في عالم التصنيع ، تخلفت أجهزة الكمبيوتر عن الركب. بدأت الصناعة في تسخير الإمكانات الهائلة التي يوفرها الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك ، فإن التقارب بين الذكاء الاصطناعي والتصنيع بدأ بالفعل في إحداث تأثير. سوف تستكشف هذه المقالة كيف تعمل رؤية الكمبيوتر على تغيير مصانع الصناعة. من خلال تزويد الآلات بصور واضحة للمنتجات التي تعمل معها ، تتيح هذه التقنية للمصنعين تقليل التكاليف وزيادة الكفاءة وتحسين الأداء.
كما يسمح لهم بذلك مراقبة المشاكل وحلها عند ظهورهابدلاً من الانتظار حتى تسوء الأمور والاضطرار إلى طلب قطع غيار باهظة الثمن أو القيام بأعمال إصلاح شاقة. الخطوة الأولى لتحقيق ذلك؟ افهم كيف يبدو مصنعك حقًا من وجهة نظر تكنولوجيا المعلومات. دعنا نلقي نظرة على كيفية تغيير الرؤية الآلية للمصانع حول العالم من خلال استكشاف بعض الأمثلة الرئيسية.
ما هي رؤية الكمبيوتر؟
رؤية الآلة هي العملية التي من خلالها تدرك أجهزة الكمبيوتر العالم. إنه يختلف عن الرؤية البشرية بعدة طرق رئيسية. بادئ ذي بدء ، رؤية الآلة رقمية. تستطيع خوارزميات الرؤية الحاسوبية اكتشاف الأشكال والألوان ، لكنها في الواقع لا تستطيع رؤية أي شيء. يرى البشر الألوان ، لكننا نكتشف أيضًا الأشكال. هذا ما يجعل رؤية الكمبيوتر قيّمة للغاية. الرؤية الحاسوبية هي حقل فرعي من التعلم الآلي. عندما تقوم بتدريب خوارزمية التعلم الآلي ، فأنت تقوم بتدريسها بالفعل. يظهر له الأمثلة ويتعلم منها. كلما عرضت عليه أمثلة أكثر ، كلما كان أكثر دقة. هذا ما يحدث عندما تقوم بتدريب خوارزمية رؤية الكمبيوتر. بعد تغذيتها بالكثير من البيانات المرئية ، تصبح أكثر دقة.
كيف تعمل الرؤية الاصطناعية؟
تتكون الرؤية الاصطناعية من الحصول على صورة واضحة للعالم. للقيام بذلك ، تحتاج إلى طريقة ما لاكتشاف ما يحدث في المشهد. هناك طرق عديدة للقيام بذلك. يمكنك استخدام الكاميرا ، على سبيل المثال ، أو يمكن أن يكون لديك أجهزة استشعار تكتشف العالم من حولك. في كلتا الحالتين ، فأنت تستخدم شيئًا يسمى جهاز استشعار لاكتشاف البيانات المرئية. بعد ذلك ، تحتاج إلى طريقة لتفسير ما تكتشفه هذه المستشعرات. تقوم خوارزميات الرؤية الحاسوبية بذلك من خلال مفهوم يسمى استخراج الميزات. يتم تحويل البيانات المرئية من المستشعر إلى قيم عددية يمكن أن تستخدمها الخوارزمية.
أنواع الرؤية الاصطناعية
بعض أنواع الرؤية المحوسبة أو التقنيات المطبقة على الرؤية الاصطناعية هي:
- تعلم عميق: أنظمة التعلم العميق ، والمعروفة أيضًا باسم الشبكات العصبية ، هي جوهر رؤية الآلة. وهي مصممة للتعلم والتحسين من خلال التجربة ، مع كونها قابلة للتطوير ومرنة بدرجة كافية للتكيف مع التطور السريع للتقنيات الجديدة. يتم تدريبهم عادةً على مجموعات بيانات كبيرة ويمكن استخدامها في مجموعة متنوعة من المهام ، بما في ذلك رؤية الكمبيوتر والتعرف على الأشياء وفهم اللغة والاستدلال. تعد أنظمة التعلم العميق ، والمعروفة أيضًا باسم الشبكات العصبية ، في صميم رؤية الكمبيوتر. وهي مصممة للتعلم والتحسين من خلال التجربة ، مع كونها قابلة للتطوير ومرنة بدرجة كافية للتكيف مع التطور السريع للتقنيات الجديدة. يتم تدريبهم عادةً على مجموعات بيانات كبيرة ويمكن استخدامها في مجموعة متنوعة من المهام ، بما في ذلك رؤية الكمبيوتر والتعرف على الأشياء وفهم اللغة والاستدلال.
