Inovace ochranných systémů strojů na bázi umělé inteligence
Jak hodnotí neuronová síť rizika vzniku úrazu na pracovišti?
Účelem ochranných systémů strojů je snížit riziko úrazů nebo smrti obsluhy stroje na přijatelnou úroveň. Využívají se k tomu různé technologie, jako jsou zábrany, optické závory a podobně. Tyto systémy často způsobují nevyžádané zastavení stroje, např. list letícího papíru přeruší optickou závoru a následně je zastaven stroj nebo celá výrobní linka. Vznikají tak prostoje a následné ztráty z výroby s nepříznivým ekonomickým dopadem na firmu. Tyto nedostatky odstraňují systémy založené na strojovém vidění využívající neuronovou síť. Článek ukazuje jednu z možností jak zlepšit spolehlivost predikce výstupů neuronové sítě s využitím matematické teorie spolehlivosti. Důležitým aspektem technologie využívající AI je i jednoduchá implementace, která umožní její zavádění i v malých a středních podnicích.
Každý moderní stroj nebo výrobní linka musí být navržena tak, aby bylo minimalizováno riziko vzniku úrazu nebo smrti obsluhy. Používají se k tomu principy funkční bezpečnosti, kde na počátku je provedena analýza rizik spojená s chodem stroje. Tato rizika mohou vznikat poruchou hardware, chybou software nebo i vlivem lidského faktoru. Na základě hodnocení těchto rizik musí být navržena dostatečně robustní opatření, která sníží daná rizika na přijatelnou úroveň, jak je ukázáno v (EN 61508-5). Schématický postup snižování rizika je ukázán na Obr. 1. Je nutné připomenout, že povinnost dostatečného snížení rizika je na straně výrobce stroje i na straně zaměstnavatele, jak je uvedeno v (EU 2006/42/ES).
Schematický postup snižování rizika
- EUC (Equipment Under Control) je řízený systém, u kterého vlivem poruchy (vady) vzniká riziko zranění, smrti osob
- SIS (Safety Instrumented Systems) je bezpečnostní přístrojový systém, který snižuje riziko pomocí bezpečnostních funkcí.
Úkolem neuronové sítě je rozhodnout, zda se ve střeženém prostoru stroje nachází člověk nebo ne.
Jedná se tedy o 'safety - related systém' a bylo dobré mít představu o jeho bezpečnostní výkonnosti - spolehlivosti směrem k hlavnímu cíli nasazení zařízení, tedy ochrany osob ve střeženém perimetru stroje nebo technologie.
Výstupem rozhodovacího procesu neuronové sítě jsou kritéria, která tvoří úplnou množinu jevů. Jde o následující jevy:
Jevy jako výstupy rozhodujícího procesu neuronové sítě
K hodnocení neuronové sítě a její úrovně natrénování je možné použít různé metriky. K dispozici je nutné mít sadu validačních obrázků, kde některých z nich je člověk a některých není.
Základní metrikou je tzv. ACCURACY a je definována jako počet správných predikcí na validační sadě obrázků. Tato metrika je zásadně ovlivněna použitím vhodného modelu neuronové sítě a mírou jejího natrénování a hodnotí míru spolehlivosti predikce neuronové sítě.
Další metrikou používanou pro hodnocení neuronové sítě je RECALL. Stanovuje se tak, že z validační sady obrázků vybereme snímky, kde ve střeženém prostoru stroje se skutečně vyskytuje člověk.
Třetí používanou metrikou je PRECISION, která ukazuje míru důvěry, pokud neuronová síť predikuje přítomnost člověka ve střeženém prostoru stroje.
V rámci hodnocení neuronové sítě dále definujeme tzv. Threshold. Tento parametr určuje minimální hranici pravděpodobnosti, s kterou byl pozitivně identifikován člověk ve střeženém prostoru stroje. Pokud je například tato hladina nastavena na hodnotu 0,7, bude predikována přítomnost člověka pouze tehdy, pokud je identifikován s pravděpodobností 0,7 nebo větší. Přiklad pravděpodobnosti identifikace člověka je na Obr.3.
Přiklad pravděpodobnosti identifikace člověka
Se zvyšující se hodnotou parametru Threshold bude klesat počet falešně pozitivní identifikací.
Výše uvedené využívá vysoce inovativní technologie Invanta založená na strojovém vidění. Signál digitální kamery je přiveden na sběrnici specializovaného procesoru, na kterém běží neuronová síť. Ta vyhodnocuje sledovaný prostor a při rozpoznání člověka, nebo i jenom části těla aktivuje bezpečnostní systém. Jako na každém pracovišti je především potřeba dodržovat základní pravidla a zásady bezpečnosti práce pro danou lokalitu.
