Veštački vid: sve što treba da znate

veštački vid

U svijetu proizvodnje kompjuteri su zaostali. Industrija je tek počela da iskorištava ogroman potencijal koji nudi umjetna inteligencija. Međutim, konvergencija AI i proizvodnje već počinje da ima uticaja. Ovaj članak će istražiti kako kompjuterska vizija transformiše fabrike u industriji. Pružajući mašinama jasne slike proizvoda sa kojima rade, ova tehnologija omogućava proizvođačima da smanje troškove, povećaju efikasnost i poboljšaju performanse.

To im također dozvoljava nadgledati i čak rješavati probleme kako se pojaveumjesto da čekate da stvari krenu po zlu i da morate naručiti skupe dijelove ili obavljati naporne popravke. Prvi korak da se to postigne? Shvatite kakva je vaša fabrika sa IT tačke gledišta. Hajde da pogledamo kako mašinski vid transformiše fabrike širom sveta istražujući nekoliko ključnih primera.

Primjeri projekata otvorenog koda koji se odnose na kompjuterski vid je OpenCV, koja je biblioteka za kompjuterski vid pod BSD licencom.

Šta je kompjuterski vid?

Veliki industrijski CNC

Mašinski vid je proces kojim kompjuteri percipiraju svijet. Razlikuje se od ljudskog vida na nekoliko ključnih načina. Pre svega, mašinski vid je digitalan. Algoritmi kompjuterskog vida mogu detektovati oblike i boje, ali zapravo ne vide ništa. Ljudi vide boje, ali mi otkrivamo i oblike. To je ono što kompjuterski vid čini tako vrijednim. Kompjuterski vid je podpolje mašinskog učenja. Kada trenirate algoritam mašinskog učenja, vi ga zapravo podučavate. Pokazuju mu se primjeri i uči iz njih. Što mu više primjera pokažete, on će biti tačniji. To se dešava kada trenirate algoritam kompjuterskog vida. Nakon što mu unese puno vizualnih podataka, postaje sve precizniji.

Kako funkcioniše veštački vid?

Veštačka vizija se sastoji od dobijanja jasne slike sveta. Da biste to učinili, potreban vam je neki način da otkrijete šta se dešava na sceni. Postoji mnogo načina da se to uradi. Možete koristiti kameru, na primjer, ili možete imati senzore koji otkrivaju svijet oko vas. U svakom slučaju, koristite nešto što se zove senzor za otkrivanje vizuelnih podataka. Zatim, potreban vam je način da protumačite šta ovi senzori detektuju. Algoritmi kompjuterskog vida to rade kroz koncept koji se zove ekstrakcija karakteristika. Vizualni podaci sa senzora se pretvaraju u numeričke vrijednosti koje algoritam može koristiti.

Vrste umjetnog vida

Neki od tipova kompjuterizovanog vida ili tehnologija primenjenih na veštački vid su:

  • duboko učenje: Sistemi dubokog učenja, takođe poznati kao neuronske mreže, su srž mašinskog vida. Dizajnirani su da uče i usavršavaju se s iskustvom, dok su dovoljno skalabilni i fleksibilni da se prilagode brzom razvoju novih tehnologija. Obično su obučeni za velike skupove podataka i mogu se koristiti za širok spektar zadataka, uključujući kompjuterski vid, prepoznavanje objekata, razumijevanje jezika i zaključivanje. Sistemi dubokog učenja, takođe poznati kao neuronske mreže, su srž kompjuterskog vida. Dizajnirani su da uče i usavršavaju se s iskustvom, dok su dovoljno skalabilni i fleksibilni da se prilagode brzom razvoju novih tehnologija. Obično su obučeni za velike skupove podataka i mogu se koristiti za širok spektar zadataka, uključujući kompjuterski vid, prepoznavanje objekata, razumijevanje jezika i zaključivanje.
  • učenje s pojačanjem: Sistemi učenja s pojačavanjem koriste AI da modificiraju sistem na osnovu ponašanja korisnika. Primjer za to je virtualni agent koji prati kretanje korisnika i reagira na osnovu parametara kao što su lokacija i vrijeme. U VR-u, ovo bi se moglo koristiti za stvaranje interaktivnog iskustva u kojem objekti u virtualnom svijetu reagiraju na radnje korisnika, na primjer vrata koja se otvaraju kada im korisnik pristupi. Sistemi učenja s pojačavanjem koriste AI da modificiraju sistem na osnovu ponašanja korisnika. Primjer za to je virtualni agent koji prati kretanje korisnika i reagira na osnovu parametara kao što su lokacija i vrijeme. U VR-u, ovo bi se moglo koristiti za stvaranje interaktivnog iskustva u kojem objekti u virtualnom svijetu reagiraju na radnje korisnika, na primjer vrata koja se otvaraju kada im korisnik pristupi.
  • polunadgledano učenje: Polunadzirani sistemi treniraju svoje modele koristeći samo podskup označenih podataka. Na primjer, jedna aplikacija je identificiranje objekata bez označavanja njihovih oblika. Sportski tim koristi polunadziranu umjetnu inteligenciju da pronađe igrače na snimku, a da ne zna njihova imena.

