कृत्रिम दृष्टि: वह सब कुछ जो आपको जानना आवश्यक है

मैन्युफैक्चरिंग की दुनिया में कंप्यूटर पिछड़ गए हैं। उद्योग ने केवल कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा पेश की जाने वाली विशाल क्षमता का दोहन करना शुरू किया है. हालांकि, एआई और मैन्युफैक्चरिंग के अभिसरण का असर पहले से ही दिखने लगा है। यह लेख इस बात का पता लगाएगा कि कैसे कंप्यूटर विज़न उद्योग के कारखानों को बदल रहा है। जिन उत्पादों के साथ वे काम करते हैं, उनकी स्पष्ट छवियों के साथ मशीनें प्रदान करके, यह तकनीक निर्माताओं को लागत कम करने, दक्षता बढ़ाने और प्रदर्शन में सुधार करने में सक्षम बनाती है।

यह उन्हें भी अनुमति देता है समस्याओं की निगरानी करें और उन्हें ठीक करें जैसे ही वे उत्पन्न होती हैंचीजों के गलत होने का इंतजार करने और महंगे पुर्जों का ऑर्डर देने या श्रमसाध्य मरम्मत कार्य करने के बजाय। इसे हासिल करने के लिए पहला कदम? समझें कि आपका कारखाना वास्तव में आईटी के दृष्टिकोण से कैसा है। आइए एक नजर डालते हैं कि कैसे मशीन विजन कुछ प्रमुख उदाहरणों की खोज करके दुनिया भर के कारखानों को बदल रहा है।

कंप्यूटर विजन क्या है?

मशीन विजन वह प्रक्रिया है जिसके द्वारा कंप्यूटर दुनिया को देखता है। यह मानव दृष्टि से कुछ प्रमुख तरीकों से भिन्न है। सबसे पहले, मशीन विजन डिजिटल है। कंप्यूटर विज़न एल्गोरिदम आकृतियों और रंगों का पता लगा सकते हैं, लेकिन वे वास्तव में कुछ भी नहीं देख सकते हैं। मनुष्य रंग देखते हैं, लेकिन हम आकृतियों को भी पहचानते हैं। यही वह है जो कंप्यूटर की दृष्टि को इतना मूल्यवान बनाता है। कंप्यूटर विज़न मशीन लर्निंग का एक उपक्षेत्र है। जब आप मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करते हैं, तो आप वास्तव में इसे सिखा रहे होते हैं। उसे उदाहरण दिखाए जाते हैं और उनसे सीखता है। आप उसे जितने अधिक उदाहरण दिखाएंगे, वह उतना ही सटीक होगा। ऐसा तब होता है जब आप कंप्यूटर विज़न एल्गोरिथम को प्रशिक्षित करते हैं। इसे बहुत सारे दृश्य डेटा खिलाने के बाद, यह अधिक से अधिक सटीक हो जाता है।

कृत्रिम दृष्टि कैसे काम करती है?

कृत्रिम दृष्टि में दुनिया की स्पष्ट छवि प्राप्त करना शामिल है। ऐसा करने के लिए, आपको यह पता लगाने का कोई तरीका चाहिए कि दृश्य में क्या हो रहा है। इसे करने के कई तरीके हैं। उदाहरण के लिए, आप कैमरे का उपयोग कर सकते हैं, या आपके पास सेंसर हो सकते हैं जो आपके आस-पास की दुनिया का पता लगाते हैं। किसी भी तरह से, आप दृश्य डेटा का पता लगाने के लिए सेंसर नामक किसी चीज़ का उपयोग कर रहे हैं। इसके बाद, आपको यह व्याख्या करने का एक तरीका चाहिए कि ये सेंसर क्या पता लगाते हैं। कंप्यूटर विज़न एल्गोरिदम फीचर निष्कर्षण नामक एक अवधारणा के माध्यम से ऐसा करते हैं। सेंसर से दृश्य डेटा को संख्यात्मक मानों में परिवर्तित किया जाता है जिसका उपयोग एल्गोरिथम द्वारा किया जा सकता है।

कृत्रिम दृष्टि के प्रकार

कृत्रिम दृष्टि पर लागू होने वाली कुछ प्रकार की कम्प्यूटरीकृत दृष्टि या प्रौद्योगिकियां हैं:

• ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना: डीप लर्निंग सिस्टम, जिसे न्यूरल नेटवर्क के रूप में भी जाना जाता है, मशीन विजन के मूल में हैं। वे नई प्रौद्योगिकियों के तेजी से विकास के अनुकूल होने के लिए स्केलेबल और लचीला होने के साथ-साथ अनुभव के साथ सीखने और सुधारने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। उन्हें आम तौर पर बड़े डेटा सेट पर प्रशिक्षित किया जाता है और कंप्यूटर दृष्टि, वस्तु पहचान, भाषा समझ और अनुमान सहित विभिन्न प्रकार के कार्यों के लिए उपयोग किया जा सकता है। डीप लर्निंग सिस्टम, जिसे न्यूरल नेटवर्क के रूप में भी जाना जाता है, कंप्यूटर विज़न के मूल में हैं। वे नई प्रौद्योगिकियों के तेजी से विकास के अनुकूल होने के लिए स्केलेबल और लचीला होने के साथ-साथ अनुभव के साथ सीखने और सुधारने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। उन्हें आम तौर पर बड़े डेटा सेट पर प्रशिक्षित किया जाता है और कंप्यूटर दृष्टि, वस्तु पहचान, भाषा समझ और अनुमान सहित विभिन्न प्रकार के कार्यों के लिए उपयोग किया जा सकता है।
• सुदृढीकरण सीखना: रीइन्फोर्समेंट लर्निंग सिस्टम उपयोगकर्ता के व्यवहार के आधार पर सिस्टम को संशोधित करने के लिए एआई का उपयोग करते हैं। इसका एक उदाहरण एक वर्चुअल एजेंट है जो उपयोगकर्ता के आंदोलन का अनुसरण करता है और स्थान और समय जैसे मापदंडों के आधार पर प्रतिक्रिया करता है। वीआर में, इसका उपयोग एक इंटरैक्टिव अनुभव बनाने के लिए किया जा सकता है जहां आभासी दुनिया में वस्तुएं उपयोगकर्ता के कार्यों का जवाब देती हैं, उदाहरण के लिए एक दरवाजा जो उपयोगकर्ता के पास पहुंचने पर खुलता है। रीइन्फोर्समेंट लर्निंग सिस्टम उपयोगकर्ता के व्यवहार के आधार पर सिस्टम को संशोधित करने के लिए एआई का उपयोग करते हैं। इसका एक उदाहरण एक वर्चुअल एजेंट है जो उपयोगकर्ता के आंदोलन का अनुसरण करता है और स्थान और समय जैसे मापदंडों के आधार पर प्रतिक्रिया करता है। वीआर में, इसका उपयोग एक इंटरैक्टिव अनुभव बनाने के लिए किया जा सकता है जहां आभासी दुनिया में वस्तुएं उपयोगकर्ता के कार्यों का जवाब देती हैं, उदाहरण के लिए एक दरवाजा जो उपयोगकर्ता के पास पहुंचने पर खुलता है।
• अर्द्ध पर्यवेक्षित शिक्षा: अर्ध-पर्यवेक्षित प्रणालियां लेबल किए गए डेटा के केवल एक सबसेट का उपयोग करके अपने मॉडल को प्रशिक्षित करती हैं। उदाहरण के लिए, एक आवेदन वस्तुओं को उनके आकार को लेबल किए बिना पहचानना है। एक स्पोर्ट्स टीम बिना उनका नाम जाने फ़ुटेज में खिलाड़ियों को खोजने के लिए अर्ध-पर्यवेक्षित AI का उपयोग करती है।

कैसे कंप्यूटर विज़न भागों की निगरानी करके कारखानों को बदल रहा है

कंप्यूटर विज़न के शुरुआती लाभों में से एक बेहतर निरीक्षण था। कैमरे न केवल खामियों को दूर करने में अच्छे हैं, बल्कि मशीन की दृष्टि उन्हें ठीक करने में भी अच्छी है। यह गुणवत्ता में सुधार के लिए इसे एक महत्वपूर्ण तकनीक बनाता है, जिससे निर्माताओं को महंगा पुनर्विक्रय करने से पहले समस्याओं को पकड़ने की इजाजत मिलती है। कंप्यूटर विज़न भी बड़े और जटिल भागों के निरीक्षण को स्वचालित करने में विशेष रूप से प्रभावी है। यह आपको संपूर्ण वस्तु का एक दृश्य देता है जिसका विश्लेषण करना एक छोटे से हिस्से के दृश्य की तुलना में बहुत आसान है। आपको ऐसी समस्या का पता चलने की बहुत अधिक संभावना है जिसे आप अन्यथा नोटिस नहीं कर सकते। एक कंप्यूटर विज़न एल्गोरिथम भी इन समस्याओं को हल करने में आपकी मदद कर सकता है। आप भाग का एक डिजिटल मॉडल बनाने के लिए कंप्यूटर विज़न का उपयोग कर सकते हैं और इसका उपयोग दोषों को ट्रैक करने के लिए कर सकते हैं और उनकी प्रगति को ठीक होने पर ट्रैक कर सकते हैं।

