Gweledigaeth artiffisial: popeth sydd angen i chi ei wybod

Ym myd gweithgynhyrchu, mae cyfrifiaduron ar ei hôl hi. Nid yw'r diwydiant ond wedi dechrau harneisio'r potensial enfawr a gynigir gan ddeallusrwydd artiffisial. Fodd bynnag, mae cydgyfeiriant AI a gweithgynhyrchu eisoes yn dechrau cael effaith. Bydd yr erthygl hon yn archwilio sut mae gweledigaeth gyfrifiadurol yn trawsnewid ffatrïoedd y diwydiant. Trwy ddarparu peiriannau â delweddau clir o'r cynhyrchion y maent yn gweithio gyda nhw, mae'r dechnoleg hon yn galluogi gweithgynhyrchwyr i leihau costau, cynyddu effeithlonrwydd a gwella perfformiad.

Mae hefyd yn caniatáu iddynt monitro a hyd yn oed trwsio problemau wrth iddynt godiyn lle aros i bethau fynd o chwith a gorfod archebu rhannau drud neu wneud gwaith atgyweirio llafurus. Y cam cyntaf i'w gyflawni? Deall sut le yw eich ffatri mewn gwirionedd o safbwynt TG. Gadewch i ni edrych ar sut mae gweledigaeth peiriant yn trawsnewid ffatrïoedd ledled y byd trwy archwilio ychydig o enghreifftiau allweddol.

Beth yw gweledigaeth gyfrifiadurol?

Gweledigaeth peiriant yw'r broses y mae cyfrifiaduron yn ei defnyddio i ganfod y byd. Mae'n wahanol i weledigaeth ddynol mewn ychydig o ffyrdd allweddol. Yn gyntaf oll, mae gweledigaeth peiriant yn ddigidol. Gall algorithmau gweledigaeth gyfrifiadurol ganfod siapiau a lliwiau, ond ni allant weld unrhyw beth mewn gwirionedd. Mae bodau dynol yn gweld lliwiau, ond rydym hefyd yn canfod siapiau. Dyma sy'n gwneud gweledigaeth gyfrifiadurol mor werthfawr. Mae gweledigaeth gyfrifiadurol yn is-faes dysgu peirianyddol. Pan fyddwch chi'n hyfforddi algorithm dysgu peiriant, rydych chi'n ei ddysgu mewn gwirionedd. Dangosir enghreifftiau iddo ac mae'n dysgu oddi wrthynt. Po fwyaf o enghreifftiau y byddwch chi'n eu dangos iddo, y mwyaf cywir fydd e. Dyna beth sy'n digwydd pan fyddwch chi'n hyfforddi algorithm gweledigaeth gyfrifiadurol. Ar ôl bwydo llawer o ddata gweledol iddo, mae'n dod yn fwy a mwy cywir.

Sut mae gweledigaeth artiffisial yn gweithio?

Mae gweledigaeth artiffisial yn cynnwys cael delwedd glir o'r byd. I wneud hyn, mae angen rhyw ffordd o ganfod beth sy'n digwydd yn yr olygfa. Mae yna lawer o ffyrdd o wneud hynny. Gallwch ddefnyddio camera, er enghraifft, neu gallwch gael synwyryddion sy'n canfod y byd o'ch cwmpas. Y naill ffordd neu'r llall, rydych chi'n defnyddio rhywbeth o'r enw synhwyrydd i ganfod data gweledol. Nesaf, mae angen ffordd arnoch i ddehongli'r hyn y mae'r synwyryddion hyn yn ei ganfod. Mae algorithmau golwg cyfrifiadurol yn gwneud hyn trwy gysyniad a elwir yn echdynnu nodwedd. Mae'r data gweledol o'r synhwyrydd yn cael ei drawsnewid yn werthoedd rhifiadol y gellir eu defnyddio gan yr algorithm.