Kako kompjuterski vid transformiše fabrike praćenjem delova

održavanje proizvodnje

Jedna od ranih prednosti kompjuterskog vida bila je poboljšana inspekcija. Ne samo da su kamere dobre u uočavanju nedostataka, već je i mašinski vid odličan u njihovom uočavanju. To ga čini ključnom tehnologijom za poboljšanje kvaliteta, omogućavajući proizvođačima da uhvate probleme prije nego što dovedu do skupe prerade. Kompjuterski vid je takođe posebno efikasan u automatizaciji inspekcije velikih i komplikovanih delova. Ovo vam daje pogled na cijeli objekt koji je mnogo lakše analizirati nego pogled na mali dio. Mnogo je veća vjerovatnoća da ćete uočiti problem koji inače ne biste primijetili. Algoritam kompjuterskog vida također vam može pomoći u rješavanju ovih problema. Možete koristiti kompjuterski vid da kreirate digitalni model dijela i koristite ga za praćenje nedostataka kako se pojavljuju i praćenje njihovog napredovanja dok se popravljaju.

Kako kompjuterski vid transformiše fabrike prateći opremu

Iste prednosti koje čine kompjuterski vid odličnim za inspekciju delova takođe ga čine dobrim izborom za opremu za nadzor. Iako je kamera možda premala da vidi unutrašnje funkcionisanje mašine, kompjuterski vid može lako mapirati čitavu unutrašnjost mašine i mapirati komponente koje sadrži. Ovo vam omogućava da vidite tačno šta se dešava i identifikujete potencijalne probleme. Kompjuterski vid je posebno pogodan za otkrivanje problema u mašinama. Lako može otkriti pokrete koje bi čovjek mogao propustiti. Također možete otkriti probleme sa samom mašinom kako se pojave, kao što su neispravne komponente. Kada je u pitanju praćenje proizvodnje, kompjuterski vid može uočiti stvari koje bi čovjeku mogle nedostajati. Također može otkriti anomalije u podacima koje čovjek ne bi primijetio. Ove tačke se nazivaju anomalijama jer se ne uklapaju sa ostalim podacima. Ovo vam može pomoći da identificirate potencijalne probleme u vašim procesima. Također vam može pomoći da odredite prioritete problema i pronađete rješenja za poboljšanje proizvodnje.

Kako mašinski vid transformiše fabrike praćenjem zaposlenih

Kao što je mašinski vid pogodan za pregled delova, tako je pogodan i za praćenje radnika. To ga čini korisnim načinom za poboljšanje sigurnosti i držanje ljudi na nogama. To je također koristan način za smanjenje umora i problema povezanih s umorom. Kompjuterski vid se može koristiti za praćenje radnika koji se kreću po fabrici. Ovo vam može pomoći da mapirate svoje radno okruženje i uočite probleme kao što su blokirane ili pretrpane staze. Također možete koristiti kompjuterski vid za praćenje aktivnosti svakog radnika. Ovo vam omogućava da pratite svoje performanse, precizirajući potencijalne greške prije nego što prouzrokuju skupu doradu. Takođe možete koristiti kompjuterski vid za praćenje opreme i mašina. Ovo vam omogućava da uočite probleme sa mašinama koje je lako promaći ljudskom oku.

