Ngày 24 tháng 2 năm 2025
Khám phá cách thị giác máy tính tăng cường an toàn kho bãi bằng cách phát hiện các 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 rất quan trọng khi nói đến kho bãi. Chúng thường chứa xe nâng, băng tải và hệ thống tự động phải hoạt động liên tục, và đôi khi tai nạn có thể xảy ra. Ví dụ: an toàn xe nâng là một mối quan tâm lớn, với Cơ quan Quản lý An toàn & Sức khỏe Nghề nghiệp (OSHA) báo cáo ước tính 61.800 thương tích nhẹ, 34.900 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 gây khó khăn cho việc ngăn ngừa tai nạn trước khi chúng xảy ra. Nói một cách đơn giản, đảm bảo an toàn kho bãi đòi hỏi phải giám sát liên tục, điều này không dễ dàng để con người tự mình thực hiện.
Tuy nhiên, thị giác máy tính , một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI), có thể nâng cao an toàn kho bãi bằng cách cung cấp khả năng giám sát theo 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 về cách thị giác máy tính có thể cải thiện an toàn kho bãi và cải thiện các hoạt động hậu cần.
Kho bãi là môi trường hoạt động nhanh chóng, nơi máy móc và công nhân hoạt động gần nhau, làm tăng nguy cơ tai nạn. Đảm bảo an toàn cho người lao động 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) 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, băng chuyền có thể gây ra 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 cẩu trên cao và thiết bị nâng hạ cũng cần được chú ý, vì tải trọng không ổn định hoặc các vấn đề cơ học có thể gây ra nguy hiểm. Luôn nhận thức được những rủi ro này và giải quyết chúng trong thời gian thực giúp giữ cho nhà kho an toàn cho mọi người.
Một trong những thách thức lớn nhất liên quan đến an toàn kho bãi là tầm nhìn hạn chế. Điểm mù, tầm nhìn bị che khuất và kệ lưu trữ cao khiến việc kiểm tra trở nên khó khăn. detect mối nguy hiểm trước khi tai nạn xảy ra.
Trượt, vấp và ngã là những rủi ro phổ biến, đặc biệt là trong môi trường bận rộn. Bên cạnh đó, những sai sót của con người, như phản ứng chậm trễ, phán đoán sai và mệt mỏi, tiếp tục đóng một vai trò quan trọng trong các vụ tai nạn kho, ngay cả khi đã có các quy trình 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 công nhân nhận thấy các mối nguy hiểm và phản ứng nhanh chóng. Ngược lại, thị giác máy tính tiếp cận một cách chủ động, sử dụng giám sát theo thời gian thực dựa trên AI 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 các hệ thống kho dữ liệu thị giác máy tính detect các vật thể, track di chuyển và ngăn ngừa tai nạn.
So với việc giám sát thủ công, tự động hóa dựa trên AI giúp an toàn kho bãi 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 thể hiện 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 thiểu rủi ro va chạm trong môi trường đông đúc.
Nó cũng có thể được sử dụng để detect Công nhân và giám sát khoảng cách của họ với xe nâng và các máy móc khác, từ đó ngăn ngừa tai nạn. Các hệ thống Vision AI này 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 trong thời gian thực. Không giống như phát hiện đối tượng (object detection), xác định và gắn nhãn các đối tượng trong một khung hình duy nhất, theo dõi đối tượng theo dõi các đối tượng đó trên nhiều khung hình, cho phép hệ thống phân tích các kiểu chuyển động và dự đoán quỹ đạo của chúng.
Trong môi trường kho năng động, theo dõi đối tượng đặc biệt hữu ích ở những nơi xe nâng, AGV, xe nâng pallet và thậm chí cả các gói hàng riêng lẻ liên tục di chuyển. Bằng cách hiểu cách các đối tượng di chuyển và tương tác, nhà kho có thể cải thiện sự an toàn và hiệu quả.
