Khám phá cách công nghệ thị giác máy tính nâng cao an toàn kho hàng bằng cách phát hiện mối nguy hiểm, ngăn ngừa va chạm và cải thiện khả năng bảo vệ người lao động suốt ngày đêm.
An toàn và hiệu quả là yếu tố quan trọng khi nói đến nhà kho. Chúng thường chứa xe nâng, băng tải và hệ thống tự động phải hoạt động liên tục và đôi khi có thể xảy ra tai nạn. Ví dụ, an toàn xe nâng là mối quan tâm lớn, với Cục Quản lý An toàn và Sức khỏe Nghề nghiệp (OSHA) báo cáo ước tính có 61.800 trường hợp thương tích nhẹ, 34.900 trường hợp thương tích nghiêm trọng và 85 trường hợp tử vong mỗi năm.
Các biện pháp an toàn truyền thống, chẳng hạn như biển báo cảnh báo, gương và giám sát thủ công, có những hạn chế. Điểm mù, lỗi của con người và phản ứng chậm trễ có thể khiến việc ngăn ngừa tai nạn trước khi chúng xảy ra trở nên khó khăn. Nói một cách đơn giản, đảm bảo an toàn kho hàng đòi hỏi phải giám sát liên tục, điều mà con người không dễ dàng thực hiện một mình.
Tuy nhiên, thị giác máy tính , một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI), có thể tăng cường an toàn kho bằng cách cung cấp giám sát thời gian thực và phát hiện nguy cơ chủ động. Cụ thể, các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 có thể cho phép phát hiện vật thể và phát hiện người để hỗ trợ các nhiệm vụ như ngăn ngừa va chạm theo thời gian thực.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét kỹ hơn cách công nghệ thị giác máy tính có thể cải thiện an toàn kho bãi và hoạt động hậu cần.
Nhà kho là môi trường chuyển động nhanh, nơi máy móc và công nhân hoạt động gần nhau, làm tăng nguy cơ tai nạn. Đảm bảo an toàn cho công nhân là rất quan trọng, đặc biệt là ở những khu vực đông đúc, nơi tầm nhìn hạn chế làm tăng nguy cơ va chạm. Ví dụ, xe nâng, AGV (Xe tự hành có hướng dẫn) và xe nâng pallet hoạt động liên tục và nếu không được giám sát đúng cách, va chạm giữa thiết bị hoặc công nhân có thể dẫn đến thương tích nghiêm trọng.
Tương tự như vậy, băng tải có thể là một rủi ro về an toàn nếu công nhân không cẩn thận, đặc biệt là xung quanh các điểm tiếp cận hoặc quần áo rộng gần các bộ phận chuyển động. Cần trục trên cao và thiết bị nâng cũng cần được chú ý, vì tải không ổn định hoặc các vấn đề cơ học có thể gây ra mối nguy hiểm. Việc luôn nhận thức được những rủi ro này và giải quyết chúng kịp thời sẽ giúp giữ cho kho hàng an toàn cho mọi người.
Một trong những thách thức lớn nhất liên quan đến an toàn kho là tầm nhìn hạn chế. Điểm mù, tầm nhìn bị che khuất và giá lưu trữ cao khiến việc phát hiện mối nguy hiểm trước khi tai nạn xảy ra trở nên khó khăn.
Trượt ngã, vấp ngã và té ngã là những rủi ro thường gặp, đặc biệt là trong môi trường đông đúc. Ngoài ra, lỗi của con người, như phản ứng chậm trễ, phán đoán sai và mệt mỏi, vẫn tiếp tục đóng vai trò đáng kể trong các vụ tai nạn kho, ngay cả khi có các giao thức an toàn nghiêm ngặt.
Trong khi các biện pháp an toàn truyền thống như gương và tín hiệu cảnh báo có thể giúp ích, chúng phụ thuộc vào việc người lao động nhận thấy mối nguy hiểm và phản ứng nhanh chóng. Ngược lại, thị giác máy tính có cách tiếp cận chủ động, sử dụng giám sát do AI điều khiển theo thời gian thực để xác định rủi ro và ngăn ngừa tai nạn trước khi chúng xảy ra.
