Tootmismaailmas on arvutid maha jäänud. Tööstus on alles hakanud kasutama tehisintellekti pakutavat tohutut potentsiaali. Tehisintellekti ja tootmise lähenemine hakkab aga juba mõju avaldama. See artikkel uurib, kuidas arvutinägemine muudab selle tööstuse tehaseid. Pakkudes masinatele selgeid pilte toodetest, millega nad töötavad, võimaldab see tehnoloogia tootjatel vähendada kulusid, suurendada tõhusust ja parandada jõudlust.
See võimaldab neil ka jälgida ja isegi lahendada probleeme, kui need tekivadselle asemel, et oodata, kuni asi viltu läheb ja tellida kalleid osi või teha vaevarikkaid remonditöid. Esimene samm selle saavutamiseks? Saate aru, milline on teie tehas IT vaatenurgast. Heitkem pilk sellele, kuidas masinnägemine muudab tehaseid kogu maailmas, uurides mõningaid olulisi näiteid.
Mis on arvuti nägemine?
Masinnägemine on protsess, mille abil arvutid tajuvad maailma. See erineb inimese nägemisest mõnel olulisel viisil. Esiteks on masinnägemine digitaalne. Arvutinägemise algoritmid suudavad tuvastada kujundeid ja värve, kuid tegelikult ei näe nad midagi. Inimene näeb värve, aga me tuvastame ka kujundeid. See teebki arvutinägemise nii väärtuslikuks. Arvutinägemine on masinõppe alamvaldkond. Kui treenite masinõppe algoritmi, siis tegelikult õpetate seda. Talle näidatakse näiteid ja ta õpib neist. Mida rohkem näiteid talle näitate, seda täpsem ta on. Nii juhtub, kui treenite arvutinägemise algoritmi. Pärast paljude visuaalsete andmete söötmist muutub see üha täpsemaks.
Kuidas kunstlik nägemine töötab?
Kunstlik nägemine seisneb maailmast selge pildi saamises. Selleks on teil vaja stseenis toimuvat tuvastada. Selle tegemiseks on palju võimalusi. Võite kasutada näiteks kaamerat või andureid, mis tuvastavad teid ümbritseva maailma. Mõlemal juhul kasutate visuaalsete andmete tuvastamiseks midagi, mida nimetatakse anduriks. Järgmiseks vajate viisi, kuidas tõlgendada, mida need andurid tuvastavad. Arvutinägemise algoritmid teevad seda kontseptsiooni kaudu, mida nimetatakse funktsioonide ekstraheerimiseks. Anduri visuaalsed andmed teisendatakse arvväärtusteks, mida algoritm saab kasutada.
Kunstliku nägemise tüübid
Mõned kunstliku nägemise jaoks kasutatavad arvutipõhise nägemise tüübid või tehnoloogiad on järgmised:
- sügav õppimine: Süvaõppesüsteemid, tuntud ka kui närvivõrgud, on masinnägemise keskmes. Need on loodud selleks, et õppida ja kogemustega täiustada, olles samal ajal skaleeritavad ja piisavalt paindlikud, et kohaneda uute tehnoloogiate kiire arenguga. Tavaliselt koolitatakse neid suurte andmekogumite jaoks ja neid saab kasutada mitmesuguste ülesannete jaoks, sealhulgas arvutinägemine, objektide tuvastamine, keele mõistmine ja järeldused. Süvaõppesüsteemid, tuntud ka kui närvivõrgud, on arvutinägemise keskmes. Need on loodud selleks, et õppida ja kogemustega täiustada, olles samal ajal skaleeritavad ja piisavalt paindlikud, et kohaneda uute tehnoloogiate kiire arenguga. Tavaliselt koolitatakse neid suurte andmekogumite jaoks ja neid saab kasutada mitmesuguste ülesannete jaoks, sealhulgas arvutinägemine, objektide tuvastamine, keele mõistmine ja järeldused.
