生产作业流程防错监测系统通过YOLOv5模型，生产作业流程防错监测系统能够采集员工和设备的运动轨迹，包括员工的拿取动作、运动轨迹、插装位置和动作顺序。系统能够识别漏放、漏拿、漏打等错误，并及时发出告警。这不仅提高了生产效率，还减少了因人为错误导致的产品质量问题。除了实时监测，该系统还能够监控生产过程的合规性，留存与审核生产相关的记录和数据。这对于企业的合规性管理和风险控制具有重要意义。在生产车间内，已经安装的监控摄像头是实现防错监测系统的基础。这些摄像头不仅提供实时视频数据，而且通过与YOLOv5模型的结合，能够实现对员工动作的精确捕捉。
YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进思路如下所示：
- 输入端：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；
- 基准网络：融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与CSP结构；
- Neck网络：目标检测网络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入一些层，Yolov5中添加了FPN+PAN结构；
- Head输出层：输出层的锚框机制与YOLOv4相同，主要改进的是训练时的损失函数GIOU_Loss，以及预测框筛选的DIOU_nms。
制造业市场竞争的加剧，加强质量管理已经成为企业关注的焦点。为了确保生产过程的准确性和产品质量的稳定性，制造业企业亟需引入生产车间防错与追溯系统。智能行为防错识别系统是基于AI视觉的视频目标检测技术，不仅能监测产线工作人员操作异常，还能监测产线异常、设备异常、物流输送异常。通过实时监测和数据分析，企业能够及时发现并纠正生产过程中的错误，从而减少合规风险，提高管理水平。
# 根据配置的.yaml文件搭建模型
class Model(nn.Module):
def __init__(self, cfg='yolov5s.yaml', ch=3, nc=None): # model, input channels, number of classes
super(Model, self).__init__()
if isinstance(cfg, dict):
self.yaml = cfg # model dict
else: # is *.yaml
import yaml # for torch hub
self.yaml_file = Path(cfg).name
with open(cfg) as f:
self.yaml = yaml.load(f, Loader=yaml.SafeLoader) # model dict
# Define model
ch = self.yaml['ch'] = self.yaml.get('ch', ch) # input channels
if nc and nc != self.yaml['nc']:
logger.info('Overriding model.yaml nc=%g with nc=%g' % (self.yaml['nc'], nc))
self.yaml['nc'] = nc # override yaml value
self.model, self.save = parse_model(deepcopy(self.yaml), ch=[ch]) # model, savelist
self.names = [str(i) for i in range(self.yaml['nc'])] # default names
# print([x.shape for x in self.forward(torch.zeros(1, ch, 64, 64))])
# Build strides, anchors
m = self.model[-1] # Detect()
if isinstance(m, Detect):
s = 256 # 2x min stride
m.stride = torch.tensor([s / x.shape[-2] for x in self.forward(torch.zeros(1, ch, s, s))]) # forward
m.anchors /= m.stride.view(-1, 1, 1)
check_anchor_order(m)
self.stride = m.stride
self._initialize_biases() # only run once
# print('Strides: %s' % m.stride.tolist())
# Init weights, biases
initialize_weights(self)
self.info()
logger.info('')
def forward(self, x, augment=False, profile=False):
if augment:
img_size = x.shape[-2:] # height, width
s = [1, 0.83, 0.67] # scales
f = [None, 3, None] # flips (2-ud, 3-lr)
y = [] # outputs
for si, fi in zip(s, f):
xi = scale_img(x.flip(fi) if fi else x, si, gs=int(self.stride.max()))
yi = self.forward_once(xi)[0] # forward
# cv2.imwrite(f'img_{si}.jpg', 255 * xi[0].cpu().numpy().transpose((1, 2, 0))[:, :, ::-1]) # save
yi[..., :4] /= si # de-scale
if fi == 2:
yi[..., 1] = img_size[0] - yi[..., 1] # de-flip ud
elif fi == 3:
yi[..., 0] = img_size[1] - yi[..., 0] # de-flip lr
y.append(yi)
return torch.cat(y, 1), None # augmented inference, train
else:
return self.forward_once(x, profile) # single-scale inference, train生产作业流程防错监测系统是制造业提高生产效率和质量控制的重要工具。生产车间防错与追溯系统是制造业企业提升质量管理水平的重要工具，它能够实时监控生产过程、追溯产品的整个生产链，并提供统计分析和数据支持。通过YOLOv5深度AI视觉算法模型和现场监控摄像头的结合，企业能够实现对生产流程的实时监测，及时发现并纠正错误，从而提高生产效率和产品质量，减少合规风险，提升企业的市场竞争力。
