Visió artificial: tot el que has de saber

vision artificial

Al món de la fabricació, els ordinadors s'han quedat una mica endarrerits. La indústria només ha començat a aprofitar l'enorme potencial que ofereix la intel·ligència artificial. Tot i això, la convergència de la IA i la fabricació ja està començant a tenir un impacte. Aquest article explorarà com la visió per ordinador està transformant les fàbriques de la indústria. En proporcionar a les màquines imatges clares dels productes amb què treballen, aquesta tecnologia permet als fabricants reduir costos, augmentar l'eficiència i millorar el rendiment.

També els permet controlar i fins i tot solucionar els problemes a mesura que sorgeixen, en lloc d'esperar que les coses vagin malament i veure's obligats a demanar peces cares oa realitzar feines de reparació laboriosos. El primer pas per aconseguir-ho? Entendre com és realment la fàbrica des del punt de vista informàtic. Fem una ullada a com la visió artificial està transformant les fàbriques de tot el món explorant alguns exemples clau.

Exemples de projectes open source relacionats amb la visió artificial és OpenCV, que és una biblioteca per a visió computeritzada sota llicència BSD.

Què és la visió artificial?

CNC industrial de gran escala

La visió artificial és el procés pel qual els ordinadors perceben el món. Es diferencia de la visió humana en alguns aspectes clau. En primer lloc, la visió artificial és digital. Els algorismes de visió per ordinador poden detectar formes i colors, però no poden veure res realment. Els humans veiem colors, però també detectem formes. Això és el que fa que la visió per ordinador sigui tan valuosa. La visió per ordinador és un subcamp de laprenentatge automàtic. Quan s'entrena un algorisme d'aprenentatge automàtic, en realitat se li ensenya. Se'n mostren exemples i n'aprèn. Com més exemples us mostris, més precís serà. Això és el que passa quan s'entrena un algorisme de visió per ordinador. Després d'alimentar-lo amb moltes dades visuals, es torna cada cop més precís.

Com funciona la visió artificial?

La visió artificial consisteix a obtenir una imatge clara del món. Per això, cal alguna manera de detectar el que passa a l'escena. Hi ha moltes maneres de fer-ho. Pots fer servir una càmera, per exemple, o pots tenir sensors que detectin el món que t'envolta. De qualsevol manera, estàs usant una cosa anomenada sensor per detectar dades visuals. A continuació, necessites una manera d'interpretar allò que detecten aquests sensors. Els algorismes de visió per ordinador ho fan mitjançant un concepte anomenat extracció de característiques. Les dades visuals del sensor es converteixen en valors numèrics que poden ser utilitzades per l'algorisme.

Tipus de visió artificial

Alguns dels tipus de visió computeritzada o de tecnologies aplicades a la visió artificial són:

  • Aprenentatge profund: Els sistemes d'aprenentatge profund, també coneguts com a xarxes neuronals, són el nucli de la visió artificial. Estan dissenyats per aprendre i millorar amb l'experiència, alhora que són prou escalables i flexibles per adaptar-se al desenvolupament ràpid de noves tecnologies. Solen entrenar-se amb grans conjunts de dades i es poden utilitzar per a una gran varietat de tasques, com ara la visió per ordinador, el reconeixement d'objectes, la comprensió del llenguatge i la inferència. Els sistemes d'aprenentatge profund, també coneguts com a xarxes neuronals, són el nucli de la visió artificial. Estan dissenyats per aprendre i millorar amb l'experiència, alhora que són prou escalables i flexibles per adaptar-se al desenvolupament ràpid de noves tecnologies. Solen entrenar-se amb grans conjunts de dades i es poden utilitzar per a una gran varietat de tasques, com ara la visió per ordinador, el reconeixement d'objectes, la comprensió del llenguatge i la inferència.
  • Aprenentatge per reforç: els sistemes d'aprenentatge per reforç utilitzen la IA per modificar el sistema en funció del comportament de l'usuari. Un exemple n'és un agent virtual que segueix el moviment de l'usuari i reacciona en funció de paràmetres com ara la ubicació i el temps. A la RV, això es podria utilitzar per crear una experiència interactiva en què els objectes del món virtual responguin a les accions de l'usuari, per exemple, una porta que s'obre quan l'usuari s'hi acosta. Els sistemes daprenentatge per reforç utilitzen la IA per modificar el sistema en funció del comportament de lusuari. Un exemple és un agent virtual que segueix el moviment de l'usuari i reacciona en funció de paràmetres com ara la ubicació i l'hora. A la RV, això es podria utilitzar per crear una experiència interactiva en què els objectes del món virtual responguin a les accions de l'usuari, per exemple, una porta que s'obre quan l'usuari s'hi acosta.
  • Aprenentatge semisupervisat: els sistemes semisupervisats entrenen els seus models utilitzant només un subconjunt de dades etiquetades. Per exemple, una aplicació consisteix a identificar objectes sense etiquetar-ne les formes. Un equip esportiu utilitza la IA semisupervisada per trobar jugadors a les imatges sense conèixer els seus noms.

