A gyártás világában a számítógépek lemaradtak. Az iparág még csak most kezdte kihasználni a mesterséges intelligencia által kínált hatalmas lehetőségeket. A mesterséges intelligencia és a gyártás konvergenciája azonban már érezteti hatását. Ez a cikk azt mutatja be, hogy a számítógépes látás hogyan alakítja át az iparág gyárait. Ez a technológia azáltal, hogy a gépeket tiszta képekkel látja el a termékekről, amelyekkel dolgoznak, lehetővé teszi a gyártók számára a költségek csökkentését, a hatékonyság növelését és a teljesítmény javítását.
Azt is lehetővé teszi számukra figyelemmel kíséri és akár megoldja a felmerülő problémákatahelyett, hogy megvárnák, amíg a dolgok elromlanak, és drága alkatrészeket kell rendelniük vagy fáradságos javítási munkákat kell végezniük. Az első lépés az eléréséhez? Tudja meg, milyen is valójában az Ön gyára informatikai szempontból. Nézzük meg, hogyan alakítja át a gépi látásmód a gyárakat szerte a világon, néhány kulcsfontosságú példa feltárásával.
Mi a számítógépes látás?
A gépi látás az a folyamat, amellyel a számítógépek érzékelik a világot. Néhány lényeges dologban eltér az emberi látástól. Először is a gépi látás digitális. A számítógépes látás algoritmusai képesek észlelni a formákat és a színeket, de valójában nem látnak semmit. Az ember látja a színeket, de észleljük a formákat is. Ez az, ami miatt a számítógépes látás olyan értékes. A számítógépes látás a gépi tanulás egyik részterülete. Amikor megtanít egy gépi tanulási algoritmust, valójában azt tanítja. Példákat mutatnak neki, és tanul belőlük. Minél több példát mutatsz neki, annál pontosabb lesz. Ez történik, amikor egy számítógépes látás algoritmust tanít. Miután sok vizuális adattal táplálja, egyre pontosabbá válik.
Hogyan működik a mesterséges látás?
A mesterséges látás abból áll, hogy tiszta képet kapunk a világról. Ehhez valamilyen módon észlelni kell, mi történik a jelenetben. Számos módja van ennek. Használhat például kamerát, vagy rendelkezhet érzékelőkkel, amelyek érzékelik a körülötted lévő világot. Akárhogy is, valami úgynevezett érzékelőt használ a vizuális adatok észlelésére. Ezután egy módra van szüksége annak értelmezésére, amit ezek az érzékelők észlelnek. A számítógépes látási algoritmusok ezt a funkciókivonásnak nevezett koncepción keresztül teszik meg. Az érzékelő vizuális adatait számértékekké alakítják, amelyeket az algoritmus felhasználhat.
A mesterséges látás típusai
A számítógépes látás vagy a mesterséges látásra alkalmazott technológia néhány típusa:
- mély tanulás: A mély tanulási rendszerek, más néven neurális hálózatok, a gépi látás középpontjában állnak. Úgy tervezték őket, hogy tapasztalattal tanuljanak és fejlődjenek, miközben eléggé méretezhetők és rugalmasak ahhoz, hogy alkalmazkodjanak az új technológiák gyors fejlődéséhez. Általában nagy adathalmazokra képezték ki őket, és sokféle feladathoz használhatók, beleértve a számítógépes látást, az objektumfelismerést, a nyelv megértését és a következtetéseket. A mély tanulási rendszerek, más néven neurális hálózatok a számítógépes látás középpontjában állnak. Úgy tervezték őket, hogy tapasztalattal tanuljanak és fejlődjenek, miközben eléggé méretezhetők és rugalmasak ahhoz, hogy alkalmazkodjanak az új technológiák gyors fejlődéséhez. Általában nagy adathalmazokra képezték ki őket, és sokféle feladathoz használhatók, beleértve a számítógépes látást, az objektumfelismerést, a nyelv megértését és a következtetéseket.
