ಉತ್ಪಾದನಾ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು ಹಿಂದೆ ಬಿದ್ದಿವೆ. ಉದ್ಯಮವು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ನೀಡುವ ಅಗಾಧ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, AI ಮತ್ತು ತಯಾರಿಕೆಯ ಒಮ್ಮುಖವು ಈಗಾಗಲೇ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದೆ. ಈ ಲೇಖನವು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಉದ್ಯಮದ ಕಾರ್ಖಾನೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತದೆ. ಅವರು ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಸ್ಪಷ್ಟ ಚಿತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ತಯಾರಕರು ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು, ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಇದು ಅವರಿಗೂ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಉದ್ಭವಿಸಿದಂತೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಸರಿಪಡಿಸಿವಿಷಯಗಳು ತಪ್ಪಾಗುವವರೆಗೆ ಕಾಯುವ ಬದಲು ಮತ್ತು ದುಬಾರಿ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಆದೇಶಿಸುವ ಅಥವಾ ಪ್ರಯಾಸಕರ ದುರಸ್ತಿ ಕೆಲಸವನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳುವ ಬದಲು. ಅದನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಮೊದಲ ಹೆಜ್ಜೆ? ಐಟಿ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಫ್ಯಾಕ್ಟರಿ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಹೇಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ. ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಯಂತ್ರ ದೃಷ್ಟಿ ಪ್ರಪಂಚದಾದ್ಯಂತ ಕಾರ್ಖಾನೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡೋಣ.
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಎಂದರೇನು?
ಯಂತ್ರ ದೃಷ್ಟಿ ಎನ್ನುವುದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು ಜಗತ್ತನ್ನು ಗ್ರಹಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಮಾನವ ದೃಷ್ಟಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ. ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಯಂತ್ರ ದೃಷ್ಟಿ ಡಿಜಿಟಲ್ ಆಗಿದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಆಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ಬಣ್ಣಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡಬಹುದು, ಆದರೆ ಅವು ನಿಜವಾಗಿ ಏನನ್ನೂ ನೋಡುವುದಿಲ್ಲ. ಮನುಷ್ಯರು ಬಣ್ಣಗಳನ್ನು ನೋಡುತ್ತಾರೆ, ಆದರೆ ನಾವು ಆಕಾರಗಳನ್ನು ಸಹ ಗುರುತಿಸುತ್ತೇವೆ. ಇದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ತುಂಬಾ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಉಪಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ. ನೀವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಿದಾಗ, ನೀವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಅದನ್ನು ಕಲಿಸುತ್ತೀರಿ. ಅವರು ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅವರಿಂದ ಕಲಿಯುತ್ತಾರೆ. ನೀವು ಅವನಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ತೋರಿಸಿದರೆ, ಅವನು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿರುತ್ತಾನೆ. ನೀವು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಿದಾಗ ಅದು ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಕಷ್ಟು ದೃಶ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡಿದ ನಂತರ, ಅದು ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗುತ್ತದೆ.
ಕೃತಕ ದೃಷ್ಟಿ ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ?