- تعزيز التعلم: تستخدم أنظمة التعلم المعزز الذكاء الاصطناعي لتعديل النظام بناءً على سلوك المستخدم. مثال على ذلك هو وكيل افتراضي يتبع حركة المستخدم ويتفاعل بناءً على معلمات مثل الموقع والوقت. في الواقع الافتراضي ، يمكن استخدام هذا لإنشاء تجربة تفاعلية حيث تستجيب الكائنات في العالم الافتراضي لإجراءات المستخدم ، على سبيل المثال الباب الذي يفتح عندما يقترب منه المستخدم. تستخدم أنظمة التعلم المعزز الذكاء الاصطناعي لتعديل النظام بناءً على سلوك المستخدم. مثال على ذلك هو وكيل افتراضي يتبع حركة المستخدم ويتفاعل بناءً على معلمات مثل الموقع والوقت. في الواقع الافتراضي ، يمكن استخدام هذا لإنشاء تجربة تفاعلية حيث تستجيب الكائنات في العالم الافتراضي لإجراءات المستخدم ، على سبيل المثال الباب الذي يفتح عندما يقترب منه المستخدم.
- التعلم شبه الخاضع للإشراف: تقوم الأنظمة شبه الخاضعة للإشراف بتدريب نماذجها باستخدام مجموعة فرعية فقط من البيانات المصنفة. على سبيل المثال ، أحد التطبيقات هو تحديد الكائنات دون تسمية أشكالها. يستخدم الفريق الرياضي الذكاء الاصطناعي شبه الخاضع للإشراف للعثور على اللاعبين في اللقطات دون معرفة أسمائهم.
كيف تعمل رؤية الكمبيوتر على تحويل المصانع من خلال مراقبة الأجزاء
كانت إحدى الفوائد المبكرة للرؤية الحاسوبية هي تحسين الفحص. لا تعتبر الكاميرات جيدة في اكتشاف العيوب فحسب ، بل تُعد الرؤية الآلية رائعة في تحديدها بدقة. وهذا يجعلها تقنية أساسية لتحسين الجودة ، مما يتيح للمصنعين اكتشاف المشكلات قبل أن تؤدي إلى إعادة صياغة مكلفة. تعتبر رؤية الكمبيوتر أيضًا فعالة بشكل خاص في أتمتة فحص الأجزاء الكبيرة والمعقدة. يمنحك هذا عرضًا للكائن بأكمله يكون تحليله أسهل بكثير من عرض جزء صغير. من المرجح أن تكتشف مشكلة قد لا تلاحظها بطريقة أخرى. يمكن أن تساعدك خوارزمية رؤية الكمبيوتر أيضًا في حل هذه المشكلات. يمكنك استخدام رؤية الكمبيوتر لإنشاء نموذج رقمي للجزء واستخدامه لتتبع العيوب عند حدوثها وتتبع تقدمها أثناء إصلاحها.
كيف تعمل رؤية الكمبيوتر على تحويل المصانع من خلال مراقبة المعدات
نفس الفوائد التي تجعل رؤية الكمبيوتر رائعة لفحص الأجزاء تجعلها أيضًا خيارًا جيدًا لمعدات المراقبة. على الرغم من أن الكاميرا قد تكون صغيرة جدًا بحيث لا تتمكن من رؤية الأعمال الداخلية للجهاز ، إلا أن رؤية الكمبيوتر يمكنها بسهولة تعيين الجزء الداخلي بالكامل للجهاز وتعيين المكونات التي تحتوي عليها. يتيح لك ذلك معرفة ما يحدث بالضبط وتحديد المشكلات المحتملة. الرؤية الحاسوبية مناسبة بشكل خاص لاكتشاف المشاكل في الآلات. يمكنه بسهولة اكتشاف الحركات التي يمكن أن يفوتها الإنسان. يمكنك أيضًا اكتشاف المشكلات في الماكينة نفسها عند حدوثها ، مثل المكونات المعيبة. عندما يتعلق الأمر بمراقبة الإنتاج ، يمكن للرؤية الحاسوبية أن تكتشف الأشياء التي قد يفوتها الإنسان. يمكنه أيضًا اكتشاف الحالات الشاذة في البيانات التي لا يلاحظها الإنسان. تسمى هذه النقاط بالشذوذ لأنها لا تتلاءم مع بقية البيانات. يمكن أن يساعدك هذا في تحديد المشاكل المحتملة في عملياتك. يمكن أن يساعدك أيضًا في تحديد أولويات المشكلات وإيجاد حلول لتحسين الإنتاج.
