Süni görmə: bilməli olduğunuz hər şey

İstehsalat dünyasında kompüterlər geridə qaldı. Sənaye yalnız süni intellektin təklif etdiyi böyük potensialdan istifadə etməyə başlayıb. Bununla belə, AI və istehsalın yaxınlaşması artıq təsir göstərməyə başlayır. Bu məqalə kompüter görmə sənayesinin fabriklərini necə dəyişdirdiyini araşdıracaq. Maşınları işlədikləri məhsulların aydın təsvirləri ilə təmin etməklə, bu texnologiya istehsalçılara xərcləri azaltmağa, səmərəliliyi artırmağa və performansını yaxşılaşdırmağa imkan verir.

Onlara da imkan verir monitorinq edin və hətta yaranan problemləri həll edinişlərin səhv getməsini gözləmək və bahalı hissələri sifariş etmək və ya zəhmətli təmir işləri aparmaq əvəzinə. Buna nail olmaq üçün ilk addım? İT baxımından fabrikinizin həqiqətən necə olduğunu anlayın. Bir neçə əsas nümunəni araşdıraraq, maşın görməsinin dünya üzrə fabrikləri necə dəyişdirdiyinə nəzər salaq.

Kompüter görmə nədir?

Maşın görmə kompüterlərin dünyanı qavraması prosesidir. O, insan görmə qabiliyyətindən bir neçə əsas cəhətdən fərqlənir. Hər şeydən əvvəl, maşın görmə rəqəmsaldır. Kompüter görmə alqoritmləri forma və rəngləri aşkar edə bilir, lakin əslində heç nə görə bilmir. İnsanlar rəngləri görür, lakin biz formaları da aşkar edirik. Kompüter görmə qabiliyyətini bu qədər dəyərli edən budur. Kompüter görməsi maşın öyrənməsinin alt sahəsidir. Maşın öyrənmə alqoritmini öyrətdiyiniz zaman, əslində onu öyrədirsiniz. Ona nümunələr göstərilir və onlardan dərs alır. Ona nə qədər çox nümunə göstərsəniz, o, bir o qədər dəqiq olacaq. Kompüter görmə alqoritmini öyrədəndə belə olur. Çoxlu vizual məlumatlarla qidalandıqdan sonra getdikcə daha dəqiq olur.

Süni görmə necə işləyir?

Süni görmə dünyanın aydın görüntüsünü əldə etməkdən ibarətdir. Bunu etmək üçün səhnədə nə baş verdiyini müəyyən etmək üçün bir üsul lazımdır. Bunu etməyin bir çox yolu var. Məsələn, kameradan istifadə edə bilərsiniz və ya ətrafınızdakı dünyanı aşkar edən sensorlarınız ola bilər. İstənilən halda, vizual məlumatları aşkar etmək üçün sensor deyilən bir şeydən istifadə edirsiniz. Sonra, bu sensorların aşkar etdiklərini şərh etmək üçün bir yola ehtiyacınız var. Kompüter görmə alqoritmləri bunu funksiyaların çıxarılması adlanan konsepsiya vasitəsilə edir. Sensordan alınan vizual məlumatlar alqoritm tərəfindən istifadə edilə bilən ədədi dəyərlərə çevrilir.

Süni görmə növləri

Süni görmə üçün tətbiq olunan kompüterləşdirilmiş görmə növləri və ya texnologiyalarından bəziləri:

• dərin öyrənmə: Neyron şəbəkələri kimi tanınan dərin öyrənmə sistemləri maşın görməsinin əsasını təşkil edir. Onlar yeni texnologiyaların sürətli inkişafına uyğunlaşmaq üçün genişlənən və kifayət qədər çevik olmaqla yanaşı, öyrənmək və təcrübə ilə təkmilləşdirmək üçün nəzərdə tutulub. Onlar adətən böyük məlumat dəstləri üzərində öyrədilir və kompüter görmə, obyektin tanınması, dilin başa düşülməsi və nəticə çıxarma da daxil olmaqla müxtəlif tapşırıqlar üçün istifadə edilə bilər. Neyron şəbəkələri olaraq da bilinən dərin öyrənmə sistemləri kompüter görməsinin əsasını təşkil edir. Onlar yeni texnologiyaların sürətli inkişafına uyğunlaşmaq üçün genişlənən və kifayət qədər çevik olmaqla yanaşı, öyrənmək və təcrübə ilə təkmilləşdirmək üçün nəzərdə tutulub. Onlar adətən böyük məlumat dəstləri üzərində öyrədilir və kompüter görmə, obyektin tanınması, dilin başa düşülməsi və nəticə çıxarma da daxil olmaqla müxtəlif tapşırıqlar üçün istifadə edilə bilər.
• möhkəmləndirilməsi öyrənilməsi: Gücləndirici öyrənmə sistemləri istifadəçi davranışı əsasında sistemi dəyişdirmək üçün süni intellektdən istifadə edir. Buna misal olaraq istifadəçinin hərəkətini izləyən və məkan və vaxt kimi parametrlərə əsasən reaksiya verən virtual agent göstərmək olar. VR-də bundan virtual aləmdəki obyektlərin istifadəçinin hərəkətlərinə cavab verdiyi interaktiv təcrübə yaratmaq üçün istifadə oluna bilər, məsələn, istifadəçi ona yaxınlaşdıqda açılan qapı. Gücləndirici öyrənmə sistemləri istifadəçi davranışına əsaslanaraq sistemi dəyişdirmək üçün süni intellektdən istifadə edir. Buna misal olaraq istifadəçinin hərəkətini izləyən və məkan və vaxt kimi parametrlərə əsasən reaksiya verən virtual agent göstərmək olar. VR-də bundan virtual aləmdəki obyektlərin istifadəçinin hərəkətlərinə cavab verdiyi interaktiv təcrübə yaratmaq üçün istifadə oluna bilər, məsələn, istifadəçi ona yaxınlaşdıqda açılan qapı.
• yarı nəzarətli öyrənmə: Yarı nəzarət edilən sistemlər etiketlənmiş məlumatların yalnız alt dəstindən istifadə edərək öz modellərini öyrədir. Məsələn, bir tətbiq obyektləri formalarını etiketləmədən müəyyən etməkdir. İdman komandası adlarını bilmədən kadrlardakı oyunçuları tapmaq üçün yarı nəzarət edilən süni intellektdən istifadə edir.

