Gamybos pasaulyje kompiuteriai atsiliko. Pramonė tik pradėjo išnaudoti didžiulį dirbtinio intelekto potencialą. Tačiau dirbtinio intelekto ir gamybos konvergencija jau pradeda daryti įtaką. Šiame straipsnyje bus nagrinėjama, kaip kompiuterinė vizija keičia pramonės gamyklas. Suteikdama mašinoms aiškų gaminių, su kuriais jie dirba, vaizdą, ši technologija leidžia gamintojams sumažinti išlaidas, padidinti efektyvumą ir pagerinti našumą.
Tai taip pat leidžia jiems stebėti ir net išspręsti iškilusias problemasužuot laukę, kol viskas susiklostys blogai, ir užsakyti brangių dalių ar atlikti daug pastangų reikalaujančius remonto darbus. Pirmas žingsnis norint tai pasiekti? Supraskite, kokia iš tikrųjų yra jūsų gamykla IT požiūriu. Pažiūrėkime, kaip mašinų vizija keičia gamyklas visame pasaulyje, panagrinėdami keletą pagrindinių pavyzdžių.
Kas yra kompiuterio matymas?
Mašininis matymas yra procesas, kurio metu kompiuteriai suvokia pasaulį. Tai skiriasi nuo žmogaus regėjimo keliais pagrindiniais būdais. Visų pirma, mašininis matymas yra skaitmeninis. Kompiuterinio matymo algoritmai gali aptikti formas ir spalvas, bet iš tikrųjų nieko nemato. Žmonės mato spalvas, bet mes aptinkame ir formas. Dėl to kompiuterinis regėjimas yra toks vertingas. Kompiuterinis matymas yra mašininio mokymosi polaukis. Kai mokote mašininio mokymosi algoritmą, jūs iš tikrųjų jo mokote. Jam rodomi pavyzdžiai ir iš jų mokomasi. Kuo daugiau pavyzdžių jam parodysite, tuo tikslesnis jis bus. Taip atsitinka, kai mokote kompiuterinio matymo algoritmą. Suteikus daug vaizdinių duomenų, jis tampa vis tikslesnis.
Kaip veikia dirbtinis regėjimas?
Dirbtinis matymas susideda iš aiškaus pasaulio vaizdo gavimo. Norėdami tai padaryti, jums reikia kokio nors būdo aptikti, kas vyksta scenoje. Yra daug būdų tai padaryti. Pavyzdžiui, galite naudoti kamerą arba turėti jutiklius, kurie aptinka jus supantį pasaulį. Bet kuriuo atveju vaizdiniams duomenims aptikti naudojate tai, kas vadinama jutikliu. Tada jums reikia būdo, kaip interpretuoti, ką šie jutikliai aptinka. Kompiuterinio matymo algoritmai tai daro naudodami koncepciją, vadinamą funkcijų ištraukimu. Vaizdiniai jutiklio duomenys konvertuojami į skaitines vertes, kurias gali naudoti algoritmas.
Dirbtinio regėjimo tipai
Kai kurie kompiuterizuoto regėjimo tipai arba dirbtiniam regėjimui taikomos technologijos yra:
- gilus mokymasis: Giluminio mokymosi sistemos, dar žinomos kaip neuroniniai tinklai, yra mašininio matymo pagrindas. Jie skirti mokytis ir tobulėti turint patirties, kartu yra keičiamo dydžio ir pakankamai lankstūs, kad prisitaikytų prie spartaus naujų technologijų vystymosi. Paprastai jie mokomi naudoti didelius duomenų rinkinius ir gali būti naudojami įvairioms užduotims atlikti, įskaitant kompiuterinį matymą, objektų atpažinimą, kalbos supratimą ir išvadas. Giluminio mokymosi sistemos, dar žinomos kaip neuroniniai tinklai, yra kompiuterinio matymo pagrindas. Jie skirti mokytis ir tobulėti turint patirties, kartu yra keičiamo dydžio ir pakankamai lankstūs, kad prisitaikytų prie spartaus naujų technologijų vystymosi. Paprastai jie mokomi naudoti didelius duomenų rinkinius ir gali būti naudojami įvairioms užduotims atlikti, įskaitant kompiuterinį matymą, objektų atpažinimą, kalbos supratimą ir išvadas.
