Штучнае зрок: усё, што вам трэба ведаць

штучны зрок

У свеце вытворчасці кампутары адсталі. Прамысловасць толькі пачала выкарыстоўваць велізарны патэнцыял, які прапануе штучны інтэлект. Аднак канвергенцыя ІІ і вытворчасці ўжо пачынае аказваць уплыў. У гэтым артыкуле будзе даследавана, як камп'ютэрнае зрок пераўтварае заводы галіны. Забяспечваючы машыны выразнымі выявамі прадуктаў, з якімі яны працуюць, гэтая тэхналогія дазваляе вытворцам зніжаць выдаткі, павышаць эфектыўнасць і прадукцыйнасць.

Гэта таксама дазваляе ім кантраляваць і нават выпраўляць праблемы па меры іх узнікненнязамест таго, каб чакаць, пакуль што-небудзь пойдзе не так, і трэба заказваць дарагія запчасткі або выконваць працаёмкія рамонтныя работы. Першы крок да яе дасягнення? Зразумейце, што ваша фабрыка на самай справе з пункту гледжання ІТ. Давайце паглядзім на некалькі ключавых прыкладаў, як машыннае зрок трансфармуе заводы па ўсім свеце.

Прыкладам праектаў з адкрытым зыходным кодам, звязаных з камп'ютэрным зрокам, з'яўляецца OpenCV, якая з'яўляецца бібліятэкай для камп'ютэрнага зроку пад ліцэнзіяй BSD.

Што такое кампутарны зрок?

Буйнамаштабны прамысловы ЧПУ

Машыннае зрок - гэта працэс, з дапамогай якога кампутары ўспрымаюць свет. Яно адрозніваецца ад чалавечага зроку некалькімі ключавымі момантамі. Перш за ўсё, машыннае зрок лічбавае. Алгарытмы камп'ютэрнага зроку могуць вызначаць формы і колеры, але на самой справе нічога не бачаць. Людзі бачаць колеры, але мы таксама выяўляем формы. Вось што робіць камп'ютэрны зрок такім каштоўным. Кампутарны зрок - гэта падполе машыннага навучання. Калі вы навучаеце алгарытм машыннага навучання, вы на самой справе вучыце яго. Яму паказваюць прыклады і вучацца на іх. Чым больш прыкладаў вы яму пакажаце, тым дакладней ён будзе. Вось што адбываецца, калі вы навучаеце алгарытм камп'ютэрнага зроку. Пасля падачы ў яго вялікай колькасці візуальных дадзеных ён становіцца ўсё больш дакладным.

Як працуе штучны зрок?

Штучнае бачанне заключаецца ў атрыманні выразнага ладу свету. Каб зрабіць гэта, вам патрэбен нейкі спосаб выяўлення таго, што адбываецца ў сцэне. Ёсць шмат спосабаў зрабіць гэта. Вы можаце выкарыстоўваць камеру, напрыклад, або вы можаце мець датчыкі, якія вызначаюць свет вакол вас. У любым выпадку вы выкарыстоўваеце тое, што называецца датчыкам, для выяўлення візуальных даных. Далей вам патрэбен спосаб інтэрпрэтацыі таго, што выяўляюць гэтыя датчыкі. Алгарытмы камп'ютэрнага зроку робяць гэта з дапамогай канцэпцыі, якая называецца вылучэнне прыкмет. Візуальныя дадзеныя з датчыка пераўтворацца ў лікавыя значэнні, якія могуць выкарыстоўвацца алгарытмам.

