કૃત્રિમ દ્રષ્ટિ: તમારે જાણવાની જરૂર છે તે બધું

કૃત્રિમ દ્રષ્ટિ

મેન્યુફેક્ચરિંગની દુનિયામાં કમ્પ્યુટર્સ પાછળ રહી ગયા છે. ઉદ્યોગે માત્ર આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ દ્વારા આપવામાં આવતી પ્રચંડ સંભાવનાનો ઉપયોગ કરવાનું શરૂ કર્યું છે. જો કે, AI અને મેન્યુફેક્ચરિંગના કન્વર્જન્સની અસર પહેલાથી જ થવા લાગી છે. આ લેખ અન્વેષણ કરશે કે કેવી રીતે કમ્પ્યુટર વિઝન ઉદ્યોગના કારખાનાઓને પરિવર્તિત કરી રહ્યું છે. તેઓ જે ઉત્પાદનો સાથે કામ કરે છે તેની સ્પષ્ટ છબીઓ સાથે મશીનો પ્રદાન કરીને, આ તકનીક ઉત્પાદકોને ખર્ચ ઘટાડવા, કાર્યક્ષમતા વધારવા અને પ્રદર્શન સુધારવા માટે સક્ષમ બનાવે છે.

તે તેમને પરવાનગી પણ આપે છે મોનિટર કરો અને સમસ્યાઓ ઊભી થાય ત્યારે તેને ઠીક પણ કરોવસ્તુઓ ખોટી થાય તેની રાહ જોવાને બદલે અને મોંઘા ભાગો મંગાવવા અથવા મજૂર સમારકામ કાર્ય હાથ ધરવાને બદલે. તે હાંસલ કરવા માટે પ્રથમ પગલું? આઇટીના દૃષ્ટિકોણથી તમારી ફેક્ટરી ખરેખર કેવી છે તે સમજો. ચાલો જોઈએ કે કેવી રીતે મશીન વિઝન વિશ્વભરના કારખાનાઓમાં પરિવર્તન લાવી રહ્યું છે તેના પર કેટલાક મુખ્ય ઉદાહરણોનું અન્વેષણ કરીને.

કોમ્પ્યુટર વિઝન સંબંધિત ઓપન સોર્સ પ્રોજેક્ટ્સના ઉદાહરણો OpenCV છે, જે BSD લાયસન્સ હેઠળ કોમ્પ્યુટર વિઝન માટેની લાઇબ્રેરી છે.

કમ્પ્યુટર દ્રષ્ટિ શું છે?

મોટા પાયે ઔદ્યોગિક CNC

મશીન વિઝન એ એવી પ્રક્રિયા છે જેના દ્વારા કમ્પ્યુટર વિશ્વને જુએ છે. તે કેટલીક મુખ્ય રીતે માનવ દ્રષ્ટિથી અલગ છે. સૌ પ્રથમ, મશીન વિઝન ડિજિટલ છે. કમ્પ્યુટર વિઝન અલ્ગોરિધમ્સ આકાર અને રંગો શોધી શકે છે, પરંતુ તેઓ વાસ્તવમાં કંઈપણ જોઈ શકતા નથી. માણસો રંગો જુએ છે, પણ આપણે આકારો પણ શોધીએ છીએ. આ તે છે જે કમ્પ્યુટર દ્રષ્ટિને ખૂબ મૂલ્યવાન બનાવે છે. કમ્પ્યુટર વિઝન એ મશીન લર્નિંગનું સબફિલ્ડ છે. જ્યારે તમે મશીન લર્નિંગ એલ્ગોરિધમને તાલીમ આપો છો, ત્યારે તમે વાસ્તવમાં તેને શીખવો છો. તેને ઉદાહરણો બતાવવામાં આવે છે અને તેમાંથી શીખે છે. તમે તેને જેટલા વધુ ઉદાહરણો બતાવશો, તે વધુ સચોટ હશે. જ્યારે તમે કમ્પ્યુટર વિઝન અલ્ગોરિધમને તાલીમ આપો છો ત્યારે આવું થાય છે. તેને ઘણા બધા વિઝ્યુઅલ ડેટા ફીડ કર્યા પછી, તે વધુ ને વધુ સચોટ બને છે.

કૃત્રિમ દ્રષ્ટિ કેવી રીતે કાર્ય કરે છે?

કૃત્રિમ દ્રષ્ટિમાં વિશ્વની સ્પષ્ટ છબી મેળવવાનો સમાવેશ થાય છે. આ કરવા માટે, તમારે દ્રશ્યમાં શું થઈ રહ્યું છે તે શોધવાની કોઈ રીતની જરૂર છે. તે કરવાની ઘણી રીતો છે. તમે કૅમેરાનો ઉપયોગ કરી શકો છો, ઉદાહરણ તરીકે, અથવા તમારી પાસે સેન્સર હોઈ શકે છે જે તમારી આસપાસની દુનિયાને શોધી શકે છે. કોઈપણ રીતે, તમે વિઝ્યુઅલ ડેટા શોધવા માટે સેન્સર નામની કોઈ વસ્તુનો ઉપયોગ કરી રહ્યાં છો. આગળ, તમારે આ સેન્સર શું શોધે છે તેનું અર્થઘટન કરવાની રીતની જરૂર છે. કોમ્પ્યુટર વિઝન એલ્ગોરિધમ્સ ફીચર એક્સ્ટ્રાક્શન નામના કોન્સેપ્ટ દ્વારા આ કરે છે. સેન્સરમાંથી વિઝ્યુઅલ ડેટાને સંખ્યાત્મક મૂલ્યોમાં રૂપાંતરિત કરવામાં આવે છે જેનો ઉપયોગ અલ્ગોરિધમ દ્વારા કરી શકાય છે.

કૃત્રિમ દ્રષ્ટિના પ્રકાર

કૃત્રિમ દ્રષ્ટિ પર લાગુ કોમ્પ્યુટરાઇઝ્ડ વિઝન અથવા ટેક્નોલોજીના કેટલાક પ્રકારો આ પ્રમાણે છે:

