In der Welt der Fertigung hinken Computer hinterher. Die Branche hat gerade erst begonnen, das enorme Potenzial der künstlichen Intelligenz zu nutzen. Die Konvergenz von KI und Fertigung zeigt jedoch bereits Wirkung. In diesem Artikel wird untersucht, wie Computer Vision die Fabriken der Branche verändert. Durch die Bereitstellung von Maschinen mit klaren Bildern der Produkte, mit denen sie arbeiten, ermöglicht diese Technologie Herstellern, Kosten zu senken, die Effizienz zu steigern und die Leistung zu verbessern.
Es erlaubt ihnen auch Überwachen und beheben Sie sogar auftretende ProblemeAnstatt darauf zu warten, dass etwas schief geht und teure Teile bestellen oder aufwändige Reparaturen durchführen müssen. Der erste Schritt, um es zu erreichen? Verstehen Sie, wie Ihre Fabrik aus IT-Sicht wirklich ist. Werfen wir einen Blick darauf, wie maschinelles Sehen Fabriken auf der ganzen Welt verändert, indem wir einige Schlüsselbeispiele betrachten.
Was ist Computervision?
Maschinelles Sehen ist der Prozess, mit dem Computer die Welt wahrnehmen. Es unterscheidet sich in einigen wichtigen Punkten vom menschlichen Sehen. Zunächst einmal ist die Bildverarbeitung digital. Computer-Vision-Algorithmen können Formen und Farben erkennen, aber sie können nichts wirklich sehen. Menschen sehen Farben, aber wir erkennen auch Formen. Das macht Computer Vision so wertvoll. Computer Vision ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens. Wenn Sie einen maschinellen Lernalgorithmus trainieren, lehren Sie ihn tatsächlich. Er bekommt Beispiele gezeigt und lernt daraus. Je mehr Beispiele Sie ihm zeigen, desto genauer wird er sein. Das passiert, wenn Sie einen Computer-Vision-Algorithmus trainieren. Nachdem es mit vielen visuellen Daten gefüttert wurde, wird es immer genauer.
Wie funktioniert künstliches Sehen?
Künstliches Sehen besteht darin, ein klares Bild der Welt zu erhalten. Dazu benötigen Sie eine Möglichkeit, um zu erkennen, was in der Szene passiert. Es gibt viele Möglichkeiten, dies zu tun. Sie können beispielsweise eine Kamera verwenden oder Sensoren haben, die die Welt um Sie herum erfassen. In jedem Fall verwenden Sie einen sogenannten Sensor, um visuelle Daten zu erkennen. Als Nächstes benötigen Sie eine Möglichkeit, zu interpretieren, was diese Sensoren erkennen. Computer-Vision-Algorithmen tun dies durch ein Konzept namens Merkmalsextraktion. Die visuellen Daten des Sensors werden in numerische Werte umgewandelt, die vom Algorithmus verwendet werden können.
Arten des künstlichen Sehens
Einige der Arten von computergestütztem Sehen oder Technologien, die auf künstliches Sehen angewendet werden, sind:
- tiefes Lernen: Deep-Learning-Systeme, auch bekannt als neuronale Netze, sind das Herzstück der maschinellen Bildverarbeitung. Sie sind darauf ausgelegt, mit Erfahrung zu lernen und sich zu verbessern, während sie skalierbar und flexibel genug sind, um sich an die schnelle Entwicklung neuer Technologien anzupassen. Sie werden in der Regel mit großen Datensätzen trainiert und können für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt werden, darunter Computer Vision, Objekterkennung, Sprachverständnis und Inferenz. Deep-Learning-Systeme, auch bekannt als neuronale Netze, sind das Herzstück der Computer Vision. Sie sind darauf ausgelegt, mit Erfahrung zu lernen und sich zu verbessern, während sie skalierbar und flexibel genug sind, um sich an die schnelle Entwicklung neuer Technologien anzupassen. Sie werden in der Regel mit großen Datensätzen trainiert und können für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt werden, darunter Computer Vision, Objekterkennung, Sprachverständnis und Inferenz.
