудняет обеспечение непрерывного мониторинга.

Для повышения безопасности оборудования и эффективности управления предприятия по производству приборов внедрили технологию распознавания интеллектуальных камер OpenMV от SingTown, которая использует искусственное зрение и алгоритмы распознавания изображений для автоматической идентификации и анализа стрелочных указателей.

Система может в режиме реального времени определять, находится ли стрелка манометра в безопасной (зелёной) зоне, обеспечивая автоматическое обнаружение, оповещение об аномалиях и удалённый мониторинг. Она широко применяется в таких сценариях, как промышленные сосуды под давлением, воздушные компрессоры и системы очистки воды.

Предприятия по производству приборов и измерительных устройств внедрили систему распознавания состояния шкалы на основе технологии интеллектуальной камеры OpenMV от компании SingTown Technology, что позволило обеспечить автоматическое обнаружение и сигнализацию о состоянии стрелок манометров.

Камера закреплена непосредственно перед прибором, захватывая изображения манометра в реальном времени. Используя технологии компьютерного зрения и распознавания изображений, она автоматически определяет угол указателя и распределение области циферблата.

Система использует цветовую сегментацию, обнаружение границ и алгоритм обнаружения окружностей Хафа для извлечения центра циферблата, положения шкалы и указателя. Затем она применяет модуль расчёта углов для определения, указывает ли стрелка на зелёную безопасную зону.

При обнаружении указателя в красной или желтой зоне модуль OpenMV немедленно выдает высокий уровень сигнала или отправляет флаг аномалии через последовательный порт, обеспечивая автоматическую сигнализацию или блокировку отключения.

Алгоритмы искусственного интеллекта могут проводить целенаправленное автоматическое обучение на основе фактических условий, чтобы адаптироваться к цветовым схемам и формам указателей различных моделей приборов, а также к сложным условиям, таким как изменяющееся освещение, углы и отражения.

Все распознавание и анализ выполняются локально на стороне камеры, исключая необходимость во внешних компьютерах. Edge AI обеспечивает распознавание состояния в реальном времени и обратную связь по управлению.

С помощью этого решения предприятия перешли от ручных проверок к автоматизированному визуальному мониторингу на основе искусственного интеллекта, что значительно повысило безопасность оборудования и эффективность контроля.