Kompüter görmə hissələrinə nəzarət edərək fabrikləri necə dəyişdirir

Kompüter görmə qabiliyyətinin ilk üstünlüklərindən biri yoxlamanın təkmilləşdirilməsi idi. Kameralar təkcə qüsurları aşkar etməkdə yaxşı deyil, həm də maşın görmə qabiliyyəti onları dəqiq müəyyənləşdirməkdə əladır. Bu, onu keyfiyyətin yaxşılaşdırılması üçün əsas texnologiyaya çevirir və istehsalçılara problemləri baha başa gələn yenidən işlərə aparmadan əvvəl tutmağa imkan verir. Kompüter görmə də böyük və mürəkkəb hissələrin yoxlanışının avtomatlaşdırılmasında xüsusilə effektivdir. Bu, kiçik bir hissənin görünüşü ilə müqayisədə təhlil etmək daha asan olan bütün obyektin görünüşünü verir. Başqa cür fərq edə bilməyəcəyiniz bir problemi görmə ehtimalınız daha yüksəkdir. Kompüter görmə alqoritmi də bu problemləri həll etməyə kömək edə bilər. Siz hissənin rəqəmsal modelini yaratmaq üçün kompüter görmə qabiliyyətindən istifadə edə və ondan qüsurları baş verdikdə izləmək və düzəldildikdə onların gedişatını izləmək üçün istifadə edə bilərsiniz.

Kompüter görmə qabiliyyəti monitorinq avadanlığı ilə fabrikləri necə dəyişdirir

Kompüter görmə qabiliyyətini hissələri yoxlamaq üçün əla edən eyni üstünlüklər onu monitorinq avadanlığı üçün də yaxşı seçim edir. Bir kamera maşının daxili işini görmək üçün çox kiçik olsa da, kompüter görmə qabiliyyəti maşının bütün daxili hissəsini asanlıqla xəritəyə çıxara və onun tərkibindəki komponentləri xəritələyə bilər. Bu, nə baş verdiyini dəqiq görməyə və potensial problemləri müəyyən etməyə imkan verir. Kompüter görmə xüsusilə maşındakı problemləri aşkar etmək üçün yaxşı uyğun gəlir. İnsanın qaçıra biləcəyi hərəkətləri asanlıqla aşkar edə bilir. Siz həmçinin nasaz komponentlər kimi maşının özündə problemləri aşkar edə bilərsiniz. İstehsalın monitorinqinə gəldikdə, kompüter görmə qabiliyyəti insanın əldən verə biləcəyi şeyləri görə bilər. O, həmçinin məlumatlarda bir insanın fərq etmədiyi anomaliyaları aşkar edə bilər. Bu nöqtələr anomaliya adlanır, çünki onlar məlumatların qalan hissəsi ilə uyğun gəlmir. Bu, proseslərinizdə potensial problemləri müəyyən etməyə kömək edə bilər. O, həmçinin problemləri prioritetləşdirməyə və istehsalı yaxşılaşdırmaq üçün həll yollarını tapmağa kömək edə bilər.