- Verstärkungslernen: Reinforcement-Learning-Systeme verwenden KI, um das System basierend auf dem Benutzerverhalten zu modifizieren. Ein Beispiel hierfür ist ein virtueller Agent, der der Bewegung des Benutzers folgt und anhand von Parametern wie Ort und Zeit reagiert. In VR könnte dies verwendet werden, um ein interaktives Erlebnis zu schaffen, bei dem Objekte in der virtuellen Welt auf die Aktionen des Benutzers reagieren, beispielsweise eine Tür, die sich öffnet, wenn sich der Benutzer ihr nähert. Reinforcement-Learning-Systeme verwenden KI, um das System basierend auf dem Benutzerverhalten zu modifizieren. Ein Beispiel hierfür ist ein virtueller Agent, der der Bewegung des Benutzers folgt und anhand von Parametern wie Ort und Zeit reagiert. In VR könnte dies verwendet werden, um ein interaktives Erlebnis zu schaffen, bei dem Objekte in der virtuellen Welt auf die Aktionen des Benutzers reagieren, beispielsweise eine Tür, die sich öffnet, wenn sich der Benutzer ihr nähert.
- halbüberwachtes Lernen: Semi-überwachte Systeme trainieren ihre Modelle nur mit einer Teilmenge der gekennzeichneten Daten. Eine Anwendung besteht beispielsweise darin, Objekte zu identifizieren, ohne ihre Formen zu kennzeichnen. Ein Sportteam verwendet halbüberwachte KI, um Spieler in Filmmaterial zu finden, ohne ihre Namen zu kennen.
Wie Computer Vision Fabriken verändert, indem Teile überwacht werden
Einer der ersten Vorteile von Computer Vision war die verbesserte Inspektion. Kameras sind nicht nur gut darin, Fehler zu erkennen, sondern maschinelles Sehen ist auch hervorragend darin, sie zu lokalisieren. Dies macht es zu einer Schlüsseltechnologie für die Qualitätsverbesserung, die es Herstellern ermöglicht, Probleme zu erkennen, bevor sie zu kostspieligen Nacharbeiten führen. Computer Vision ist auch besonders effektiv bei der Automatisierung der Inspektion großer und komplizierter Teile. Dadurch erhalten Sie eine Ansicht des gesamten Objekts, die viel einfacher zu analysieren ist als die Ansicht eines kleinen Teils. Es ist viel wahrscheinlicher, dass Sie ein Problem erkennen, das Ihnen sonst möglicherweise nicht auffällt. Ein Computer-Vision-Algorithmus kann Ihnen auch bei der Lösung dieser Probleme helfen. Sie können Computer Vision verwenden, um ein digitales Modell des Teils zu erstellen und damit Fehler zu verfolgen, sobald sie auftreten, und ihren Fortschritt zu verfolgen, während sie behoben werden.
Wie Computer Vision Fabriken durch die Überwachung von Geräten verändert
Die gleichen Vorteile, die Computer Vision für die Inspektion von Teilen großartig machen, machen es auch zu einer guten Wahl für die Überwachung von Geräten. Während eine Kamera möglicherweise zu klein ist, um das Innenleben einer Maschine zu sehen, kann Computer Vision problemlos das gesamte Innere der Maschine und die darin enthaltenen Komponenten abbilden. Auf diese Weise können Sie genau sehen, was passiert, und potenzielle Probleme identifizieren. Computer Vision eignet sich besonders gut, um Probleme in Maschinen zu erkennen. Es kann leicht Bewegungen erkennen, die ein Mensch übersehen könnte. Sie können auch Probleme mit der Maschine selbst erkennen, wenn sie auftreten, wie z. B. fehlerhafte Komponenten. Wenn es um die Überwachung der Produktion geht, kann Computer Vision Dinge erkennen, die einem Menschen entgehen könnten. Es kann auch Anomalien in den Daten erkennen, die ein Mensch nicht bemerken würde. Diese Punkte werden Anomalien genannt, weil sie nicht zu den restlichen Daten passen. Dies kann Ihnen helfen, potenzielle Probleme in Ihren Prozessen zu identifizieren. Es kann Ihnen auch dabei helfen, Probleme zu priorisieren und Lösungen zur Verbesserung der Produktion zu finden.