كيف تعمل رؤية الآلة على تحويل المصانع من خلال مراقبة الموظفين
كما أن رؤية الآلة مناسبة لفحص الأجزاء ، فهي مناسبة أيضًا لمراقبة العمال. هذا يجعلها طريقة مفيدة لتحسين الأمن وإبقاء الناس في حالة ترقب. إنها أيضًا طريقة مفيدة لتقليل التعب والمشاكل المرتبطة بالإرهاق. يمكن استخدام رؤية الكمبيوتر لمتابعة العمال الذين يتنقلون في أنحاء المصنع. يمكن أن يساعدك هذا في تعيين بيئة عملك وتحديد المشكلات مثل المسارات المسدودة أو المزدحمة. يمكنك أيضًا استخدام رؤية الكمبيوتر لتتبع أنشطة كل عامل. يتيح لك ذلك تتبع أدائك وتحديد الأخطاء المحتملة قبل أن تتسبب في إعادة صياغة مكلفة. يمكنك أيضًا استخدام رؤية الكمبيوتر لتتبع المعدات والآلات. يتيح لك هذا تحديد مشاكل الآلات التي يسهل تفويتها بالعين البشرية.
كيف تعمل الرؤية الحاسوبية على تحويل المصانع من خلال اكتشاف العيوب
تعتبر رؤية الكمبيوتر أيضًا أداة رائعة لاكتشاف العيوب. هذا منطقي للغاية ، حيث أن العديد من نفس الفوائد التي تجعلها أداة جيدة لفحص الأجزاء تعني أيضًا أنها أداة جيدة لاكتشاف عيوب المكونات. تعتبر رؤية الكمبيوتر مناسبة بشكل خاص لاكتشاف العيوب في مرحلة مبكرة. هذا يعني أنه من غير المرجح أن تضطر إلى طلب إصلاحات أو حلول بديلة مكلفة. تعتبر رؤية الكمبيوتر أيضًا مناسبة بشكل خاص للكشف عن عيوب السطح ، مثل الخدوش أو عيوب الطلاء. هذا يجعلها اختيارًا جيدًا لمراقبة الجودة.
المسح ثلاثي الأبعاد
عندما تبدأ في استخدام رؤية الكمبيوتر لفهم الشكل الحقيقي لمصنعك ، فمن الطبيعي أن تتساءل عما ينقصك. الخطوة التالية الواضحة هي البدء في استخدام الكاميرات لإنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد لبيئتك. غالبًا ما يشار إلى هذا النهج القائم على البيانات في الرؤية الآلية بالتعلم العميق. ومرة أخرى ، يبدو الأمر منطقيًا جدًا. عادةً ما يتم تدريب خوارزميات الرؤية الآلية على عدد صغير من الأمثلة. هذا شكل سطحي للغاية من التعلم الآلي. يتطلب الأمر الكثير من البيانات المرئية لتدريب خوارزمية التعلم العميق ، ولكن بمجرد القيام بذلك ، يمكنك رؤية الكثير في البيانات.
الرؤية الروبوتية
ومع ذلك ، فإن المسح ثلاثي الأبعاد يمثل مشكلة محتملة. إنه يعمل بشكل رائع لعمليات التفتيش الموضعية ، ولكن بمجرد إنشاء نموذج ثلاثي الأبعاد ، ستظل عالقًا به. وبمجرد أن تبدأ في استخدام رؤية الكمبيوتر لتتبع وتحديد الأجزاء ، فمن المحتمل أن تبدأ في الاصطدام بالأشياء. لحسن الحظ ، هناك أيضًا حل لهذه المشكلة. يمكنك استخدام رؤية الكمبيوتر لإنشاء تمثيل مرئي لبيئة الروبوت. يتيح لك ذلك استخدام رؤية الكمبيوتر لتحديد العقبات المحتملة وتجنبها.
مراقبة الفيديو
بمجرد أن تبدأ في استخدام رؤية الكمبيوتر في أجهزتك ، فربما تريد أن تفعل الشيء نفسه مع أجهزتك. يمكنك القيام بذلك عن طريق إنشاء تمثيلات مرئية للفريق. غالبًا ما يطلق على هذا النهج التصور. يمكنك إنشاء تصورات لمساعدتك على فهم كيفية عمل جهاز الكمبيوتر الخاص بك ، أو يمكنك إنشاء تصورات لمساعدتك في تدريب خوارزميات الرؤية الحاسوبية. يمكنك استخدام التصورات لإنشاء نموذج ثلاثي الأبعاد للآلات الخاصة بك.
الذكاء الاصطناعي وأجهزة الاستشعار
تعتبر رؤية الكمبيوتر مكونًا رئيسيًا في العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي. يتضمن ذلك أشياء مثل التعرف على الصور وترجمة اللغة وتوليف الكلام. تعتبر رؤية الكمبيوتر أيضًا مفتاحًا في تطوير الشبكات العصبية. هذه جزء أساسي من تطبيقات التعلم العميق. رؤية الكمبيوتر هي أكثر بكثير من مجرد اكتشاف البيانات المرئية. تحتاج هذه الأنظمة إلى التدريب بالعديد من الأمثلة لتكون مفيدة. يجب أيضًا نشرها في جميع أنحاء خط الإنتاج.