张孝若，邸 超，白家豪，白家俊，沈志元，段莉华*

（无锡职业技术学院，江苏 无锡 214121）

科学的进步大力推动了工业化的生产能力，各式各样的生产设备仪器也越来越精密，生产水平大幅度得到提升，但是，距离工业的全自动化还存在较大的距离，大部分的机器仪器设备的操作还无法离开人员的现场检查和操作。在机器仪器设备高速运转的情况下，如果没有相关的生产用具进行防护，就会带来很大的安全隐患。现在工业化生产制造上的生产防护用具系统还不是非常完善，对机器仪器设备周边环境的信息采集方式还存在不足，信息分析算法的精度也比较低，对周边环境的检测经常出现错检或漏检等情况。针对这些工业化生产的现场安全问题，本文提出了一种基于视觉识别的生产用具防护系统设计，使其有效地提高生产现场的生产安全防护效率。本文通过研究分析现在比较常见的几种视觉识别算法的人脸训练方式，进行对比分析各种算法的优势和特点，设计了通过使用Adaboost 算法的视觉识别系统，并在该算法的基础上进行了优化和改进，使生产用具防护系统的识别能力更加精准有效。在此基础上，本视觉识别系统设计还利用可以多目标跟踪的Camshift 算法，通过视觉识别系统安装在机器仪器设备上的摄像头采集周边环境人员的情况，分析人员与机器仪器设备的距离位置，判断操作人员是否在安全线之外，确定是否启用生产防护措施，保护现场人员的人身安全。……