Mathau o weledigaeth artiffisial

Dyma rai o’r mathau o weledigaeth neu dechnolegau cyfrifiadurol sy’n berthnasol i weledigaeth artiffisial:

• dysgu dwfn: Mae systemau dysgu dwfn, a elwir hefyd yn rhwydweithiau niwral, wrth wraidd gweledigaeth peiriant. Maent wedi'u cynllunio i ddysgu a gwella gyda phrofiad, tra'n bod yn ddigon graddadwy a hyblyg i addasu i ddatblygiad cyflym technolegau newydd. Maent fel arfer yn cael eu hyfforddi ar setiau data mawr a gellir eu defnyddio ar gyfer amrywiaeth eang o dasgau, gan gynnwys golwg cyfrifiadurol, adnabod gwrthrychau, dealltwriaeth iaith, a dod i gasgliad. Mae systemau dysgu dwfn, a elwir hefyd yn rhwydweithiau niwral, wrth wraidd gweledigaeth gyfrifiadurol. Maent wedi'u cynllunio i ddysgu a gwella gyda phrofiad, tra'n bod yn ddigon graddadwy a hyblyg i addasu i ddatblygiad cyflym technolegau newydd. Maent fel arfer yn cael eu hyfforddi ar setiau data mawr a gellir eu defnyddio ar gyfer amrywiaeth eang o dasgau, gan gynnwys golwg cyfrifiadurol, adnabod gwrthrychau, dealltwriaeth iaith, a dod i gasgliad.
• dysgu atgyfnerthu: Mae systemau dysgu atgyfnerthu yn defnyddio AI i addasu'r system yn seiliedig ar ymddygiad defnyddwyr. Enghraifft o hyn yw asiant rhithwir sy'n dilyn symudiad y defnyddiwr ac yn ymateb yn seiliedig ar baramedrau megis lleoliad ac amser. Yn VR, gellid defnyddio hwn i greu profiad rhyngweithiol lle mae gwrthrychau yn y byd rhithwir yn ymateb i weithredoedd y defnyddiwr, er enghraifft drws sy'n agor pan fydd y defnyddiwr yn dod ato. Mae systemau dysgu atgyfnerthu yn defnyddio AI i addasu'r system yn seiliedig ar ymddygiad defnyddwyr. Enghraifft o hyn yw asiant rhithwir sy'n dilyn symudiad y defnyddiwr ac yn ymateb yn seiliedig ar baramedrau megis lleoliad ac amser. Yn VR, gellid defnyddio hwn i greu profiad rhyngweithiol lle mae gwrthrychau yn y byd rhithwir yn ymateb i weithredoedd y defnyddiwr, er enghraifft drws sy'n agor pan fydd y defnyddiwr yn dod ato.
• dysgu lled-oruchwyliaeth: Mae systemau lled-oruchwyliaeth yn hyfforddi eu modelau gan ddefnyddio dim ond is-set o'r data wedi'i labelu. Er enghraifft, un cymhwysiad yw adnabod gwrthrychau heb labelu eu siapiau. Mae tîm chwaraeon yn defnyddio AI lled-oruchwyliaeth i ddod o hyd i chwaraewyr mewn ffilm heb wybod eu henwau.

Sut mae gweledigaeth gyfrifiadurol yn trawsnewid ffatrïoedd trwy fonitro rhannau

Un o fanteision cynnar gweledigaeth gyfrifiadurol oedd arolygu gwell. Nid yn unig y mae camerâu yn dda am ganfod diffygion, ond mae golwg peiriant yn wych am eu nodi. Mae hyn yn ei gwneud yn dechnoleg allweddol ar gyfer gwella ansawdd, gan ganiatáu i weithgynhyrchwyr ddal problemau cyn iddynt arwain at ail-weithio costus. Mae gweledigaeth gyfrifiadurol hefyd yn arbennig o effeithiol wrth awtomeiddio arolygu rhannau mawr a chymhleth. Mae hyn yn rhoi golwg i chi o'r gwrthrych cyfan sy'n llawer haws i'w ddadansoddi na golygfa o ran fach. Rydych chi'n llawer mwy tebygol o sylwi ar broblem efallai na fyddech chi'n sylwi arni fel arall. Gall algorithm gweledigaeth gyfrifiadurol hefyd eich helpu i ddatrys y problemau hyn. Gallwch ddefnyddio gweledigaeth gyfrifiadurol i greu model digidol o'r rhan a'i ddefnyddio i olrhain diffygion wrth iddynt ddigwydd ac olrhain eu cynnydd wrth iddynt gael eu trwsio.

