উৎপাদন জগতে কম্পিউটার পিছিয়ে গেছে। শিল্পটি কেবল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দ্বারা প্রদত্ত বিশাল সম্ভাবনাকে কাজে লাগাতে শুরু করেছে. যাইহোক, AI এবং ম্যানুফ্যাকচারিং এর কনভার্জেন্স ইতিমধ্যেই প্রভাব ফেলতে শুরু করেছে। এই নিবন্ধটি অন্বেষণ করবে কিভাবে কম্পিউটার দৃষ্টি শিল্পের কারখানাগুলোকে রূপান্তরিত করছে। তারা যে পণ্যগুলির সাথে কাজ করে তার পরিষ্কার চিত্র সহ মেশিনগুলি প্রদান করে, এই প্রযুক্তি নির্মাতাদের খরচ কমাতে, দক্ষতা বাড়াতে এবং কর্মক্ষমতা উন্নত করতে সক্ষম করে।
এটি তাদের অনুমতি দেয় নিরীক্ষণ করুন এবং এমনকি সমস্যার সমাধান করুনজিনিসগুলি ভুল হওয়ার জন্য অপেক্ষা করার পরিবর্তে এবং ব্যয়বহুল যন্ত্রাংশ অর্ডার করতে বা শ্রমসাধ্য মেরামতের কাজ করার পরিবর্তে। এটা অর্জনের প্রথম ধাপ? আইটি দৃষ্টিকোণ থেকে আপনার কারখানাটি আসলে কেমন তা বুঝুন। আসুন কয়েকটি মূল উদাহরণ অন্বেষণ করে মেশিন দৃষ্টি বিশ্বজুড়ে কারখানাগুলিকে কীভাবে রূপান্তরিত করছে তা একবার দেখে নেওয়া যাক।
কম্পিউটার ভিশন কি?
মেশিন ভিশন হল সেই প্রক্রিয়া যার মাধ্যমে কম্পিউটার বিশ্বকে উপলব্ধি করে। এটি কয়েকটি মূল উপায়ে মানুষের দৃষ্টি থেকে পৃথক। প্রথমত, মেশিন ভিশন ডিজিটাল। কম্পিউটার ভিশন অ্যালগরিদম আকার এবং রং সনাক্ত করতে পারে, কিন্তু তারা আসলে কিছুই দেখতে পারে না। মানুষ রং দেখে, কিন্তু আমরা আকারও শনাক্ত করি। এটিই কম্পিউটারের দৃষ্টিকে এত মূল্যবান করে তোলে। কম্পিউটার ভিশন হল মেশিন লার্নিং এর একটি সাবফিল্ড। আপনি যখন একটি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণ দেন, আপনি আসলে এটি শেখান। তাকে উদাহরণ দেখানো হয় এবং সেগুলো থেকে শেখে। আপনি তাকে যত বেশি উদাহরণ দেখাবেন, তিনি তত বেশি নির্ভুল হবেন। আপনি যখন কম্পিউটার ভিশন অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণ দেন তখন এটিই ঘটে। এটিকে প্রচুর ভিজ্যুয়াল ডেটা খাওয়ানোর পরে, এটি আরও বেশি নির্ভুল হয়ে ওঠে।
কৃত্রিম দৃষ্টি কিভাবে কাজ করে?
