Velux daibiaozhegaopinzhidechuanghuheyuzhipeitaodepeijian。weileshizhongtigonglixiangdejiejuefangan，gongsideruanjianbumenkaifaleyigeyingyongchengxu，yongyushixianshengchanhezhiliangguanlidezidonghua。Velux 還利用圖像處理技術使製造和裝配流程更加高效——得益於 SICK 的人工智能和 Deep Learning
，Velux 正在進一步提升效率。

　　Lasse Hedeby 是 Velux A/S degaojizidonghuachengxuyuan
，lingdaogongyetuxiangchulijiejuefangandekaifatuandui。tashiyiweichongmanjiqingqiefeichanggaoxiaodechengxuyuan，tazhidaoweituxiangchulijiejuefangankaifajiyuguizederuanjianshiyigefeichanghaoshideguocheng。

　　 

　　Deep Learning——提高效率並能更有效地任用員工

　　當 Lasse Hedeby 了解到 SICK 的 Deep Learning 解決方案時
，他看到了一個機會：通過將具備資質的員工從單調的工作任務中解放出來
，對其更有效地安排任用，可以提高公司的效率。

　　Deep Learning 是基於神經網絡的人工智能的一個分支，它模仿人類的觀察、感知和決策方式。在過去
，這依賴於複雜的計算機基礎設施，因此大多數公司無法使用這些解決方案；但近年來，不再需要複雜的計算機基礎設施
，相關技術的用戶友好度得到了顯著提高，更加便於用戶操作。如今，Deep Learning 解決方案可以在緊湊型工業控製器上運行
，使其更易於訪問且更適合工業使用。

　　SICK AppSpace Artificial Intelligence

　　用於 SICK 傳感器的人工智能

　　Deep Learning

　　 

　　從 200 個工時節省到 20 個工時

　　過去，Velux Danmark A/S 一(yi)直(zhi)通(tong)過(guo)手(shou)動(dong)檢(jian)查(zha)其(qi)窗(chuang)戶(hu)的(de)子(zi)組(zu)件(jian)來(lai)確(que)保(bao)產(chan)品(pin)質(zhi)量(liang)。盡(jin)管(guan)該(gai)係(xi)統(tong)運(yun)行(xing)良(liang)好(hao)
，但(dan)仍(reng)存(cun)在(zai)一(yi)些(xie)局(ju)限(xian)性(xing)。根(gen)據(ju)員(yuan)工(gong)經(jing)驗(yan)的(de)不(bu)同(tong)，對(dui)部(bu)件(jian)的(de)評(ping)估(gu)可(ke)能(neng)存(cun)在(zai)偏(pian)差(cha)。需(xu)要(yao)快(kuai)速(su)工(gong)作(zuo)並(bing)在(zai)一(yi)整(zheng)天(tian)內(nei)執(zhi)行(xing)同(tong)樣(yang)的(de)檢(jian)查(zha)，這(zhe)也(ye)給(gei)員(yuan)工(gong)帶(dai)來(lai)了(le)成(cheng)為(wei)“操作盲”的風險。鑒於這些限製，Lasse Hedeby 決定引入攝像機檢查，以幫助操作人員完成這項手動工作。

　　然而
，這對 Hedeby 來說意味著大量的額外工作，因為 Velux A/S 有(you)許(xu)多(duo)子(zi)流(liu)程(cheng)。對(dui)於(yu)這(zhe)些(xie)流(liu)程(cheng)中(zhong)的(de)每(mei)一(yi)個(ge)，都(dou)必(bi)須(xu)為(wei)新(xin)的(de)工(gong)業(ye)圖(tu)像(xiang)處(chu)理(li)係(xi)統(tong)開(kai)發(fa)新(xin)的(de)軟(ruan)件(jian)。為(wei)所(suo)有(you)流(liu)程(cheng)創(chuang)建(jian)基(ji)於(yu)規(gui)則(ze)的(de)軟(ruan)件(jian)可(ke)能(neng)輕(qing)輕(qing)鬆(song)鬆(song)就(jiu)需(xu)要(yao)花(hua)費(fei)多(duo)達(da) 200 個工時。通過使用基於 SICK AppSpace 的 Deep Learning 解決方案，Hedeby 能夠將新軟件的開發時間縮短到很少的時間（20 小時）。

