دید مصنوعی: هر آنچه که باید بدانید

در دنیای تولید، کامپیوترها عقب مانده اند. این صنعت تنها شروع به استفاده از پتانسیل عظیم ارائه شده توسط هوش مصنوعی کرده است. با این حال، همگرایی هوش مصنوعی و تولید در حال حاضر شروع به تأثیرگذاری کرده است. این مقاله به بررسی این موضوع می‌پردازد که چگونه بینایی کامپیوتری کارخانه‌های این صنعت را متحول می‌کند. این فناوری با ارائه تصاویری واضح از محصولاتی که با آن ها کار می کنند ماشین آلات تولید کنندگان را قادر می سازد تا هزینه ها را کاهش دهند، کارایی را افزایش دهند و عملکرد را بهبود بخشند.

همچنین به آنها اجازه می دهد نظارت و حتی رفع مشکلات در صورت بروز می باشدبه جای اینکه منتظر بمانید تا همه چیز خراب شود و مجبور شوید قطعات گران قیمت را سفارش دهید یا کارهای تعمیر سخت را انجام دهید. اولین قدم برای رسیدن به آن؟ درک کنید که کارخانه شما واقعاً از نظر فناوری اطلاعات چگونه است. بیایید با بررسی چند مثال کلیدی نگاهی به چگونگی تغییر ماشین بینایی کارخانه ها در سراسر جهان بیندازیم.

بینایی رایانه ای چیست؟

بینایی ماشین فرآیندی است که توسط کامپیوترها جهان را درک می کنند. از چند جهت با دید انسان متفاوت است. اول از همه، بینایی ماشین دیجیتال است. الگوریتم های بینایی کامپیوتری می توانند اشکال و رنگ ها را تشخیص دهند، اما در واقع نمی توانند چیزی را ببینند. انسان ها رنگ ها را می بینند، اما ما اشکال را نیز تشخیص می دهیم. این چیزی است که بینایی کامپیوتر را بسیار ارزشمند می کند. بینایی کامپیوتر زیر شاخه ای از یادگیری ماشین است. وقتی یک الگوریتم یادگیری ماشینی را آموزش می دهید، در واقع در حال آموزش آن هستید. نمونه هایی به او نشان داده می شود و از آنها درس می گیرد. هرچه نمونه های بیشتری به او نشان دهید، دقیق تر خواهد بود. این چیزی است که وقتی یک الگوریتم بینایی کامپیوتری را آموزش می دهید اتفاق می افتد. پس از اینکه داده های بصری زیادی به آن داده شد، دقیق تر و دقیق تر می شود.

دید مصنوعی چگونه کار می کند؟

دید مصنوعی شامل به دست آوردن تصویری واضح از جهان است. برای انجام این کار، به روشی برای تشخیص آنچه در صحنه اتفاق می افتد نیاز دارید. راه های زیادی برای انجام آن وجود دارد. برای مثال می توانید از یک دوربین استفاده کنید یا می توانید حسگرهایی داشته باشید که دنیای اطراف شما را تشخیص می دهند. در هر صورت، شما از چیزی به نام حسگر برای تشخیص داده های بصری استفاده می کنید. در مرحله بعد، شما به راهی برای تفسیر آنچه این حسگرها تشخیص می دهند نیاز دارید. الگوریتم های بینایی کامپیوتری این کار را از طریق مفهومی به نام استخراج ویژگی انجام می دهند. داده های بصری از سنسور به مقادیر عددی تبدیل می شود که می تواند توسط الگوریتم استفاده شود.

انواع دید مصنوعی

برخی از انواع بینایی کامپیوتری یا فناوری های بکار رفته در بینایی مصنوعی عبارتند از:

• یادگیری عمیق: سیستم های یادگیری عمیق که به عنوان شبکه های عصبی نیز شناخته می شوند، در هسته بینایی ماشین قرار دارند. آنها برای یادگیری و بهبود با تجربه طراحی شده اند، در حالی که به اندازه کافی مقیاس پذیر و انعطاف پذیر هستند تا با توسعه سریع فناوری های جدید سازگار شوند. آنها معمولاً بر روی مجموعه داده های بزرگ آموزش می بینند و می توانند برای طیف گسترده ای از وظایف، از جمله بینایی کامپیوتر، تشخیص اشیا، درک زبان و استنتاج استفاده شوند. سیستم های یادگیری عمیق، که به عنوان شبکه های عصبی نیز شناخته می شوند، در هسته بینایی کامپیوتر قرار دارند. آنها برای یادگیری و بهبود با تجربه طراحی شده اند، در حالی که به اندازه کافی مقیاس پذیر و انعطاف پذیر هستند تا با توسعه سریع فناوری های جدید سازگار شوند. آنها معمولاً بر روی مجموعه داده های بزرگ آموزش می بینند و می توانند برای طیف گسترده ای از وظایف، از جمله بینایی کامپیوتر، تشخیص اشیا، درک زبان و استنتاج استفاده شوند.
• یادگیری تقویتی: سیستم های یادگیری تقویتی از هوش مصنوعی برای اصلاح سیستم بر اساس رفتار کاربر استفاده می کنند. یک مثال از این یک عامل مجازی است که حرکت کاربر را دنبال می کند و بر اساس پارامترهایی مانند مکان و زمان واکنش نشان می دهد. در VR، این می تواند برای ایجاد یک تجربه تعاملی استفاده شود که در آن اشیا در دنیای مجازی به اعمال کاربر پاسخ می دهند، برای مثال دری که با نزدیک شدن کاربر باز می شود. سیستم های یادگیری تقویتی از هوش مصنوعی برای اصلاح سیستم بر اساس رفتار کاربر استفاده می کنند. یک مثال از این یک عامل مجازی است که حرکت کاربر را دنبال می کند و بر اساس پارامترهایی مانند مکان و زمان واکنش نشان می دهد. در VR، این می تواند برای ایجاد یک تجربه تعاملی استفاده شود که در آن اشیا در دنیای مجازی به اعمال کاربر پاسخ می دهند، برای مثال دری که با نزدیک شدن کاربر باز می شود.
• یادگیری نیمه نظارتی: سیستم‌های نیمه‌نظارت‌شده مدل‌های خود را تنها با استفاده از زیرمجموعه‌ای از داده‌های برچسب‌گذاری شده آموزش می‌دهند. به عنوان مثال، یکی از کاربردها شناسایی اشیا بدون برچسب گذاری شکل آنهاست. یک تیم ورزشی از هوش مصنوعی نیمه‌نظارت‌شده برای یافتن بازیکنان در فیلم‌ها بدون دانستن نام آنها استفاده می‌کند.

چگونه بینایی کامپیوتر کارخانه ها را با نظارت بر قطعات متحول می کند

یکی از مزایای اولیه بینایی کامپیوتر بهبود بازرسی بود. دوربین ها نه تنها در تشخیص عیوب خوب هستند، بلکه بینایی ماشین نیز در تشخیص دقیق آنها عالی است. این آن را به یک فناوری کلیدی برای بهبود کیفیت تبدیل می‌کند و به تولیدکنندگان این امکان را می‌دهد تا مشکلات را قبل از اینکه منجر به دوباره کاری پرهزینه شوند، پیدا کنند. بینایی کامپیوتر نیز به ویژه در بازرسی خودکار قطعات بزرگ و پیچیده موثر است. این به شما نمایی از کل شی را می دهد که تحلیل آن بسیار ساده تر از نمای یک قسمت کوچک است. شما به احتمال زیاد مشکلی را تشخیص می دهید که در غیر این صورت ممکن است متوجه آن نشوید. یک الگوریتم بینایی کامپیوتری نیز می تواند به شما در حل این مشکلات کمک کند. شما می توانید از کامپیوتر بینایی برای ایجاد یک مدل دیجیتالی از قطعه استفاده کنید و از آن برای ردیابی عیوب به هنگام رخ دادن آنها و پیگیری پیشرفت آنها در حین رفع آنها استفاده کنید.

چگونه بینایی کامپیوتر با نظارت بر تجهیزات کارخانه ها را متحول می کند

همان مزایایی که بینایی کامپیوتر را برای بازرسی قطعات عالی می کند، آن را به انتخاب خوبی برای تجهیزات مانیتورینگ نیز تبدیل می کند. در حالی که ممکن است یک دوربین برای دیدن عملکرد درونی یک دستگاه بسیار کوچک باشد، بینایی کامپیوتری به راحتی می تواند کل فضای داخلی دستگاه را ترسیم کند و اجزای موجود در آن را ترسیم کند. این به شما امکان می دهد دقیقاً ببینید چه اتفاقی می افتد و مشکلات احتمالی را شناسایی کنید. بینایی کامپیوتر به ویژه برای تشخیص مشکلات در ماشین آلات مناسب است. به راحتی می تواند حرکاتی را که انسان ممکن است از دست بدهد، تشخیص دهد. همچنین می‌توانید مشکلات خود ماشین‌آلات مانند قطعات معیوب را در هنگام بروز تشخیص دهید. وقتی نوبت به نظارت بر تولید می رسد، بینایی کامپیوتری می تواند چیزهایی را که ممکن است انسان از دست بدهد، تشخیص دهد. همچنین می‌تواند ناهنجاری‌هایی را در داده‌ها شناسایی کند که انسان متوجه آنها نمی‌شود. این نقاط را ناهنجاری می نامند زیرا با بقیه داده ها تناسب ندارند. این می تواند به شما در شناسایی مشکلات احتمالی در فرآیندهای خود کمک کند. همچنین می تواند به شما در اولویت بندی مشکلات و یافتن راه حل هایی برای بهبود تولید کمک کند.