कैसे कंप्यूटर विज़न निगरानी उपकरणों द्वारा कारखानों को बदल रहा है

वही लाभ जो कंप्यूटर विज़न को निरीक्षण भागों के लिए महान बनाते हैं, यह निगरानी उपकरणों के लिए भी एक अच्छा विकल्प बनाते हैं। जबकि एक कैमरा मशीन के आंतरिक कामकाज को देखने के लिए बहुत छोटा हो सकता है, कंप्यूटर विज़न आसानी से मशीन के पूरे इंटीरियर को मैप कर सकता है और इसमें शामिल घटकों को मैप कर सकता है। यह आपको वास्तव में क्या हो रहा है यह देखने और संभावित समस्याओं की पहचान करने की अनुमति देता है। कंप्यूटर विज़न मशीनरी में समस्याओं का पता लगाने के लिए विशेष रूप से उपयुक्त है। यह आसानी से उन आंदोलनों का पता लगा सकता है जिन्हें मानव याद कर सकता है। आप मशीनरी के साथ ही समस्याओं का भी पता लगा सकते हैं जैसे वे होती हैं, जैसे कि दोषपूर्ण घटक। जब उत्पादन की निगरानी की बात आती है, तो कंप्यूटर विज़न उन चीज़ों का पता लगा सकता है जिन्हें एक इंसान याद कर सकता है। यह डेटा में उन विसंगतियों का भी पता लगा सकता है जिन पर मानव ध्यान नहीं देगा। इन बिंदुओं को विसंगति कहा जाता है क्योंकि वे शेष डेटा के साथ फिट नहीं होते हैं। यह आपकी प्रक्रियाओं में संभावित समस्याओं की पहचान करने में आपकी सहायता कर सकता है। यह आपको समस्याओं को प्राथमिकता देने और उत्पादन में सुधार के लिए समाधान खोजने में भी मदद कर सकता है।

कैसे मशीन विजन कर्मचारियों की निगरानी करके कारखानों को बदल रहा है

जिस तरह मशीन विजन भागों का निरीक्षण करने के लिए उपयुक्त है, यह श्रमिकों की निगरानी के लिए भी उपयुक्त है। यह सुरक्षा को बेहतर बनाने और लोगों को अपने पैर की उंगलियों पर रखने के लिए एक उपयोगी तरीका बनाता है। यह थकान और थकान से संबंधित समस्याओं को कम करने का भी एक उपयोगी तरीका है। कंप्यूटर विज़न का उपयोग कारखाने के चारों ओर घूमने वाले श्रमिकों का अनुसरण करने के लिए किया जा सकता है। यह आपके काम के माहौल को मैप करने और अवरुद्ध या भीड़-भाड़ वाले रास्तों जैसी समस्याओं का पता लगाने में आपकी मदद कर सकता है। आप प्रत्येक कार्यकर्ता की गतिविधियों को ट्रैक करने के लिए कंप्यूटर विज़न का भी उपयोग कर सकते हैं। यह आपको अपने प्रदर्शन को ट्रैक करने की अनुमति देता है, संभावित त्रुटियों को इंगित करने से पहले वे महंगा पुनर्विक्रय का कारण बनते हैं। आप उपकरण और मशीनरी पर नज़र रखने के लिए कंप्यूटर विज़न का भी उपयोग कर सकते हैं। यह आपको मशीनरी की समस्याओं का पता लगाने की अनुमति देता है जो मानव आंखों से आसानी से छूट जाती हैं।

कैसे कंप्यूटर विजन दोष का पता लगाने के माध्यम से कारखानों को बदल रहा है

दोषों का पता लगाने के लिए कंप्यूटर दृष्टि भी एक महान उपकरण है। यह बहुत मायने रखता है, क्योंकि कई समान लाभ जो इसे भाग निरीक्षण के लिए एक अच्छा उपकरण बनाते हैं, इसका मतलब यह भी है कि यह घटक दोषों का पता लगाने के लिए एक अच्छा उपकरण है। प्रारंभिक अवस्था में दोषों का पता लगाने के लिए कंप्यूटर दृष्टि विशेष रूप से उपयुक्त है। इसका मतलब है कि आपको महंगी मरम्मत या वर्कअराउंड ऑर्डर करने की संभावना कम है। खरोंच या पेंट दोष जैसे सतह दोषों का पता लगाने के लिए कंप्यूटर दृष्टि भी विशेष रूप से उपयुक्त है। यह गुणवत्ता नियंत्रण के लिए इसे एक अच्छा विकल्प बनाता है।

3डी स्कैनिंग

जब आप यह समझने के लिए कंप्यूटर विज़न का उपयोग करना शुरू करते हैं कि आपका कारखाना वास्तव में कैसा दिखता है, तो यह आश्चर्य होना स्वाभाविक है कि आप क्या खो रहे हैं। स्पष्ट अगला कदम अपने परिवेश के 3D मॉडल बनाने के लिए कैमरों का उपयोग करना शुरू करना है। मशीन विजन के लिए इस डेटा-संचालित दृष्टिकोण को अक्सर गहन शिक्षण के रूप में जाना जाता है। और, एक बार फिर, यह बहुत मायने रखता है। मशीन विज़न एल्गोरिदम को आमतौर पर कम संख्या में उदाहरणों पर प्रशिक्षित किया जाता है। यह मशीन लर्निंग का एक बहुत ही सतही रूप है। डीप लर्निंग एल्गोरिथम को प्रशिक्षित करने के लिए बहुत सारे विज़ुअल डेटा की आवश्यकता होती है, लेकिन एक बार ऐसा करने के बाद, आप डेटा में बहुत कुछ देख सकते हैं।

रोबोट दृष्टि

हालाँकि, 3D स्कैनिंग एक संभावित समस्या है। यह स्पॉट निरीक्षण के लिए बहुत अच्छा काम करता है, लेकिन एक बार जब आप एक 3D मॉडल बना लेते हैं, तो आप इसके साथ फंस जाते हैं। और, एक बार जब आप पार्ट ट्रैकिंग और पहचान के लिए कंप्यूटर विज़न का उपयोग करना शुरू कर देते हैं, तो आप संभवतः चीजों से टकराने लगेंगे। सौभाग्य से, इस समस्या का समाधान भी है। आप रोबोट के वातावरण का एक दृश्य प्रतिनिधित्व बनाने के लिए कंप्यूटर विज़न का उपयोग कर सकते हैं। यह आपको संभावित बाधाओं की पहचान करने और उनसे बचने के लिए कंप्यूटर विज़न का उपयोग करने की अनुमति देता है।

वीडियो निगरानी

एक बार जब आप अपनी मशीनरी में कंप्यूटर विज़न का उपयोग करना शुरू कर देते हैं, तो आप शायद अपने उपकरणों के साथ भी ऐसा ही करना चाहेंगे। आप टीम के दृश्य प्रतिनिधित्व बनाकर ऐसा कर सकते हैं। इस दृष्टिकोण को अक्सर विज़ुअलाइज़ेशन कहा जाता है। आप अपने कंप्यूटर के काम करने के तरीके को समझने में मदद के लिए विज़ुअलाइज़ेशन बना सकते हैं, या आप अपने कंप्यूटर विज़न एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने में मदद करने के लिए विज़ुअलाइज़ेशन बना सकते हैं। आप अपनी मशीनरी का त्रि-आयामी मॉडल बनाने के लिए विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग कर सकते हैं।

एआई और सेंसर

कई कृत्रिम बुद्धि अनुप्रयोगों में कंप्यूटर दृष्टि एक प्रमुख घटक है। इनमें इमेज रिकग्निशन, लैंग्वेज ट्रांसलेशन और स्पीच सिंथेसिस जैसी चीजें शामिल हैं। तंत्रिका नेटवर्क के विकास में कंप्यूटर विज़न भी महत्वपूर्ण है। ये गहन शिक्षण अनुप्रयोगों का एक महत्वपूर्ण हिस्सा हैं। कंप्यूटर विज़न विज़ुअल डेटा की सरल पहचान से कहीं अधिक है। उपयोगी होने के लिए इन प्रणालियों को कई उदाहरणों के साथ प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है। उन्हें पूरे उत्पादन लाइन में तैनात करने की भी आवश्यकता है।