Valmistusmaailmassa tietokoneet ovat jääneet jälkeen. Teollisuus on vasta alkanut hyödyntää tekoälyn tarjoamaa valtavaa potentiaalia. Tekoälyn ja tuotannon lähentyminen alkaa kuitenkin jo vaikuttaa. Tämä artikkeli tutkii, kuinka tietokonenäkö muuttaa alan tehtaita. Tarjoamalla koneille selkeät kuvat tuotteista, joiden kanssa ne työskentelevät, tämä tekniikka antaa valmistajille mahdollisuuden alentaa kustannuksia, lisätä tehokkuutta ja parantaa suorituskykyä.
Se myös mahdollistaa ne valvoa ja jopa korjata ongelmia niiden ilmaantuessasen sijaan, että odotat asioiden menevän pieleen ja joutuisit tilaamaan kalliita osia tai tekemään työläitä korjaustöitä. Ensimmäinen askel sen saavuttamiseksi? Ymmärrä, millainen tehtaasi todella on IT-näkökulmasta. Katsotaanpa, kuinka konenäkö muuttaa tehtaita ympäri maailmaa tutkimalla muutamia keskeisiä esimerkkejä.
Mikä on tietokonevisio?
Konenäkö on prosessi, jolla tietokoneet havaitsevat maailman. Se eroaa ihmisen näkemästä muutamalla keskeisellä tavalla. Ensinnäkin konenäkö on digitaalista. Tietokonenäköalgoritmit voivat havaita muodot ja värit, mutta ne eivät näe mitään. Ihminen näkee värejä, mutta havaitsemme myös muotoja. Tämä tekee tietokonenäöstä niin arvokkaan. Tietokonenäkö on koneoppimisen alakenttä. Kun koulutat koneoppimisalgoritmia, itse asiassa opetat sitä. Hänelle näytetään esimerkkejä ja hän oppii niistä. Mitä enemmän esimerkkejä näytät hänelle, sitä tarkempi hän on. Näin tapahtuu, kun harjoitat tietokonenäköalgoritmia. Kun sille on syötetty paljon visuaalista dataa, siitä tulee entistä tarkempi.
Kuinka keinotekoinen näkö toimii?
Keinotekoinen visio koostuu selkeän kuvan saamisesta maailmasta. Tätä varten tarvitset jonkin tavan havaita, mitä kohtauksessa tapahtuu. On monia tapoja tehdä se. Voit käyttää esimerkiksi kameraa tai sinulla voi olla antureita, jotka havaitsevat ympäröivän maailman. Joka tapauksessa käytät jotain, jota kutsutaan sensoriksi visuaalisen datan havaitsemiseen. Seuraavaksi tarvitset tavan tulkita, mitä nämä anturit havaitsevat. Tietokonenäköalgoritmit tekevät tämän konseptilla, jota kutsutaan ominaisuuden purkamiseksi. Anturin visuaalinen data muunnetaan numeerisiksi arvoiksi, joita algoritmi voi käyttää.
Keinotekoisen näön tyypit
Joitakin tietokoneistetun näön tyyppejä tai keinonäkemiseen sovellettavia tekniikoita ovat:
- Syvä oppiminen: Syväoppimisjärjestelmät, jotka tunnetaan myös hermoverkoina, ovat konenäön ytimessä. Ne on suunniteltu oppimaan ja kehittymään kokemuksen myötä, samalla kun ne ovat riittävän skaalautuvia ja joustavia mukautuakseen uusien teknologioiden nopeaan kehitykseen. He ovat tyypillisesti koulutettuja suuriin tietokokonaisuuksiin, ja niitä voidaan käyttää monenlaisiin tehtäviin, kuten tietokonenäköön, objektien tunnistamiseen, kielen ymmärtämiseen ja päättelyyn. Syväoppimisjärjestelmät, jotka tunnetaan myös hermoverkoina, ovat tietokonenäön ytimessä. Ne on suunniteltu oppimaan ja kehittymään kokemuksen myötä, samalla kun ne ovat riittävän skaalautuvia ja joustavia mukautuakseen uusien teknologioiden nopeaan kehitykseen. He ovat tyypillisesti koulutettuja suuriin tietokokonaisuuksiin, ja niitä voidaan käyttää monenlaisiin tehtäviin, kuten tietokonenäköön, objektien tunnistamiseen, kielen ymmärtämiseen ja päättelyyn.
- vahvistava oppiminen: Vahvistusoppimisjärjestelmät käyttävät tekoälyä järjestelmän muokkaamiseen käyttäjien käyttäytymisen perusteella. Esimerkki tästä on virtuaalinen agentti, joka seuraa käyttäjän liikettä ja reagoi parametrien, kuten sijainnin ja ajan, perusteella. VR:ssä tällä voitaisiin luoda interaktiivinen kokemus, jossa virtuaalimaailman esineet reagoivat käyttäjän toimintaan, esimerkiksi ovi, joka avautuu, kun käyttäjä lähestyy sitä. Vahvistusoppimisjärjestelmät käyttävät tekoälyä järjestelmän muokkaamiseen käyttäjien käyttäytymisen perusteella. Esimerkki tästä on virtuaalinen agentti, joka seuraa käyttäjän liikettä ja reagoi parametrien, kuten sijainnin ja ajan, perusteella. VR:ssä tällä voitaisiin luoda interaktiivinen kokemus, jossa virtuaalimaailman esineet reagoivat käyttäjän toimintaan, esimerkiksi ovi, joka avautuu, kun käyttäjä lähestyy sitä.
- puoliohjattu oppiminen: Puolivalvotut järjestelmät kouluttavat mallejaan käyttämällä vain osajoukkoa merkittyjä tietoja. Yksi sovellus on esimerkiksi tunnistaa esineitä merkitsemättä niiden muotoja. Urheilujoukkue käyttää puolivalvottua tekoälyä löytääkseen pelaajia materiaalista tietämättä heidän nimiään.
Kuinka tietokonenäkö muuttaa tehtaita valvomalla osia
Yksi tietokonenäön varhaisista eduista oli parempi tarkastus. Kamerat eivät ole vain hyviä havaitsemaan vikoja, vaan myös konenäkö on hyvä havaitsemaan ne. Tämä tekee siitä avainteknologian laadun parantamisessa, jolloin valmistajat voivat havaita ongelmat ennen kuin ne johtavat kalliisiin korjauksiin. Tietokonenäkö on myös erityisen tehokas suurten ja monimutkaisten osien tarkastuksen automatisoinnissa. Tämä antaa sinulle näkymän koko kohteesta, joka on paljon helpompi analysoida kuin näkymä pienestä osasta. Huomaat paljon todennäköisemmin ongelman, jota et ehkä muuten huomaa. Tietokonenäköalgoritmi voi myös auttaa sinua ratkaisemaan nämä ongelmat. Voit käyttää tietokonenäköä osasta digitaalisen mallin luomiseen ja sen avulla seuraamaan vikoja niiden ilmetessä ja niiden edistymistä, kun ne korjataan.
Kuinka tietokonenäkö muuttaa tehtaita valvontalaitteiden avulla
Samat edut, jotka tekevät tietokonenäön erinomaisesta osien tarkastuksessa, tekevät siitä myös hyvän valinnan valvontalaitteille. Vaikka kamera saattaa olla liian pieni näkemään koneen sisäistä toimintaa, tietokonenäkö voi helposti kartoittaa koko koneen sisustuksen ja kartoittaa sen sisältämät komponentit. Näin voit nähdä tarkalleen mitä tapahtuu ja tunnistaa mahdolliset ongelmat. Tietokonenäkö soveltuu erityisen hyvin koneiden ongelmien havaitsemiseen. Se voi helposti havaita liikkeet, jotka ihmiseltä voi jäädä huomaamatta. Voit myös havaita itse koneen ongelmat niiden ilmaantuessa, kuten vialliset komponentit. Tuotannon seurannassa tietokonenäkö voi havaita asioita, joita ihminen saattaa jäädä huomaamatta. Se voi myös havaita tiedoissa poikkeavuuksia, joita ihminen ei huomaa. Näitä pisteitä kutsutaan poikkeavuuksiksi, koska ne eivät sovi yhteen muun tiedon kanssa. Tämä voi auttaa sinua tunnistamaan mahdolliset ongelmat prosesseissasi. Se voi myös auttaa sinua priorisoimaan ongelmia ja löytämään ratkaisuja tuotannon parantamiseksi.
