제조 세계에서 컴퓨터는 뒤쳐져 있습니다. 업계는 인공 지능이 제공하는 엄청난 잠재력을 활용하기 시작했습니다.. 그러나 AI와 제조의 융합은 이미 영향을 미치기 시작했습니다. 이 기사에서는 컴퓨터 비전이 산업 공장을 어떻게 변화시키고 있는지 탐구할 것입니다. 이 기술은 작업하는 제품의 선명한 이미지를 기계에 제공함으로써 제조업체가 비용을 절감하고 효율성을 높이며 성능을 개선할 수 있도록 합니다.
그것은 또한 그들을 허용합니다 문제 발생 시 모니터링 및 수정일이 잘못되기를 기다리거나 값비싼 부품을 주문하거나 힘든 수리 작업을 수행해야 하는 대신. 그것을 이루기 위한 첫걸음은? IT 관점에서 공장이 실제로 어떤 모습인지 이해하십시오. 몇 가지 주요 예를 살펴보고 머신 비전이 전 세계 공장을 어떻게 변화시키고 있는지 살펴보겠습니다.
컴퓨터 비전이란 무엇입니까?
머신 비전은 컴퓨터가 세상을 인식하는 과정입니다. 그것은 몇 가지 주요 면에서 인간의 시각과 다릅니다. 우선 머신 비전은 디지털입니다. 컴퓨터 비전 알고리즘은 모양과 색상을 감지할 수 있지만 실제로는 아무것도 볼 수 없습니다. 인간은 색을 보지만 모양도 감지합니다. 이것이 컴퓨터 비전을 그토록 가치 있게 만드는 이유입니다. 컴퓨터 비전은 기계 학습의 하위 분야입니다. 기계 학습 알고리즘을 훈련할 때 실제로 가르치는 것입니다. 그는 예를 보여주고 그들로부터 배운다. 당신이 그에게 더 많은 예를 보여줄수록 그는 더 정확할 것입니다. 컴퓨터 비전 알고리즘을 훈련하면 일어나는 일입니다. 많은 시각적 데이터를 제공한 후에는 점점 더 정확해집니다.
인공 시력은 어떻게 작동합니까?
인공 시력은 세계에 대한 명확한 이미지를 얻는 것으로 구성됩니다. 이렇게 하려면 장면에서 무슨 일이 일어나고 있는지 감지할 수 있는 방법이 필요합니다. 많은 방법이 있습니다. 예를 들어 카메라를 사용하거나 주변 세계를 감지하는 센서를 사용할 수 있습니다. 어느 쪽이든, 센서라는 것을 사용하여 시각적 데이터를 감지하고 있습니다. 다음으로 이러한 센서가 감지하는 것을 해석하는 방법이 필요합니다. 컴퓨터 비전 알고리즘은 특징 추출이라는 개념을 통해 이를 수행합니다. 센서의 시각적 데이터는 알고리즘에서 사용할 수 있는 수치로 변환됩니다.
인공 시력의 종류
인공 시력에 적용되는 컴퓨터 비전 또는 기술의 일부 유형은 다음과 같습니다.
- 딥 러닝: 신경망이라고도 하는 딥 러닝 시스템은 머신 비전의 핵심입니다. 새로운 기술의 급속한 발전에 적응할 수 있을 만큼 확장 가능하고 유연하면서도 경험을 통해 배우고 개선할 수 있도록 설계되었습니다. 그들은 일반적으로 대규모 데이터 세트에 대해 교육을 받으며 컴퓨터 비전, 객체 인식, 언어 이해 및 추론을 비롯한 다양한 작업에 사용할 수 있습니다. 신경망이라고도 하는 딥 러닝 시스템은 컴퓨터 비전의 핵심입니다. 새로운 기술의 급속한 발전에 적응할 수 있을 만큼 확장 가능하고 유연하면서도 경험을 통해 배우고 개선할 수 있도록 설계되었습니다. 그들은 일반적으로 대규모 데이터 세트에 대해 교육을 받으며 컴퓨터 비전, 객체 인식, 언어 이해 및 추론을 비롯한 다양한 작업에 사용할 수 있습니다.
