Umělé vidění: vše, co potřebujete vědět

Ve světě výroby počítače zaostávají. Průmysl teprve začal využívat obrovský potenciál, který umělá inteligence nabízí. Konvergence umělé inteligence a výroby však již začíná mít vliv. Tento článek prozkoumá, jak počítačové vidění proměňuje továrny v tomto odvětví. Tím, že poskytuje strojům jasný obraz produktů, se kterými pracují, umožňuje tato technologie výrobcům snížit náklady, zvýšit efektivitu a zlepšit výkon.

Také jim to umožňuje monitorovat a dokonce řešit problémy, jakmile se objevímísto čekání, až se něco pokazí, a nutnosti objednávat drahé díly nebo provádět pracné opravy. První krok k jeho dosažení? Uvědomte si, jak to s vaší továrnou skutečně vypadá z pohledu IT. Podívejme se na několik klíčových příkladů, jak strojové vidění proměňuje továrny po celém světě.

Co je to počítačové vidění?

Strojové vidění je proces, kterým počítače vnímají svět. Od lidského vidění se liší v několika klíčových ohledech. Za prvé, strojové vidění je digitální. Algoritmy počítačového vidění mohou detekovat tvary a barvy, ale ve skutečnosti nic nevidí. Lidé vidí barvy, ale také rozpoznáváme tvary. To je to, co dělá počítačové vidění tak cenným. Počítačové vidění je podoborem strojového učení. Když trénujete algoritmus strojového učení, vlastně ho učíte. Jsou mu ukazovány příklady a učí se z nich. Čím více příkladů mu ukážete, tím přesnější bude. To se stane, když trénujete algoritmus počítačového vidění. Po naplnění mnoha vizuálních dat se stává stále přesnější.

Jak funguje umělé vidění?

Umělé vidění spočívá v získání jasného obrazu světa. K tomu potřebujete nějaký způsob, jak detekovat, co se děje ve scéně. Existuje mnoho způsobů, jak to udělat. Můžete použít například kameru nebo můžete mít senzory, které detekují svět kolem vás. Ať tak či onak, k detekci vizuálních dat používáte něco, čemu se říká senzor. Dále potřebujete způsob, jak interpretovat, co tyto senzory detekují. Algoritmy počítačového vidění to dělají pomocí konceptu zvaného extrakce rysů. Vizuální data ze senzoru jsou převedena na číselné hodnoty, které může algoritmus použít.

Typy umělého vidění

Některé z typů počítačového vidění nebo technologií používaných pro umělé vidění jsou:

• hluboké učení: Jádrem strojového vidění jsou systémy hlubokého učení, známé také jako neuronové sítě. Jsou navrženy tak, aby se učily a zlepšovaly se zkušenostmi, přičemž jsou dostatečně škálovatelné a flexibilní, aby se přizpůsobily rychlému vývoji nových technologií. Obvykle jsou trénovány na velkých souborech dat a lze je použít pro širokou škálu úkolů, včetně počítačového vidění, rozpoznávání objektů, porozumění jazyku a vyvozování. Systémy hlubokého učení, známé také jako neuronové sítě, jsou jádrem počítačového vidění. Jsou navrženy tak, aby se učily a zlepšovaly se zkušenostmi, přičemž jsou dostatečně škálovatelné a flexibilní, aby se přizpůsobily rychlému vývoji nových technologií. Obvykle jsou trénovány na velkých souborech dat a lze je použít pro širokou škálu úkolů, včetně počítačového vidění, rozpoznávání objektů, porozumění jazyku a vyvozování.
• posilovací učení: Výukové systémy posilování využívají umělou inteligenci k úpravě systému na základě chování uživatelů. Příkladem toho je virtuální agent, který sleduje pohyb uživatele a reaguje na základě parametrů, jako je poloha a čas. Ve VR by to mohlo být použito k vytvoření interaktivního zážitku, kde objekty ve virtuálním světě reagují na akce uživatele, například dveře, které se otevřou, když se k nim uživatel přiblíží. Výukové systémy posílení využívají umělou inteligenci k úpravě systému na základě chování uživatelů. Příkladem toho je virtuální agent, který sleduje pohyb uživatele a reaguje na základě parametrů, jako je poloha a čas. Ve VR by to mohlo být použito k vytvoření interaktivního zážitku, kde objekty ve virtuálním světě reagují na akce uživatele, například dveře, které se otevřou, když se k nim uživatel přiblíží.
• polořízené učení: Systémy s částečným dohledem trénují své modely pouze pomocí podmnožiny označených dat. Jednou z aplikací je například identifikace objektů bez označování jejich tvarů. Sportovní tým používá částečně řízenou umělou inteligenci k nalezení hráčů na záběrech, aniž by znal jejich jména.

Jak počítačové vidění transformuje továrny sledováním dílů

Jednou z prvních výhod počítačového vidění byla lepší kontrola. Nejen, že jsou kamery dobré v odhalování nedostatků, ale strojové vidění je skvělé v jejich přesném určení. To z něj dělá klíčovou technologii pro zlepšení kvality, která výrobcům umožňuje zachytit problémy dříve, než povedou k nákladným přepracováním. Počítačové vidění je také zvláště účinné při automatizaci kontroly velkých a komplikovaných dílů. Získáte tak pohled na celý objekt, který je mnohem jednodušší analyzovat než pohled na malou část. Je mnohem pravděpodobnější, že si všimnete problému, kterého byste si jinak nevšimli. Algoritmus počítačového vidění vám také může pomoci vyřešit tyto problémy. Pomocí počítačového vidění můžete vytvořit digitální model součásti a použít jej ke sledování defektů, jak se vyskytnou, a sledování jejich postupu při opravě.

