面向智能制造的AI图像识别与实时监控系统设计

摘要

在智能制造环境下，质量控制和生产监管对实时、准确的视觉识别系统提出了更高要求。本研究设计了一种基于深度学习的智能制造图像识别与实时监控系统，采用改进的计算机视觉的目标检测算法—YOLOv5实现产品缺陷实时检测，并结合注意力机制优化特征提取能力。系统构建了包含数据采集层、边缘计算层、核心处理层和应用服务层的分层架构，实现了从数据采集到预警决策的全流程智能化管控。通过在某智能制造生产线的三个月跟踪验证，系统使日均检测量从15 000件提升至57 000件，检测准确率从92.5%提高到98.7%,漏检率从4.2%降低到0.5%,产品返修率从2.1%降低到0.8%,显著提升了生产线的智能化水平。

关键词

智能制造 / 图像识别 / 实时监控 / 深度学习 / YOLOv5 / 注意力机制