Com la visió per ordinador està transformant les fàbriques en supervisar les peces

manteniment fabricació

Un dels primers avantatges de la visió per ordinador va ser la millora de la inspecció. No només les càmeres són bones per detectar defectes, sinó que la visió artificial és excel·lent per assenyalar-los. Això la converteix en una tecnologia clau per a la millora de la qualitat, ja que permet als fabricants detectar els problemes abans que provoquin una costosa reelaboració. La visió per ordinador també és especialment eficaç per automatitzar la inspecció de peces grans i complicades. Això us proporciona una visió de tot l'objecte que és molt més fàcil d'analitzar que la vista d'una peça petita. És molt més probable que detecti un problema que altrament no notaria. Un algorisme de visió per ordinador també et pot ajudar a solucionar aquests problemes. Podeu utilitzar la visió per ordinador per crear un model digital de la peça i utilitzar-lo per rastrejar els defectes a mesura que es produeixen i seguir-ne el progrés a mesura que s'arreglen.

Com la visió per ordinador està transformant les fàbriques en supervisar els equips

Els mateixos avantatges que fan que la visió per ordinador sigui excel·lent per inspeccionar peces també la converteixen en una bona opció per supervisar equips. Mentre que una càmera podria ser massa petita per veure el funcionament intern duna màquina, la visió per ordinador pot mapejar fàcilment tot linterior de la màquina i mapejar els components que conté. Això permet veure exactament el que passa i identificar possibles problemes. La visió per ordinador és especialment adequada per detectar problemes a la maquinària. Pot detectar fàcilment moviments que un ésser humà podria passar per alt. També pot detectar problemes a la pròpia maquinària en el moment en què es produeixen, com a components defectuosos. Quan es tracta de supervisar la producció, la visió per ordinador pot detectar coses que un humà podria passar per alt. També pot detectar anomalies a les dades que un humà no notaria. Aquests punts s'anomenen anomalies perquè no encaixen amb la resta de dades. Això us pot ajudar a identificar possibles problemes en els vostres processos. També us pot ajudar a prioritzar els problemes ia trobar solucions per millorar la producció.

Com la visió artificial està transformant les fàbriques mitjançant la supervisió dels empleats

Com la visió artificial és adequada per inspeccionar peces, també ho és per al seguiment dels treballadors. Això fa que sigui una manera útil de millorar la seguretat i mantenir la gent alerta. També és una manera útil de reduir el cansament i els problemes relacionats amb la fatiga. La visió per ordinador es pot utilitzar per seguir els treballadors que es mouen per la fàbrica. Això us pot ajudar a traçar un mapa de l'entorn de treball i detectar problemes com ara camins bloquejats o atapeïts. També podeu utilitzar la visió per ordinador per fer un seguiment de les activitats de cada treballador. Això us permet fer un seguiment del vostre rendiment, assenyalant els possibles errors abans que provoquin una costosa repetició del treball. També podeu utilitzar la visió per ordinador per fer un seguiment dels equips i la maquinària. Això us permet detectar problemes a la maquinària que són fàcils de passar per alt amb l'ull humà.