Sut mae gweledigaeth gyfrifiadurol yn trawsnewid ffatrïoedd trwy fonitro offer

Mae'r un manteision sy'n gwneud gweledigaeth gyfrifiadurol yn wych ar gyfer archwilio rhannau hefyd yn ei gwneud yn ddewis da ar gyfer monitro offer. Er y gallai camera fod yn rhy fach i weld gweithrediad mewnol peiriant, gall gweledigaeth gyfrifiadurol fapio tu mewn cyfan y peiriant yn hawdd a mapio'r cydrannau sydd ynddo. Mae hyn yn eich galluogi i weld yn union beth sy'n digwydd a nodi problemau posibl. Mae golwg cyfrifiadurol yn arbennig o addas ar gyfer canfod problemau mewn peiriannau. Gall ganfod symudiadau y gallai bod dynol eu methu yn hawdd. Gallwch hefyd ganfod problemau gyda'r peiriannau ei hun wrth iddynt godi, megis cydrannau diffygiol. O ran monitro cynhyrchiant, gall gweledigaeth gyfrifiadurol weld pethau y gallai bod dynol eu colli. Gall hefyd ganfod anghysondebau yn y data na fyddai bod dynol yn sylwi arnynt. Gelwir y pwyntiau hyn yn anomaleddau oherwydd nad ydynt yn cyd-fynd â gweddill y data. Gall hyn eich helpu i nodi problemau posibl yn eich prosesau. Gall hefyd eich helpu i flaenoriaethu problemau a dod o hyd i atebion i wella cynhyrchiant.

Sut mae gweledigaeth peiriant yn trawsnewid ffatrïoedd trwy fonitro gweithwyr

Yn union fel y mae gweledigaeth peiriant yn addas ar gyfer archwilio rhannau, mae hefyd yn addas ar gyfer monitro gweithwyr. Mae hyn yn ei gwneud yn ffordd ddefnyddiol o wella diogelwch a chadw pobl ar flaenau eu traed. Mae hefyd yn ffordd ddefnyddiol o leihau blinder a phroblemau sy'n gysylltiedig â blinder. Gellir defnyddio gweledigaeth gyfrifiadurol i ddilyn gweithwyr sy'n symud o gwmpas y ffatri. Gall hyn eich helpu i fapio'ch amgylchedd gwaith a dod o hyd i broblemau fel llwybrau rhwystredig neu orlawn. Gallwch hefyd ddefnyddio gweledigaeth gyfrifiadurol i olrhain gweithgareddau pob gweithiwr. Mae hyn yn caniatáu ichi olrhain eich perfformiad, gan nodi gwallau posibl cyn iddynt achosi ail-weithio costus. Gallwch hefyd ddefnyddio gweledigaeth gyfrifiadurol i gadw golwg ar offer a pheiriannau. Mae hyn yn eich galluogi i sylwi ar broblemau peiriannau sy'n hawdd eu methu â'r llygad dynol.