- megerősítő tanulás: A megerősítő tanulási rendszerek mesterséges intelligencia segítségével módosítják a rendszert a felhasználói viselkedés alapján. Példa erre egy virtuális ügynök, amely követi a felhasználó mozgását, és olyan paraméterek alapján reagál, mint a hely és az idő. A VR-ben ez felhasználható egy olyan interaktív élmény létrehozására, ahol a virtuális világ objektumai reagálnak a felhasználó tevékenységére, például egy ajtó, amely kinyílik, amikor a felhasználó közeledik hozzá. A megerősítő tanulási rendszerek mesterséges intelligencia segítségével módosítják a rendszert a felhasználói viselkedés alapján. Példa erre egy virtuális ügynök, amely követi a felhasználó mozgását, és olyan paraméterek alapján reagál, mint a hely és az idő. A VR-ben ez felhasználható egy olyan interaktív élmény létrehozására, ahol a virtuális világ objektumai reagálnak a felhasználó tevékenységére, például egy ajtó, amely kinyílik, amikor a felhasználó közeledik hozzá.
- félig felügyelt tanulás: A félig felügyelt rendszerek a címkézett adatoknak csak egy részhalmazának felhasználásával képezik a modelleiket. Az egyik alkalmazás például az objektumok azonosítására szolgál anélkül, hogy felcímkézné az alakjukat. Egy sportcsapat félig felügyelt mesterséges intelligencia segítségével találja meg a játékosokat a felvételeken anélkül, hogy tudná a nevüket.
Hogyan alakítja át a számítógépes látás a gyárakat az alkatrészek megfigyelésével
A számítógépes látás egyik korai előnye a jobb ellenőrzés volt. A kamerák nemcsak a hibák észlelésére alkalmasak, hanem a gépi látás is kiválóan alkalmas a hibák kiszűrésére. Ez a minőségjavítás kulcsfontosságú technológiája, amely lehetővé teszi a gyártók számára, hogy felismerjék a problémákat, mielőtt azok költséges utómunkálatokhoz vezetnének. A számítógépes látás különösen hatékony a nagy és bonyolult alkatrészek ellenőrzésének automatizálásában is. Ezáltal a teljes objektum nézete sokkal könnyebben elemezhető, mint egy kis rész nézete. Sokkal valószínűbb, hogy észrevesz egy olyan problémát, amelyet egyébként nem vesz észre. A számítógépes látás algoritmusa is segíthet ezeknek a problémáknak a megoldásában. A számítógépes látás segítségével létrehozhatja az alkatrész digitális modelljét, és segítségével nyomon követheti a hibákat, amint azok előfordulnak, és nyomon követheti előrehaladását a javításkor.
Hogyan alakítja át a számítógépes látás a gyárakat a megfigyelő berendezések által
Ugyanazok az előnyök, amelyek a számítógépes látást kiválóan teszik az alkatrészek ellenőrzéséhez, jó választássá teszik a berendezések megfigyelésére is. Míg a kamera túl kicsi ahhoz, hogy lássa a gép belső működését, a számítógépes látás könnyen feltérképezheti a gép teljes belsejét, és feltérképezheti a benne lévő alkatrészeket. Ez lehetővé teszi, hogy pontosan lássa, mi történik, és azonosíthatja a lehetséges problémákat. A számítógépes látás különösen alkalmas a gépek problémáinak észlelésére. Könnyen felismeri azokat a mozdulatokat, amelyeket az ember elmulaszthat. Magával a géppel kapcsolatos problémákat is észlelheti, amikor azok előfordulnak, például hibás alkatrészeket. Ha a termelés monitorozásáról van szó, a számítógépes látás képes észrevenni azokat a dolgokat, amelyeket az ember esetleg figyelmen kívül hagy. Olyan anomáliákat is észlelhet az adatokban, amelyeket az ember nem venne észre. Ezeket a pontokat anomáliáknak nevezzük, mert nem illeszkednek a többi adathoz. Ez segíthet azonosítani a folyamatok lehetséges problémáit. Segíthet a problémák fontossági sorrendjének meghatározásában és megoldások megtalálásában a termelés javítására.
