以下文章来源于普罗格 ，作者数智物流
让机器长出眼睛，给设备赋予思想。近年来，机器视觉和智能算法在各行各业都得到了广泛的应用，尤其是在生产领域中。将机器视觉和智能算法融合，通过智能系统来提高生产效率和质量，降低人员作业强度或者完全替代人工的人工智能技术，受到不少企业青睐。
普罗格秉承“用物流科技打造科技物流”的理念，采用自研视觉算法，结合十多年的物流行业经验，针对家具制造业面临的普遍痛点研发出智能板材数量检测系统，以提高家具生产的效率和质量。
普罗格智能板材数量检测系统，采用自主研发的视觉算法，可以快速、准确地计算出一批板材的数量。只需要将一批木板放在机械臂的摄像头前方，系统就能自动识别并计数，大大节省了人力和时间。该系统的工作原理是利用视觉算法识别木板的特征，然后将这些特征转化为数字。这个过程完全自动化，无需人工干预，准确率高达99.99%。
高精度和准确性：智能检测系统利用先进的视觉算法，能够以高精度和准确性完成木板的检测和计数。这远远超过了传统人工计数的水平，减少了人为误差。
实时性和效率：智能系统能够在实时生产环境中迅速处理大量图像数据，提高了计数的速度和效率。这对于要求高产能和快速生产的生产线尤为重要。
适应性强：智能系统可以适应不同类型和形状的木板，具有较强的适应性。这使得系统能够在复杂的生产环境中表现出色。
降低人力成本：引入智能系统不仅提高了计数的准确性，还降低了对人工劳动力的需求，从而降低了人力成本，释放了人员用于更高级的管理任务。
通过引入智能计数系统，木板生产线能够更好地应对计数任务的挑战，提高了生产效率，降低了成本，并为整个生产流程提供了更可靠的数据支持。
UPAI是基于普罗格开发的视觉算法库，覆盖了DeepLabv3+,U-Net, ICNet，PSPNet等主流的分割模型。通过统一的配置，帮助用户更便捷地完成从训练到部署的全流程图像分割应用；基于普罗格视觉技术的实际项目经验，内置10+种数据增强策略，可结合实际业务场景进行定制组合，提升模型泛化能力和鲁棒性。再通过模块化的设计，开发者可以结合预训练模型和可调节的骨干网络，训练满足不同性能和精度的要求的分割模型；最后通过不同的损失函数如Dice Loss, BCE Loss等组合方式可以强化小目标和不均衡样本场景下的分割精度。
总体而言，智能技术在板材数量检测中的应用不仅提高了生产效率，还为板材加工行业带来了更多的机遇和发展空间。随着人工智能技术的不断进步，智能检测系统在板材生产领域的应用将进一步发展。
未来，我们可以期待更智能化、更灵活的系统，以满足不断变化的生产需求。通过不断创新和引入先进技术，我们有望证生产领域的数字化转型取得更大的成功。