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%。

（机械臂计数视角）

 

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，我们有望⻅证⽣产领域的数字化转型取得更⼤的成功。