Віды штучнага зроку

Некаторыя тыпы камп'ютэрызаванага зроку або тэхналогіі, якія прымяняюцца для штучнага зроку:

  • глыбокае навучанне: Сістэмы глыбокага навучання, таксама вядомыя як нейронавыя сеткі, ляжаць у аснове машыннага зроку. Яны распрацаваны, каб вучыцца і ўдасканальвацца з вопытам, адначасова з'яўляючыся маштабаванымі і дастаткова гнуткімі, каб адаптавацца да хуткага развіцця новых тэхналогій. Як правіла, яны навучаюцца на вялікіх наборах даных і могуць выкарыстоўвацца для шырокага спектру задач, уключаючы камп'ютэрны зрок, распазнаванне аб'ектаў, разуменне мовы і вывад. Сістэмы глыбокага навучання, таксама вядомыя як нейронавыя сеткі, ляжаць у аснове камп'ютэрнага зроку. Яны распрацаваны, каб вучыцца і ўдасканальвацца з вопытам, адначасова з'яўляючыся маштабаванымі і дастаткова гнуткімі, каб адаптавацца да хуткага развіцця новых тэхналогій. Як правіла, яны навучаюцца на вялікіх наборах даных і могуць выкарыстоўвацца для шырокага спектру задач, уключаючы камп'ютэрны зрок, распазнаванне аб'ектаў, разуменне мовы і вывад.
  • падмацаванне навучання: сістэмы навучання з падмацаваннем выкарыстоўваюць штучны інтэлект для мадыфікацыі сістэмы ў залежнасці ад паводзін карыстальнікаў. Прыкладам гэтага з'яўляецца віртуальны агент, які сочыць за рухам карыстальніка і рэагуе на аснове такіх параметраў, як месцазнаходжанне і час. У віртуальнай рэальнасці гэта можна выкарыстоўваць для стварэння інтэрактыўнага вопыту, калі аб'екты ў віртуальным свеце рэагуюць на дзеянні карыстальніка, напрыклад, дзверы, якія адчыняюцца, калі карыстальнік да іх набліжаецца. Сістэмы навучання з падмацаваннем выкарыстоўваюць штучны інтэлект для мадыфікацыі сістэмы ў залежнасці ад паводзін карыстальнікаў. Прыкладам гэтага з'яўляецца віртуальны агент, які сочыць за рухам карыстальніка і рэагуе на аснове такіх параметраў, як месцазнаходжанне і час. У віртуальнай рэальнасці гэта можна выкарыстоўваць для стварэння інтэрактыўнага вопыту, калі аб'екты ў віртуальным свеце рэагуюць на дзеянні карыстальніка, напрыклад, дзверы, якія адчыняюцца, калі карыстальнік да іх набліжаецца.
  • паўнагляднае навучанне: Напаўнаглядныя сістэмы навучаюць свае мадэлі, выкарыстоўваючы толькі падмноства пазначаных даных. Напрыклад, адно прымяненне - ідэнтыфікацыя аб'ектаў без маркіроўкі іх формы. Спартыўная каманда выкарыстоўвае штучны інтэлект, які знаходзіцца пад наглядам, каб знаходзіць гульцоў на кадрах, не ведаючы іх імёнаў.

Як камп'ютэрнае зрок трансфармуе заводы, кантралюючы дэталі

абслугоўванне вытворчасці

Адным з першых пераваг камп'ютэрнага зроку было паляпшэнне кантролю. Камеры не толькі добра выяўляюць недахопы, але і машыннае зрок выдатна іх вызначае. Гэта робіць яго ключавой тэхналогіяй для паляпшэння якасці, дазваляючы вытворцам выяўляць праблемы да таго, як яны прывядуць да дарагіх пераробак. Камп'ютэрны зрок таксама асабліва эфектыўны пры аўтаматызацыі праверкі вялікіх і складаных частак. Гэта дае вам выгляд усяго аб'екта, які нашмат лягчэй аналізаваць, чым выгляд невялікай часткі. У вас значна больш шанцаў заўважыць праблему, якую інакш вы б не заўважылі. Алгарытм камп'ютэрнага зроку таксама можа дапамагчы вам вырашыць гэтыя праблемы. Вы можаце выкарыстоўваць камп'ютэрны зрок, каб стварыць лічбавую мадэль дэталі і выкарыстоўваць яе для адсочвання дэфектаў па меры іх узнікнення і адсочвання іх прагрэсу па меры іх выпраўлення.