Thị giác máy tính giúp máy móc phân tích và phản hồi dữ liệu trực quan. Nó có thể được sử dụng để xử lý hình ảnh và video theo thời gian thực, cho phép hệ thống kho thị giác máy tính phát hiện vật thể, theo dõi chuyển động và ngăn ngừa tai nạn.
So với việc giám sát thủ công, tự động hóa được hỗ trợ bởi AI giúp an toàn kho hàng hiệu quả và đáng tin cậy hơn. Điều này có thể thực hiện được nhờ các mô hình thị giác máy tính như YOLO11 , có thể phân tích nguồn cấp dữ liệu video theo thời gian thực.
Đặc biệt, các tác vụ thị giác máy tính như phát hiện đối tượng và phân đoạn trường hợp được hỗ trợ bởi YOLO11 có thể xác định các chướng ngại vật như xe nâng, xe nâng tay và hàng tồn kho bị thất lạc để giảm nguy cơ va chạm trong môi trường đông đúc.
Nó cũng có thể được sử dụng để phát hiện công nhân và theo dõi khoảng cách của họ với xe nâng và các máy móc khác, ngăn ngừa tai nạn. Các hệ thống Vision AI như vậy có thể được lập trình để cung cấp cảnh báo theo thời gian thực và thông báo cho người vận hành về các mối nguy hiểm tiềm ẩn, cho phép hành động nhanh chóng trước khi sự cố xảy ra.
Tiếp theo, chúng ta hãy thảo luận về các ứng dụng thị giác máy tính cụ thể có thể giúp cải thiện an toàn kho hàng. Chúng tôi cũng sẽ hướng dẫn cách YOLO11 có thể được sử dụng để cải thiện việc phòng ngừa tai nạn và quản lý rủi ro.
Theo dõi đối tượng là một tác vụ thị giác máy tính liên tục theo dõi chuyển động của các đối tượng theo thời gian thực. Không giống như phát hiện đối tượng , xác định và gắn nhãn đối tượng trong một khung hình duy nhất, theo dõi đối tượng theo dõi các đối tượng đó qua nhiều khung hình, cho phép hệ thống phân tích các mẫu chuyển động và dự đoán quỹ đạo của chúng.
Trong môi trường kho năng động, theo dõi đối tượng đặc biệt hữu ích khi xe nâng, AGV, xe nâng pallet và thậm chí cả các gói hàng riêng lẻ liên tục chuyển động. Bằng cách hiểu cách các đối tượng di chuyển và tương tác, kho có thể cải thiện tính an toàn và hiệu quả.
YOLO11 Khả năng theo dõi đối tượng của giúp dễ dàng theo dõi chuyển động của xe cộ và thiết bị, dự đoán va chạm tiềm ẩn và đưa ra cảnh báo khi các đối tượng ở quá gần nhau. Ngoài ra, ước tính độ sâu hỗ trợ AI có thể tăng cường tính toán khoảng cách, giảm báo động sai và cải thiện độ chính xác của cảnh báo va chạm.
Ngoài việc theo dõi máy móc, YOLO11 cũng có thể tính toán khoảng cách giữa các gói hàng, đảm bảo khoảng cách thích hợp cho các hệ thống lưu trữ và truy xuất tự động. Khi được tích hợp với các hệ thống quản lý kho (WMS), công nghệ này có thể gửi cảnh báo thời gian thực cho người vận hành hoặc điều chỉnh đường di chuyển một cách năng động. Một cách tiếp cận chủ động giúp ngăn ngừa tai nạn và cũng tối ưu hóa việc điều hướng kho và tổ chức hàng tồn kho.