YOLO11 Khả năng theo dõi vật thể của RISE giúp dễ dàng theo dõi chuyển động của xe cộ và thiết bị, dự đoán các va chạm tiềm ẩn và đưa ra cảnh báo khi các vật thể ở quá gần nhau. Ngoài ra, tính năng ước tính độ sâu bằng AI có thể cải thiện tính toán khoảng cách, giảm báo động giả 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 kiện hàng, đảm bảo khoảng cách phù hợp cho hệ thống lưu trữ và lấy hàng tự động. Khi được tích hợp với hệ thống quản lý kho (WMS), công nghệ này có thể gửi cảnh báo theo thời gian thực đến người vận hành hoặc điều chỉnh lộ trình di chuyển một cách linh hoạt. Phương pháp chủ động này giúp ngăn ngừa tai nạn và tối ưu hóa việc định hướng kho hàng cũng như tổ chức hàng tồn kho.
YOLO11 Việc hỗ trợ ước tính tư thế có thể cải thiện an toàn cho người lao động bằng cách phân tích tư thế cơ thể và phát hiện các rủi ro 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 detect 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 một giải pháp thị giác máy tính như vậy nhận ra một tư thế nguy hiểm, nó có thể ngay lập tức cảnh báo công nhân hoặc người giám sát, cho phép 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 biện pháp nâng và di chuyển an toàn hơn trong nhà 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 các 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 nhà để detect Chất lỏng tràn có thể gây trượt ngã hoặc trượt bánh xe nâng. Bằng cách phân tích phản xạ và kết cấu bề mặt, hệ thống có thể phân biệt khu vực an toàn và nguy hiểm, giúp ngăn ngừa tai nạn.
Tính năng phát hiện người giúp tăng cường thêm một lớp an toàn bằng cách đảm bảo rằng các lối thoát hiểm và lối đi an toàn luôn thông thoáng. Nếu phát hiện thấy vật cản như một nhóm người tụ tập, hệ thống sẽ cảnh báo nhân viên để có hành động, giúp các tổ chức tuân thủ các quy định an toàn và giảm thiểu rủi ro trong các tình huống khẩn cấp.
Dưới đây là một số ưu điểm chính của việc sử dụng thị giác máy tính cho an toàn kho bãi
Tuy nhiên, giống như bất kỳ công nghệ nào khác, cũng có một số hạn chế nhất định cần xem xét khi triển khai các giải pháp thị giác máy tính:
Trong tương lai, an toàn kho bãi và phát hiện rủi ro được hỗ trợ bởi AI có khả năng sẽ được định hình bởi sự tích hợp của các cảm biến IoT (Internet of Things) 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 một nhà kho, điều này có nghĩa là các thiết bị như xe nâng, robot và hệ thống kiểm kê có thể giao tiếp trong 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, 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 có thể sử dụng thị giác máy tính để đảm bảo xe nâng và robot có thể hoạt động trơn tru cùng với công nhân là con người. 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 xảy ra xung quanh, giảm thiểu rủi ro an toàn và cải thiện quy trình làm việc. Các hệ thống này có thể phản ứng nhanh chóng với những thay đổi trong môi trường.
Thị giác máy tính đang thay đổi cách các nhà kho tiếp cận vấn đề an toàn bằng cách giúp ngăn ngừa tai nạn và giảm thiểu rủi ro. Khi các hệ thống này tiếp tục được cải thiện, các nhà kho sẽ thấy khả năng phát hiện chính xác hơn, xử lý nhanh hơn và tự động hóa tốt hơn.
Các mô hình thị giác máy tính như YOLO11 Nâng cao hơn nữa an toàn kho bãi thông qua các nhiệm vụ như phát hiện vật thể và ước tính tư thế. Bằng cách áp dụng thị giác máy tính cho an toàn xe nâng, các tổ chức có thể giảm thiểu rủi ro, cải thiện hiệu quả vận hành và tạo ra môi trường làm việc an toàn hơn.
Tham gia cộng đồng đang phát triển của chúng tôi! Khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu sâu hơn về AI. Bạn đang muốn xây dựng các dự án thị giác máy tính của riêng mình? Hãy xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi. Tìm hiểu cách thị giác máy tính trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe đang cải thiện hiệu quả và khám phá tác động của AI trong sản xuất bằng cách truy cập các trang giải pháp của chúng tôi!
.webp)