工业时代现代化生产流程中，如何更好地呵护工作人员安全、如何保障环境安全，一直以来都不容忽视。各国政府为了保障安全出台很多应对政策，同样资方在安全生产方面的投入也很多。我们在多个工业人工智能案例实践中，发现工业视觉可以在根本上杜绝部分安全隐患。

生产不安全因素对人员的损伤，来自于：生产环境条件、产品本身特质两大类。接下来，让我们一起看下威盛工业视觉技术是如果将这两类安全风险降到最低的。

首先是生产环境因素造成的安全隐患：

一、噪音污染：最为普遍的产线质检测环境，由于流水线上机床的高功率运作噪音都很大，工人需要在产线尾端检测产品质量，长此以往对工人的听力势必造成损伤。

二、腐蚀性环境：在化工、电子行业的某些生产流程中，需要对产品做强酸、强碱处理，如果这些阶段性产品也需要人工检测的话，强腐蚀性环境对工人的身体健康也会造成很大损伤。

采用工业视觉，是解决这些环境因素带来的安全隐患最为直接彻底的方法。道理非常简单，采用工业视觉后，出于不安全环境下的将是工业相机这些视觉感知系统，它们将产品状态捕捉后，传递至人工智能系统分决策。经过反复训练、调试后，整套系统的判定率高于一般训练有素的工人，这样负责检测的小伙伴们再也不用置身险境。这就好比我们在抗疫时采用的送药机器人，减少了我们白衣天使接触病毒的风险。

接下来我们再看下，工业视觉技术是如何规避降低由于产品本身因素导致的安全隐患。

一、视觉损伤

一些特殊的产品，由于对光敏感，需要在很昏暗的环境下识别检测，又有一些产品由于差异细小，需要在强光下检测。这两种极端的光线要求，长期工作会对视觉造成损伤。下面是一组专业的管道的影像：

目的是通过影像分析该管道的健康情况，是否满足继续使用的条件。图片中列出了一些典型的瑕疵情况，存在这些瑕疵的管道将被判定为不适合继续使用。由于管道内的特殊环境限制，拍摄的影像非常暗淡，瑕疵不容易被辨识。整个辨识过都很费检测人员的眼力，长期工作对视觉损伤很大。采用工业视觉技术，通过图像分析，先对影片做筛查。当自动检测流程识别到有问题的影像时，会标注问题点，再供专业人员二次确认，这样不仅仅减少了视力损伤，也提高了效率。

二、 危险产品泄露

产品包装、及包装后检测差不多是生产流程的最后工序，对于危险产品包装问题带来的安全隐患，在我们实践项目中碰到有两：一是包装破损导致泄；二是人为选错包装导致后续工作的严重后果。

我们先看包装破损，下图就是最普通的包装袋的缝线包装。在项目中，我们采用工业视觉技术，对缝线包装材料和缝线效果深度学习、建立模型，在包装前，包装后，对包装材质和接缝口做视觉检测，如果被判断为有泄露可能，将被移送至专门区域处理。通过这样的方法，根本上规避了危险品泄露造成的安全隐患。

接下来看下我们如何采用工业视觉技术来避免产品装错包装造成的问题。化学试剂的标号通常冗长而相似，操作人员的一时失误可能导致不堪设想的后果。对于这种情况，威盛工业视觉技术，采用基于OCR方法，识别标签信息，再将其和产线信息做核对，从源头上规避了张冠李戴情况的发生。

技术因人而生，技术始终为人服务。安全的工作生产环境，是所有质量提升、追求卓越效能的前提。一直以来，威盛工业视觉技术致力于：解放人力、提示效率，并且不断地完善工作生产环境的安全保障，呵护人身安全。

威盛工业视觉技术：“我是你的眼，请让我代你穿越拥挤的人潮，请让我为你保驾护航。”

本文作者：威盛电子中国区BD总监 Chris Ye

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