Dalam dunia manufaktur, komputer telah tertinggal. Industri ini baru mulai memanfaatkan potensi besar yang ditawarkan oleh kecerdasan buatan. Namun, konvergensi AI dan manufaktur sudah mulai berdampak. Artikel ini akan mengeksplorasi bagaimana visi komputer mengubah pabrik-pabrik industri. Dengan menyediakan mesin dengan gambar yang jelas dari produk yang mereka gunakan, teknologi ini memungkinkan produsen untuk mengurangi biaya, meningkatkan efisiensi dan meningkatkan kinerja.
Itu juga memungkinkan mereka memantau dan bahkan memperbaiki masalah yang munculalih-alih menunggu kesalahan dan harus memesan suku cadang yang mahal atau melakukan pekerjaan perbaikan yang melelahkan. Langkah pertama untuk mencapainya? Pahami seperti apa pabrik Anda sebenarnya dari sudut pandang TI. Mari kita lihat bagaimana visi mesin mengubah pabrik di seluruh dunia dengan menjelajahi beberapa contoh utama.
Apa itu visi komputer?
Visi mesin adalah proses dimana komputer melihat dunia. Ini berbeda dari penglihatan manusia dalam beberapa hal utama. Pertama-tama, visi mesin adalah digital. Algoritme penglihatan komputer dapat mendeteksi bentuk dan warna, tetapi sebenarnya tidak dapat melihat apa pun. Manusia melihat warna, tetapi kita juga mendeteksi bentuk. Inilah yang membuat visi komputer begitu berharga. Visi komputer adalah subbidang pembelajaran mesin. Saat Anda melatih algoritme pembelajaran mesin, Anda sebenarnya sedang mengajarkannya. Dia diperlihatkan contoh dan belajar dari mereka. Semakin banyak contoh yang Anda tunjukkan kepadanya, semakin akurat dia. Itulah yang terjadi ketika Anda melatih algoritma visi komputer. Setelah memberinya banyak data visual, itu menjadi lebih dan lebih akurat.
Bagaimana cara kerja penglihatan buatan?
Penglihatan buatan terdiri dari memperoleh gambaran yang jelas tentang dunia. Untuk melakukan ini, Anda memerlukan beberapa cara untuk mendeteksi apa yang terjadi di tempat kejadian. Ada banyak cara untuk melakukannya. Anda dapat menggunakan kamera, misalnya, atau Anda dapat memiliki sensor yang mendeteksi dunia di sekitar Anda. Either way, Anda menggunakan sesuatu yang disebut sensor untuk mendeteksi data visual. Selanjutnya, Anda memerlukan cara untuk menginterpretasikan apa yang dideteksi oleh sensor ini. Algoritma visi komputer melakukan ini melalui konsep yang disebut ekstraksi fitur. Data visual dari sensor diubah menjadi nilai numerik yang dapat digunakan oleh algoritma.
Jenis penglihatan buatan
Beberapa jenis computerized vision atau teknologi yang diterapkan pada artificial vision adalah:
- pembelajaran yang mendalam: Sistem pembelajaran mendalam, juga dikenal sebagai jaringan saraf, merupakan inti dari visi mesin. Mereka dirancang untuk belajar dan meningkatkan dengan pengalaman, sementara skalabel dan cukup fleksibel untuk beradaptasi dengan perkembangan pesat teknologi baru. Mereka biasanya dilatih pada kumpulan data besar dan dapat digunakan untuk berbagai tugas, termasuk visi komputer, pengenalan objek, pemahaman bahasa, dan inferensi. Sistem pembelajaran mendalam, juga dikenal sebagai jaringan saraf, adalah inti dari visi komputer. Mereka dirancang untuk belajar dan meningkatkan dengan pengalaman, sementara skalabel dan cukup fleksibel untuk beradaptasi dengan perkembangan pesat teknologi baru. Mereka biasanya dilatih pada kumpulan data besar dan dapat digunakan untuk berbagai tugas, termasuk visi komputer, pengenalan objek, pemahaman bahasa, dan inferensi.
- pembelajaran penguatan: Sistem pembelajaran penguatan menggunakan AI untuk memodifikasi sistem berdasarkan perilaku pengguna. Contohnya adalah agen virtual yang mengikuti pergerakan pengguna dan bereaksi berdasarkan parameter seperti lokasi dan waktu. Dalam VR, ini dapat digunakan untuk menciptakan pengalaman interaktif di mana objek di dunia maya merespons tindakan pengguna, misalnya pintu yang terbuka ketika pengguna mendekatinya. Sistem pembelajaran penguatan menggunakan AI untuk memodifikasi sistem berdasarkan perilaku pengguna. Contohnya adalah agen virtual yang mengikuti pergerakan pengguna dan bereaksi berdasarkan parameter seperti lokasi dan waktu. Dalam VR, ini dapat digunakan untuk menciptakan pengalaman interaktif di mana objek di dunia maya merespons tindakan pengguna, misalnya pintu yang terbuka ketika pengguna mendekatinya.
- pembelajaran semi-diawasi: Sistem semi-diawasi melatih model mereka hanya dengan menggunakan sebagian dari data berlabel. Misalnya, salah satu aplikasinya adalah mengidentifikasi objek tanpa memberi label pada bentuknya. Tim olahraga menggunakan AI semi-diawasi untuk menemukan pemain dalam rekaman tanpa mengetahui nama mereka.
Bagaimana visi komputer mengubah pabrik dengan memantau suku cadang
Salah satu manfaat awal dari visi komputer adalah peningkatan inspeksi. Tidak hanya kamera yang bagus dalam menemukan kekurangan, tetapi penglihatan mesin juga bagus dalam menunjukkannya. Ini menjadikannya teknologi kunci untuk peningkatan kualitas, memungkinkan produsen untuk menangkap masalah sebelum menyebabkan pengerjaan ulang yang mahal. Visi komputer juga sangat efektif dalam mengotomatisasi pemeriksaan bagian yang besar dan rumit. Ini memberi Anda tampilan keseluruhan objek yang jauh lebih mudah dianalisis daripada tampilan sebagian kecil. Anda jauh lebih mungkin untuk menemukan masalah yang mungkin tidak Anda sadari. Algoritma visi komputer juga dapat membantu Anda memecahkan masalah ini. Anda dapat menggunakan visi komputer untuk membuat model digital bagian dan menggunakannya untuk melacak cacat saat terjadi dan melacak kemajuannya saat diperbaiki.
Bagaimana visi komputer mengubah pabrik dengan memantau peralatan
Manfaat yang sama yang membuat visi komputer bagus untuk memeriksa suku cadang juga menjadikannya pilihan yang baik untuk peralatan pemantauan. Meskipun kamera mungkin terlalu kecil untuk melihat cara kerja bagian dalam mesin, computer vision dapat dengan mudah memetakan seluruh interior mesin dan memetakan komponen yang ada di dalamnya. Ini memungkinkan Anda untuk melihat dengan tepat apa yang terjadi dan mengidentifikasi potensi masalah. Visi komputer sangat cocok untuk mendeteksi masalah pada mesin. Itu dapat dengan mudah mendeteksi gerakan yang bisa dilewatkan manusia. Anda juga dapat mendeteksi masalah dengan mesin itu sendiri saat terjadi, seperti komponen yang rusak. Ketika datang untuk memantau produksi, visi komputer dapat melihat hal-hal yang mungkin terlewatkan oleh manusia. Itu juga dapat mendeteksi anomali dalam data yang tidak disadari oleh manusia. Titik-titik ini disebut anomali karena tidak cocok dengan data lainnya. Ini dapat membantu Anda mengidentifikasi potensi masalah dalam proses Anda. Ini juga dapat membantu Anda memprioritaskan masalah dan menemukan solusi untuk meningkatkan produksi.