- tugevdusõpe: tugevdavad õppesüsteemid kasutavad AI-d, et muuta süsteemi kasutaja käitumise põhjal. Selle näiteks on virtuaalne agent, mis jälgib kasutaja liikumist ja reageerib selliste parameetrite alusel nagu asukoht ja aeg. VR-is saab seda kasutada interaktiivse kogemuse loomiseks, kus virtuaalmaailmas olevad objektid reageerivad kasutaja tegevusele, näiteks uks, mis avaneb, kui kasutaja sellele läheneb. Tugevdatavad õppesüsteemid kasutavad AI-d süsteemi muutmiseks kasutaja käitumise alusel. Selle näiteks on virtuaalne agent, mis jälgib kasutaja liikumist ja reageerib selliste parameetrite alusel nagu asukoht ja aeg. VR-is saab seda kasutada interaktiivse kogemuse loomiseks, kus virtuaalmaailmas olevad objektid reageerivad kasutaja tegevusele, näiteks uks, mis avaneb, kui kasutaja sellele läheneb.
- pooleldi juhendatud õpe: Pooljärelevalvega süsteemid koolitavad oma mudeleid, kasutades ainult märgistatud andmete alamhulka. Näiteks üks rakendus on objektide tuvastamine ilma nende kuju märgistamata. Spordimeeskond kasutab pooljärelevalvega tehisintellekti, et leida filmitud mängijaid, teadmata nende nimesid.
Kuidas arvutinägemine muudab tehaseid osade jälgimise kaudu
Üks arvutinägemise varajasi eeliseid oli täiustatud kontroll. Kaamerad pole mitte ainult head vigade tuvastamisel, vaid masinnägemine on suurepärane ka nende tuvastamiseks. See muudab selle kvaliteedi parandamise võtmetehnoloogiaks, võimaldades tootjatel probleeme tabada enne, kui need toovad kaasa kuluka ümbertöötlemise. Arvutinägemine on eriti tõhus ka suurte ja keeruliste osade kontrollimise automatiseerimisel. See annab teile ülevaate kogu objektist, mida on palju lihtsam analüüsida kui väikese osa vaadet. Suure tõenäosusega märkate probleemi, mida te muidu ei pruugi märgata. Arvutinägemise algoritm võib samuti aidata teil neid probleeme lahendada. Arvutinägemise abil saate luua detaili digitaalse mudeli ja kasutada seda defektide jälgimiseks nende ilmnemisel ja nende edenemise jälgimiseks nende parandamisel.
Kuidas arvutinägemine seadmete jälgimise abil tehaseid muudab
Samad eelised, mis muudavad arvutinägemise suurepäraseks osade kontrollimiseks, muudavad selle ka hea valiku seadmete jälgimiseks. Kuigi kaamera võib olla masina sisemise töö nägemiseks liiga väike, saab arvutinägemine hõlpsasti kaardistada kogu masina sisemuse ja kaardistada selles sisalduvad komponendid. See võimaldab teil täpselt näha, mis toimub ja tuvastada võimalikud probleemid. Arvutinägemine sobib eriti hästi masinate probleemide tuvastamiseks. See suudab hõlpsasti tuvastada liigutusi, millest inimene võib ilma jääda. Samuti saate tuvastada probleeme masina endaga nende ilmnemisel, näiteks vigased komponendid. Tootmise jälgimisel võib arvutinägemine märgata asju, millest inimene võib puudust tunda. Samuti võib see tuvastada andmetes anomaaliaid, mida inimene ei märkaks. Neid punkte nimetatakse anomaaliateks, kuna need ei sobi kokku ülejäänud andmetega. See aitab teil tuvastada võimalikke probleeme teie protsessides. Samuti võib see aidata teil probleeme prioritiseerida ja leida lahendusi tootmise parandamiseks.