  • ગહન શિક્ષણ: ડીપ લર્નિંગ સિસ્ટમ્સ, જેને ન્યુરલ નેટવર્ક તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે, તે મશીન વિઝનના મૂળમાં છે. તેઓ અનુભવ સાથે શીખવા અને સુધારવા માટે ડિઝાઇન કરવામાં આવ્યા છે, જ્યારે નવી ટેક્નોલોજીના ઝડપી વિકાસને અનુકૂલન કરવા માટે માપી શકાય તેવા અને લવચીક હોવાને કારણે. તેઓ સામાન્ય રીતે મોટા ડેટા સેટ પર પ્રશિક્ષિત હોય છે અને કમ્પ્યુટર વિઝન, ઑબ્જેક્ટ ઓળખ, ભાષાની સમજ અને અનુમાન સહિત વિવિધ કાર્યો માટે ઉપયોગ કરી શકાય છે. ડીપ લર્નિંગ સિસ્ટમ્સ, જેને ન્યુરલ નેટવર્ક તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે, તે કોમ્પ્યુટર વિઝનના મૂળમાં છે. તેઓ અનુભવ સાથે શીખવા અને સુધારવા માટે ડિઝાઇન કરવામાં આવ્યા છે, જ્યારે નવી ટેક્નોલોજીના ઝડપી વિકાસને અનુકૂલન કરવા માટે માપી શકાય તેવા અને લવચીક હોવાને કારણે. તેઓ સામાન્ય રીતે મોટા ડેટા સેટ પર પ્રશિક્ષિત હોય છે અને કમ્પ્યુટર વિઝન, ઑબ્જેક્ટ ઓળખ, ભાષાની સમજ અને અનુમાન સહિત વિવિધ કાર્યો માટે ઉપયોગ કરી શકાય છે.
  • મજબૂતીકરણ શિક્ષણ: મજબૂતીકરણ શિક્ષણ પ્રણાલીઓ વપરાશકર્તાની વર્તણૂકના આધારે સિસ્ટમમાં ફેરફાર કરવા માટે AI નો ઉપયોગ કરે છે. આનું ઉદાહરણ વર્ચ્યુઅલ એજન્ટ છે જે વપરાશકર્તાની હિલચાલને અનુસરે છે અને સ્થાન અને સમય જેવા પરિમાણોના આધારે પ્રતિક્રિયા આપે છે. VR માં, આનો ઉપયોગ ઇન્ટરેક્ટિવ અનુભવ બનાવવા માટે થઈ શકે છે જ્યાં વર્ચ્યુઅલ વિશ્વની વસ્તુઓ વપરાશકર્તાની ક્રિયાઓને પ્રતિસાદ આપે છે, ઉદાહરણ તરીકે એક દરવાજો જે વપરાશકર્તા તેની પાસે આવે ત્યારે ખુલે છે. રિઇન્ફોર્સમેન્ટ લર્નિંગ સિસ્ટમ્સ વપરાશકર્તાની વર્તણૂકના આધારે સિસ્ટમમાં ફેરફાર કરવા માટે AI નો ઉપયોગ કરે છે. આનું ઉદાહરણ વર્ચ્યુઅલ એજન્ટ છે જે વપરાશકર્તાની હિલચાલને અનુસરે છે અને સ્થાન અને સમય જેવા પરિમાણોના આધારે પ્રતિક્રિયા આપે છે. VR માં, આનો ઉપયોગ ઇન્ટરેક્ટિવ અનુભવ બનાવવા માટે થઈ શકે છે જ્યાં વર્ચ્યુઅલ વિશ્વની વસ્તુઓ વપરાશકર્તાની ક્રિયાઓને પ્રતિસાદ આપે છે, ઉદાહરણ તરીકે એક દરવાજો જે વપરાશકર્તા તેની પાસે આવે ત્યારે ખુલે છે.
  • અર્ધ-નિરીક્ષણ શિક્ષણ: અર્ધ-નિરીક્ષિત સિસ્ટમો તેમના મોડેલોને લેબલ કરેલ ડેટાના સબસેટનો ઉપયોગ કરીને તાલીમ આપે છે. ઉદાહરણ તરીકે, એક એપ્લિકેશન એ વસ્તુઓને તેમના આકારોને લેબલ કર્યા વિના ઓળખવા માટે છે. સ્પોર્ટ્સ ટીમ ફૂટેજમાં ખેલાડીઓને તેમના નામ જાણ્યા વિના શોધવા માટે અર્ધ-નિરીક્ષિત AI નો ઉપયોગ કરે છે.

કોમ્પ્યુટર વિઝન મોનિટરિંગ ભાગો દ્વારા ફેક્ટરીઓને કેવી રીતે પરિવર્તિત કરી રહ્યું છે

ઉત્પાદન જાળવણી

કોમ્પ્યુટર વિઝનના પ્રારંભિક ફાયદાઓમાંનું એક સુધારેલું નિરીક્ષણ હતું. કૅમેરા માત્ર ખામીઓ શોધવામાં જ સારા નથી, પરંતુ મશીન વિઝન તેમને નિર્દેશિત કરવામાં ઉત્તમ છે. આ તેને ગુણવત્તા સુધારણા માટેની મુખ્ય તકનીક બનાવે છે, જે ઉત્પાદકોને મોંઘા પુનઃકાર્ય તરફ દોરી જાય તે પહેલાં સમસ્યાઓને પકડવાની મંજૂરી આપે છે. મોટા અને જટિલ ભાગોના નિરીક્ષણને સ્વચાલિત કરવા માટે કમ્પ્યુટર વિઝન પણ ખાસ કરીને અસરકારક છે. આ તમને સમગ્ર ઑબ્જેક્ટનું દૃશ્ય આપે છે જેનું વિશ્લેષણ એક નાના ભાગના દૃશ્ય કરતાં વધુ સરળ છે. તમારી પાસે એવી સમસ્યા જોવાની શક્યતા વધુ છે કે જે તમે અન્યથા ધ્યાન આપી શકતા નથી. કમ્પ્યુટર વિઝન અલ્ગોરિધમ પણ તમને આ સમસ્યાઓ ઉકેલવામાં મદદ કરી શકે છે. તમે કોમ્પ્યુટર વિઝનનો ઉપયોગ ભાગનું ડિજિટલ મોડલ બનાવવા માટે કરી શકો છો અને તેનો ઉપયોગ ખામીઓ આવે તે પ્રમાણે ટ્રૅક કરવા માટે કરી શકો છો અને તેમની પ્રગતિને ટ્રૅક કરી શકો છો કારણ કે તે નિશ્ચિત છે.