Bagaimana visi mesin mengubah pabrik dengan memantau karyawan
Sama seperti visi mesin yang cocok untuk memeriksa suku cadang, visi mesin juga cocok untuk memantau pekerja. Ini menjadikannya cara yang berguna untuk meningkatkan keamanan dan membuat orang tetap waspada. Ini juga merupakan cara yang berguna untuk mengurangi kelelahan dan masalah terkait kelelahan. Visi komputer dapat digunakan untuk mengikuti pekerja yang bergerak di sekitar pabrik. Ini dapat membantu Anda memetakan lingkungan kerja Anda dan menemukan masalah seperti jalur yang diblokir atau ramai. Anda juga dapat menggunakan visi komputer untuk melacak aktivitas setiap pekerja. Ini memungkinkan Anda untuk melacak kinerja Anda, menunjukkan potensi kesalahan sebelum menyebabkan pengerjaan ulang yang mahal. Anda juga dapat menggunakan visi komputer untuk melacak peralatan dan mesin. Ini memungkinkan Anda untuk menemukan masalah mesin yang mudah terlewatkan oleh mata manusia.
Bagaimana visi komputer mengubah pabrik melalui deteksi cacat
Visi komputer juga merupakan alat yang hebat untuk mendeteksi cacat. Ini sangat masuk akal, karena banyak manfaat yang sama yang menjadikannya alat yang baik untuk inspeksi bagian juga berarti alat yang baik untuk mendeteksi cacat komponen. Visi komputer sangat cocok untuk mendeteksi cacat pada tahap awal. Ini berarti bahwa Anda cenderung tidak harus memesan perbaikan atau solusi yang mahal. Visi komputer juga sangat cocok untuk mendeteksi cacat permukaan, seperti goresan atau cacat cat. Ini menjadikannya pilihan yang baik untuk kontrol kualitas.
Pemindaian 3D
Saat Anda mulai menggunakan visi komputer untuk memahami seperti apa sebenarnya pabrik Anda, wajar jika Anda bertanya-tanya apa yang Anda lewatkan. Langkah selanjutnya yang jelas adalah mulai menggunakan kamera untuk membuat model 3D lingkungan Anda. Pendekatan berbasis data untuk visi mesin ini sering disebut sebagai pembelajaran mendalam. Dan, sekali lagi, itu sangat masuk akal. Algoritma visi mesin biasanya dilatih pada sejumlah kecil contoh. Ini adalah bentuk pembelajaran mesin yang sangat dangkal. Dibutuhkan banyak data visual untuk melatih algoritme pembelajaran mendalam, tetapi setelah selesai, Anda dapat melihat banyak data.
visi robot
Namun, pemindaian 3D menimbulkan masalah potensial. Ini berfungsi dengan baik untuk inspeksi tempat, tetapi setelah Anda membuat model 3D, Anda akan terjebak dengannya. Dan, begitu Anda mulai menggunakan visi komputer untuk pelacakan dan identifikasi bagian, kemungkinan Anda akan mulai menabrak sesuatu. Untungnya, ada juga solusi untuk masalah ini. Anda dapat menggunakan visi komputer untuk membuat representasi visual dari lingkungan robot. Ini memungkinkan Anda menggunakan visi komputer untuk mengidentifikasi hambatan potensial dan menghindarinya.
pemantauan video
Setelah Anda mulai menggunakan visi komputer di mesin Anda, Anda mungkin ingin melakukan hal yang sama dengan peralatan Anda. Anda dapat melakukan ini dengan membuat representasi visual dari tim. Pendekatan ini sering disebut visualisasi. Anda dapat membuat visualisasi untuk membantu Anda memahami cara kerja komputer Anda, atau Anda dapat membuat visualisasi untuk membantu Anda melatih algoritme visi komputer Anda. Anda dapat menggunakan visualisasi untuk membuat model tiga dimensi mesin Anda.
AI dan sensor
Visi komputer adalah komponen kunci dalam banyak aplikasi kecerdasan buatan. Ini termasuk hal-hal seperti pengenalan gambar, terjemahan bahasa, dan sintesis ucapan. Visi komputer juga merupakan kunci dalam pengembangan jaringan saraf. Ini adalah bagian penting dari aplikasi pembelajaran mendalam. Visi komputer lebih dari sekadar pendeteksian data visual yang sederhana. Sistem ini perlu dilatih dengan banyak contoh agar berguna. Mereka juga perlu ditempatkan di seluruh lini produksi.