Kuidas masinnägemine töötajaid jälgides tehaseid muudab
Nii nagu masinnägemine sobib detailide kontrollimiseks, sobib see ka töötajate jälgimiseks. See muudab selle kasulikuks viisiks turvalisuse parandamiseks ja inimeste varvastel hoidmiseks. Samuti on see kasulik viis väsimuse ja väsimusega seotud probleemide vähendamiseks. Arvutinägemist saab kasutada tehases ringi liikuvate töötajate jälgimiseks. See võib aidata teil kaardistada oma töökeskkonda ja märgata probleeme, nagu blokeeritud või rahvarohke teed. Iga töötaja tegevuse jälgimiseks saate kasutada ka arvutinägemist. See võimaldab teil oma jõudlust jälgida, tuvastades võimalikud vead enne, kui need põhjustavad kulukat ümbertöötamist. Seadmete ja masinate jälgimiseks saate kasutada ka arvutinägemist. See võimaldab märgata masinaprobleeme, millest on inimsilmaga lihtne mööda vaadata.
Kuidas arvutinägemine muudab tehaseid defektide tuvastamise kaudu
Arvutinägemine on suurepärane vahend ka defektide tuvastamiseks. See on väga loogiline, kuna paljud samad eelised, mis muudavad selle osade kontrollimiseks heaks tööriistaks, tähendavad ka seda, et see on hea tööriist komponentide defektide tuvastamiseks. Arvutinägemine sobib eriti hästi defektide avastamiseks varajases staadiumis. See tähendab, et teil on vähem tõenäoline, et peate tellima kulukaid remonditöid või lahendusi. Arvutinägemine sobib eriti hästi ka pinnadefektide, näiteks kriimude või värvidefektide tuvastamiseks. See teeb sellest hea valiku kvaliteedikontrolliks.
3D skaneerimine
Kui hakkate arvutinägemist kasutama, et mõista, milline teie tehas tegelikult välja näeb, on loomulik küsida, millest te ilma jääte. Järgmine ilmselge samm on hakata kasutama kaameraid, et luua oma keskkonnast 3D-mudeleid. Seda andmepõhist lähenemist masinnägemisele nimetatakse sageli sügavaks õppimiseks. Ja taaskord on sellel palju mõtet. Masinnägemisalgoritme koolitatakse tavaliselt väikese arvu näidete põhjal. See on masinõppe väga pealiskaudne vorm. Süvaõppe algoritmi väljaõpetamiseks on vaja palju visuaalseid andmeid, kuid kui see on tehtud, näete andmetes palju.
robotnägemine
3D-skannimine kujutab aga endast potentsiaalset probleemi. See toimib suurepäraselt kohapealsete kontrollide jaoks, kuid kui olete 3D-mudeli loonud, jääte sellega jänni. Ja kui hakkate osade jälgimiseks ja tuvastamiseks arvutinägemust kasutama, hakkate tõenäoliselt asjadega kokku puutuma. Õnneks on sellele probleemile ka lahendus. Arvutinägemise abil saate luua roboti keskkonna visuaalse esituse. See võimaldab arvutinägemise abil tuvastada võimalikud takistused ja neid vältida.
video jälgimine
Kui olete oma masinates arvutinägemist kasutama hakanud, soovite tõenäoliselt teha sama ka oma seadmetega. Seda saate teha meeskonna visuaalsete esituste loomisega. Seda lähenemisviisi nimetatakse sageli visualiseerimiseks. Saate luua visualiseerimisi, mis aitavad teil mõista, kuidas teie arvuti töötab, või saate luua visualiseerimisi, mis aitavad teil treenida arvuti nägemise algoritme. Visualiseerimiste abil saate luua oma masinast kolmemõõtmelise mudeli.
AI ja andurid
Arvutinägemine on paljude tehisintellekti rakenduste võtmekomponent. Nende hulka kuuluvad näiteks pildituvastus, keele tõlkimine ja kõnesüntees. Arvutinägemine on võtmetähtsusega ka närvivõrkude arendamisel. Need on süvaõppe rakenduste põhiosa. Arvutinägemine on palju enamat kui visuaalsete andmete lihtne tuvastamine. Neid süsteeme tuleb koolitada paljude näidetega, et need oleksid kasulikud. Neid tuleb kasutada ka kogu tootmisliinil.