કમ્પ્યુટર વિઝન મોનિટરિંગ સાધનો દ્વારા ફેક્ટરીઓને કેવી રીતે પરિવર્તિત કરી રહ્યું છે

ભાગોનું નિરીક્ષણ કરવા માટે કમ્પ્યુટર વિઝનને શ્રેષ્ઠ બનાવે છે તે જ ફાયદાઓ તેને મોનિટરિંગ સાધનો માટે પણ સારી પસંદગી બનાવે છે. જ્યારે કેમેરો મશીનની આંતરિક કામગીરી જોવા માટે ખૂબ નાનો હોઈ શકે છે, ત્યારે કમ્પ્યુટર વિઝન મશીનના સમગ્ર આંતરિક ભાગને સરળતાથી મેપ કરી શકે છે અને તેમાં સમાવિષ્ટ ઘટકોનો નકશો બનાવી શકે છે. આ તમને બરાબર શું થઈ રહ્યું છે તે જોવા અને સંભવિત સમસ્યાઓ ઓળખવા દે છે. કમ્પ્યુટર વિઝન ખાસ કરીને મશીનરીમાં સમસ્યાઓ શોધવા માટે યોગ્ય છે. તે એવી હિલચાલને સરળતાથી શોધી શકે છે જે માનવી ચૂકી શકે છે. તમે મશીનરી સાથેની સમસ્યાઓ પણ શોધી શકો છો કારણ કે તે થાય છે, જેમ કે ખામીયુક્ત ઘટકો. જ્યારે ઉત્પાદન પર દેખરેખ રાખવાની વાત આવે છે, ત્યારે કમ્પ્યુટર વિઝન એવી વસ્તુઓને શોધી શકે છે જે માનવી ચૂકી શકે છે. તે ડેટામાંની વિસંગતતાઓને પણ શોધી શકે છે કે જે માનવ ધ્યાનમાં ન લે. આ બિંદુઓને વિસંગતતાઓ કહેવામાં આવે છે કારણ કે તે બાકીના ડેટા સાથે બંધબેસતા નથી. આ તમને તમારી પ્રક્રિયાઓમાં સંભવિત સમસ્યાઓ ઓળખવામાં મદદ કરી શકે છે. તે તમને સમસ્યાઓને પ્રાથમિકતા આપવામાં અને ઉત્પાદન સુધારવા માટે ઉકેલો શોધવામાં પણ મદદ કરી શકે છે.

મશીન વિઝન કર્મચારીઓનું નિરીક્ષણ કરીને ફેક્ટરીઓને કેવી રીતે પરિવર્તિત કરી રહ્યું છે

જેમ મશીન વિઝન ભાગોનું નિરીક્ષણ કરવા માટે યોગ્ય છે, તે કામદારોની દેખરેખ માટે પણ યોગ્ય છે. આ સુરક્ષાને સુધારવા અને લોકોને તેમના અંગૂઠા પર રાખવા માટે એક ઉપયોગી રીત બનાવે છે. થાક અને થાક સંબંધિત સમસ્યાઓ ઘટાડવા માટે પણ તે એક ઉપયોગી રીત છે. ફેક્ટરીની આસપાસ ફરતા કામદારોને અનુસરવા માટે કમ્પ્યુટર વિઝનનો ઉપયોગ કરી શકાય છે. આ તમને તમારા કાર્ય પર્યાવરણને મેપ કરવામાં અને અવરોધિત અથવા ભીડવાળા રસ્તાઓ જેવી સમસ્યાઓ શોધવામાં મદદ કરી શકે છે. તમે દરેક કાર્યકરની પ્રવૃત્તિઓને ટ્રૅક કરવા માટે કમ્પ્યુટર વિઝનનો પણ ઉપયોગ કરી શકો છો. આ તમને તમારા પ્રદર્શનને ટ્રૅક કરવાની મંજૂરી આપે છે, સંભવિત ભૂલોને મોંઘા પુનઃકાર્યનું કારણ બને તે પહેલાં નિર્દેશ કરે છે. તમે સાધનો અને મશીનરીનો ટ્રૅક રાખવા માટે કમ્પ્યુટર વિઝનનો પણ ઉપયોગ કરી શકો છો. આ તમને મશીનરી સમસ્યાઓ શોધવા માટે પરવાનગી આપે છે જે માનવ આંખથી ચૂકી જવામાં સરળ છે.

કેવી રીતે કોમ્પ્યુટર વિઝન ખામી શોધ દ્વારા ફેક્ટરીઓને પરિવર્તિત કરી રહ્યું છે

ia

કોમ્પ્યુટર વિઝન પણ ખામીઓ શોધવાનું એક ઉત્તમ સાધન છે. આનાથી ઘણો અર્થ થાય છે, કારણ કે સમાન લાભો જે તેને ભાગ નિરીક્ષણ માટે એક સારું સાધન બનાવે છે તેનો અર્થ એ પણ છે કે તે ઘટકોની ખામીઓ શોધવા માટેનું એક સારું સાધન છે. કોમ્પ્યુટર વિઝન ખાસ કરીને પ્રારંભિક તબક્કે ખામીઓ શોધવા માટે યોગ્ય છે. આનો અર્થ એ છે કે તમારે મોંઘા સમારકામ અથવા ઉકેલ માટે ઓર્ડર કરવાની શક્યતા ઓછી છે. કોમ્પ્યુટર વિઝન સપાટીની ખામીઓ, જેમ કે સ્ક્રેચ અથવા પેઇન્ટ ખામીઓ શોધવા માટે પણ ખાસ કરીને યોગ્ય છે. આ તેને ગુણવત્તા નિયંત્રણ માટે સારી પસંદગી બનાવે છે.

3D સ્કેનિંગ

જ્યારે તમે તમારી ફેક્ટરી ખરેખર કેવી દેખાય છે તે સમજવા માટે કમ્પ્યુટર વિઝનનો ઉપયોગ કરવાનું શરૂ કરો છો, ત્યારે આશ્ચર્ય થવું સ્વાભાવિક છે કે તમે શું ગુમાવી રહ્યાં છો. સ્પષ્ટ આગલું પગલું તમારા પર્યાવરણના 3D મોડલ બનાવવા માટે કેમેરાનો ઉપયોગ કરવાનું શરૂ કરવાનું છે. મશીન વિઝન માટે આ ડેટા-આધારિત અભિગમને ઘણીવાર ડીપ લર્નિંગ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે. અને, ફરી એકવાર, તે ઘણો અર્થપૂર્ણ બનાવે છે. મશીન વિઝન અલ્ગોરિધમ્સ સામાન્ય રીતે થોડા ઉદાહરણો પર તાલીમ આપવામાં આવે છે. આ મશીન લર્નિંગનું ખૂબ જ સુપરફિસિયલ સ્વરૂપ છે. ડીપ લર્નિંગ અલ્ગોરિધમને તાલીમ આપવા માટે ઘણો વિઝ્યુઅલ ડેટા લે છે, પરંતુ એકવાર તે થઈ જાય, તમે ડેટામાં ઘણું બધું જોઈ શકો છો.

રોબોટિક દ્રષ્ટિ

જો કે, 3D સ્કેનિંગ સંભવિત સમસ્યા ઊભી કરે છે. તે સ્પોટ ઇન્સ્પેક્શન માટે સરસ કામ કરે છે, પરંતુ એકવાર તમે 3D મોડલ બનાવી લો, પછી તમે તેની સાથે અટવાઇ જશો. અને, એકવાર તમે ભાગ ટ્રેકિંગ અને ઓળખ માટે કોમ્પ્યુટર વિઝનનો ઉપયોગ કરવાનું શરૂ કરી દો, તો તમે સંભવતઃ વસ્તુઓમાં ઝંપલાવવાનું શરૂ કરશો. સદનસીબે, આ સમસ્યાનો ઉકેલ પણ છે. તમે રોબોટના પર્યાવરણની દ્રશ્ય રજૂઆત બનાવવા માટે કમ્પ્યુટર વિઝનનો ઉપયોગ કરી શકો છો. આ તમને સંભવિત અવરોધોને ઓળખવા અને તેમને ટાળવા માટે કમ્પ્યુટર વિઝનનો ઉપયોગ કરવાની મંજૂરી આપે છે.

