製造の世界では、コンピューターは遅れをとっています。 業界は、人工知能が提供する巨大な可能性を活用し始めたばかりです. しかし、AI と製造業の融合はすでに影響を及ぼし始めています。 この記事では、コンピューター ビジョンが業界の工場をどのように変革しているかを探ります。 機械が扱う製品の鮮明な画像を機械に提供することにより、この技術により、メーカーはコストを削減し、効率を高め、パフォーマンスを向上させることができます。
また、それらを許可します 問題を監視し、発生時に修正することさえできます物事がうまくいかないのを待って、高価な部品を注文したり、面倒な修理作業を行ったりする必要はありません。 それを達成するための最初のステップは？ IT の観点から工場が実際にどのようなものかを理解します。 いくつかの重要な例を調べて、マシン ビジョンが世界中の工場をどのように変革しているかを見てみましょう。
コンピュータビジョンとは何ですか？
マシン ビジョンは、コンピューターが世界を認識するプロセスです。 いくつかの重要な点で人間の視覚とは異なります。 まず、マシンビジョンはデジタルです。 コンピュータ ビジョン アルゴリズムは形や色を検出できますが、実際には何も見ることができません。 人間は色を見ますが、形も認識します。 これが、コンピューター ビジョンが非常に価値のあるものになっている理由です。 コンピューター ビジョンは、機械学習のサブフィールドです。 機械学習アルゴリズムをトレーニングするときは、実際にそれを教えていることになります。 彼は例を示し、それらから学びます。 彼に示す例が多ければ多いほど、彼はより正確になります。 これは、コンピュータ ビジョン アルゴリズムをトレーニングするときに起こることです。 たくさんの視覚データを与えると、ますます正確になります。
人工視覚はどのように機能しますか?
人工視覚は、世界の鮮明な画像を取得することから成ります。 これを行うには、シーンで何が起こっているかを検出する何らかの方法が必要です。 それを行うには多くの方法があります。 たとえば、カメラを使用したり、周囲の世界を検出するセンサーを使用したりできます。 いずれにせよ、視覚データを検出するためにセンサーと呼ばれるものを使用しています。 次に、これらのセンサーが検出したものを解釈する方法が必要です。 コンピュータ ビジョン アルゴリズムは、特徴抽出と呼ばれる概念を通じてこれを行います。 センサーからの視覚データは、アルゴリズムで使用できる数値に変換されます。
人工視覚の種類
人工視覚に適用されるコンピューター化された視覚または技術のいくつかのタイプは次のとおりです。
- ディープラーニング: ニューラル ネットワークとも呼ばれるディープ ラーニング システムは、マシン ビジョンの中核を成しています。 それらは、新しいテクノロジーの急速な発展に適応するのに十分な拡張性と柔軟性を備えている一方で、経験に基づいて学習し、改善するように設計されています。 これらは通常、大規模なデータ セットでトレーニングされ、コンピューター ビジョン、オブジェクト認識、言語理解、推論など、さまざまなタスクに使用できます。 ニューラル ネットワークとも呼ばれるディープ ラーニング システムは、コンピューター ビジョンの中核を成しています。 それらは、新しいテクノロジーの急速な発展に適応するのに十分な拡張性と柔軟性を備えている一方で、経験に基づいて学習し、改善するように設計されています。 これらは通常、大規模なデータ セットでトレーニングされ、コンピューター ビジョン、オブジェクト認識、言語理解、推論など、さまざまなタスクに使用できます。
- 強化学習: 強化学習システムは、AI を使用して、ユーザーの行動に基づいてシステムを変更します。 この例は、ユーザーの動きを追跡し、場所や時間などのパラメーターに基づいて反応する仮想エージェントです。 VR では、これを使用して、ユーザーが近づくとドアが開くなど、仮想世界のオブジェクトがユーザーのアクションに反応するインタラクティブな体験を作成できます。 強化学習システムは、AI を使用して、ユーザーの行動に基づいてシステムを変更します。 この例は、ユーザーの動きを追跡し、場所や時間などのパラメーターに基づいて反応する仮想エージェントです。 VR では、これを使用して、ユーザーが近づくとドアが開くなど、仮想世界のオブジェクトがユーザーのアクションに反応するインタラクティブな体験を作成できます。
- 半教師あり学習: 半教師ありシステムは、ラベル付けされたデータのサブセットのみを使用してモデルをトレーニングします。 たとえば、XNUMX つのアプリケーションは、形状にラベルを付けずにオブジェクトを識別することです。 スポーツ チームは、半教師あり AI を使用して、名前を知らなくても映像内の選手を見つけます。
コンピュータ ビジョンが部品を監視して工場を変革する方法
コンピュータ ビジョンの初期の利点の XNUMX つは、検査の改善でした。 カメラは欠陥を見つけるのに優れているだけでなく、マシン ビジョンは欠陥を特定するのにも優れています。 これにより、製造業者はコストのかかる手直しが発生する前に問題を発見できるようになり、品質向上のための重要な技術となります。 コンピュータ ビジョンは、大型で複雑な部品の検査の自動化にも特に効果的です。 これにより、オブジェクト全体のビューが得られ、小さなパーツのビューよりも分析がはるかに簡単になります。 他の方法では気付かない問題に気付く可能性が高くなります。 コンピューター ビジョン アルゴリズムも、これらの問題の解決に役立ちます。 コンピューター ビジョンを使用してパーツのデジタル モデルを作成し、それを使用して、発生した欠陥を追跡し、修正された進行状況を追跡できます。