　　在他近期的一個項目中
，SICK 的智能解決方案用於檢查鋁型材（百葉窗的組成部分）shifouchongfentianchonglejuyixipaomo。shishizhengmingzhekenenghenkunnan，yinweijiangpaomozhuruxingcaishi，paomodepengzhangbujunyun。yinci，zaipinggutianchongguochengshimeiyoumingquededaan。

　　 

 

　　通過密切合作解決問題

　　快(kuai)速(su)完(wan)成(cheng)軟(ruan)件(jian)的(de)訓(xun)練(lian)，以(yi)檢(jian)測(ce)正(zheng)確(que)填(tian)充(chong)的(de)型(xing)材(cai)

，並(bing)且(qie)取(qu)得(de)了(le)良(liang)好(hao)的(de)效(xiao)果(guo)
，但(dan)該(gai)過(guo)程(cheng)並(bing)不(bu)理(li)想(xiang)。型(xing)材(cai)又(you)長(chang)又(you)薄(bo)
，因(yin)此(ci)當(dang)攝(she)像(xiang)機(ji)檢(jian)查(zha)型(xing)材(cai)時(shi)，與(yu)評(ping)估(gu)相(xiang)關(guan)的(de)信(xin)息(xi)僅(jin)占(zhan)圖(tu)像(xiang)的(de)很(hen)小(xiao)一(yi)部(bu)分(fen)。該(gai)解(jie)決(jue)方(fang)案(an)需(xu)要(yao)調(tiao)整(zheng)標(biao)準(zhun) SensorApp
，將來自 SICK 圖像處理傳感器的圖像分割成三個單獨的圖像

，以便使 Deep Learning 算法更加高效。

　　SICK AppSpace SensorApps

　　基於 Deep Learning 的 2D 機器視覺傳感器解決方案

　　Intelligent Inspection

　　Velux A/S 和 SICK 的軟件工程師在開發解決方案的過程中相互協作，雙方團隊都從此次合作中受益良多。Lasse Hedeby 說道，他“從未經曆過像 SICK 這樣靈活並提供如此強大支持的供應商”。與此相對應地，SICK 團隊也很高興能與這樣一位有責任心的合作夥伴攜手合作
，並實時獲得客戶滿意度的積極反饋。

　　 

 

　　通往工業自動化的未來之路

　　Lasse Hedeby 已(yi)經(jing)在(zai)研(yan)究(jiu)下(xia)一(yi)個(ge)任(ren)務(wu)

，即(ji)，使(shi)用(yong)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)來(lai)確(que)保(bao)螺(luo)釘(ding)在(zai)夾(jia)持(chi)裝(zhuang)置(zhi)中(zhong)的(de)安(an)裝(zhuang)和(he)擰(ning)緊(jin)。使(shi)用(yong)普(pu)通(tong)的(de)基(ji)於(yu)規(gui)則(ze)的(de)工(gong)業(ye)圖(tu)像(xiang)處(chu)理(li)係(xi)統(tong)很(hen)難(nan)完(wan)成(cheng)這(zhe)項(xiang)任(ren)務(wu)
，因(yin)為(wei)金(jin)屬(shu)和(he)螺(luo)釘(ding)的(de)表(biao)麵(mian)可(ke)能(neng)截(jie)然(ran)不(bu)同(tong)，具(ju)有(you)許(xu)多(duo)光(guang)反(fan)射(she)。初(chu)始(shi)的(de)跡(ji)象(xiang)表(biao)明(ming)成(cheng)功(gong)的(de)希(xi)望(wang)很(hen)大(da)。SICK 的 Deep Learning 解決方案能夠輕鬆處理複雜多樣的問題，這意味著，這是基於圖像的檢查和工業自動化的未來發展方向。