Як камп'ютэрнае зрок трансфармуе заводы з дапамогай абсталявання для кантролю

Тыя ж перавагі, якія робяць камп'ютэрны зрок выдатным для праверкі частак, таксама робяць яго добрым выбарам для абсталявання для кантролю. У той час як камера можа быць занадта маленькай, каб убачыць унутраную працу машыны, камп'ютэрны зрок можа лёгка адлюстраваць увесь інтэр'ер машыны і кампаненты, якія ў ёй змяшчаюцца. Гэта дазваляе дакладна бачыць, што адбываецца, і вызначаць магчымыя праблемы. Кампутарны зрок асабліва добра падыходзіць для выяўлення праблем у машынах. Ён можа лёгка выявіць рухі, якія чалавек можа прапусціць. Вы таксама можаце выявіць праблемы з самім абсталяваннем па меры іх узнікнення, напрыклад, няспраўныя кампаненты. Калі справа даходзіць да маніторынгу вытворчасці, кампутарны зрок можа заўважыць тое, што чалавек можа прапусціць. Ён таксама можа выявіць анамаліі ў дадзеных, якія чалавек не заўважыць. Гэтыя кропкі называюцца анамаліямі, таму што яны не супадаюць з астатнімі дадзенымі. Гэта можа дапамагчы вам вызначыць магчымыя праблемы ў вашых працэсах. Гэта таксама можа дапамагчы вам вызначыць прыярытэты праблем і знайсці рашэнні для паляпшэння вытворчасці.

Як машыннае зрок трансфармуе заводы, кантралюючы супрацоўнікаў

Гэтак жа, як машыннае зрок падыходзіць для праверкі дэталяў, яно таксама падыходзіць для кантролю за рабочымі. Гэта робіць яго карысным спосабам павысіць бяспеку і трымаць людзей у напружанні. Гэта таксама карысны спосаб паменшыць стомленасць і праблемы, звязаныя з стомленасцю. Камп'ютэрны зрок можна выкарыстоўваць, каб сачыць за рабочымі, якія рухаюцца па фабрыцы. Гэта можа дапамагчы вам нанесці на карту працоўнае асяроддзе і выявіць такія праблемы, як заблакаваныя або людныя дарогі. Вы таксама можаце выкарыстоўваць камп'ютэрны зрок для адсочвання дзейнасці кожнага работніка. Гэта дазваляе вам адсочваць прадукцыйнасць, вызначаючы патэнцыйныя памылкі, перш чым яны прывядуць да дарагіх пераробак. Вы таксама можаце выкарыстоўваць камп'ютэрны зрок, каб сачыць за абсталяваннем і машынамі. Гэта дазваляе выявіць праблемы з машынамі, якія лёгка прапусціць чалавечым вокам.

Як камп'ютэрны зрок трансфармуе заводы з дапамогай выяўлення дэфектаў

ia

Камп'ютарны зрок - таксама выдатны інструмент для выяўлення дэфектаў. Гэта мае вялікі сэнс, паколькі многія перавагі, якія робяць яго добрым інструментам для праверкі дэталяў, таксама азначаюць, што гэта добры інструмент для выяўлення дэфектаў кампанентаў. Кампутарны зрок асабліва добра падыходзіць для выяўлення дэфектаў на ранняй стадыі. Гэта азначае, што вам менш верагодна, што прыйдзецца заказваць дарагі рамонт або абыходныя шляхі. Камп'ютэрнае зрок таксама асабліва падыходзіць для выяўлення дэфектаў паверхні, такіх як драпіны або дэфекты фарбы. Гэта робіць яго добрым выбарам для кантролю якасці.

3D сканаванне

Калі вы пачынаеце выкарыстоўваць камп'ютэрны зрок, каб зразумець, як насамрэч выглядае ваш завод, натуральна задацца пытаннем, чаго вам не хапае. Відавочны наступны крок - пачаць выкарыстоўваць камеры для стварэння 3D-мадэляў вашага асяроддзя. Гэты падыход да машыннага зроку, які кіруецца дадзенымі, часта называюць глыбокім навучаннем. І, яшчэ раз, гэта мае вялікі сэнс. Алгарытмы машыннага зроку звычайна навучаюцца на невялікай колькасці прыкладаў. Гэта вельмі павярхоўная форма машыннага навучання. Каб навучыць алгарытм глыбокага навучання, патрабуецца шмат візуальных даных, але як толькі гэта будзе зроблена, вы зможаце шмат чаго ўбачыць у дадзеных.

рабатызаваных зрок

Аднак 3D-сканіраванне стварае патэнцыйную праблему. Гэта выдатна працуе для агляду на месцы, але калі вы стварылі 3D-мадэль, вы затрымаецеся на ёй. І як толькі вы пачнеце выкарыстоўваць камп'ютэрны зрок для адсочвання і ідэнтыфікацыі дэталяў, вы, верагодна, пачнеце натыкацца на рэчы. На шчасце, для гэтай праблемы таксама ёсць рашэнне. Вы можаце выкарыстоўваць камп'ютэрнае зрок, каб стварыць візуальнае ўяўленне аб навакольным асяроддзі робата. Гэта дазваляе выкарыстоўваць камп'ютэрны зрок, каб вызначыць магчымыя перашкоды і пазбегнуць іх.

відэаманіторынг

Як толькі вы пачнеце выкарыстоўваць камп'ютэрнае зрок у машынах, вы, верагодна, захочаце зрабіць тое ж самае з вашым абсталяваннем. Вы можаце зрабіць гэта, стварыўшы візуальнае прадстаўленне каманды. Такі падыход часта называюць візуалізацыяй. Вы можаце ствараць візуалізацыі, якія дапамогуць вам зразумець, як працуе ваш камп'ютар, або вы можаце ствараць візуалізацыі, якія дапамогуць вам навучыць алгарытмы зроку кампутара. Вы можаце выкарыстоўваць візуалізацыі для стварэння трохмернай мадэлі вашага абсталявання.

ШІ і датчыкі

Камп'ютэрны зрок з'яўляецца ключавым кампанентам у многіх праграмах штучнага інтэлекту. Сюды ўваходзяць такія рэчы, як распазнаванне малюнкаў, моўны пераклад і сінтэз маўлення. Камп'ютэрны зрок таксама з'яўляецца ключавым у распрацоўцы нейронавых сетак. Гэта ключавая частка прыкладанняў глыбокага навучання. Камп'ютэрны зрок - гэта значна больш, чым простае выяўленне візуальных даных. Каб гэтыя сістэмы былі карыснымі, іх трэба навучаць на шматлікіх прыкладах. Яны таксама павінны быць разгорнуты па ўсёй вытворчай лініі.


Змест артыкула адпавядае нашым прынцыпам рэдакцыйная этыка. Каб паведаміць пра памылку, націсніце тут.

Будзьце першым, каб каментаваць

Пакіньце свой каментар

Ваш электронны адрас не будзе апублікаваны. Абавязковыя для запаўнення палі пазначаныя *

*

*

  1. Адказны за дадзеныя: Мігель Анхель Гатон
  2. Прызначэнне дадзеных: Кантроль спаму, кіраванне каментарыямі.
  3. Легітымнасць: ваша згода
  4. Перадача дадзеных: Дадзеныя не будуць перададзены трэцім асобам, за выключэннем юрыдычных абавязкаў.
  5. Захоўванне дадзеных: База дадзеных, размешчаная Occentus Networks (ЕС)
  6. Правы: у любы час вы можаце абмежаваць, аднавіць і выдаліць сваю інфармацыю.

Тэст па англійскай мовеТэст каталонскайіспанская віктарына