چگونه بینایی ماشین با نظارت بر کارمندان کارخانه ها را متحول می کند

همانطور که بینایی ماشین برای بازرسی قطعات مناسب است، برای نظارت بر کارگران نیز مناسب است. این باعث می‌شود که این روش مفیدی برای بهبود امنیت و نگه داشتن مردم باشد. همچنین یک راه مفید برای کاهش خستگی و مشکلات مربوط به خستگی است. بینایی کامپیوتری را می توان برای تعقیب کارگران در حال حرکت در کارخانه استفاده کرد. این می تواند به شما کمک کند محیط کار خود را ترسیم کنید و مشکلاتی مانند مسیرهای مسدود یا شلوغ را شناسایی کنید. همچنین می توانید از بینایی کامپیوتری برای ردیابی فعالیت های هر کارگر استفاده کنید. این به شما امکان می دهد عملکرد خود را ردیابی کنید و خطاهای احتمالی را قبل از اینکه باعث دوباره کاری پرهزینه شوند، مشخص کنید. همچنین می توانید از بینایی کامپیوتر برای پیگیری تجهیزات و ماشین آلات استفاده کنید. این به شما امکان می دهد مشکلات ماشین آلات را که به راحتی با چشم انسان از دست می دهند، شناسایی کنید.

چگونه بینایی کامپیوتری کارخانه ها را از طریق تشخیص عیب تغییر می دهد

بینایی کامپیوتر نیز ابزاری عالی برای تشخیص عیوب است. این بسیار منطقی است، زیرا بسیاری از مزایای مشابهی که آن را به ابزار خوبی برای بازرسی قطعات تبدیل می‌کند، به این معنی است که ابزار خوبی برای تشخیص عیوب قطعات است. بینایی کامپیوتر به ویژه برای تشخیص عیوب در مراحل اولیه مناسب است. این به این معنی است که کمتر ممکن است مجبور به سفارش تعمیرات یا راه حل های پرهزینه شوید. بینایی کامپیوتر همچنین برای تشخیص عیوب سطحی مانند خراش یا نقص رنگ مناسب است. این باعث می شود که انتخاب خوبی برای کنترل کیفیت باشد.

اسکن سه بعدی

وقتی شروع به استفاده از بینایی کامپیوتری می کنید تا بفهمید کارخانه شما واقعاً چه شکلی است، طبیعی است که تعجب کنید که چه چیزی را از دست داده اید. گام بعدی واضح این است که شروع به استفاده از دوربین ها برای ایجاد مدل های سه بعدی از محیط خود کنید. این رویکرد مبتنی بر داده برای بینایی ماشین اغلب به عنوان یادگیری عمیق شناخته می شود. و بار دیگر، بسیار منطقی است. الگوریتم‌های بینایی ماشین معمولاً بر روی تعداد کمی از نمونه‌ها آموزش داده می‌شوند. این یک شکل بسیار سطحی از یادگیری ماشینی است. برای آموزش یک الگوریتم یادگیری عمیق، داده های بصری زیادی لازم است، اما پس از انجام این کار، می توانید چیزهای زیادی را در داده ها ببینید.

دید رباتیک

با این حال، اسکن سه بعدی یک مشکل بالقوه ایجاد می کند. برای بازرسی های نقطه ای عالی عمل می کند، اما هنگامی که یک مدل سه بعدی ایجاد کردید، در آن گیر کرده اید. و هنگامی که شروع به استفاده از بینایی کامپیوتری برای ردیابی و شناسایی قطعات کردید، احتمالاً شروع به برخورد با چیزها خواهید کرد. خوشبختانه راه حلی نیز برای این مشکل وجود دارد. شما می توانید از بینایی کامپیوتری برای ایجاد یک نمایش بصری از محیط ربات استفاده کنید. این به شما امکان می دهد از بینایی کامپیوتری برای شناسایی موانع احتمالی و اجتناب از آنها استفاده کنید.

نظارت تصویری

هنگامی که استفاده از بینایی کامپیوتر را در ماشین آلات خود شروع کردید، احتمالاً می خواهید همین کار را با تجهیزات خود انجام دهید. شما می توانید این کار را با ایجاد نمایش های بصری از تیم انجام دهید. این رویکرد اغلب تجسم نامیده می شود. می‌توانید تجسم‌هایی ایجاد کنید تا به شما در درک نحوه عملکرد رایانه‌تان کمک کند، یا می‌توانید تصویرسازی‌هایی ایجاد کنید تا به شما در آموزش الگوریتم‌های بینایی رایانه‌تان کمک کنند. می توانید از تجسم ها برای ایجاد یک مدل سه بعدی از ماشین آلات خود استفاده کنید.

هوش مصنوعی و حسگرها

بینایی کامپیوتر یک جزء کلیدی در بسیاری از کاربردهای هوش مصنوعی است. این موارد شامل مواردی مانند تشخیص تصویر، ترجمه زبان و ترکیب گفتار می شود. بینایی کامپیوتری نیز در توسعه شبکه های عصبی کلیدی است. اینها بخش کلیدی برنامه های یادگیری عمیق هستند. بینایی کامپیوتری بسیار بیشتر از تشخیص ساده داده های بصری است. این سیستم ها باید با مثال های زیادی آموزش داده شوند تا مفید باشند. آنها همچنین باید در سراسر خط تولید مستقر شوند.