Com la visió per ordinador està transformant les fàbriques mitjançant la detecció de defectes

ia

La visió per ordinador també és una gran eina per detectar defectes. Això té molt sentit, ja que molts dels mateixos avantatges que fan que sigui una bona eina per a la inspecció de peces també signifiquen que és una bona eina per detectar defectes als components. La visió per ordinador és especialment adequada per detectar defectes a les primeres fases. Això vol dir que és menys probable que hagi de demanar costoses reparacions o solucions. La visió per ordinador també és especialment adequada per detectar defectes superficials, com ara esgarrapades o defectes de pintura. Això fa que sigui una bona opció per al control de qualitat.

Escaneig 3D

Quan es comença a utilitzar la visió per ordinador per comprendre laspecte real de la fàbrica, és natural preguntar-se què sestà perdent. El pas obvi següent és començar a utilitzar càmeres per crear models 3D del vostre entorn. Aquest enfocament de la visió artificial basat en dades sol anomenar-se aprenentatge profund. I, una vegada més, té molt de sentit. Els algorismes de visió artificial se solen entrenar amb un nombre reduït d'exemples. És una manera molt superficial d'aprenentatge automàtic. Es necessiten moltes dades visuals per entrenar un algorisme d'aprenentatge profund, però un cop fet això, podeu veure molt en les dades.

Visió robòtica

Tot i això, l'escaneig 3D planteja un problema potencial. Funciona molt bé per a inspeccions puntuals, però un cop has creat un model 3D, et quedes amb ell. I, una vegada que es comença a utilitzar la visió per ordinador per al seguiment i la identificació de peces, és probable que es comenci a ensopegar amb coses. Afortunadament, també hi ha una solució per a aquest problema. Podeu utilitzar la visió per ordinador per crear una representació visual de l'entorn del robot. Això us permet utilitzar la visió per ordinador per identificar possibles obstacles i evitar-los.

Supervisió per vídeo

Quan hagueu començat a utilitzar la visió per ordinador en la seva maquinària, és probable que vulgui fer el mateix amb el seu equip. Podeu fer-ho creant representacions visuals de l'equip. Aquest enfocament sol anomenar-se visualització. Podeu crear visualitzacions per ajudar-vos a entendre el funcionament de l'equip, o podeu crear visualitzacions per ajudar-vos a entrenar els vostres algorismes de visió per ordinador. Podeu utilitzar les visualitzacions per crear un model tridimensional de la vostra maquinària.

IA i sensors

La visió per ordinador és un component clau en moltes aplicacions intel·ligència artificial. Entre elles hi ha coses com ara el reconeixement d'imatges, la traducció d'idiomes i la síntesi de veu. La visió per ordinador també és clau en el desenvolupament de xarxes neuronals. Aquestes són una part clau de les aplicacions daprenentatge profund. La visió per ordinador és molt més que la simple detecció de dades visuals. Aquests sistemes necessiten ser entrenats amb molts exemples per ser útils. També necessiten desplegar-se en tota la línia de producció.


Sigues el primer a comentar

Deixa el teu comentari

La seva adreça de correu electrònic no es publicarà. Els camps obligatoris estan marcats amb *

*

*

  1. Responsable de les dades: Miguel Ángel Gatón
  2. Finalitat de les dades: Controlar l'SPAM, gestió de comentaris.
  3. Legitimació: El teu consentiment
  4. Comunicació de les dades: No es comunicaran les dades a tercers excepte per obligació legal.
  5. Emmagatzematge de les dades: Base de dades allotjada en Occentus Networks (UE)
  6. Drets: En qualsevol moment pots limitar, recuperar i esborrar la teva informació.