[发明专利]一种智能工厂监管方法

权利要求书

1.一种智能工厂监管方法，其特征在于：包括

根据企业的组织架构或职业岗位对工作人员进行分类，进而在进厂时实现员工、外工人员、访客的识别；

通过机器视觉进行人脸识别，进而统计员工的考勤信息；

通过机器视觉进行员工的在岗、离岗、脱岗情况的检测以及对应时间的记录；

通过机器视觉进行产品中良品、次品的检测以及数据统计，同时计算获取产能数据；

通过机器视觉进行厂区内人员违章行为的检测；

对各人员在厂区内的实时位置进行定位检测。

2.根据权利要求1所述的智能工厂监管方法，其特征在于：在实现员工、外工人员、访客识别的基础上，对应采用相应的通行手段，并通过显示屏和/或用户终端进行对应人员的相关信息告知。

3.根据权利要求2所述的智能工厂监管方法，其特征在于：当识别为工厂员工时，控制设置在门禁位置的闸机打开以供通行，同时通过显示屏和/或员工的用户终端提示不同分类员工对应的工作安全常识内容；

当识别为进行过信息登记的外工人员时，向门禁管理员传送引领信息，门禁管理员按照引领信息将外公人员引领至相应的地点，同时，通过显示屏和/或外工人员的用户终端提示相应的安全信息以及作业危害；

当识别为进行过信息登记的访客时，向相应的被访问联系人员传送引领信息，被访问联系人员到门岗引领访客，同时显示屏和/或访客的用户终端提示相应的外来检测、参观事项制度以及进行安全风险告知；

并且对无法识别的人员在进入厂区时形成门禁闯入告警信息，并将门禁闯入告警信息推送至相关人员。

4.根据权利要求1所述的智能工厂监管方法，其特征在于：当检测到设定的关键岗位上的员工脱岗时间超出对应设定的时间阈值时，形成关键岗位离岗超时告警信息，并将关键岗位离岗超时告警信息推送给相关人员。

5.根据权利要求1所述的智能工厂监管方法，其特征在于：在各产品的不良率高于对应的设定值时，形成不良率过高的告警信息，并将不良率过高的告警信息推送至相关人员；在产能数据小于对应的设定值时，形成产能下降的告警信息，并将产能下降的告警信息推送给相关人员。

6.根据权利要求1所述的智能工厂监管方法，其特征在于：相关管理人员能够配置各视觉机器与能够进行违章行为检测的视觉处理模块的通信关系。

7.根据权利要求6所述的智能工厂监管方法，其特征在于：所述视觉机器包括设置在固定位置的固定视觉机器，还包括能够在固定视觉机器的监控盲区行走的移动视觉机器。

8.根据权利要求1至7任一权利要求所述的智能工厂监管方法，其特征在于：使用全卷积神经网络算法进行厂区内人员违章行为的检测。

9.根据权利要求1至7任一权利要求所述的智能工厂监管方法，其特征在于：使用引入了注意力机制的Attention-Fusion-YOLO算法进行产品是良品还是次品的检测。

10.根据权利要求1至7任一权利要求所述的智能工厂监管方法，其特征在于：使用Faster R-CNN算法进行人员在岗、离岗、脱岗情况的检测。