Sut mae gweledigaeth gyfrifiadurol yn trawsnewid ffatrïoedd trwy ganfod diffygion

Mae gweledigaeth gyfrifiadurol hefyd yn arf gwych ar gyfer canfod diffygion. Mae hyn yn gwneud llawer o synnwyr, gan fod llawer o'r un manteision sy'n ei gwneud yn offeryn da ar gyfer arolygiad rhannol hefyd yn golygu ei fod yn offeryn da ar gyfer canfod diffygion cydran. Mae golwg cyfrifiadurol yn arbennig o addas ar gyfer canfod diffygion yn gynnar. Mae hyn yn golygu eich bod yn llai tebygol o orfod archebu atgyweiriadau costus neu atebion. Mae gweledigaeth gyfrifiadurol hefyd yn arbennig o addas ar gyfer canfod diffygion arwyneb, megis crafiadau neu ddiffygion paent. Mae hyn yn ei gwneud yn ddewis da ar gyfer rheoli ansawdd.

Sganio 3D

Pan ddechreuwch ddefnyddio gweledigaeth gyfrifiadurol i ddeall sut olwg sydd ar eich ffatri mewn gwirionedd, mae'n naturiol meddwl beth rydych chi'n ei golli. Y cam nesaf amlwg yw dechrau defnyddio camerâu i greu modelau 3D o'ch amgylchedd. Cyfeirir yn aml at y dull hwn sy'n cael ei yrru gan ddata o olwg peiriant fel dysgu dwfn. Ac, unwaith eto, mae'n gwneud llawer o synnwyr. Mae algorithmau golwg peiriant fel arfer yn cael eu hyfforddi ar nifer fach o enghreifftiau. Mae hwn yn ffurf arwynebol iawn o ddysgu peirianyddol. Mae'n cymryd llawer o ddata gweledol i hyfforddi algorithm dysgu dwfn, ond unwaith y bydd hynny wedi'i wneud, gallwch weld llawer yn y data.

gweledigaeth robotig

Fodd bynnag, mae sganio 3D yn peri problem bosibl. Mae'n gweithio'n wych ar gyfer archwiliadau ar hap, ond ar ôl i chi greu model 3D, rydych chi'n sownd ag ef. Ac, ar ôl i chi ddechrau defnyddio gweledigaeth gyfrifiadurol ar gyfer olrhain ac adnabod rhannol, mae'n debyg y byddwch chi'n dechrau taro i mewn i bethau. Yn ffodus, mae yna hefyd ateb i'r broblem hon. Gallwch ddefnyddio gweledigaeth gyfrifiadurol i greu cynrychiolaeth weledol o amgylchedd y robot. Mae hyn yn caniatáu ichi ddefnyddio gweledigaeth gyfrifiadurol i nodi rhwystrau posibl a'u hosgoi.

monitro fideo

Unwaith y byddwch wedi dechrau defnyddio gweledigaeth gyfrifiadurol yn eich peiriannau, mae'n debyg y byddwch am wneud yr un peth gyda'ch offer. Gallwch wneud hyn trwy greu cynrychioliadau gweledol o'r tîm. Gelwir y dull hwn yn aml yn ddelweddu. Gallwch greu delweddiadau i'ch helpu i ddeall sut mae'ch cyfrifiadur yn gweithio, neu gallwch greu delweddiadau i'ch helpu i hyfforddi eich algorithmau gweledigaeth cyfrifiadurol. Gallwch ddefnyddio delweddu i greu model tri dimensiwn o'ch peiriannau.

AI a synwyryddion

Mae gweledigaeth gyfrifiadurol yn elfen allweddol mewn llawer o gymwysiadau deallusrwydd artiffisial. Mae'r rhain yn cynnwys pethau fel adnabod delweddau, cyfieithu iaith, a synthesis lleferydd. Mae gweledigaeth gyfrifiadurol hefyd yn allweddol yn natblygiad rhwydweithiau niwral. Mae'r rhain yn rhan allweddol o gymwysiadau dysgu dwfn. Mae gweledigaeth gyfrifiadurol yn llawer mwy na chanfod data gweledol yn syml. Mae angen hyfforddi'r systemau hyn gyda llawer o enghreifftiau i fod yn ddefnyddiol. Mae angen eu defnyddio hefyd trwy gydol y llinell gynhyrchu.