Kako kompjuterski vid transformiše fabrike kroz otkrivanje kvarova

ia

Kompjuterski vid je takođe odličan alat za otkrivanje nedostataka. Ovo ima puno smisla, jer mnoge od istih prednosti koje ga čine dobrim alatom za inspekciju delova takođe znače da je dobar alat za otkrivanje nedostataka komponenti. Kompjuterski vid je posebno pogodan za otkrivanje nedostataka u ranoj fazi. To znači da je manja vjerovatnoća da ćete morati naručiti skupe popravke ili zaobilazna rješenja. Kompjuterski vid je također posebno pogodan za otkrivanje površinskih nedostataka, kao što su ogrebotine ili defekti boje. To ga čini dobrim izborom za kontrolu kvaliteta.

3D skeniranje

Kada počnete da koristite kompjuterski vid da shvatite kako vaša fabrika zaista izgleda, prirodno je da se zapitate šta vam nedostaje. Očigledni sljedeći korak je da počnete koristiti kamere za kreiranje 3D modela vašeg okruženja. Ovaj pristup mašinskom vidu vođen podacima često se naziva dubokim učenjem. I, još jednom, ima puno smisla. Algoritmi strojnog vida se obično obučavaju na malom broju primjera. Ovo je vrlo površan oblik mašinskog učenja. Potrebno je mnogo vizuelnih podataka da bi se trenirao algoritam dubokog učenja, ali kada se to uradi, možete videti mnogo toga u podacima.

robotski vid

Međutim, 3D skeniranje predstavlja potencijalni problem. Odlično radi za inspekcije na licu mjesta, ali kada jednom kreirate 3D model, ostajete s njim. A kada počnete da koristite kompjuterski vid za praćenje i identifikaciju delova, verovatno ćete početi da nailazite na stvari. Srećom, postoji i rješenje za ovaj problem. Možete koristiti kompjuterski vid da kreirate vizuelni prikaz robotovog okruženja. Ovo vam omogućava da koristite kompjuterski vid da identifikujete potencijalne prepreke i izbegnete ih.

video nadzor

Kada počnete da koristite kompjuterski vid u svojim mašinama, verovatno ćete želeti da uradite isto sa svojom opremom. To možete učiniti kreiranjem vizualnih predstava tima. Ovaj pristup se često naziva vizualizacija. Možete kreirati vizualizacije koje će vam pomoći da shvatite kako vaš računar radi, ili možete kreirati vizualizacije koje će vam pomoći da uvježbate algoritme vašeg kompjuterskog vida. Možete koristiti vizualizacije da kreirate trodimenzionalni model vaše mašinerije.

AI i senzori

Kompjuterski vid je ključna komponenta u mnogim aplikacijama umjetne inteligencije. To uključuje stvari kao što su prepoznavanje slika, prevođenje jezika i sinteza govora. Kompjuterski vid je takođe ključan u razvoju neuronskih mreža. Ovo su ključni dio aplikacija dubokog učenja. Kompjuterski vid je mnogo više od jednostavne detekcije vizuelnih podataka. Ovi sistemi moraju biti obučeni sa mnogo primjera da bi bili korisni. Također ih je potrebno rasporediti po cijeloj proizvodnoj liniji.


Budite prvi koji komentarišete

Ostavite komentar

Vaša e-mail adresa neće biti objavljena. Obavezna polja su označena sa *

*

*

  1. Za podatke odgovoran: Miguel Ángel Gatón
  2. Svrha podataka: Kontrola neželjene pošte, upravljanje komentarima.
  3. Legitimacija: Vaš pristanak
  4. Komunikacija podataka: Podaci se neće dostavljati trećim stranama, osim po zakonskoj obavezi.
  5. Pohrana podataka: Baza podataka koju hostuje Occentus Networks (EU)
  6. Prava: U bilo kojem trenutku možete ograničiti, oporaviti i izbrisati svoje podatke.