ראייה מלאכותית: כל מה שאתה צריך לדעת

ראייה מלאכותית

בעולם הייצור, המחשבים פיגרו מאחור. התעשייה רק ​​החלה לרתום את הפוטנציאל העצום שמציעה הבינה המלאכותית. עם זאת, ההתכנסות של AI וייצור כבר מתחילה להשפיע. מאמר זה יחקור כיצד ראיית מחשב משנה את המפעלים של התעשייה. על ידי אספקת מכונות עם תמונות ברורות של המוצרים איתם הם עובדים, טכנולוגיה זו מאפשרת ליצרנים להפחית עלויות, להגביר את היעילות ולשפר את הביצועים.

זה גם מאפשר להם לנטר ואף לתקן בעיות כשהן מתעוררותבמקום לחכות שדברים ישתבשו ולהצטרך להזמין חלקים יקרים או לבצע עבודות תיקון מפרכות. הצעד הראשון להשיג אותו? הבן איך המפעל שלך באמת נראה מנקודת מבט של IT. בואו נסתכל כיצד ראיית מכונה משנה מפעלים ברחבי העולם על ידי חקר מספר דוגמאות מרכזיות.

דוגמאות לפרויקטים של קוד פתוח הקשורים לראייה ממוחשבת היא OpenCV, שהיא ספרייה לראייה ממוחשבת ברישיון BSD.

מהו ראיית מחשב?

CNC תעשייתי בקנה מידה גדול

ראיית מכונה היא התהליך שבו מחשבים תופסים את העולם. זה שונה מהראייה האנושית בכמה דרכים מרכזיות. קודם כל, ראיית מכונה היא דיגיטלית. אלגוריתמים של ראייה ממוחשבת יכולים לזהות צורות וצבעים, אבל הם לא יכולים לראות שום דבר. בני אדם רואים צבעים, אבל אנחנו גם מזהים צורות. זה מה שהופך את הראייה הממוחשבת לכל כך חשובה. ראייה ממוחשבת היא תת תחום של למידת מכונה. כאשר אתה מאמן אלגוריתם למידת מכונה, אתה למעשה מלמד אותו. מציגים לו דוגמאות ולומד מהן. ככל שתראה לו יותר דוגמאות, כך הוא יהיה מדויק יותר. זה מה שקורה כשמאמנים אלגוריתם ראייה ממוחשבת. לאחר הזנתו בהרבה נתונים ויזואליים, הוא הופך יותר ויותר מדויק.

איך עובדת ראייה מלאכותית?

ראייה מלאכותית מורכבת מהשגת תמונה ברורה של העולם. כדי לעשות זאת, אתה צריך דרך כלשהי לזהות מה קורה בסצנה. יש הרבה דרכים לעשות את זה. אתה יכול להשתמש במצלמה, למשל, או שיש לך חיישנים שמזהים את העולם סביבך. כך או כך, אתה משתמש במשהו שנקרא חיישן כדי לזהות נתונים חזותיים. לאחר מכן, אתה צריך דרך לפרש מה החיישנים האלה מזהים. אלגוריתמי ראייה ממוחשבת עושים זאת באמצעות מושג שנקרא מיצוי תכונות. הנתונים החזותיים מהחיישן מומרים לערכים מספריים שיכולים לשמש את האלגוריתם.

סוגי ראייה מלאכותית

חלק מסוגי הראייה הממוחשבת או הטכנולוגיות המיושמות לראייה מלאכותית הם:

  • למידה עמוקה: מערכות למידה עמוקה, הידועות גם כרשתות עצביות, הן בליבת ראיית המכונה. הם נועדו ללמוד ולהשתפר עם ניסיון, תוך שהם ניתנים להרחבה וגמישות מספיק כדי להסתגל להתפתחות המהירה של טכנולוגיות חדשות. הם מאומנים בדרך כלל על מערכי נתונים גדולים וניתן להשתמש בהם למגוון רחב של משימות, כולל ראייה ממוחשבת, זיהוי אובייקטים, הבנת שפה והסקת מסקנות. מערכות למידה עמוקה, הידועות גם כרשתות עצביות, הן בליבת הראייה הממוחשבת. הם נועדו ללמוד ולהשתפר עם ניסיון, תוך שהם ניתנים להרחבה וגמישות מספיק כדי להסתגל להתפתחות המהירה של טכנולוגיות חדשות. הם מאומנים בדרך כלל על מערכי נתונים גדולים וניתן להשתמש בהם למגוון רחב של משימות, כולל ראייה ממוחשבת, זיהוי אובייקטים, הבנת שפה והסקת מסקנות.
  • לימוד עם חיזוקים: מערכות למידת חיזוק משתמשות בבינה מלאכותית כדי לשנות את המערכת על סמך התנהגות המשתמש. דוגמה לכך היא סוכן וירטואלי שעוקב אחר תנועת המשתמש ומגיב על סמך פרמטרים כמו מיקום וזמן. ב-VR אפשר היה להשתמש בכך כדי ליצור חוויה אינטראקטיבית שבה אובייקטים בעולם הוירטואלי מגיבים לפעולות המשתמש, למשל דלת שנפתחת כשהמשתמש מתקרב אליה. מערכות למידת חיזוק משתמשות בבינה מלאכותית כדי לשנות את המערכת על סמך התנהגות המשתמש. דוגמה לכך היא סוכן וירטואלי שעוקב אחר תנועת המשתמש ומגיב על סמך פרמטרים כמו מיקום וזמן. ב-VR אפשר היה להשתמש בכך כדי ליצור חוויה אינטראקטיבית שבה אובייקטים בעולם הוירטואלי מגיבים לפעולות המשתמש, למשל דלת שנפתחת כשהמשתמש מתקרב אליה.
  • למידה בפיקוח למחצה: מערכות מפוקחות למחצה מאמנות את המודלים שלהן באמצעות רק תת-קבוצה של הנתונים המסומנים. לדוגמה, יישום אחד הוא לזהות אובייקטים מבלי לסמן את צורותיהם. קבוצת ספורט משתמשת בבינה מלאכותית מפוקחת למחצה כדי למצוא שחקנים בצילומים מבלי לדעת את שמם.

כיצד ראיית מחשב משנה מפעלים על ידי ניטור חלקים

תחזוקת ייצור

אחד היתרונות המוקדמים של ראייה ממוחשבת היה שיפור הבדיקה. לא רק שמצלמות טובות באיתור פגמים, אלא שראיית מכונה מצוינת באיתורם. זה הופך אותה לטכנולוגיית מפתח לשיפור איכות, המאפשרת ליצרנים לתפוס בעיות לפני שהן מובילות לעבודה מחדש יקרה. ראייה ממוחשבת יעילה במיוחד גם באוטומציה של בדיקת חלקים גדולים ומסובכים. זה נותן לך תצוגה של כל האובייקט שקל הרבה יותר לנתח מאשר תצוגה של חלק קטן. סביר יותר שתזהה בעיה שאחרת אולי לא תבחין בה. אלגוריתם ראייה ממוחשבת יכול גם לעזור לך לפתור את הבעיות הללו. אתה יכול להשתמש בראייה ממוחשבת כדי ליצור מודל דיגיטלי של החלק ולהשתמש בו כדי לעקוב אחר פגמים כשהם מתרחשים ולעקוב אחר ההתקדמות שלהם כשהם מתוקנים.

כיצד ראיית מחשב משנה מפעלים על ידי ניטור ציוד

אותם יתרונות שהופכים את הראייה הממוחשבת למצוינת עבור בדיקת חלקים הופכים אותו גם לבחירה טובה עבור ציוד ניטור. בעוד שמצלמה עשויה להיות קטנה מכדי לראות את פעולתה הפנימית של מכונה, ראיית מחשב יכולה למפות בקלות את כל פנים המכונה ולמפות את הרכיבים שהיא מכילה. זה מאפשר לך לראות בדיוק מה קורה ולזהות בעיות אפשריות. ראייה ממוחשבת מתאימה במיוחד לאיתור בעיות במכונות. זה יכול לזהות בקלות תנועות שאדם יכול לפספס. אתה יכול גם לזהות בעיות במכונות עצמו כשהן מתרחשות, כגון רכיבים פגומים. כשזה מגיע לניטור ייצור, ראייה ממוחשבת יכולה לזהות דברים שאדם עלול לפספס. זה גם יכול לזהות חריגות בנתונים שאדם לא ישים לב אליהם. נקודות אלו נקראות אנומליות מכיוון שהן אינן מתאימות לשאר הנתונים. זה יכול לעזור לך לזהות בעיות אפשריות בתהליכים שלך. זה גם יכול לעזור לך לתעדף בעיות ולמצוא פתרונות לשיפור הייצור.

כיצד ראיית מכונה משנה מפעלים על ידי ניטור עובדים

כשם שראיית מכונה מתאימה לבדיקת חלקים, היא מתאימה גם לניטור עובדים. זה הופך אותה לדרך שימושית לשפר את האבטחה ולשמור על אנשים על קצות האצבעות. זוהי גם דרך שימושית להפחתת עייפות ובעיות הקשורות לעייפות. ניתן להשתמש בראייה ממוחשבת כדי לעקוב אחר עובדים מסתובבים במפעל. זה יכול לעזור לך למפות את סביבת העבודה שלך ולאתר בעיות כמו שבילים חסומים או צפופים. אתה יכול גם להשתמש בראייה ממוחשבת כדי לעקוב אחר הפעילויות של כל עובד. זה מאפשר לך לעקוב אחר הביצועים שלך, לאתר שגיאות פוטנציאליות לפני שהן גורמות לעבודה מחדש יקרה. אתה יכול גם להשתמש בראייה ממוחשבת כדי לעקוב אחר ציוד ומכונות. זה מאפשר לך לזהות בעיות מכונות שקל לפספס בעין האנושית.

כיצד ראיית מחשב משנה מפעלים באמצעות זיהוי פגמים

ia

ראייה ממוחשבת היא גם כלי מצוין לאיתור פגמים. זה הגיוני מאוד, שכן רבים מאותם יתרונות שהופכים אותו לכלי טוב לבדיקת חלקים משמעו גם שהוא כלי טוב לזיהוי פגמים ברכיבים. ראייה ממוחשבת מתאימה במיוחד לאיתור ליקויים בשלב מוקדם. משמעות הדבר היא שפחות סביר שתצטרך להזמין תיקונים יקרים או דרכים לעקיפת הבעיה. ראיית מחשב מתאימה במיוחד גם לאיתור פגמי משטח, כגון שריטות או פגמי צבע. זה הופך אותו לבחירה טובה עבור בקרת איכות.

סריקה תלת מימדית

כאשר אתה מתחיל להשתמש בראייה ממוחשבת כדי להבין איך המפעל שלך באמת נראה, זה טבעי לתהות מה אתה מפספס. הצעד הבא הברור הוא להתחיל להשתמש במצלמות כדי ליצור מודלים תלת מימדיים של הסביבה שלך. גישה מונעת נתונים זו לראיית מכונה מכונה לעתים קרובות למידה עמוקה. ושוב, זה הגיוני מאוד. אלגוריתמי ראיית מכונה מאומנים בדרך כלל על מספר קטן של דוגמאות. זוהי צורה מאוד שטחית של למידת מכונה. צריך הרבה נתונים חזותיים כדי לאמן אלגוריתם למידה עמוקה, אבל ברגע שזה נעשה, אפשר לראות הרבה בנתונים.

ראייה רובוטית

עם זאת, סריקה תלת מימדית מהווה בעיה אפשרית. זה עובד מצוין עבור בדיקות נקודתיות, אבל ברגע שיצרת מודל תלת מימד, אתה תקוע איתו. וברגע שתתחיל להשתמש בראייה ממוחשבת למעקב וזיהוי חלקים, סביר להניח שתתחיל להיתקל בדברים. למרבה המזל, יש גם פתרון לבעיה זו. ניתן להשתמש בראייה ממוחשבת כדי ליצור ייצוג חזותי של סביבת הרובוט. זה מאפשר לך להשתמש בראייה ממוחשבת כדי לזהות מכשולים פוטנציאליים ולהימנע מהם.

ניטור וידאו

לאחר שהתחלת להשתמש בראייה ממוחשבת במכונות שלך, סביר להניח שתרצה לעשות את אותו הדבר עם הציוד שלך. אתה יכול לעשות זאת על ידי יצירת ייצוגים חזותיים של הצוות. גישה זו נקראת לעתים קרובות ויזואליזציה. אתה יכול ליצור הדמיות שיעזרו לך להבין איך המחשב שלך עובד, או שאתה יכול ליצור הדמיות שיעזרו לך לאמן את אלגוריתמי הראייה הממוחשבת שלך. אתה יכול להשתמש בהדמיות כדי ליצור מודל תלת מימדי של המכונות שלך.

AI וחיישנים

ראייה ממוחשבת היא מרכיב מרכזי ביישומי בינה מלאכותית רבים. אלה כוללים דברים כמו זיהוי תמונות, תרגום שפה וסינתזת דיבור. ראייה ממוחשבת היא גם מפתח בפיתוח רשתות עצביות. אלו הם חלק מרכזי ביישומי למידה עמוקה. ראייה ממוחשבת היא הרבה יותר מזיהוי פשוט של נתונים חזותיים. מערכות אלו צריכות לעבור הכשרה עם דוגמאות רבות כדי להיות שימושיות. יש לפרוס אותם גם בכל קו הייצור.


היה הראשון להגיב

השאירו את התגובה שלכם

כתובת הדוא"ל שלך לא תפורסם. שדות חובה מסומנים *

*

*

  1. אחראי לנתונים: מיגל אנחל גטון
  2. מטרת הנתונים: בקרת ספאם, ניהול תגובות.
  3. לגיטימציה: הסכמתך
  4. מסירת הנתונים: הנתונים לא יועברו לצדדים שלישיים אלא בהתחייבות חוקית.
  5. אחסון נתונים: מסד נתונים המתארח על ידי Occentus Networks (EU)
  6. זכויות: בכל עת תוכל להגביל, לשחזר ולמחוק את המידע שלך.