В света на производството компютрите са изостанали. Индустрията едва започна да използва огромния потенциал, предлаган от изкуствения интелект. Въпреки това сближаването на AI и производството вече започва да оказва влияние. Тази статия ще проучи как компютърното зрение трансформира фабриките в индустрията. Като предоставя на машините ясни изображения на продуктите, с които работят, тази технология позволява на производителите да намалят разходите, да увеличат ефективността и да подобрят производителността.
Освен това им позволява наблюдавайте и дори отстранявайте проблеми, когато възникнатвместо да чакате нещата да се объркат и да поръчвате скъпи части или да извършвате трудоемки ремонтни дейности. Първата стъпка за постигането му? Разберете какво наистина представлява вашата фабрика от гледна точка на ИТ. Нека да разгледаме как машинното зрение трансформира фабрики по света, като проучим няколко ключови примера.
Какво е компютърно зрение?
Машинното зрение е процесът, чрез който компютрите възприемат света. Различава се от човешкото зрение по няколко основни начина. Първо, машинното зрение е цифрово. Алгоритмите за компютърно зрение могат да откриват форми и цветове, но всъщност не могат да видят нищо. Хората виждат цветове, но също така откриваме форми. Това прави компютърното зрение толкова ценно. Компютърното зрение е подполе на машинното обучение. Когато тренирате алгоритъм за машинно обучение, вие всъщност го преподавате. Дават му се примери и той се учи от тях. Колкото повече примери му показвате, толкова по-точен ще бъде той. Това се случва, когато обучавате алгоритъм за компютърно зрение. След като му предостави много визуални данни, той става все по-точен.
Как работи изкуственото зрение?
Изкуственото зрение се състои в получаване на ясен образ на света. За да направите това, имате нужда от някакъв начин за откриване на случващото се в сцената. Има много начини да го направите. Можете да използвате камера, например, или да имате сензори, които засичат света около вас. Така или иначе, вие използвате нещо, наречено сензор за откриване на визуални данни. След това се нуждаете от начин да интерпретирате това, което тези сензори откриват. Алгоритмите за компютърно зрение правят това чрез концепция, наречена извличане на функции. Визуалните данни от сензора се преобразуват в числени стойности, които могат да бъдат използвани от алгоритъма.
Видове изкуствено зрение
Някои от видовете компютъризирано зрение или технологии, прилагани за изкуствено зрение, са:
- дълбоко учене: Системите за дълбоко обучение, известни също като невронни мрежи, са в основата на машинното зрение. Те са предназначени да учат и да се подобряват с опит, като същевременно са мащабируеми и достатъчно гъвкави, за да се адаптират към бързото развитие на новите технологии. Те обикновено се обучават на големи масиви от данни и могат да се използват за голямо разнообразие от задачи, включително компютърно зрение, разпознаване на обекти, разбиране на език и умозаключение. Системите за дълбоко обучение, известни също като невронни мрежи, са в основата на компютърното зрение. Те са предназначени да учат и да се подобряват с опит, като същевременно са мащабируеми и достатъчно гъвкави, за да се адаптират към бързото развитие на новите технологии. Те обикновено се обучават на големи масиви от данни и могат да се използват за голямо разнообразие от задачи, включително компютърно зрение, разпознаване на обекти, разбиране на език и умозаключение.
- учене с подсилване: Системите за обучение с подсилване използват AI, за да променят системата въз основа на поведението на потребителя. Пример за това е виртуален агент, който следва движението на потребителя и реагира въз основа на параметри като местоположение и време. Във VR това може да се използва за създаване на интерактивно изживяване, при което обекти във виртуалния свят реагират на действията на потребителя, например врата, която се отваря, когато потребителят се приближи до нея. Системите за обучение с подсилване използват AI, за да променят системата въз основа на поведението на потребителя. Пример за това е виртуален агент, който следва движението на потребителя и реагира въз основа на параметри като местоположение и време. Във VR това може да се използва за създаване на интерактивно изживяване, при което обекти във виртуалния свят реагират на действията на потребителя, например врата, която се отваря, когато потребителят се приближи до нея.
- полу-контролирано обучение: Полуконтролираните системи обучават своите модели, като използват само подмножество от етикетираните данни. Например, едно приложение е за идентифициране на обекти без етикетиране на техните форми. Спортен отбор използва полуконтролиран AI, за да намира играчи в кадрите, без да знае имената им.
Как компютърното зрение трансформира фабриките чрез наблюдение на части
Едно от първите предимства на компютърното зрение беше подобрената проверка. Не само камерите са добри в откриването на недостатъци, но и машинното зрение е чудесно в откриването им. Това го прави ключова технология за подобряване на качеството, което позволява на производителите да откриват проблемите, преди те да доведат до скъпоструваща преработка. Компютърното зрение също е особено ефективно при автоматизиране на проверката на големи и сложни части. Това ви дава изглед на целия обект, който е много по-лесен за анализ, отколкото изглед на малка част. Много по-вероятно е да забележите проблем, който иначе не бихте забелязали. Алгоритъм за компютърно зрение също може да ви помогне да разрешите тези проблеми. Можете да използвате компютърно зрение, за да създадете цифров модел на частта и да го използвате за проследяване на дефекти, когато се появят, и за проследяване на напредъка им, докато се коригират.