Hogyan alakítja át a gépi látás a gyárakat az alkalmazottak figyelésével
Ahogy a gépi látás alkalmas az alkatrészek ellenőrzésére, úgy a dolgozók megfigyelésére is. Ez hasznos módja a biztonság javításának és az emberek lábujjhegyen tartásának. Hasznos módja a fáradtság és a fáradtsággal kapcsolatos problémák csökkentésének is. A számítógépes látás segítségével nyomon követhető a gyárban mozgó dolgozók. Ez segíthet feltérképezni a munkakörnyezetet, és felderíteni a problémákat, például az eltömődött vagy zsúfolt utakat. A számítógépes látás segítségével nyomon követheti az egyes dolgozók tevékenységét. Ez lehetővé teszi a teljesítmény nyomon követését, és még azelőtt azonosítja a lehetséges hibákat, hogy azok költséges utómunkálatokat okoznának. A számítógépes látást is használhatja a berendezések és gépek nyomon követésére. Ez lehetővé teszi, hogy észrevegye azokat a gépi problémákat, amelyeket emberi szemmel könnyen észre lehet venni.
Hogyan alakítja át a számítógépes látás a gyárakat a hibaészlelés révén
A számítógépes látás kiváló eszköz a hibák észlelésére is. Ennek nagyon is van értelme, mivel ugyanazok az előnyök, amelyek jó eszközzé teszik az alkatrészek ellenőrzéséhez, azt is jelentik, hogy jó eszköz az alkatrészhibák észlelésére. A számítógépes látás különösen alkalmas a hibák korai szakaszában történő észlelésére. Ez azt jelenti, hogy kevésbé valószínű, hogy költséges javításokat vagy megoldásokat kell rendelnie. A számítógépes látás különösen alkalmas felületi hibák, például karcolások vagy festési hibák észlelésére is. Ez jó választássá teszi a minőségellenőrzést.
3D szkennelés
Amikor elkezdi használni a számítógépes látást, hogy megértse, hogyan is néz ki valójában a gyára, természetes, hogy felteszi a kérdést, mi hiányzik belőle. A következő kézenfekvő lépés a kamerák használatának megkezdése a környezet 3D-s modelljének létrehozásához. A gépi látásnak ezt az adatvezérelt megközelítését gyakran mély tanulásnak nevezik. És még egyszer: sok értelme van. A gépi látás algoritmusait általában kis számú példán tanítják. Ez a gépi tanulás nagyon felületes formája. Sok vizuális adatra van szükség egy mély tanulási algoritmus betanításához, de ha ez megtörtént, sok mindent láthat az adatokban.
robot látás
A 3D szkennelés azonban potenciális problémát jelent. Remekül működik a helyszíni ellenőrzéseknél, de ha egyszer már elkészített egy 3D-s modellt, akkor elakad vele. És amint elkezdi használni a számítógépes látást az alkatrészek nyomon követésére és azonosítására, valószínűleg beleütközik a dolgokba. Szerencsére erre a problémára is van megoldás. A számítógépes látás segítségével vizuálisan ábrázolhatja a robot környezetét. Ez lehetővé teszi a számítógépes látás használatát a lehetséges akadályok azonosítására és elkerülésére.
videó megfigyelés
Miután elkezdte használni a számítógépes látást a gépeiben, valószínűleg ugyanezt szeretné tenni a berendezéseivel is. Ezt úgy teheti meg, hogy vizuálisan ábrázolja a csapatot. Ezt a megközelítést gyakran vizualizációnak nevezik. Létrehozhat olyan vizualizációkat, amelyek segítenek megérteni a számítógép működését, vagy létrehozhat olyan vizualizációkat, amelyek segítenek a számítógépes látásalgoritmusok betanításában. A vizualizációk segítségével háromdimenziós modellt hozhat létre a gépéről.
AI és érzékelők
A számítógépes látás számos mesterséges intelligencia alkalmazás kulcsfontosságú eleme. Ide tartoznak például a képfelismerés, a nyelvi fordítás és a beszédszintézis. A számítógépes látás kulcsfontosságú a neurális hálózatok fejlesztésében is. Ezek a mély tanulási alkalmazások kulcsfontosságú részét képezik. A számítógépes látás sokkal több, mint a vizuális adatok egyszerű észlelése. Ezeket a rendszereket sok példával kell betanítani, hogy hasznosak legyenek. Ezeket az egész gyártósoron is telepíteni kell.