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工业安全 视觉 防护 系统

工业安全是一个关键的问题,以往主要依靠围栏和各类安全传感器来保障。然而,随着自动化技术的发展,这些方法无法适应所有场景,特别是在移动机器人参与的情况下,如何准确识别人和物体成了一个巨大的挑战。随着芯片和算法的进步,人工智能技术的成本大幅降低,为“AI+工业安全”场景的应用提供了可能性。

辛米尔自主研发了大规模算法平台和低延迟的算力平台,并深入研究工业安全领域,采集和维护了工业现场大规模私有数据集,拥有丰富且不断增长的专有数据,使得能够以极高的准确率实现无需现场采集数据的即插即用解决方案,加速了工业安全的规模应用。

工业安全痛点

  • 无法满足功能性需求

    无法满足功能性需求

    传统非智能手段在功能上无法满足需求且精准度较低。例如安全传感器无法区分人员和AGV或其他的可移动自动化装置,无法有效保障人员安全。此外,针对日益广泛应用的协作机器人,虽然实行了触碰停止的安全性方案,但是仍然会对人员产生一定程度的伤害。

  • 无法避免漏洞出现

    无法避免漏洞出现

    传统非智能手段无法避免产生漏洞而造成重大人身安全隐患。例如使用安全传感器,当人员处于危险区域内时,外部人员有意或者无意识的复位安全传感器信号,自动化系统重启,对危险区域内的人员将造成伤害。

  • 无法追溯

    无法追溯

    传统非智能手段只能在发生危险的时间点对外发出报警,但是无法给出发生危险的原因,也无法提供可视化的图像追溯,对工厂管理水平的提升带来了极大的挑战,也对工伤事件的合理确责产生困扰。

摆脱不安的人机协作方式,让工厂生产更安全高效

可直接接入自动化设备

可直接接入自动化设备

可以直接接入自动化设备端。当存在危险时,设备端能够快速识别,并只对人做出反应(支持区分人和物)。还可以根据位置和大小的过滤策略进行二次报警,以指导协作机器人进行多级减速操作。

感知到人的存在

准确感知到人的存在

支持区分人和物,能够灵活地对人作出反应,实现人机的安全共融工作。

  • 当人进入生产区域时,机器人会减速运行;
  • 当人进入机器人区域时,机器人会停止运行;
  • 当人离开机器人区域时,机器人会恢复运行。

此外,辛米尔的系统不支持人为复位,从而解决了误操作的漏洞问题。

自动生成追溯数据

自动生成追溯数据

可以在发生危险时立即记录危险发生前后的视频片段,并与危险报警信息进行对应。这样,管理者可以快速还原现场,节省排查原因的时间。视频片段式的数据也便于长期存储,并可作为培训素材用于提升管理水平。

更高安全性的人机协作方式

    超低系统响应延迟

    低系统响应延迟

    具有较低响应延迟,仅次于无人驾驶技术。系统可以在人员进入危险区域时迅速做出反应,控制设备停止,响应时间低于50ms。这样可以最大程度地降低工业设备的运动距离,防止对人员产生碰撞。

    更低安全事故发生率

    低安全事故发生率

    通过高效地识别人员,填补了传统安全防护方式的漏洞,保障人员的安全。其独特的高精度视频理解算法和冗余机制设计,使得系统能够准确地检测到危险区域内存在的人员,即使被设备遮挡也能进行准确判断。

    成本显著下降

    成本显著下降

    采用软硬件一体化设计,专门针对安全检测的系统架构。产品具有开箱即用的特点,带来了综合成本的显著下降。这使得用户能够更经济高效地实现工业安全升级。

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