વિડિઓ મોનીટરીંગ

એકવાર તમે તમારી મશીનરીમાં કોમ્પ્યુટર વિઝનનો ઉપયોગ કરવાનું શરૂ કરી લો તે પછી, તમે કદાચ તમારા સાધનો સાથે તે જ કરવા માંગો છો. તમે ટીમની દ્રશ્ય રજૂઆતો બનાવીને આ કરી શકો છો. આ અભિગમને ઘણીવાર વિઝ્યુલાઇઝેશન કહેવામાં આવે છે. તમારું કમ્પ્યુટર કેવી રીતે કાર્ય કરે છે તે સમજવામાં તમારી સહાય માટે તમે વિઝ્યુલાઇઝેશન્સ બનાવી શકો છો અથવા તમે તમારા કમ્પ્યુટર વિઝન અલ્ગોરિધમ્સને તાલીમ આપવામાં મદદ કરવા માટે વિઝ્યુલાઇઝેશન બનાવી શકો છો. તમે તમારી મશીનરીનું ત્રિ-પરિમાણીય મોડેલ બનાવવા માટે વિઝ્યુલાઇઝેશનનો ઉપયોગ કરી શકો છો.

AI અને સેન્સર્સ

ઘણી આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ એપ્લિકેશન્સમાં કમ્પ્યુટર વિઝન એ મુખ્ય ઘટક છે. આમાં છબી ઓળખ, ભાષા અનુવાદ અને ભાષણ સંશ્લેષણ જેવી વસ્તુઓનો સમાવેશ થાય છે. ન્યુરલ નેટવર્કના વિકાસમાં કમ્પ્યુટર વિઝન પણ ચાવીરૂપ છે. આ ડીપ લર્નિંગ એપ્લીકેશનનો મુખ્ય ભાગ છે. કોમ્પ્યુટર વિઝન એ વિઝ્યુઅલ ડેટાની સરળ તપાસ કરતાં ઘણું વધારે છે. આ સિસ્ટમોને ઉપયોગી થવા માટે ઘણા ઉદાહરણો સાથે પ્રશિક્ષિત કરવાની જરૂર છે. તેઓને સમગ્ર ઉત્પાદન લાઇનમાં તૈનાત કરવાની પણ જરૂર છે.


લેખની સામગ્રી અમારા સિદ્ધાંતોનું પાલન કરે છે સંપાદકીય નૈતિકતા. ભૂલની જાણ કરવા માટે ક્લિક કરો અહીં.

ટિપ્પણી કરવા માટે સૌ પ્રથમ બનો

તમારી ટિપ્પણી મૂકો

તમારું ઇમેઇલ સરનામું પ્રકાશિત કરવામાં આવશે નહીં. આવશ્યક ક્ષેત્રો સાથે ચિહ્નિત થયેલ છે *

*

*

  1. ડેટા માટે જવાબદાર: મિગ્યુએલ gelંજેલ ગેટóન
  2. ડેટાનો હેતુ: નિયંત્રણ સ્પામ, ટિપ્પણી સંચાલન.
  3. કાયદો: તમારી સંમતિ
  4. ડેટાની વાતચીત: કાયદાકીય જવાબદારી સિવાય ડેટા તૃતીય પક્ષને આપવામાં આવશે નહીં.
  5. ડેટા સ્ટોરેજ: cસેન્ટસ નેટવર્ક્સ (ઇયુ) દ્વારા હોસ્ટ કરેલો ડેટાબેઝ
  6. અધિકાર: કોઈપણ સમયે તમે તમારી માહિતીને મર્યાદિત, પુન recoverપ્રાપ્ત અને કા deleteી શકો છો.

અંગ્રેજી ટેસ્ટટેસ્ટ કતલાનસ્પેનિશ ક્વિઝ