- 강화 학습: 강화 학습 시스템은 AI를 사용하여 사용자 행동에 따라 시스템을 수정합니다. 사용자의 움직임을 따라 위치 및 시간과 같은 매개변수를 기반으로 반응하는 가상 에이전트가 그 예입니다. VR에서 이것은 가상 세계의 물체가 사용자의 행동에 반응하는 대화형 경험을 만드는 데 사용할 수 있습니다(예: 사용자가 접근하면 열리는 문). 강화 학습 시스템은 AI를 사용하여 사용자 행동에 따라 시스템을 수정합니다. 사용자의 움직임을 따라 위치 및 시간과 같은 매개변수를 기반으로 반응하는 가상 에이전트가 그 예입니다. VR에서 이것은 가상 세계의 물체가 사용자의 행동에 반응하는 대화형 경험을 만드는 데 사용할 수 있습니다(예: 사용자가 접근하면 열리는 문).
- 반 지도 학습: Semi-supervised 시스템은 레이블이 지정된 데이터의 하위 집합만 사용하여 모델을 훈련합니다. 예를 들어, 한 가지 응용 프로그램은 모양에 레이블을 지정하지 않고 개체를 식별하는 것입니다. 스포츠 팀은 반 감독 AI를 사용하여 이름을 모른 채 영상에서 선수를 찾습니다.
컴퓨터 비전이 부품을 모니터링하여 공장을 변화시키는 방법
컴퓨터 비전의 초기 이점 중 하나는 검사 개선이었습니다. 카메라는 결함을 찾아내는 데 능숙할 뿐만 아니라 머신 비전은 결함을 정확히 찾아내는 데 탁월합니다. 이는 품질 향상을 위한 핵심 기술이 되어 제조업체가 비용이 많이 드는 재작업으로 이어지기 전에 문제를 포착할 수 있도록 합니다. 또한 컴퓨터 비전은 크고 복잡한 부품의 검사를 자동화하는 데 특히 효과적입니다. 이렇게 하면 작은 부분을 보는 것보다 분석하기 훨씬 쉬운 전체 개체를 볼 수 있습니다. 그렇지 않으면 눈치채지 못할 수도 있는 문제를 발견할 가능성이 훨씬 더 높습니다. 컴퓨터 비전 알고리즘도 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 컴퓨터 비전을 사용하여 부품의 디지털 모델을 만들고 이를 사용하여 결함이 발생할 때 추적하고 수정될 때 진행 상황을 추적할 수 있습니다.
컴퓨터 비전이 장비를 모니터링하여 공장을 변화시키는 방법
컴퓨터 비전을 부품 검사에 적합하게 만드는 것과 동일한 이점으로 인해 모니터링 장비에도 적합합니다. 카메라는 기계의 내부 작동을 보기에는 너무 작을 수 있지만 컴퓨터 비전은 기계의 전체 내부를 쉽게 매핑하고 포함된 구성 요소를 매핑할 수 있습니다. 이를 통해 정확히 무슨 일이 일어나고 있는지 확인하고 잠재적인 문제를 식별할 수 있습니다. 컴퓨터 비전은 특히 기계의 문제를 감지하는 데 적합합니다. 사람이 놓칠 수 있는 움직임을 쉽게 감지할 수 있습니다. 또한 결함이 있는 구성 요소와 같이 기계 자체에서 발생하는 문제를 감지할 수도 있습니다. 생산 모니터링과 관련하여 컴퓨터 비전은 인간이 놓칠 수 있는 것을 찾아낼 수 있습니다. 또한 사람이 알아차리지 못하는 데이터의 이상을 감지할 수도 있습니다. 이러한 점은 나머지 데이터와 맞지 않기 때문에 비정상이라고 합니다. 이는 프로세스에서 잠재적인 문제를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 문제의 우선 순위를 지정하고 생산 개선을 위한 솔루션을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.