Kuinka konenäkö muuttaa tehtaita valvomalla työntekijöitä
Aivan kuten konenäkö sopii osien tarkastukseen, se soveltuu myös työntekijöiden valvontaan. Tämä tekee siitä hyödyllisen tavan parantaa turvallisuutta ja pitää ihmiset varpaillaan. Se on myös hyödyllinen tapa vähentää väsymystä ja uupumukseen liittyviä ongelmia. Tietokonenäön avulla voidaan seurata tehtaalla liikkuvia työntekijöitä. Tämä voi auttaa sinua kartoittamaan työympäristösi ja havaitsemaan ongelmia, kuten tukkeutuneita tai ruuhkaisia polkuja. Voit myös käyttää tietokonenäköä jokaisen työntekijän toiminnan seuraamiseen. Tämän avulla voit seurata suorituskykyäsi ja havaita mahdolliset virheet ennen kuin ne aiheuttavat kalliita korjauksia. Voit myös käyttää tietokonenäköä laitteiden ja koneiden seuraamiseen. Näin voit havaita koneistoongelmia, jotka ihmissilmällä on helppo unohtaa.
Kuinka tietokonenäkö muuttaa tehtaita vikojen havaitsemisen avulla
Tietokonenäkö on myös loistava työkalu vikojen havaitsemiseen. Tässä on paljon järkeä, sillä monet samat edut, jotka tekevät siitä hyvän työkalun osien tarkastukseen, tarkoittavat myös sitä, että se on hyvä työkalu komponenttien vikojen havaitsemiseen. Tietokonenäkö soveltuu erityisen hyvin vikojen havaitsemiseen varhaisessa vaiheessa. Tämä tarkoittaa, että sinun ei todennäköisesti tarvitse tilata kalliita korjauksia tai ratkaisuja. Tietokonenäkö soveltuu erityisen hyvin myös pintavikojen, kuten naarmujen tai maalivirheiden havaitsemiseen. Tämä tekee siitä hyvän valinnan laadunvalvontaan.
3D skannaus
Kun alat käyttää tietokonenäköä ymmärtääksesi, miltä tehtaasi todella näyttää, on luonnollista ihmetellä, mitä sinulta puuttuu. Ilmeinen seuraava askel on alkaa käyttää kameroita luodaksesi 3D-malleja ympäristöstäsi. Tätä datalähtöistä lähestymistapaa konenäköön kutsutaan usein syväoppimiseksi. Ja jälleen kerran, siinä on paljon järkeä. Konenäköalgoritmit opetetaan tyypillisesti pienellä määrällä esimerkkejä. Tämä on erittäin pinnallinen koneoppimisen muoto. Syväoppimisalgoritmin harjoittelemiseen tarvitaan paljon visuaalista dataa, mutta kun se on tehty, datassa näkyy paljon.
robottinäkö
3D-skannaus on kuitenkin mahdollinen ongelma. Se toimii erinomaisesti pistetarkastuksissa, mutta kun olet luonut 3D-mallin, olet jumissa sen kanssa. Ja kun alat käyttää tietokonenäköä osien seurantaan ja tunnistamiseen, alat todennäköisesti törmätä asioihin. Onneksi tähänkin ongelmaan löytyy ratkaisu. Voit käyttää tietokonenäköä luodaksesi visuaalisen esityksen robotin ympäristöstä. Tämän avulla voit käyttää tietokonenäköä mahdollisten esteiden tunnistamiseen ja niiden välttämiseen.
videovalvonta
Kun olet alkanut käyttää tietokonenäköä koneissasi, haluat todennäköisesti tehdä saman laitteidesi kanssa. Voit tehdä tämän luomalla visuaalisia esityksiä tiimistä. Tätä lähestymistapaa kutsutaan usein visualisoinniksi. Voit luoda visualisointeja, jotka auttavat sinua ymmärtämään, miten tietokoneesi toimii, tai voit luoda visualisointeja, jotka auttavat sinua kouluttamaan tietokoneesi näköalgoritmeja. Voit käyttää visualisointeja luodaksesi kolmiulotteisen mallin koneestasi.
AI ja anturit
Tietokonenäkö on keskeinen osa monissa tekoälysovelluksissa. Näitä ovat esimerkiksi kuvantunnistus, kielen kääntäminen ja puhesynteesi. Tietokonenäkö on myös avainasemassa hermoverkkojen kehittämisessä. Nämä ovat keskeinen osa syväoppimissovelluksia. Tietokonenäkö on paljon enemmän kuin pelkkä visuaalisen tiedon havaitseminen. Nämä järjestelmät on koulutettava monilla esimerkeillä, jotta ne olisivat hyödyllisiä. Ne on myös otettava käyttöön koko tuotantolinjalla.