YOLO11 Sự hỗ trợ của 's cho ước tính tư thế có thể cải thiện sự an toàn của người lao động bằng cách phân tích tư thế cơ thể và phát hiện các rủi ro về mặt công thái học theo thời gian thực. Ước tính tư thế hoạt động bằng cách lập bản đồ cấu trúc xương của người lao động bằng các điểm chính, chẳng hạn như vị trí khớp và góc chi, để phân tích các kiểu chuyển động. Bằng cách theo dõi các điểm này theo thời gian thực, hệ thống có thể xác định tư thế an toàn hay có khả năng gây hại.
Bằng cách đó, các hệ thống Vision AI được tích hợp với YOLO11 có thể phát hiện những động tác uốn cong không an toàn, kỹ thuật nâng không đúng cách và tư thế liên quan đến mệt mỏi làm tăng nguy cơ chấn thương do căng thẳng.
Khi giải pháp thị giác máy tính như vậy nhận ra tư thế nguy hiểm, nó có thể cảnh báo ngay lập tức cho người lao động hoặc giám sát viên, cho phép thực hiện hành động khắc phục trước khi xảy ra thương tích. Điều này có thể làm giảm thương tích tại nơi làm việc, cải thiện công thái học và khuyến khích các hoạt động nâng và di chuyển an toàn hơn trong kho.
Pallet bị rơi, hàng tồn kho bị thất lạc hoặc mảnh vỡ có thể gây ra mối nguy hiểm về an toàn trong kho nếu không được xử lý nhanh chóng. YOLO11 Khả năng phát hiện vật thể có thể giúp quét liên tục sàn nhà và xác định những chướng ngại vật mà người giám sát có thể bỏ sót.
Ngoài việc phát hiện các vật thể rắn, thị giác máy tính cũng có thể được sử dụng để theo dõi tình trạng sàn để phát hiện chất lỏng tràn có thể gây trượt hoặc trượt xe nâng. Bằng cách phân tích phản xạ và kết cấu bề mặt, hệ thống có thể phân biệt giữa các khu vực an toàn và nguy hiểm, giúp ngăn ngừa tai nạn.
Phát hiện người bổ sung thêm một lớp an toàn nữa bằng cách đảm bảo rằng lối thoát hiểm và đường an toàn luôn thông thoáng. Nếu phát hiện chướng ngại vật như một nhóm người tụ tập, hệ thống sẽ cảnh báo nhân viên hành động, giúp các tổ chức tuân thủ các quy định về an toàn và giảm thiểu rủi ro trong các tình huống khẩn cấp.
Sau đây là một số lợi thế chính của việc sử dụng thị giác máy tính để đảm bảo an toàn kho hàng
Tuy nhiên, giống như bất kỳ công nghệ nào khác, cũng có một số hạn chế nhất định cần cân nhắc khi triển khai các giải pháp thị giác máy tính:
Nhìn về phía trước, tương lai của giải pháp phát hiện nguy hiểm và an toàn kho hàng sử dụng AI có thể sẽ được định hình bằng sự tích hợp của các cảm biến IoT (Internet vạn vật) và kết nối 5G.
IoT đề cập đến một mạng lưới các thiết bị, như cảm biến, máy móc và thiết bị, được kết nối với internet và có thể trao đổi thông tin với nhau. Trong kho, điều này có nghĩa là các thiết bị như xe nâng, rô bốt và hệ thống kiểm kê có thể giao tiếp theo thời gian thực, chia sẻ dữ liệu quan trọng về trạng thái hoặc chuyển động của chúng.
Khi kết hợp với 5G (công nghệ không dây mới nhất và nhanh nhất), các hệ thống này có thể gửi và nhận thông tin gần như ngay lập tức, cải thiện hiệu quả và khả năng phản hồi tổng thể.
Thiết lập kết nối này giúp sử dụng thị giác máy tính để đảm bảo xe nâng và rô-bốt có thể hoạt động trơn tru cùng với công nhân. Với dữ liệu thời gian thực từ các cảm biến IoT, các hệ thống tự động có thể điều chỉnh hành động của chúng dựa trên những gì đang diễn ra xung quanh, giảm rủi ro an toàn và cải thiện quy trình làm việc. Các hệ thống này có thể phản ứng nhanh với những thay đổi trong môi trường.
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