머신 비전이 직원을 모니터링하여 공장을 변화시키는 방법
머신 비전이 부품 검사에 적합한 것처럼 작업자 모니터링에도 적합합니다. 이것은 보안을 강화하고 사람들이 긴장을 늦추지 않도록 하는 유용한 방법입니다. 또한 피로와 피로 관련 문제를 줄이는 데 유용한 방법입니다. 컴퓨터 비전은 공장 주변을 이동하는 작업자를 추적하는 데 사용할 수 있습니다. 이를 통해 작업 환경을 매핑하고 차단되거나 혼잡한 경로와 같은 문제를 발견할 수 있습니다. 컴퓨터 비전을 사용하여 각 작업자의 활동을 추적할 수도 있습니다. 이를 통해 성능을 추적하고 비용이 많이 드는 재작업을 일으키기 전에 잠재적 오류를 정확히 찾아낼 수 있습니다. 컴퓨터 비전을 사용하여 장비와 기계를 추적할 수도 있습니다. 이를 통해 사람의 눈으로 놓치기 쉬운 기계 문제를 발견할 수 있습니다.
컴퓨터 비전이 결함 감지를 통해 공장을 변화시키는 방법
컴퓨터 비전은 또한 결함을 감지하는 훌륭한 도구입니다. 부품 검사를 위한 좋은 도구가 되는 동일한 이점이 많다는 것은 부품 결함을 감지하는 데에도 좋은 도구라는 것을 의미하기 때문입니다. 컴퓨터 비전은 특히 초기 단계에서 결함을 감지하는 데 적합합니다. 이는 비용이 많이 드는 수리 또는 해결 방법을 주문해야 할 가능성이 적다는 것을 의미합니다. 컴퓨터 비전은 또한 긁힘이나 페인트 결함과 같은 표면 결함을 감지하는 데 특히 적합합니다. 이것은 품질 관리에 좋은 선택이 됩니다.
3D 스캐닝
공장이 실제로 어떤 모습인지 이해하기 위해 컴퓨터 비전을 사용하기 시작할 때, 무엇을 놓치고 있는지 궁금해하는 것은 당연합니다. 분명한 다음 단계는 카메라를 사용하여 환경의 3D 모델을 만드는 것입니다. 머신 비전에 대한 이러한 데이터 기반 접근 방식을 종종 딥 러닝이라고 합니다. 그리고 다시 한 번, 그것은 많은 의미가 있습니다. 머신 비전 알고리즘은 일반적으로 소수의 예제에서 훈련됩니다. 이것은 기계 학습의 매우 피상적인 형태입니다. 딥 러닝 알고리즘을 훈련시키는 데는 많은 시각적 데이터가 필요하지만 일단 완료되면 데이터에서 많은 것을 볼 수 있습니다.
로봇 비전
그러나 3D 스캐닝에는 잠재적인 문제가 있습니다. 현장 검사에는 훌륭하게 작동하지만 3D 모델을 만든 후에는 계속 사용하게 됩니다. 그리고 일단 부품 추적 및 식별을 위해 컴퓨터 비전을 사용하기 시작하면 문제에 부딪히기 시작할 것입니다. 다행히도 이 문제에 대한 해결책도 있습니다. 컴퓨터 비전을 사용하여 로봇 환경의 시각적 표현을 만들 수 있습니다. 이를 통해 컴퓨터 비전을 사용하여 잠재적인 장애물을 식별하고 피할 수 있습니다.
비디오 모니터링
기계에서 컴퓨터 비전을 사용하기 시작하면 장비에서도 같은 작업을 하고 싶을 것입니다. 팀의 시각적 표현을 만들어 이를 수행할 수 있습니다. 이 접근 방식을 흔히 시각화라고 합니다. 컴퓨터 작동 방식을 이해하는 데 도움이 되는 시각화를 만들거나 컴퓨터 비전 알고리즘을 훈련하는 데 도움이 되는 시각화를 만들 수 있습니다. 시각화를 사용하여 기계의 XNUMX차원 모델을 생성할 수 있습니다.
AI와 센서
컴퓨터 비전은 많은 인공 지능 응용 프로그램의 핵심 구성 요소입니다. 여기에는 이미지 인식, 언어 번역, 음성 합성 등이 포함됩니다. 컴퓨터 비전은 또한 신경망 개발의 핵심입니다. 이는 딥 러닝 애플리케이션의 핵심 부분입니다. 컴퓨터 비전은 시각적 데이터의 단순한 감지 그 이상입니다. 이러한 시스템이 유용하려면 많은 예를 통해 교육을 받아야 합니다. 또한 생산 라인 전체에 배포해야 합니다.