Jak počítačové vidění proměňuje továrny monitorovacím zařízením

Díky stejným výhodám, díky kterým je počítačové vidění skvělé pro kontrolu dílů, je také dobrou volbou pro monitorovací zařízení. Zatímco kamera může být příliš malá na to, aby viděla vnitřní fungování stroje, počítačové vidění může snadno zmapovat celý vnitřek stroje a zmapovat součásti, které obsahuje. To vám umožní přesně vidět, co se děje, a identifikovat potenciální problémy. Počítačové vidění je zvláště vhodné pro detekci problémů ve strojních zařízeních. Dokáže snadno detekovat pohyby, které by člověk mohl minout. Můžete také odhalit problémy se samotným strojním zařízením, jakmile nastanou, například vadné součásti. Pokud jde o monitorování výroby, počítačové vidění dokáže rozpoznat věci, které by člověku mohly uniknout. Dokáže také odhalit anomálie v datech, kterých by si člověk nevšiml. Tyto body se nazývají anomálie, protože se neshodují se zbytkem dat. To vám může pomoci identifikovat potenciální problémy ve vašich procesech. Může vám také pomoci určit priority problémů a najít řešení pro zlepšení výroby.

Jak strojové vidění proměňuje továrny monitorováním zaměstnanců

Stejně jako je strojové vidění vhodné pro kontrolu dílů, je vhodné i pro sledování pracovníků. Díky tomu je to užitečný způsob, jak zlepšit bezpečnost a udržet lidi ve střehu. Je to také užitečný způsob, jak snížit únavu a problémy s únavou. Počítačové vidění lze použít ke sledování pracovníků pohybujících se po továrně. To vám může pomoci zmapovat vaše pracovní prostředí a odhalit problémy, jako jsou zablokované nebo přeplněné cesty. Pomocí počítačového vidění můžete také sledovat aktivity každého pracovníka. To vám umožní sledovat váš výkon a určit potenciální chyby dříve, než způsobí nákladné přepracování. Ke sledování zařízení a strojů můžete také použít počítačové vidění. To vám umožní odhalit problémy se stroji, které lze lidským okem snadno přehlédnout.

Jak počítačové vidění proměňuje továrny pomocí detekce defektů

Počítačové vidění je také skvělým nástrojem pro odhalování vad. To dává velký smysl, protože mnoho stejných výhod, které z něj dělají dobrý nástroj pro kontrolu dílů, znamenají, že je to také dobrý nástroj pro zjišťování vad součástí. Počítačové vidění je zvláště vhodné pro detekci defektů v rané fázi. To znamená, že je méně pravděpodobné, že budete muset objednávat nákladné opravy nebo náhradní řešení. Počítačové vidění je také zvláště vhodné pro detekci povrchových vad, jako jsou škrábance nebo vady laku. Díky tomu je dobrou volbou pro kontrolu kvality.

3D skenování

Když začnete používat počítačové vidění, abyste pochopili, jak vaše továrna skutečně vypadá, je přirozené se divit, o co přicházíte. Zřejmým dalším krokem je začít používat kamery k vytváření 3D modelů vašeho prostředí. Tento přístup ke strojovému vidění založený na datech je často označován jako hluboké učení. A opět to dává velký smysl. Algoritmy strojového vidění jsou obvykle trénovány na malém počtu příkladů. Jedná se o velmi povrchní formu strojového učení. Trénink algoritmu hlubokého učení vyžaduje spoustu vizuálních dat, ale jakmile to uděláte, uvidíte v datech hodně.

robotické vidění

Potenciální problém však představuje 3D skenování. Funguje to skvěle pro bodové kontroly, ale jakmile vytvoříte 3D model, zůstanete u něj. A jakmile začnete používat počítačové vidění pro sledování a identifikaci součástí, pravděpodobně začnete narážet na věci. Naštěstí i na tento problém existuje řešení. Počítačové vidění můžete použít k vytvoření vizuální reprezentace prostředí robota. To vám umožňuje pomocí počítačového vidění identifikovat potenciální překážky a vyhnout se jim.

video monitorování

Jakmile začnete používat počítačové vidění ve svých strojích, pravděpodobně budete chtít udělat totéž se svým vybavením. Můžete to udělat vytvořením vizuálních reprezentací týmu. Tento přístup se často nazývá vizualizace. Můžete vytvořit vizualizace, které vám pomohou pochopit, jak váš počítač funguje, nebo můžete vytvořit vizualizace, které vám pomohou trénovat algoritmy počítačového vidění. Pomocí vizualizací můžete vytvořit trojrozměrný model vašeho strojního zařízení.

AI a senzory

Počítačové vidění je klíčovou součástí mnoha aplikací umělé inteligence. Patří mezi ně věci jako rozpoznávání obrázků, překlad jazyka a syntéza řeči. Počítačové vidění je také klíčové při vývoji neuronových sítí. Ty jsou klíčovou součástí aplikací hlubokého učení. Počítačové vidění je mnohem více než pouhá detekce vizuálních dat. Tyto systémy je třeba trénovat na mnoha příkladech, aby byly užitečné. Musí být také rozmístěny po celé výrobní lince.