I fremstillingens verden er computere haltet bagud. Industrien er kun begyndt at udnytte det enorme potentiale, som kunstig intelligens tilbyder. Konvergensen mellem kunstig intelligens og fremstilling er dog allerede begyndt at få indflydelse. Denne artikel vil undersøge, hvordan computervision transformerer industriens fabrikker. Ved at give maskiner klare billeder af de produkter, de arbejder med, gør denne teknologi det muligt for producenterne at reducere omkostningerne, øge effektiviteten og forbedre ydeevnen.
Det giver dem også mulighed for overvåge og endda løse problemer, efterhånden som de opståri stedet for at vente på, at tingene går galt og skulle bestille dyre dele eller udføre besværligt reparationsarbejde. Det første skridt til at opnå det? Forstå, hvordan din fabrik virkelig er fra et IT-synspunkt. Lad os tage et kig på, hvordan maskinsyn transformerer fabrikker rundt om i verden ved at udforske nogle få vigtige eksempler.
Hvad er computersyn?
Maskinsyn er den proces, hvorved computere opfatter verden. Det adskiller sig fra menneskesyn på nogle få vigtige måder. Først og fremmest er maskinsyn digitalt. Computervisionsalgoritmer kan registrere former og farver, men de kan faktisk ikke se noget. Mennesker ser farver, men vi opdager også former. Det er det, der gør computersyn så værdifuldt. Computersyn er et underområde af maskinlæring. Når du træner en maskinlæringsalgoritme, underviser du faktisk i den. Han får vist eksempler og lærer af dem. Jo flere eksempler du viser ham, jo mere præcis bliver han. Det er, hvad der sker, når du træner en computervisionsalgoritme. Efter at have fodret den med masser af visuelle data, bliver den mere og mere nøjagtig.
Hvordan fungerer kunstigt syn?
Kunstigt syn består i at få et klart billede af verden. For at gøre dette har du brug for en måde at opdage, hvad der sker i scenen. Der er mange måder at gøre det på. Du kan for eksempel bruge et kamera, eller du kan have sensorer, der registrerer verden omkring dig. Uanset hvad, bruger du noget, der kaldes en sensor til at detektere visuelle data. Dernæst har du brug for en måde at fortolke, hvad disse sensorer registrerer. Computer vision algoritmer gør dette gennem et koncept kaldet feature extraction. De visuelle data fra sensoren konverteres til numeriske værdier, der kan bruges af algoritmen.
Typer af kunstigt syn
Nogle af de typer computeriseret syn eller teknologier, der anvendes til kunstigt syn, er:
- dyb læring: Deep learning-systemer, også kendt som neurale netværk, er kernen i maskinsyn. De er designet til at lære og forbedre med erfaring, samtidig med at de er skalerbare og fleksible nok til at tilpasse sig den hurtige udvikling af nye teknologier. De er typisk trænet i store datasæt og kan bruges til en lang række opgaver, herunder computersyn, objektgenkendelse, sprogforståelse og inferens. Deep learning-systemer, også kendt som neurale netværk, er kernen i computersyn. De er designet til at lære og forbedre med erfaring, samtidig med at de er skalerbare og fleksible nok til at tilpasse sig den hurtige udvikling af nye teknologier. De er typisk trænet i store datasæt og kan bruges til en lang række opgaver, herunder computersyn, objektgenkendelse, sprogforståelse og inferens.
- forstærkende læring: Forstærkningslæringssystemer bruger AI til at ændre systemet baseret på brugeradfærd. Et eksempel på dette er en virtuel agent, der følger brugerens bevægelse og reagerer ud fra parametre som placering og tid. I VR kunne dette bruges til at skabe en interaktiv oplevelse, hvor objekter i den virtuelle verden reagerer på brugerens handlinger, for eksempel en dør, der åbnes, når brugeren nærmer sig den. Forstærkningslæringssystemer bruger AI til at ændre systemet baseret på brugeradfærd. Et eksempel på dette er en virtuel agent, der følger brugerens bevægelse og reagerer ud fra parametre som placering og tid. I VR kunne dette bruges til at skabe en interaktiv oplevelse, hvor objekter i den virtuelle verden reagerer på brugerens handlinger, for eksempel en dør, der åbnes, når brugeren nærmer sig den.
- semi-superviseret læring: Semi-overvågede systemer træner deres modeller ved kun at bruge en delmængde af de mærkede data. For eksempel er en applikation at identificere objekter uden at mærke deres former. Et sportshold bruger semi-overvåget AI til at finde spillere i optagelser uden at kende deres navne.
Hvordan computervision transformerer fabrikker ved at overvåge dele
En af de tidlige fordele ved computersyn var forbedret inspektion. Ikke alene er kameraer gode til at opdage fejl, men maskinsyn er også fantastisk til at lokalisere dem. Dette gør det til en nøgleteknologi til kvalitetsforbedring, hvilket gør det muligt for producenterne at fange problemer, før de fører til dyrt omarbejde. Computer vision er også særligt effektivt til at automatisere inspektionen af store og komplicerede dele. Dette giver dig en visning af hele objektet, der er meget nemmere at analysere end en visning af en lille del. Du er meget mere tilbøjelig til at opdage et problem, som du ellers ikke ville bemærke. En computervisionsalgoritme kan også hjælpe dig med at løse disse problemer. Du kan bruge computersyn til at oprette en digital model af delen og bruge den til at spore defekter, efterhånden som de opstår, og spore deres fremskridt, efterhånden som de rettes.
Hvordan computervision transformerer fabrikker ved at overvåge udstyr
De samme fordele, som gør computersyn fantastisk til inspektion af dele, gør det også til et godt valg til overvågningsudstyr. Mens et kamera kan være for lille til at se den indre funktion af en maskine, kan computersyn nemt kortlægge hele maskinens indre og kortlægge de komponenter, den indeholder. Dette giver dig mulighed for at se præcis, hvad der sker, og identificere potentielle problemer. Computersyn er særligt velegnet til at opdage problemer i maskiner. Det kan nemt registrere bevægelser, som et menneske kunne gå glip af. Du kan også opdage problemer med selve maskineriet, efterhånden som de opstår, såsom defekte komponenter. Når det kommer til overvågning af produktionen, kan computersyn få øje på ting, som et menneske kan gå glip af. Det kan også opdage anomalier i dataene, som et menneske ikke ville bemærke. Disse punkter kaldes anomalier, fordi de ikke passer med resten af dataene. Dette kan hjælpe dig med at identificere potentielle problemer i dine processer. Det kan også hjælpe dig med at prioritere problemer og finde løsninger til at forbedre produktionen.
Hvordan maskinsyn transformerer fabrikker ved at overvåge medarbejdere
Ligesom maskinsyn er velegnet til inspektion af dele, er det også velegnet til overvågning af arbejdere. Dette gør det til en nyttig måde at forbedre sikkerheden og holde folk på tæerne. Det er også en nyttig måde at reducere træthed og træthedsrelaterede problemer. Computersyn kan bruges til at følge arbejdere, der bevæger sig rundt på fabrikken. Dette kan hjælpe dig med at kortlægge dit arbejdsmiljø og få øje på problemer som blokerede eller overfyldte stier. Du kan også bruge computersyn til at spore hver enkelt arbejders aktiviteter. Dette giver dig mulighed for at spore din præstation og lokalisere potentielle fejl, før de forårsager dyrt omarbejde. Du kan også bruge computersyn til at holde styr på udstyr og maskiner. Dette giver dig mulighed for at opdage maskinproblemer, som er lette at gå glip af med det menneskelige øje.
Hvordan computervision transformerer fabrikker gennem defektdetektion
Computersyn er også et fantastisk værktøj til at opdage defekter. Dette giver meget mening, da mange af de samme fordele, der gør det til et godt værktøj til inspektion af dele, også betyder, at det er et godt værktøj til at opdage komponentfejl. Computersyn er særligt velegnet til at opdage defekter på et tidligt tidspunkt. Det betyder, at du er mindre tilbøjelig til at skulle bestille dyre reparationer eller løsninger. Computer vision er også særdeles velegnet til at opdage overfladefejl, såsom ridser eller malingsfejl. Dette gør det til et godt valg til kvalitetskontrol.
3D-scanning
Når du begynder at bruge computervision til at forstå, hvordan din fabrik virkelig ser ud, er det naturligt at spekulere på, hvad du går glip af. Det oplagte næste skridt er at begynde at bruge kameraer til at skabe 3D-modeller af dit miljø. Denne datadrevne tilgang til maskinsyn omtales ofte som deep learning. Og endnu en gang giver det rigtig god mening. Maskinsynsalgoritmer trænes typisk på et lille antal eksempler. Dette er en meget overfladisk form for maskinlæring. Det kræver mange visuelle data at træne en dyb læringsalgoritme, men når det er gjort, kan du se meget i dataene.
robotsyn
3D-scanning udgør dog et potentielt problem. Det fungerer fantastisk til spotinspektioner, men når du først har lavet en 3D-model, sidder du fast med den. Og når du først begynder at bruge computersyn til sporing og identifikation af dele, vil du sandsynligvis begynde at støde ind i tingene. Heldigvis er der også en løsning på dette problem. Du kan bruge computersyn til at skabe en visuel repræsentation af robottens miljø. Dette giver dig mulighed for at bruge computersyn til at identificere potentielle forhindringer og undgå dem.
videoovervågning
Når du først er begyndt at bruge computersyn i dit maskineri, vil du sikkert gerne gøre det samme med dit udstyr. Du kan gøre dette ved at skabe visuelle repræsentationer af teamet. Denne tilgang kaldes ofte visualisering. Du kan oprette visualiseringer for at hjælpe dig med at forstå, hvordan din computer fungerer, eller du kan oprette visualiseringer for at hjælpe dig med at træne dine computersynsalgoritmer. Du kan bruge visualiseringer til at skabe en tredimensionel model af dit maskineri.
AI og sensorer
Computersyn er en nøglekomponent i mange kunstig intelligens-applikationer. Disse omfatter ting som billedgenkendelse, sprogoversættelse og talesyntese. Computersyn er også nøglen i udviklingen af neurale netværk. Disse er en vigtig del af deep learning-applikationer. Computersyn er meget mere end blot detektion af visuelle data. Disse systemer skal trænes med mange eksempler for at være nyttige. De skal også installeres i hele produktionslinjen.