ಕೃತಕ ದೃಷ್ಟಿ ಪ್ರಪಂಚದ ಸ್ಪಷ್ಟ ಚಿತ್ರಣವನ್ನು ಪಡೆಯುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಇದನ್ನು ಮಾಡಲು, ದೃಶ್ಯದಲ್ಲಿ ಏನಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ನಿಮಗೆ ಕೆಲವು ಮಾರ್ಗಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಅದನ್ನು ಮಾಡಲು ಹಲವು ಮಾರ್ಗಗಳಿವೆ. ನೀವು ಕ್ಯಾಮರಾವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಸುತ್ತಲಿನ ಪ್ರಪಂಚವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಸಂವೇದಕಗಳನ್ನು ನೀವು ಹೊಂದಬಹುದು. ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ, ನೀವು ದೃಶ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಸಂವೇದಕ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಯಾವುದನ್ನಾದರೂ ಬಳಸುತ್ತಿರುವಿರಿ. ಮುಂದೆ, ಈ ಸಂವೇದಕಗಳು ಏನನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಲು ನಿಮಗೆ ಒಂದು ಮಾರ್ಗ ಬೇಕು. ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಎಂಬ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ಮೂಲಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಇದನ್ನು ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಸಂವೇದಕದಿಂದ ದೃಶ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಮೂಲಕ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಮೌಲ್ಯಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಕೃತಕ ದೃಷ್ಟಿಯ ವಿಧಗಳು
ಗಣಕೀಕೃತ ದೃಷ್ಟಿಯ ಕೆಲವು ವಿಧಗಳು ಅಥವಾ ಕೃತಕ ದೃಷ್ಟಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾದ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು:
- ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ: ನರಗಳ ಜಾಲಗಳು ಎಂದೂ ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಯಂತ್ರ ದೃಷ್ಟಿಯ ಕೇಂದ್ರಭಾಗದಲ್ಲಿವೆ. ಹೊಸ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಕ್ಷಿಪ್ರ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಷ್ಟು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಮತ್ತು ಅನುಭವದೊಂದಿಗೆ ಸುಧಾರಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅವುಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ, ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಭಾಷೆಯ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಯ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು. ನರಗಳ ಜಾಲಗಳು ಎಂದೂ ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯ ಮಧ್ಯಭಾಗದಲ್ಲಿವೆ. ಹೊಸ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಕ್ಷಿಪ್ರ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಷ್ಟು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಮತ್ತು ಅನುಭವದೊಂದಿಗೆ ಸುಧಾರಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅವುಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ, ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಭಾಷೆಯ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಯ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು.
- ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆ: ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಬಳಕೆದಾರರ ನಡವಳಿಕೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಇದರ ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ ಬಳಕೆದಾರರ ಚಲನೆಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವ ವರ್ಚುವಲ್ ಏಜೆಂಟ್ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳ ಮತ್ತು ಸಮಯದಂತಹ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತದೆ. VR ನಲ್ಲಿ, ವರ್ಚುವಲ್ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿನ ವಸ್ತುಗಳು ಬಳಕೆದಾರರ ಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಅನುಭವವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಬಳಕೆದಾರರು ಅದನ್ನು ಸಮೀಪಿಸಿದಾಗ ತೆರೆಯುವ ಬಾಗಿಲು. ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಬಳಕೆದಾರರ ನಡವಳಿಕೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಇದರ ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ ಬಳಕೆದಾರರ ಚಲನೆಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವ ವರ್ಚುವಲ್ ಏಜೆಂಟ್ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳ ಮತ್ತು ಸಮಯದಂತಹ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತದೆ. VR ನಲ್ಲಿ, ವರ್ಚುವಲ್ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿನ ವಸ್ತುಗಳು ಬಳಕೆದಾರರ ಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಅನುಭವವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಬಳಕೆದಾರರು ಅದನ್ನು ಸಮೀಪಿಸಿದಾಗ ತೆರೆಯುವ ಬಾಗಿಲು.
- ಅರೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಕಲಿಕೆ: ಅರೆ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾದ ಉಪವಿಭಾಗವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ತಮ್ಮ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವಸ್ತುಗಳ ಆಕಾರಗಳನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದೆಯೇ ಗುರುತಿಸುವುದು ಒಂದು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್. ಕ್ರೀಡಾ ತಂಡವು ಆಟಗಾರರ ಹೆಸರನ್ನು ತಿಳಿಯದೆ ಫೂಟೇಜ್‌ನಲ್ಲಿ ಹುಡುಕಲು ಅರೆ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಖಾನೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತಿದೆ
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯ ಆರಂಭಿಕ ಪ್ರಯೋಜನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಸುಧಾರಿತ ತಪಾಸಣೆ. ನ್ಯೂನತೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು ಉತ್ತಮವಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ದೃಷ್ಟಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ. ಇದು ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸುಧಾರಣೆಗೆ ಪ್ರಮುಖ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿದೆ, ತಯಾರಕರು ದುಬಾರಿ ಮರುಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುವ ಮೊದಲು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ದೊಡ್ಡ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಭಾಗಗಳ ತಪಾಸಣೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ. ಇದು ನಿಮಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ವಸ್ತುವಿನ ನೋಟವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಣ್ಣ ಭಾಗದ ನೋಟಕ್ಕಿಂತ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗಿದೆ. ನೀವು ಗಮನಿಸದಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನೀವು ಗುರುತಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಹೆಚ್ಚು. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಸಹ ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಭಾಗದ ಡಿಜಿಟಲ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ನೀವು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು ಮತ್ತು ದೋಷಗಳು ಸಂಭವಿಸಿದಂತೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿದಂತೆ ಅವುಗಳ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಬಳಸಬಹುದು.
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಖಾನೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತಿದೆ
ಭಾಗಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವ ಅದೇ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಪರಿವೀಕ್ಷಣಾ ಸಾಧನಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ. ಯಂತ್ರದ ಆಂತರಿಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನೋಡಲು ಕ್ಯಾಮರಾ ತುಂಬಾ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದ್ದರೂ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಯಂತ್ರದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಒಳಭಾಗವನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಅದರಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಘಟಕಗಳನ್ನು ನಕ್ಷೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಏನಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ನೋಡಲು ಮತ್ತು ಸಂಭಾವ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಇದು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಯಂತ್ರೋಪಕರಣಗಳಲ್ಲಿನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಮಾನವನು ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ಚಲನೆಯನ್ನು ಇದು ಸುಲಭವಾಗಿ ಪತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ದೋಷಯುಕ್ತ ಘಟಕಗಳಂತಹ ಯಂತ್ರೋಪಕರಣಗಳು ಸಂಭವಿಸಿದಂತೆ ನೀವು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸಹ ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು. ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಬಂದಾಗ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಮಾನವನು ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು. ಮಾನವನು ಗಮನಿಸದ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ವೈಪರೀತ್ಯಗಳನ್ನು ಸಹ ಇದು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ವೈಪರೀತ್ಯಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳು ಉಳಿದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಭವನೀಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಇದು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಲು ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಇದು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಉದ್ಯೋಗಿಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಯಂತ್ರ ದೃಷ್ಟಿ ಕಾರ್ಖಾನೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತಿದೆ
ಭಾಗಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಯಂತ್ರ ದೃಷ್ಟಿ ಹೇಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಇದು ಕೆಲಸಗಾರರನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಸಹ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಇದು ಭದ್ರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮತ್ತು ಜನರನ್ನು ಅವರ ಕಾಲ್ಬೆರಳುಗಳ ಮೇಲೆ ಇರಿಸಲು ಉಪಯುಕ್ತ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ. ದಣಿವು ಮತ್ತು ಆಯಾಸ-ಸಂಬಂಧಿತ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಇದು ಉಪಯುಕ್ತ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ. ಕಾರ್ಖಾನೆಯ ಸುತ್ತಲೂ ಚಲಿಸುವ ಕೆಲಸಗಾರರನ್ನು ಅನುಸರಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಇದು ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸದ ವಾತಾವರಣವನ್ನು ನಕ್ಷೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಿದ ಅಥವಾ ಕಿಕ್ಕಿರಿದ ಮಾರ್ಗಗಳಂತಹ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಕೆಲಸಗಾರನ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ನೀವು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಬಹುದು. ಇದು ನಿಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಸಂಭಾವ್ಯ ದೋಷಗಳು ದುಬಾರಿ ಮರುನಿರ್ಮಾಣವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುವ ಮೊದಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ. ಉಪಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರೋಪಕರಣಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ನೀವು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಬಹುದು. ಮಾನವನ ಕಣ್ಣಿನಿಂದ ಸುಲಭವಾಗಿ ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಯಂತ್ರೋಪಕರಣಗಳ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಇದು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ದೋಷ ಪತ್ತೆಯ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಖಾನೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತಿದೆ
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ದೋಷಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಉತ್ತಮ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಇದು ಸಾಕಷ್ಟು ಸಮಂಜಸವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಭಾಗ ತಪಾಸಣೆಗೆ ಉತ್ತಮ ಸಾಧನವಾಗಿಸುವ ಅನೇಕ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಘಟಕ ದೋಷಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಇದು ಉತ್ತಮ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ ಎಂದರ್ಥ. ಆರಂಭಿಕ ಹಂತದಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಇದರರ್ಥ ನೀವು ದುಬಾರಿ ರಿಪೇರಿ ಅಥವಾ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಆದೇಶಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಕಡಿಮೆ. ಗೀರುಗಳು ಅಥವಾ ಬಣ್ಣದ ದೋಷಗಳಂತಹ ಮೇಲ್ಮೈ ದೋಷಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಇದು ಗುಣಮಟ್ಟದ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ.