কৃত্রিম দৃষ্টি বিশ্বের একটি পরিষ্কার চিত্র প্রাপ্ত করা নিয়ে গঠিত। এটি করার জন্য, আপনার দৃশ্যে কী ঘটছে তা সনাক্ত করার কিছু উপায় প্রয়োজন। এটা করার অনেক উপায় আছে. আপনি একটি ক্যামেরা ব্যবহার করতে পারেন, উদাহরণস্বরূপ, অথবা আপনার কাছে সেন্সর থাকতে পারে যা আপনার চারপাশের পৃথিবী সনাক্ত করে। যেভাবেই হোক, আপনি ভিজ্যুয়াল ডেটা শনাক্ত করতে সেন্সর নামে কিছু ব্যবহার করছেন। এর পরে, এই সেন্সরগুলি কী সনাক্ত করে তা ব্যাখ্যা করার জন্য আপনার একটি উপায় প্রয়োজন। কম্পিউটার ভিশন অ্যালগরিদম বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন নামক একটি ধারণার মাধ্যমে এটি করে। সেন্সর থেকে ভিজ্যুয়াল ডেটা সংখ্যাসূচক মানগুলিতে রূপান্তরিত হয় যা অ্যালগরিদম দ্বারা ব্যবহার করা যেতে পারে।
কৃত্রিম দৃষ্টিভঙ্গির প্রকারভেদ
কৃত্রিম দৃষ্টিতে প্রয়োগ করা কম্পিউটারাইজড দৃষ্টি বা প্রযুক্তির কিছু প্রকার হল:
- গভীর জ্ঞানার্জন: ডিপ লার্নিং সিস্টেম, যা নিউরাল নেটওয়ার্ক নামেও পরিচিত, মেশিন ভিশনের মূলে রয়েছে। এগুলি নতুন প্রযুক্তির দ্রুত বিকাশের সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার জন্য পরিমাপযোগ্য এবং যথেষ্ট নমনীয় হওয়ার সাথে সাথে অভিজ্ঞতার সাথে শিখতে এবং উন্নত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। তারা সাধারণত বড় ডেটা সেটের উপর প্রশিক্ষিত হয় এবং কম্পিউটারের দৃষ্টি, বস্তুর স্বীকৃতি, ভাষা বোঝা এবং অনুমান সহ বিভিন্ন কাজের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। ডিপ লার্নিং সিস্টেম, যা নিউরাল নেটওয়ার্ক নামেও পরিচিত, কম্পিউটার ভিশনের মূলে রয়েছে। এগুলি নতুন প্রযুক্তির দ্রুত বিকাশের সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার জন্য পরিমাপযোগ্য এবং যথেষ্ট নমনীয় হওয়ার সাথে সাথে অভিজ্ঞতার সাথে শিখতে এবং উন্নত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। তারা সাধারণত বড় ডেটা সেটের উপর প্রশিক্ষিত হয় এবং কম্পিউটারের দৃষ্টি, বস্তুর স্বীকৃতি, ভাষা বোঝা এবং অনুমান সহ বিভিন্ন কাজের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
- শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষা: রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং সিস্টেম ব্যবহারকারীর আচরণের উপর ভিত্তি করে সিস্টেম পরিবর্তন করতে AI ব্যবহার করে। এর একটি উদাহরণ হল একটি ভার্চুয়াল এজেন্ট যা ব্যবহারকারীর গতিবিধি অনুসরণ করে এবং অবস্থান এবং সময়ের মতো পরামিতিগুলির উপর ভিত্তি করে প্রতিক্রিয়া দেখায়। ভিআর-এ, এটি একটি ইন্টারেক্টিভ অভিজ্ঞতা তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে যেখানে ভার্চুয়াল জগতের বস্তুগুলি ব্যবহারকারীর ক্রিয়াকলাপে সাড়া দেয়, উদাহরণস্বরূপ একটি দরজা যা ব্যবহারকারীর কাছে গেলে খোলে। রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং সিস্টেম ব্যবহারকারীর আচরণের উপর ভিত্তি করে সিস্টেম পরিবর্তন করতে AI ব্যবহার করে। এর একটি উদাহরণ হল একটি ভার্চুয়াল এজেন্ট যা ব্যবহারকারীর গতিবিধি অনুসরণ করে এবং অবস্থান এবং সময়ের মতো পরামিতিগুলির উপর ভিত্তি করে প্রতিক্রিয়া দেখায়। ভিআর-এ, এটি একটি ইন্টারেক্টিভ অভিজ্ঞতা তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে যেখানে ভার্চুয়াল জগতের বস্তুগুলি ব্যবহারকারীর ক্রিয়াকলাপে সাড়া দেয়, উদাহরণস্বরূপ একটি দরজা যা ব্যবহারকারীর কাছে গেলে খোলে।
- আধা-তত্ত্বাবধানে শিক্ষা: আধা-তত্ত্বাবধানে থাকা সিস্টেমগুলি শুধুমাত্র লেবেলযুক্ত ডেটার একটি উপসেট ব্যবহার করে তাদের মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেয়৷ উদাহরণস্বরূপ, একটি অ্যাপ্লিকেশন হল তাদের আকার লেবেল ছাড়া বস্তু সনাক্ত করা। একটি ক্রীড়া দল তাদের নাম না জেনেই ফুটেজে খেলোয়াড়দের খুঁজে পেতে আধা-তত্ত্বাবধানে থাকা এআই ব্যবহার করে।
কম্পিউটার ভিশন কীভাবে যন্ত্রাংশ পর্যবেক্ষণ করে কারখানাগুলোকে রূপান্তরিত করছে
কম্পিউটার দৃষ্টির প্রাথমিক সুবিধাগুলির মধ্যে একটি ছিল উন্নত পরিদর্শন। ক্যামেরাগুলি কেবল ত্রুটিগুলি চিহ্নিত করতেই ভাল নয়, তবে সেগুলি চিহ্নিত করতে মেশিনের দৃষ্টিও দুর্দান্ত। এটি এটিকে গুণমানের উন্নতির জন্য একটি মূল প্রযুক্তি করে তোলে, যা নির্মাতাদের ব্যয়বহুল পুনর্ব্যবহার করার আগে সমস্যাগুলি ধরতে দেয়। বড় এবং জটিল অংশগুলির পরিদর্শন স্বয়ংক্রিয় করতে কম্পিউটার দৃষ্টিও বিশেষভাবে কার্যকর। এটি আপনাকে সমগ্র বস্তুর একটি দৃশ্য দেয় যা একটি ছোট অংশের দৃশ্যের চেয়ে বিশ্লেষণ করা অনেক সহজ। আপনি এমন একটি সমস্যা খুঁজে পাওয়ার সম্ভাবনা অনেক বেশি যা আপনি অন্যথায় লক্ষ্য করবেন না। একটি কম্পিউটার ভিশন অ্যালগরিদম আপনাকে এই সমস্যাগুলি সমাধান করতে সহায়তা করতে পারে। আপনি অংশটির একটি ডিজিটাল মডেল তৈরি করতে কম্পিউটার ভিশন ব্যবহার করতে পারেন এবং ত্রুটিগুলি দেখা দেওয়ার সাথে সাথে ট্র্যাক করতে এবং সেগুলি ঠিক হওয়ার সাথে সাথে তাদের অগ্রগতি ট্র্যাক করতে এটি ব্যবহার করতে পারেন।
কম্পিউটার ভিশন কীভাবে সরঞ্জামগুলি পর্যবেক্ষণ করে কারখানাগুলিকে রূপান্তরিত করছে
একই সুবিধা যা কম্পিউটারের দৃষ্টিকে অংশগুলি পরিদর্শনের জন্য দুর্দান্ত করে তোলে তা এটিকে নিরীক্ষণ সরঞ্জামগুলির জন্য একটি ভাল পছন্দ করে তোলে। যদিও একটি ক্যামেরা একটি মেশিনের ভিতরের কাজগুলি দেখতে খুব ছোট হতে পারে, কম্পিউটার দৃষ্টি সহজেই মেশিনের সম্পূর্ণ অভ্যন্তরকে ম্যাপ করতে পারে এবং এতে থাকা উপাদানগুলিকে ম্যাপ করতে পারে। এটি আপনাকে ঠিক কী ঘটছে তা দেখতে এবং সম্ভাব্য সমস্যাগুলি সনাক্ত করতে দেয়। কম্পিউটার ভিশন বিশেষ করে যন্ত্রপাতির সমস্যা শনাক্ত করার জন্য উপযুক্ত। এটি সহজেই এমন গতিবিধি সনাক্ত করতে পারে যা একজন মানুষ মিস করতে পারে। এছাড়াও আপনি মেশিনের সাথে সমস্যাগুলি সনাক্ত করতে পারেন কারণ সেগুলি ঘটে, যেমন ত্রুটিপূর্ণ উপাদান। যখন এটি উত্পাদন নিরীক্ষণের কথা আসে, তখন কম্পিউটার দৃষ্টি এমন জিনিসগুলিকে চিহ্নিত করতে পারে যা একজন মানুষ মিস করতে পারে। এটি ডেটাতে অসামঞ্জস্যতাও সনাক্ত করতে পারে যা একজন মানুষ লক্ষ্য করবে না। এই পয়েন্টগুলিকে অসামঞ্জস্য বলা হয় কারণ তারা বাকি ডেটার সাথে খাপ খায় না। এটি আপনাকে আপনার প্রক্রিয়াগুলিতে সম্ভাব্য সমস্যাগুলি সনাক্ত করতে সহায়তা করতে পারে। এটি আপনাকে সমস্যাগুলিকে অগ্রাধিকার দিতে এবং উত্পাদন উন্নত করতে সমাধানগুলি খুঁজে পেতে সহায়তা করতে পারে।
কিভাবে মেশিন ভিশন কর্মীদের মনিটরিং করে কারখানাগুলোকে রূপান্তরিত করছে
মেশিনের দৃষ্টি যেমন যন্ত্রাংশ পরিদর্শনের জন্য উপযুক্ত, এটি কর্মীদের নিরীক্ষণের জন্যও উপযুক্ত। এটি নিরাপত্তা উন্নত করার এবং লোকেদেরকে তাদের পায়ের আঙ্গুলের উপর রাখতে এটিকে একটি কার্যকর উপায় করে তোলে৷ এটি ক্লান্তি এবং অবসাদ-সম্পর্কিত সমস্যা কমাতেও একটি কার্যকর উপায়। কারখানার চারপাশে চলমান শ্রমিকদের অনুসরণ করতে কম্পিউটার দৃষ্টি ব্যবহার করা যেতে পারে। এটি আপনাকে আপনার কাজের পরিবেশ ম্যাপ করতে এবং অবরুদ্ধ বা জনাকীর্ণ পথের মতো সমস্যাগুলি চিহ্নিত করতে সহায়তা করতে পারে। আপনি প্রতিটি কর্মীর কার্যকলাপ ট্র্যাক করতে কম্পিউটার দৃষ্টি ব্যবহার করতে পারেন। এটি আপনাকে আপনার পারফরম্যান্স ট্র্যাক করতে দেয়, সম্ভাব্য ত্রুটিগুলিকে ব্যয়বহুল পুনরায় কাজ করার আগে চিহ্নিত করে। আপনি সরঞ্জাম এবং যন্ত্রপাতি ট্র্যাক রাখতে কম্পিউটার দৃষ্টি ব্যবহার করতে পারেন। এটি আপনাকে যন্ত্রপাতি সমস্যাগুলি চিহ্নিত করতে দেয় যা মানুষের চোখে মিস করা সহজ।
কীভাবে কম্পিউটার দৃষ্টি ত্রুটি সনাক্তকরণের মাধ্যমে কারখানাগুলিকে রূপান্তরিত করছে
ত্রুটি সনাক্তকরণের জন্য কম্পিউটার দৃষ্টিও একটি দুর্দান্ত হাতিয়ার। এটি অনেক বোধগম্য করে তোলে, কারণ একই সুবিধাগুলির অনেকগুলি যা এটিকে অংশ পরিদর্শনের জন্য একটি ভাল হাতিয়ার করে তোলে এর অর্থ এটি উপাদানের ত্রুটিগুলি সনাক্ত করার জন্য একটি ভাল সরঞ্জাম। প্রাথমিক পর্যায়ে ত্রুটি সনাক্ত করার জন্য কম্পিউটার দৃষ্টি বিশেষভাবে উপযুক্ত। এর মানে হল যে আপনাকে ব্যয়বহুল মেরামত বা সমাধানের অর্ডার দেওয়ার সম্ভাবনা কম। স্ক্র্যাচ বা পেইন্টের ত্রুটির মতো পৃষ্ঠের ত্রুটিগুলি সনাক্ত করার জন্য কম্পিউটার দৃষ্টিও বিশেষভাবে উপযুক্ত। এটি মান নিয়ন্ত্রণের জন্য এটি একটি ভাল পছন্দ করে তোলে।
3D স্ক্যানিং
আপনার ফ্যাক্টরি আসলে কেমন তা বোঝার জন্য আপনি যখন কম্পিউটার ভিশন ব্যবহার শুরু করেন, তখন আপনি কী হারিয়েছেন তা ভাবা স্বাভাবিক। সুস্পষ্ট পরবর্তী ধাপ হল আপনার পরিবেশের 3D মডেল তৈরি করতে ক্যামেরা ব্যবহার করা শুরু করা। মেশিন ভিশনের এই ডেটা-চালিত পদ্ধতিকে প্রায়শই গভীর শিক্ষা হিসাবে উল্লেখ করা হয়। এবং, আবার, এটা অনেক জ্ঞান করে তোলে. মেশিন ভিশন অ্যালগরিদমগুলি সাধারণত অল্প সংখ্যক উদাহরণের উপর প্রশিক্ষিত হয়। এটি মেশিন লার্নিং-এর একটি খুব সুপারফিশিয়াল ফর্ম। একটি গভীর শিক্ষার অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণের জন্য অনেক ভিজ্যুয়াল ডেটা লাগে, কিন্তু একবার এটি হয়ে গেলে, আপনি ডেটাতে অনেক কিছু দেখতে পাবেন।
রোবোটিক দৃষ্টি
যাইহোক, 3D স্ক্যানিং একটি সম্ভাব্য সমস্যা তৈরি করে। এটি স্পট পরিদর্শনের জন্য দুর্দান্ত কাজ করে, কিন্তু একবার আপনি একটি 3D মডেল তৈরি করলে, আপনি এটির সাথে আটকে থাকবেন। এবং, একবার আপনি পার্ট ট্র্যাকিং এবং শনাক্তকরণের জন্য কম্পিউটার দৃষ্টি ব্যবহার শুরু করলে, আপনি সম্ভবত জিনিসগুলিতে ধাক্কা শুরু করবেন। সৌভাগ্যবশত, এই সমস্যার জন্য একটি সমাধান আছে. আপনি রোবটের পরিবেশের একটি ভিজ্যুয়াল উপস্থাপনা তৈরি করতে কম্পিউটার দৃষ্টি ব্যবহার করতে পারেন। এটি আপনাকে সম্ভাব্য বাধাগুলি সনাক্ত করতে এবং সেগুলি এড়াতে কম্পিউটার দৃষ্টি ব্যবহার করতে দেয়।
ভিডিও পর্যবেক্ষণ
একবার আপনি আপনার যন্ত্রপাতিতে কম্পিউটার দৃষ্টি ব্যবহার করা শুরু করলে, আপনি সম্ভবত আপনার সরঞ্জামগুলির সাথে একই কাজ করতে চাইবেন। আপনি দলের ভিজ্যুয়াল উপস্থাপনা তৈরি করে এটি করতে পারেন। এই পদ্ধতিকে প্রায়ই ভিজ্যুয়ালাইজেশন বলা হয়। আপনার কম্পিউটার কিভাবে কাজ করে তা বুঝতে সাহায্য করার জন্য আপনি ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করতে পারেন, অথবা আপনার কম্পিউটার ভিশন অ্যালগরিদমকে প্রশিক্ষণ দিতে সাহায্য করার জন্য আপনি ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করতে পারেন। আপনি আপনার যন্ত্রপাতির একটি ত্রিমাত্রিক মডেল তৈরি করতে ভিজ্যুয়ালাইজেশন ব্যবহার করতে পারেন।
এআই এবং সেন্সর
অনেক কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রয়োগের ক্ষেত্রে কম্পিউটার দৃষ্টি একটি মূল উপাদান। এর মধ্যে রয়েছে ছবি শনাক্তকরণ, ভাষা অনুবাদ এবং বক্তৃতা সংশ্লেষণ। নিউরাল নেটওয়ার্কের বিকাশে কম্পিউটার দৃষ্টিও গুরুত্বপূর্ণ। এগুলি গভীর শিক্ষার অ্যাপ্লিকেশনগুলির একটি মূল অংশ। ভিজ্যুয়াল ডেটার সহজ সনাক্তকরণের চেয়ে কম্পিউটার দৃষ্টি অনেক বেশি। এই সিস্টেমগুলি দরকারী হতে অনেক উদাহরণ সহ প্রশিক্ষিত করা প্রয়োজন. তারা উত্পাদন লাইন জুড়ে স্থাপন করা প্রয়োজন.