Maşın görmə işçiləri izləyərək fabrikləri necə dəyişdirir

Maşın görmə hissələrini yoxlamaq üçün uyğun olduğu kimi, işçilərin monitorinqi üçün də uyğundur. Bu, təhlükəsizliyi yaxşılaşdırmaq və insanları ayaq üstə saxlamaq üçün faydalı bir üsul halına gətirir. Yorğunluq və yorğunluqla əlaqəli problemləri azaltmaq üçün də faydalı bir yoldur. Kompüter görmə qabiliyyəti fabrikdə hərəkət edən işçiləri izləmək üçün istifadə edilə bilər. Bu, iş mühitinizi xəritələşdirməyə və bloklanmış və ya izdihamlı yollar kimi problemləri aşkar etməyə kömək edə bilər. Siz həmçinin hər bir işçinin fəaliyyətini izləmək üçün kompüter görmə funksiyasından istifadə edə bilərsiniz. Bu, potensial səhvləri baha başa gələn yenidən işlərə səbəb olmamışdan əvvəl təyin edərək, performansınızı izləməyə imkan verir. Avadanlıq və mexanizmləri izləmək üçün kompüter görmə qabiliyyətindən də istifadə edə bilərsiniz. Bu, insan gözü ilə qaçırmaq asan olan maşın problemlərini aşkar etməyə imkan verir.

Qüsurların aşkarlanması vasitəsilə kompüter görmə fabrikləri necə dəyişdirir

Kompüter görmə də qüsurları aşkar etmək üçün əla vasitədir. Bu çox məna kəsb edir, çünki onu hissələrin yoxlanılması üçün yaxşı alət edən eyni üstünlüklərin çoxu onun komponent qüsurlarını aşkar etmək üçün yaxşı vasitədir. Kompüter görmə qabiliyyəti qüsurları erkən mərhələdə aşkar etmək üçün xüsusilə uyğundur. Bu o deməkdir ki, siz bahalı təmir və ya həll yolları sifariş etməli olma ehtimalınız azdır. Kompüter görmə qabiliyyəti, həmçinin cızıqlar və ya boya qüsurları kimi səth qüsurlarını aşkar etmək üçün xüsusilə uyğundur. Bu onu keyfiyyətə nəzarət üçün yaxşı seçim edir.

3D tarama

Fabrikinizin həqiqətən necə göründüyünü başa düşmək üçün kompüter görmə qabiliyyətindən istifadə etməyə başlayanda, nəyi itirdiyinizi təəccübləndirmək təbiidir. Növbəti aydın addım ətrafınızın 3D modellərini yaratmaq üçün kameralardan istifadə etməyə başlamaqdır. Maşın görmə qabiliyyətinə bu verilənlərə əsaslanan yanaşma çox vaxt dərin öyrənmə adlanır. Və bir daha deyirəm ki, çox məna kəsb edir. Maşın görmə alqoritmləri adətən az sayda nümunə üzərində öyrədilir. Bu maşın öyrənmənin çox səthi formasıdır. Dərin öyrənmə alqoritmini hazırlamaq üçün çoxlu vizual məlumat tələb olunur, lakin bunu etdikdən sonra siz verilənlərdə çox şey görə bilərsiniz.

robot görmə

Bununla belə, 3D tarama potensial problem yaradır. O, spot yoxlamalar üçün əla işləyir, lakin siz 3D modeli yaratdıqdan sonra onunla bağlı qalırsınız. Və hissənin izlənilməsi və identifikasiyası üçün kompüter görmə qabiliyyətindən istifadə etməyə başladıqdan sonra çox güman ki, bir şeylə qarşılaşmağa başlayacaqsınız. Xoşbəxtlikdən, bu problemin həlli də var. Siz robotun mühitinin vizual təsvirini yaratmaq üçün kompüter görmə qabiliyyətindən istifadə edə bilərsiniz. Bu, potensial maneələri müəyyən etmək və onlardan qaçmaq üçün kompüter görmə qabiliyyətindən istifadə etməyə imkan verir.

video monitorinq

Maşınlarınızda kompüter görmə qabiliyyətini istifadə etməyə başladıqdan sonra, yəqin ki, avadanlıqlarınızla da eyni şeyi etmək istəyəcəksiniz. Bunu komandanın vizual təsvirlərini yaratmaqla edə bilərsiniz. Bu yanaşma çox vaxt vizuallaşdırma adlanır. Siz kompüterinizin necə işlədiyini başa düşməyinizə kömək etmək üçün vizuallaşdırmalar yarada və ya kompüterinizin görmə alqoritmlərini öyrətmək üçün vizuallaşdırmalar yarada bilərsiniz. Maşınınızın üçölçülü modelini yaratmaq üçün vizuallaşdırmalardan istifadə edə bilərsiniz.

AI və sensorlar

Kompüter görmə bir çox süni intellekt proqramlarında əsas komponentdir. Bunlara təsvirin tanınması, dil tərcüməsi və nitqin sintezi kimi şeylər daxildir. Kompüter görmə də neyron şəbəkələrin inkişafında əsas rol oynayır. Bunlar dərin öyrənmə proqramlarının əsas hissəsidir. Kompüter görmə vizual məlumatların sadə aşkarlanmasından daha çox şeydir. Bu sistemlərin faydalı olması üçün bir çox nümunə ilə öyrədilməsi lazımdır. Onlar həmçinin istehsal xətti boyunca yerləşdirilməlidir.