防压手识别

基于机器视觉深度学习,工业相机实时采集压合区域图像,预处理后采用轻量化手部检测与关键点分割模型,识别裸手、劳保手套手部目标;依托相机‑设备标定转换物理空间,判断手部是否侵入模具压合危险区;经多帧时序滤波消除瞬时误检,确认风险后向 PLC 输出联锁信号,阻断压合动作,实现主动安全防护,解决传统光幕无法区分人手与杂物的短板

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防压手识别
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