如今，機(jī)械臂作業(yè)在各類廠區(qū)、園區(qū)普遍應(yīng)用，但工業(yè)機(jī)械臂負(fù)載作業(yè)時(shí)往往重達(dá)幾百斤甚至更重，如果“意外傷人”，后果不堪設(shè)想。為了更好地守護(hù)作業(yè)人員安全，給工業(yè)生產(chǎn)提供更安心、可靠的保障，?？低曇劳杏^瀾大模型技術(shù)體系，推出大模型機(jī)械臂防碰撞相機(jī)，不僅實(shí)現(xiàn)立體空間防護(hù)與精準(zhǔn)人員識別，還進(jìn)一步提升泛化能力，能夠“靈活適應(yīng)”各種工業(yè)場景。

立體視覺成像，精準(zhǔn)判定作業(yè)安全范圍

在工廠、車間等機(jī)械臂作業(yè)區(qū)域，現(xiàn)有安全圍欄、光柵等防護(hù)措施，無法全面覆蓋作業(yè)區(qū)內(nèi)的立體空間，當(dāng)人員滯留作業(yè)區(qū)內(nèi)，機(jī)械臂意外啟動，會存在較大碰撞風(fēng)險(xiǎn)，運(yùn)用視覺手段可有效提升作業(yè)區(qū)安全防護(hù)水平。

但是單一的平面圖像無法精確判斷人員位置，難以準(zhǔn)確識別安全范圍。比如，設(shè)備將安全線外的經(jīng)過人員誤判在作業(yè)區(qū)內(nèi)，導(dǎo)致不必要的停機(jī)，影響生產(chǎn)效率。

?？低暣竽Ｐ蜋C(jī)械臂防碰撞相機(jī)采用立體視覺成像技術(shù)，結(jié)合主動散斑光源，能夠模擬人的雙眼，精準(zhǔn)計(jì)算出目標(biāo)的深度信息。這樣一來，設(shè)備能在復(fù)雜環(huán)境中更好地識別安全區(qū)域，輕松知曉人員目標(biāo)的實(shí)際位置，提高人員檢出的準(zhǔn)確性和可靠性。

視覺大模型加持，識別準(zhǔn)確率進(jìn)一步提升

機(jī)械臂作業(yè)區(qū)場景復(fù)雜，往往存在機(jī)械臂運(yùn)動、AGV搬運(yùn)、叉車搬運(yùn)、不同類型貨物等干擾因素。傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)算法容易因局部相似度過高、復(fù)雜姿態(tài)等因素產(chǎn)生誤報(bào)。比如，將機(jī)械臂的部分結(jié)構(gòu)誤認(rèn)為是人員的肢體，導(dǎo)致誤檢出人員，影響生產(chǎn)效率。

為此，機(jī)械臂防碰撞相機(jī)依托?？低曈^瀾大模型體系，結(jié)合機(jī)械臂作業(yè)的真實(shí)場景特征，有效過濾誤報(bào)。即使人員不同工服、不同姿態(tài)，也能綜合判斷，從而大幅提升相機(jī)的識別精準(zhǔn)度。

靈活適應(yīng)、泛化性更強(qiáng)，已落地汽車、電子、食品等行業(yè)

在不同行業(yè)里，機(jī)械臂的大小、顏色、轉(zhuǎn)速快慢、與周邊環(huán)境的關(guān)系，都因場景而異。傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)算法適應(yīng)能力較弱，如果場景發(fā)生變化，如光照條件、背景環(huán)境或目標(biāo)物體的外觀改變，模型的識別準(zhǔn)確率就存在下降風(fēng)險(xiǎn)。

而?？低暣竽Ｐ蜋C(jī)械臂防碰撞相機(jī)，專注于工業(yè)場景下機(jī)械臂作業(yè)安全防護(hù)的業(yè)務(wù)需求，能有效提升準(zhǔn)確率與泛化性，大大拓寬了應(yīng)用邊界，靈場適應(yīng)多種工業(yè)場景。

目前，?？低暀C(jī)械臂防碰撞相機(jī)已廣泛應(yīng)用于汽車、電子制造、食品、物流倉儲等行業(yè)，助力碼垛、搬運(yùn)、裝配等工業(yè)機(jī)械臂作業(yè)區(qū)的安全生產(chǎn)。