Как компютърното зрение трансформира фабрики чрез наблюдение на оборудване
Същите предимства, които правят компютърното зрение чудесно за проверка на части, го правят и добър избор за оборудване за наблюдение. Въпреки че камерата може да е твърде малка, за да види вътрешната работа на машината, компютърното зрение може лесно да картографира цялата вътрешност на машината и компонентите, които съдържа. Това ви позволява да видите точно какво се случва и да идентифицирате потенциални проблеми. Компютърното зрение е особено подходящо за откриване на проблеми в машините. Той може лесно да открие движения, които човек може да пропусне. Можете също така да откриете проблеми със самата машина, когато възникнат, като например дефектни компоненти. Когато става въпрос за наблюдение на производството, компютърното зрение може да забележи неща, които човек може да пропусне. Той може също да открие аномалии в данните, които човек не би забелязал. Тези точки се наричат аномалии, защото не пасват на останалите данни. Това може да ви помогне да идентифицирате потенциални проблеми във вашите процеси. Може също така да ви помогне да приоритизирате проблемите и да намерите решения за подобряване на производството.
Как машинното зрение трансформира фабриките чрез наблюдение на служителите
Точно както машинното зрение е подходящо за проверка на части, то е подходящо и за наблюдение на работници. Това го прави полезен начин за подобряване на сигурността и поддържане на хората нащрек. Също така е полезен начин за намаляване на умората и проблемите, свързани с умората. Компютърното зрение може да се използва за проследяване на работниците, движещи се из фабриката. Това може да ви помогне да картографирате работната си среда и да забележите проблеми като блокирани или претъпкани пътеки. Можете също така да използвате компютърно зрение, за да проследявате дейностите на всеки работник. Това ви позволява да проследявате ефективността си, като определяте потенциални грешки, преди те да причинят скъпа преработка. Можете също да използвате компютърно зрение, за да следите оборудване и машини. Това ви позволява да забележите проблеми с машините, които са лесни за пропускане с човешкото око.
Как компютърното зрение трансформира фабриките чрез откриване на дефекти
Компютърното зрение също е чудесен инструмент за откриване на дефекти. Това има много смисъл, тъй като много от същите предимства, които го правят добър инструмент за проверка на части, също означават, че е добър инструмент за откриване на дефекти на компоненти. Компютърното зрение е особено подходящо за откриване на дефекти на ранен етап. Това означава, че е по-малко вероятно да се наложи да поръчате скъпи ремонти или заобиколни решения. Компютърното зрение също е особено подходящо за откриване на повърхностни дефекти, като драскотини или дефекти по боята. Това го прави добър избор за контрол на качеството.
3D сканиране
Когато започнете да използвате компютърно зрение, за да разберете как наистина изглежда вашата фабрика, естествено е да се чудите какво пропускате. Очевидната следваща стъпка е да започнете да използвате камери за създаване на 3D модели на вашата среда. Този базиран на данни подход към машинното зрение често се нарича дълбоко обучение. И още веднъж, има много смисъл. Алгоритмите за машинно зрение обикновено се обучават върху малък брой примери. Това е много повърхностна форма на машинно обучение. Необходими са много визуални данни, за да се обучи алгоритъм за дълбоко обучение, но след като това стане, можете да видите много в данните.
роботизирано зрение
Въпреки това, 3D сканирането представлява потенциален проблем. Работи чудесно за инспекции на място, но след като създадете 3D модел, оставате с него. И след като започнете да използвате компютърно зрение за проследяване и идентификация на части, вероятно ще започнете да се блъскате в неща. За щастие има решение и за този проблем. Можете да използвате компютърно зрение, за да създадете визуално представяне на средата на робота. Това ви позволява да използвате компютърно зрение, за да идентифицирате потенциални препятствия и да ги избягвате.
видео наблюдение
След като започнете да използвате компютърно зрение във вашите машини, вероятно ще искате да направите същото и с вашето оборудване. Можете да направите това, като създадете визуални представяния на екипа. Този подход често се нарича визуализация. Можете да създадете визуализации, които да ви помогнат да разберете как работи компютърът ви, или можете да създадете визуализации, които да ви помогнат да обучите алгоритмите за компютърно зрение. Можете да използвате визуализации, за да създадете триизмерен модел на вашата машина.
AI и сензори
Компютърното зрение е ключов компонент в много приложения с изкуствен интелект. Те включват неща като разпознаване на изображения, езиков превод и синтез на реч. Компютърното зрение също е ключово при разработването на невронни мрежи. Те са ключова част от приложенията за дълбоко обучение. Компютърното зрение е много повече от обикновено откриване на визуални данни. Тези системи трябва да бъдат обучени с много примери, за да бъдат полезни. Те също трябва да бъдат разположени в цялата производствена линия.