동작 인식이란 무엇인가?

전통적인 물체 인식은 2차원으로 프레임을 식별하고, 엔진 옆에 서 있는 사람의 사진을 식별할 수 있습니다.

한편, Drishti의 AI는 여러 프레임을 처리할 수 있으며 3차원인 시간을 포함합니다. 즉, 라인 담당자가 호스를 설치하고, 스타트 볼트를 끼워넣고, 스타트 볼트를 고정하고, 와이어 커넥터를 설치하고, 연료 튜브를 설치한 순서에 따라 사이클의 각 개별 스텝에 걸리는 시간을 측정할 수 있습니다. 또한 해당 순서를 따르지 않거나 한 단계 또는 주기가 예상보다 오래 걸릴 때 Drishti에서 플래그를 지정할 수 있습니다.

Drishti는 연속적으로 실행되며 한 라인의 모든 사이클에서 이 수준의 데이터를 무한정 수집합니다.

Drishti가 등장할 때까지 제조업체들은 정확하고 편향되지 않은 상당한 양의 시간 및 작동 데이터를 제대로 갖춘적이 없었습니다. Drishti는 제조업체들이 표준화된 작업을 준수하고, 병목 현상을 파악하고, 조립 라인 실수를 방지하고, 지속적인 개선 노력을 검사할 수 있도록 합니다.

오늘날 이 기술은 조립 라인에 배치되어 있지만, 미래에 미치는 영향은 막대합니다. 동작 인식 기술은 사람들이 일하는 곳 어디에서나 프로세스를 개선하는 데 사용될 수 있습니다.