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应用案例 | 电子行业的垃圾分拣，原来是这样做的！

西门子工业边缘计算

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应用案例 | 电子行业的垃圾分拣，原来是这样做的！

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2022-04-28 10:10:41

背景与挑战

我们都知道：电子组装企业，每天会产生大量工业垃圾。传统垃圾分类方式下，企业依靠人工进行分拣和处理。一方面浪费大量人力，增加用工成本；另一方面，工人长期工作也会出现倦怠、疲劳等问题。另外，工人们的专业课知识差异等人为因素也会导致垃圾分类不准，从而引发严重的环境污染问题，对企业和社会造成无法挽回的损失。

目前，电子制造行业工业垃圾种类繁多，现有算法主要基于简单机器视觉模型构建，操作复杂且准确率低。对于新出现的垃圾种类，无法自动化识别，不具备可扩展性。

企业通过垃圾分拣系统能实现哪些目标呢？

实时识别和处理4大类，16小类的工业垃圾
支持垃圾种类的动态扩展，识别率可达到95%以上
其中危废垃圾识别率达到100%
系统在工厂内24小时运行，所采用和提供的硬件、软件提供工业级的稳定保障

西门子工业边缘和人工智能解决方案

借助边缘计算，人工智能，云计算赋能垃圾分类：

从总体架构上，系统共分为三层：云计算在最上层，系统借助云计算的存储和运算资源进行人工智能算法训练。
边缘层位于工厂内，在靠近数据产生的设备和控制的现场端，集中解决数据存储和处理面临的瓶颈和压力，采用高效实时的运行现场应用，包括：人工智能模型推理、性能分析、图片展示、图片标注、云边协同以及自动控制等。
现场层主要包括自动控制设备，如可编程逻辑控制器、器械手臂和摄像系统等。在这一层，自动控制设备会直接和工业垃圾直接打交道，是整个系统的手、脚和眼睛。