3D ಸ್ಕ್ಯಾನಿಂಗ್
ನಿಮ್ಮ ಕಾರ್ಖಾನೆಯು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಹೇಗೆ ಕಾಣುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ನೀವು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ಬಳಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದಾಗ, ನೀವು ಏನು ಕಳೆದುಕೊಂಡಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಆಶ್ಚರ್ಯಪಡುವುದು ಸಹಜ. ನಿಮ್ಮ ಪರಿಸರದ 3D ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಮುಂದಿನ ಹಂತವಾಗಿದೆ. ಯಂತ್ರ ದೃಷ್ಟಿಗೆ ಈ ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ವಿಧಾನವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮತ್ತು ಮತ್ತೊಮ್ಮೆ, ಇದು ಬಹಳಷ್ಟು ಅರ್ಥವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಮೆಷಿನ್ ವಿಷನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿವೆ. ಇದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಅತ್ಯಂತ ಮೇಲ್ನೋಟದ ರೂಪವಾಗಿದೆ. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಇದು ಸಾಕಷ್ಟು ದೃಶ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಒಮ್ಮೆ ಅದು ಮುಗಿದ ನಂತರ, ನೀವು ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಬಹಳಷ್ಟು ನೋಡಬಹುದು.
ರೊಬೊಟಿಕ್ ದೃಷ್ಟಿ
ಆದಾಗ್ಯೂ, 3D ಸ್ಕ್ಯಾನಿಂಗ್ ಸಂಭಾವ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸ್ಪಾಟ್ ತಪಾಸಣೆಗೆ ಇದು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಒಮ್ಮೆ ನೀವು 3D ಮಾದರಿಯನ್ನು ರಚಿಸಿದ ನಂತರ, ನೀವು ಅದರಲ್ಲಿ ಸಿಲುಕಿಕೊಂಡಿದ್ದೀರಿ. ಮತ್ತು, ಒಮ್ಮೆ ನೀವು ಭಾಗ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ಬಳಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದರೆ, ನೀವು ವಿಷಯಗಳಿಗೆ ಬಡಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು. ಅದೃಷ್ಟವಶಾತ್, ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಪರಿಹಾರವೂ ಇದೆ. ರೋಬೋಟ್‌ನ ಪರಿಸರದ ದೃಶ್ಯ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸಲು ನೀವು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಸಂಭಾವ್ಯ ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ಬಳಸಲು ಇದು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ವೀಡಿಯೊ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ
ಒಮ್ಮೆ ನೀವು ನಿಮ್ಮ ಯಂತ್ರೋಪಕರಣಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ಬಳಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದ ನಂತರ, ನೀವು ಬಹುಶಃ ನಿಮ್ಮ ಸಲಕರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಅದೇ ರೀತಿ ಮಾಡಲು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ. ತಂಡದ ದೃಶ್ಯ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ನೀವು ಇದನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು. ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ನೀವು ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ನೀವು ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ಯಂತ್ರೋಪಕರಣಗಳ ಮೂರು ಆಯಾಮದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ನೀವು ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
AI ಮತ್ತು ಸಂವೇದಕಗಳು
ಅನೇಕ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಅನ್ವಯಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವಾಗಿದೆ. ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಭಾಷಾ ಅನುವಾದ ಮತ್ತು ಮಾತಿನ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆಯಂತಹವುಗಳು ಸೇರಿವೆ. ನರಮಂಡಲಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಕೂಡ ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ. ಇವು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಅನ್ವಯಗಳ ಪ್ರಮುಖ ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರ ಡೇಟಾದ ಸರಳ ಪತ್ತೆಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಲು ಹಲವು ಉದಾಹರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆಯಬೇಕು. ಉತ್ಪಾದನಾ ಸಾಲಿನ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಅವುಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ.