Umjetni vid: sve što trebate znati

umjetni vid

U svijetu proizvodnje računala su zaostala. Industrija je tek počela iskorištavati ogroman potencijal koji nudi umjetna inteligencija. Međutim, konvergencija umjetne inteligencije i proizvodnje već počinje imati utjecaja. Ovaj članak će istražiti kako računalni vid transformira tvornice u industriji. Omogućujući strojevima jasne slike proizvoda s kojima rade, ova tehnologija omogućuje proizvođačima smanjenje troškova, povećanje učinkovitosti i poboljšanje performansi.

Također im omogućuje pratiti i čak rješavati probleme kako se pojaveumjesto da čekate da stvari pođu po zlu i morate naručivati ​​skupe dijelove ili obavljati mukotrpne popravke. Prvi korak da to postignete? Shvatite kakva je vaša tvornica s IT gledišta. Pogledajmo kako strojni vid transformira tvornice diljem svijeta istražujući nekoliko ključnih primjera.

Primjeri projekata otvorenog koda koji se odnose na računalni vid je OpenCV, koji je biblioteka za računalni vid pod BSD licencom.

Što je računalni vid?

Veliki industrijski CNC

Strojni vid je proces kojim računala percipiraju svijet. Razlikuje se od ljudskog vida na nekoliko ključnih načina. Prije svega, strojni vid je digitalan. Algoritmi računalnog vida mogu otkriti oblike i boje, ali zapravo ne mogu vidjeti ništa. Ljudi vide boje, ali također otkrivamo oblike. To je ono što računalni vid čini toliko vrijednim. Računalni vid je potpodručje strojnog učenja. Kada trenirate algoritam strojnog učenja, vi ga zapravo podučavate. Pokazani su mu primjeri i uči iz njih. Što mu više primjera pokažete, bit će točniji. To se događa kada trenirate algoritam računalnog vida. Nakon što mu unesete puno vizualnih podataka, postaje sve točniji.

Kako radi umjetni vid?

Umjetno viđenje sastoji se od dobivanja jasne slike svijeta. Da biste to učinili, potreban vam je neki način otkrivanja što se događa u sceni. Postoji mnogo načina da to učinite. Možete koristiti kameru, na primjer, ili možete imati senzore koji otkrivaju svijet oko vas. U svakom slučaju, koristite nešto što se zove senzor za otkrivanje vizualnih podataka. Zatim, trebate način na koji ćete protumačiti što ovi senzori otkrivaju. Algoritmi računalnog vida to čine pomoću koncepta koji se zove ekstrakcija značajki. Vizualni podaci sa senzora pretvaraju se u numeričke vrijednosti koje algoritam može koristiti.

Vrste umjetnog vida

Neke od vrsta kompjuteriziranog vida ili tehnologija koje se primjenjuju na umjetni vid su:

  • duboko učenje: Sustavi dubokog učenja, također poznati kao neuronske mreže, u srži su strojnog vida. Osmišljeni su za učenje i usavršavanje s iskustvom, dok su dovoljno skalabilni i fleksibilni da se prilagode brzom razvoju novih tehnologija. Obično se obučavaju na velikim skupovima podataka i mogu se koristiti za širok raspon zadataka, uključujući računalni vid, prepoznavanje objekata, razumijevanje jezika i zaključivanje. Sustavi dubokog učenja, također poznati kao neuronske mreže, u srži su računalnog vida. Osmišljeni su za učenje i usavršavanje s iskustvom, dok su dovoljno skalabilni i fleksibilni da se prilagode brzom razvoju novih tehnologija. Obično se obučavaju na velikim skupovima podataka i mogu se koristiti za širok raspon zadataka, uključujući računalni vid, prepoznavanje objekata, razumijevanje jezika i zaključivanje.
  • učenje s pojačanjem: Sustavi učenja s potkrepljenjem koriste AI za modificiranje sustava na temelju ponašanja korisnika. Primjer za to je virtualni agent koji prati kretanje korisnika i reagira na temelju parametara kao što su lokacija i vrijeme. U VR-u bi se to moglo koristiti za stvaranje interaktivnog iskustva gdje objekti u virtualnom svijetu reagiraju na radnje korisnika, na primjer vrata koja se otvaraju kada im se korisnik približi. Sustavi učenja s potkrepljenjem koriste umjetnu inteligenciju za izmjenu sustava na temelju ponašanja korisnika. Primjer za to je virtualni agent koji prati kretanje korisnika i reagira na temelju parametara kao što su lokacija i vrijeme. U VR-u bi se to moglo koristiti za stvaranje interaktivnog iskustva gdje objekti u virtualnom svijetu reagiraju na radnje korisnika, na primjer vrata koja se otvaraju kada im se korisnik približi.
  • polunadzirano učenje: Polu-nadzirani sustavi obučavaju svoje modele koristeći samo podskup označenih podataka. Na primjer, jedna primjena je identificiranje objekata bez označavanja njihovih oblika. Sportski tim koristi polu-nadziranu umjetnu inteligenciju kako bi pronašao igrače na snimci ne znajući njihova imena.

Kako računalni vid transformira tvornice nadgledanjem dijelova

proizvodno održavanje

Jedna od prvih prednosti računalnog vida bila je poboljšana inspekcija. Ne samo da su kamere dobre u uočavanju nedostataka, već je i strojni vid izvrstan u njihovom uočavanju. To ga čini ključnom tehnologijom za poboljšanje kvalitete, omogućujući proizvođačima da uhvate probleme prije nego što dovedu do skupe prerade. Računalni vid je također posebno učinkovit u automatiziranju pregleda velikih i kompliciranih dijelova. To vam daje pogled na cijeli objekt koji je puno lakše analizirati nego pogled na mali dio. Mnogo je vjerojatnije da ćete uočiti problem koji inače ne biste primijetili. Algoritam računalnog vida također vam može pomoći u rješavanju ovih problema. Možete koristiti računalni vid za izradu digitalnog modela dijela i koristiti ga za praćenje nedostataka dok se pojavljuju i praćenje njihovog napretka dok se popravljaju.

Kako računalni vid transformira tvornice nadzorom opreme

Iste prednosti koje računalni vid čine izvrsnim za pregled dijelova također ga čine dobrim izborom za opremu za nadzor. Iako bi kamera mogla biti premalena da bi se vidjelo unutarnje funkcioniranje stroja, računalni vid može lako mapirati cijelu unutrašnjost stroja i mapirati komponente koje sadrži. To vam omogućuje da točno vidite što se događa i identificirate potencijalne probleme. Računalni vid posebno je pogodan za otkrivanje problema u strojevima. Lako može detektirati pokrete koje bi čovjek mogao propustiti. Također možete otkriti probleme sa samim strojevima čim se pojave, kao što su neispravne komponente. Kada je riječ o praćenju proizvodnje, računalni vid može uočiti stvari koje bi čovjeku mogle promaknuti. Također može otkriti anomalije u podacima koje čovjek ne bi primijetio. Te se točke nazivaju anomalijama jer ne odgovaraju ostalim podacima. To vam može pomoći u prepoznavanju potencijalnih problema u vašim procesima. Također vam može pomoći da odredite prioritete problema i pronađete rješenja za poboljšanje proizvodnje.

Kako strojni vid transformira tvornice praćenjem zaposlenika

Kao što je strojni vid prikladan za pregled dijelova, prikladan je i za nadzor radnika. To ga čini korisnim načinom poboljšanja sigurnosti i držanja ljudi na oprezu. Također je koristan način za smanjenje umora i problema povezanih s umorom. Računalni vid se može koristiti za praćenje radnika koji se kreću po tvornici. To vam može pomoći da mapirate svoje radno okruženje i uočite probleme kao što su blokirani ili pretrpani putovi. Također možete koristiti računalni vid za praćenje aktivnosti svakog radnika. To vam omogućuje da pratite svoju izvedbu, precizirajući potencijalne pogreške prije nego što uzrokuju skupe prerade. Također možete koristiti računalni vid za praćenje opreme i strojeva. To vam omogućuje da uočite probleme sa strojevima koje ljudsko oko lako promaši.