Wie maschinelles Sehen Fabriken verändert, indem es Mitarbeiter überwacht
So wie sich die Bildverarbeitung zur Inspektion von Teilen eignet, eignet sie sich auch zur Überwachung von Arbeitern. Dies macht es zu einer nützlichen Methode, um die Sicherheit zu verbessern und die Menschen auf Trab zu halten. Es ist auch ein nützliches Mittel, um Müdigkeit und ermüdungsbedingte Probleme zu reduzieren. Computer Vision kann verwendet werden, um Arbeitern zu folgen, die sich in der Fabrik bewegen. Dies kann Ihnen helfen, Ihre Arbeitsumgebung abzubilden und Probleme wie blockierte oder überfüllte Wege zu erkennen. Sie können auch Computer Vision verwenden, um die Aktivitäten jedes Mitarbeiters zu verfolgen. Auf diese Weise können Sie Ihre Leistung verfolgen und potenzielle Fehler lokalisieren, bevor sie kostspielige Nacharbeiten verursachen. Sie können Computer Vision auch verwenden, um Geräte und Maschinen im Auge zu behalten. Auf diese Weise können Sie Maschinenprobleme erkennen, die mit dem menschlichen Auge leicht zu übersehen sind.
Wie Computer Vision Fabriken durch Fehlererkennung verändert
Computer Vision ist auch ein großartiges Werkzeug zur Erkennung von Fehlern. Dies ist sehr sinnvoll, da viele der gleichen Vorteile, die es zu einem guten Werkzeug für die Teileinspektion machen, es auch zu einem guten Werkzeug zur Erkennung von Bauteilfehlern machen. Computer Vision eignet sich besonders gut, um Fehler frühzeitig zu erkennen. Dies bedeutet, dass Sie seltener kostspielige Reparaturen oder Problemumgehungen bestellen müssen. Auch zur Erkennung von Oberflächenfehlern, wie Kratzern oder Lackfehlern, eignet sich Computer Vision besonders gut. Dies macht es zu einer guten Wahl für die Qualitätskontrolle.
3D-Scan
Wenn Sie anfangen, mithilfe von Computer Vision zu verstehen, wie Ihre Fabrik wirklich aussieht, fragen Sie sich natürlich, was Sie übersehen. Der offensichtliche nächste Schritt besteht darin, Kameras zu verwenden, um 3D-Modelle Ihrer Umgebung zu erstellen. Dieser datengesteuerte Ansatz für maschinelles Sehen wird oft als Deep Learning bezeichnet. Und wieder einmal macht es sehr viel Sinn. Bildverarbeitungsalgorithmen werden typischerweise an einer kleinen Anzahl von Beispielen trainiert. Dies ist eine sehr oberflächliche Form des maschinellen Lernens. Es braucht viele visuelle Daten, um einen Deep-Learning-Algorithmus zu trainieren, aber sobald das erledigt ist, können Sie viel in den Daten sehen.
Roboter Vision
Das 3D-Scannen birgt jedoch ein potenzielles Problem. Es funktioniert hervorragend für punktuelle Inspektionen, aber sobald Sie ein 3D-Modell erstellt haben, bleiben Sie dabei. Und sobald Sie anfangen, Computer Vision für die Teileverfolgung und -identifikation zu verwenden, werden Sie wahrscheinlich auf Dinge stoßen. Glücklicherweise gibt es auch für dieses Problem eine Lösung. Sie können Computer Vision verwenden, um eine visuelle Darstellung der Umgebung des Roboters zu erstellen. Auf diese Weise können Sie mithilfe von Computer Vision potenzielle Hindernisse erkennen und vermeiden.
Videoüberwachung
Sobald Sie mit der Verwendung von Computer Vision in Ihren Maschinen begonnen haben, möchten Sie wahrscheinlich dasselbe mit Ihrer Ausrüstung tun. Sie können dies tun, indem Sie visuelle Darstellungen des Teams erstellen. Dieser Ansatz wird oft als Visualisierung bezeichnet. Sie können Visualisierungen erstellen, die Ihnen helfen zu verstehen, wie Ihr Computer funktioniert, oder Sie können Visualisierungen erstellen, die Ihnen helfen, Ihre Computer-Vision-Algorithmen zu trainieren. Mithilfe von Visualisierungen können Sie ein dreidimensionales Modell Ihrer Maschinen erstellen.
KI und Sensoren
Computer Vision ist eine Schlüsselkomponente in vielen Anwendungen der künstlichen Intelligenz. Dazu gehören Dinge wie Bilderkennung, Sprachübersetzung und Sprachsynthese. Computer Vision spielt auch eine Schlüsselrolle bei der Entwicklung neuronaler Netze. Diese sind ein wichtiger Bestandteil von Deep-Learning-Anwendungen. Computer Vision ist viel mehr als die einfache Erfassung visueller Daten. Diese Systeme müssen mit vielen Beispielen trainiert werden, um nützlich zu sein. Sie müssen auch in der gesamten Produktionslinie eingesetzt werden.