杜絕工廠高壓觸電職災 NEON AI智慧相機成工安新利器
無庸置疑,維護廠區作業安全,避免工安事故發生,不管對於各類型工廠而言,皆已被視為現場管理中極為關鍵的一環,容忍度甚至趨近於零。以半導體、面板及電腦組裝等例,都需要在產品出廠前執行高壓靜電測試,有鑒於作業人員若不慎遭受高壓觸電,勢必釀成不幸的傷亡,故多數工廠管理者都對相關防護事宜嚴陣以待。
只不過,假使工廠並未強力盯場監控,若干作業人員往往為了貪圖方便,逕自脫下絕緣手套,可能種下職災伏筆。為此業主只好配置專職人力,負責24小時監視測試區作業人員是否遵循通電測試作業規範。然而此舉勢必加重薪資成本負擔,讓業主開始思考更聰明的做法,嘗試利用AI視覺技術來進行人員安全防護確認。
著眼於高壓電防護需求成形,凌華科技因而在去年(2021)期間積極推廣其NEON AI智慧相機,憑藉相機與電腦All-in-One特質、可望簡化佈線負擔,加上又內建EVA SDK,有助於加速AI應用開發流程,因而深獲市場好評。凌華科技智能視覺事業中心協理楊家瑋透露,在過去一年半,關於高壓電穿戴防護管理,抑或帶有電子圍籬、限制區等管制成分的其他類似案件,都有顯著的推廣成效。
不論環境架設或開發時程,都有難解習題
凌華科技智能視覺事業中心解決方案技術主任林宜緯指出,針對高壓電防護主題,若要執行AI監控,除需建立物件分類、姿態辨識等程式邏輯外,亦需部署工業相機、電腦等硬體設備;然而不少工廠在佈建這些軟硬體元素時,都面臨莫大挑戰。
首先,多數場域內早已設置測試機台,如果安裝其他新設備,就必須重新整線,堪稱一大困擾,所以業主期望能找到更簡潔的做法,以最少的佈線完成相機與電腦設置。其次對於In House AI團隊來說,必須因應不同廠牌的相機、發展不同的取像程式,且需要針對不同的AI模型、撰寫不同的推論程式(必須帶入物件分類、物件偵測、姿態辨識等功能),加上要把影像資料存入遠端NVR(網路型監控主機),需要開發RTSP程式,要結合三色燈建立告警機制,需要開發I/O控制程式,顯見開發負擔相當重,導致專案時程難以加快,從模型訓練到實際落地往往歷時逾3個月,完全不符長官的期待。然而在PoC過程中,業主發現只要善用凌華科技推出NEON AI智慧相機,前述的挑戰都能迎刃而解。
利用模組化Plug-in,大幅提升開發效率
林宜緯指出,NEON為一體化裝置,在相機、電腦合而為一的前提下,卻僅有如同iPhone般小巧體積,可避免佔用空間。再者它僅需要配置1條網路線、1條電源線,共2條;反觀如果分別部署相機、電腦,各自需要佈建1條網路線、1條電源線,另需配置一條I/O線,共5條,意謂NEON可縮減多達六成的佈線需求。
楊家瑋補充說,更重要的,凌華歷經早先參與客戶PoC的經驗,歸納出取像、AI推論、RTSP、I/O控制等四大項共通需求,故將它們做成Plug-in,並納入EVA SDK;意謂NEON客戶可直接取用這些Plug-in,稍加修改Sample Code就能迅速滿足開發需求。因此凌華期盼不管是客戶端的In House AI團隊、或外部SI夥伴,都能利用EVA SDK中各種模組化Plug-in,省卻自行動手刻程式碼的艱辛歷程,在1~2個月內完成業主賦予的開發任務。
大致上來說,許多客戶在佈建NEON AI智慧相機後,普遍反應獲得了一些顯著效益。比方說「改善測試流程」,以往針對紅龍擺放固定位置、人員佩戴絕緣手套時機,未必已有明確規範,此次藉由NEON導入,針對整個作業流程重新梳理一番,因而發覺不足之處,回過頭來將測試流程定義得更嚴謹。再者是「減少違規事件」,多數客戶在啟用NEON的前幾天,仍會捕捉到大量違規事件,但由於系統會主動將違規者通報給直屬長官,免不了遭到勸誡,後續便會導正行為,使得違規事件急速下降,只剩下原先高峰期不到1/10的水準。加上NEON內建DI/O,可連接三色燈或是聲音警報器,偵測到違規事件可以即時的發出警示提醒人員以減少傷害,成功為場域提升工安層級。
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