Kako računalni vid transformira tvornice otkrivanjem nedostataka

ia

Računalni vid također je odličan alat za otkrivanje nedostataka. Ovo ima puno smisla, jer mnoge od istih prednosti koje ga čine dobrim alatom za inspekciju dijelova također znače da je dobar alat za otkrivanje nedostataka komponenti. Računalni vid posebno je pogodan za otkrivanje nedostataka u ranoj fazi. To znači da je manja vjerojatnost da ćete morati naručiti skupe popravke ili zaobilazna rješenja. Računalni vid je također posebno prikladan za otkrivanje površinskih nedostataka, kao što su ogrebotine ili nedostaci boje. To ga čini dobrim izborom za kontrolu kvalitete.

3D skeniranje

Kada počnete koristiti računalni vid da biste razumjeli kako vaša tvornica stvarno izgleda, prirodno je zapitati se što propuštate. Očigledan sljedeći korak je početi koristiti kamere za stvaranje 3D modela vašeg okruženja. Ovaj pristup strojnom vidu koji se temelji na podacima često se naziva dubokim učenjem. I, još jednom, ima puno smisla. Algoritmi strojnog vida obično se treniraju na malom broju primjera. Ovo je vrlo površan oblik strojnog učenja. Za treniranje algoritma dubinskog učenja potrebno je mnogo vizualnih podataka, ali kada se to završi, možete vidjeti mnogo toga u podacima.

robotski vid

Međutim, 3D skeniranje predstavlja potencijalni problem. Sjajno radi za preglede na licu mjesta, ali nakon što izradite 3D model, zapeli ste s njim. A kad jednom počnete koristiti računalni vid za praćenje i identifikaciju dijelova, vjerojatno ćete početi nalijetati na stvari. Srećom, postoji i rješenje za ovaj problem. Možete koristiti računalni vid za stvaranje vizualnog prikaza okoline robota. To vam omogućuje korištenje računalnog vida za prepoznavanje potencijalnih prepreka i njihovo izbjegavanje.

video nadzor

Nakon što počnete koristiti računalni vid u svojim strojevima, vjerojatno ćete htjeti učiniti isto sa svojom opremom. To možete učiniti stvaranjem vizualnih prikaza tima. Ovaj pristup se često naziva vizualizacija. Možete izraditi vizualizacije koje će vam pomoći da shvatite kako vaše računalo radi ili možete stvoriti vizualizacije koje će vam pomoći u treniranju algoritama za računalni vid. Vizualizacije možete koristiti za izradu trodimenzionalnog modela vašeg stroja.

AI i senzori

Računalni vid je ključna komponenta u mnogim aplikacijama umjetne inteligencije. To uključuje stvari poput prepoznavanja slika, prijevoda jezika i sinteze govora. Računalni vid također je ključan u razvoju neuronskih mreža. To je ključni dio aplikacija dubokog učenja. Računalni vid puno je više od jednostavne detekcije vizualnih podataka. Ovi sustavi trebaju biti uvježbani s mnogo primjera da bi bili korisni. Također ih je potrebno rasporediti po cijeloj proizvodnoj liniji.


Budite prvi koji će komentirati

Ostavite svoj komentar

Vaša email adresa neće biti objavljen. Obavezna polja su označena s *

*

*

  1. Za podatke odgovoran: Miguel Ángel Gatón
  2. Svrha podataka: Kontrola neželjene pošte, upravljanje komentarima.
  3. Legitimacija: Vaš pristanak
  4. Komunikacija podataka: Podaci se neće dostavljati trećim stranama, osim po zakonskoj obvezi.
  5. Pohrana podataka: Baza podataka koju hostira Occentus Networks (EU)
  6. Prava: U bilo kojem trenutku možete ograničiti, oporaviti i izbrisati svoje podatke.