コンピュータビジョンが機器を監視することで工場をどのように変革しているか
コンピューター ビジョンが部品の検査に適しているのと同じ利点により、監視装置にも適しています。 カメラは小さすぎてマシンの内部の仕組みを見ることができないかもしれませんが、コンピューター ビジョンは、マシンの内部全体を簡単にマッピングし、そこに含まれるコンポーネントをマッピングできます。 これにより、何が起こっているのかを正確に把握し、潜在的な問題を特定できます。 コンピューター ビジョンは、機械の問題を検出するのに特に適しています。 人間が見逃す可能性のある動きを簡単に検出できます。 また、コンポーネントの故障など、機械自体の問題を発生時に検出することもできます。 生産の監視に関して言えば、コンピューター ビジョンは、人間が見逃している可能性のあるものを見つけることができます。 また、人間が気付かないデータの異常を検出することもできます。 これらのポイントは、残りのデータと一致しないため、異常と呼ばれます。 これは、プロセスの潜在的な問題を特定するのに役立ちます。 また、問題に優先順位を付け、生産を改善するための解決策を見つけるのにも役立ちます。
マシン ビジョンが従業員を監視して工場を変革する方法
マシンビジョンが部品の検査に適しているように、作業者の監視にも適しています。 これは、セキュリティを向上させ、人々を緊張させないための便利な方法です。 また、疲労や疲労に関連する問題を軽減するのにも役立ちます。 コンピューター ビジョンを使用して、工場内を移動する作業員を追跡できます。 これは、作業環境をマッピングし、ブロックされたパスや混雑したパスなどの問題を特定するのに役立ちます。 コンピューター ビジョンを使用して、各ワーカーのアクティビティを追跡することもできます。 これにより、コストのかかる再作業が発生する前に潜在的なエラーを特定して、パフォーマンスを追跡できます。 コンピューター ビジョンを使用して、機器や機械を追跡することもできます。 これにより、人間の目では見落としがちな機械の問題を見つけることができます。
コンピューター ビジョンが欠陥検出を通じてどのように工場を変革しているか
コンピューター ビジョンは、欠陥を検出するための優れたツールでもあります。 部品検査に適したツールであるのと同じ利点の多くが、部品の欠陥を検出するための優れたツールであることも意味するため、これは非常に理にかなっています。 コンピュータ ビジョンは、初期段階で欠陥を検出するのに特に適しています。 これは、費用のかかる修理や回避策を注文する必要が少なくなることを意味します。 コンピュータ ビジョンは、傷や塗装の欠陥などの表面欠陥の検出にも特に適しています。 これにより、品質管理に適しています。
3Dスキャン
コンピューター ビジョンを使用して工場の実際の様子を理解し始めると、何が欠けているのか疑問に思うのは自然なことです。 明らかな次のステップは、カメラを使用して環境の 3D モデルを作成することです。 マシン ビジョンに対するこのデータ駆動型のアプローチは、しばしばディープ ラーニングと呼ばれます。 そして、繰り返しになりますが、それは非常に理にかなっています。 マシン ビジョン アルゴリズムは通常、少数のサンプルでトレーニングされます。 これは機械学習の非常に表面的な形式です。 ディープ ラーニング アルゴリズムのトレーニングには大量の視覚データが必要ですが、それが完了すると、データから多くのことがわかります。
ロボットビジョン
ただし、3D スキャンには潜在的な問題があります。 スポット検査には最適ですが、一度 3D モデルを作成すると、それで行き詰まります。 また、パーツの追跡と識別にコンピューター ビジョンを使用し始めると、何かにぶつかり始める可能性があります。 幸いなことに、この問題の解決策もあります。 コンピューター ビジョンを使用して、ロボットの環境の視覚的表現を作成できます。 これにより、コンピュータ ビジョンを使用して潜在的な障害物を特定し、回避することができます。
ビデオ監視
機械でコンピューター ビジョンを使い始めたら、おそらく機器でも同じことをしたいと思うでしょう。 チームの視覚的表現を作成することでこれを行うことができます。 このアプローチは、多くの場合、視覚化と呼ばれます。 コンピューターの動作を理解するのに役立つ視覚化を作成したり、コンピューター ビジョン アルゴリズムのトレーニングに役立つ視覚化を作成したりできます。 ビジュアライゼーションを使用して、機械の XNUMX 次元モデルを作成できます。
AIとセンサー
コンピューター ビジョンは、多くの人工知能アプリケーションの重要なコンポーネントです。 これらには、画像認識、言語翻訳、音声合成などが含まれます。 コンピューター ビジョンは、ニューラル ネットワークの開発においても重要です。 これらは、深層学習アプリケーションの重要な部分です。 コンピュータ ビジョンは、単なる視覚データの検出以上のものです。 これらのシステムが役立つようにするには、多くの例でトレーニングする必要があります。 また、生産ライン全体に展開する必要があります。