- pastiprinimo mokymasis: Sustiprinimo mokymosi sistemos naudoja AI, kad modifikuotų sistemą pagal vartotojo elgesį. To pavyzdys yra virtualus agentas, kuris seka vartotojo judėjimą ir reaguoja pagal tokius parametrus kaip vieta ir laikas. VR tai gali būti panaudota kuriant interaktyvią patirtį, kai virtualaus pasaulio objektai reaguoja į vartotojo veiksmus, pavyzdžiui, durys, kurios atsidaro, kai vartotojas prie jų priartėja. Sustiprinimo mokymosi sistemos naudoja AI, kad modifikuotų sistemą pagal vartotojo elgesį. To pavyzdys yra virtualus agentas, kuris seka vartotojo judėjimą ir reaguoja pagal tokius parametrus kaip vieta ir laikas. VR tai gali būti panaudota kuriant interaktyvią patirtį, kai virtualaus pasaulio objektai reaguoja į vartotojo veiksmus, pavyzdžiui, durys, kurios atsidaro, kai vartotojas prie jų priartėja.
- pusiau prižiūrimas mokymasis: pusiau prižiūrimos sistemos apmoko savo modelius naudodamos tik pažymėtų duomenų poaibį. Pavyzdžiui, viena programa yra identifikuoti objektus neženklinant jų formų. Sporto komanda naudoja pusiau prižiūrimą AI, kad surastų žaidėjus filmuotoje medžiagoje, nežinodama jų vardų.
Kaip kompiuterinė vizija keičia gamyklas stebėdama dalis
Vienas iš ankstyvųjų kompiuterinio matymo pranašumų buvo patobulintas patikrinimas. Kameros ne tik gerai nustato trūkumus, bet ir mašininis matymas puikiai juos nustato. Dėl to tai yra pagrindinė kokybės gerinimo technologija, leidžianti gamintojams pastebėti problemas, kol jos nereikalauja brangaus pertvarkymo. Kompiuterinis matymas taip pat ypač efektyvus automatizuojant didelių ir sudėtingų dalių patikrinimą. Tai suteikia jums viso objekto vaizdą, kurį daug lengviau analizuoti nei mažos dalies vaizdą. Labiau tikėtina, kad pastebėsite problemą, kurios kitaip nepastebėtumėte. Kompiuterinio matymo algoritmas taip pat gali padėti išspręsti šias problemas. Galite naudoti kompiuterinę viziją, kad sukurtumėte skaitmeninį dalies modelį ir stebėtumėte atsiradusius defektus bei jų pažangą, kai jie taisomi.
Kaip kompiuterinė vizija keičia gamyklas stebėdama įrangą
Dėl tų pačių privalumų, dėl kurių kompiuterinis matymas puikiai tinka tikrinant dalis, jis taip pat yra geras pasirinkimas stebėjimo įrangai. Nors kamera gali būti per maža, kad matytų vidinį mašinos veikimą, kompiuterinis matymas gali lengvai atvaizduoti visą mašinos vidų ir jame esančius komponentus. Tai leidžia tiksliai pamatyti, kas vyksta, ir nustatyti galimas problemas. Kompiuterinis matymas ypač gerai tinka mašinų problemoms aptikti. Jis gali lengvai aptikti judesius, kurių žmogus gali praleisti. Taip pat galite aptikti problemas, susijusias su pačia mašina, kai jos atsiranda, pvz., sugedusius komponentus. Kalbant apie gamybos stebėjimą, kompiuterinis regėjimas gali pastebėti dalykus, kurių žmogus gali nepastebėti. Jis taip pat gali aptikti duomenų anomalijas, kurių žmogus nepastebėtų. Šie taškai vadinami anomalijomis, nes jie nesutampa su likusiais duomenimis. Tai gali padėti nustatyti galimas procesų problemas. Tai taip pat gali padėti nustatyti problemų prioritetus ir rasti sprendimus, kaip pagerinti gamybą.
Kaip mašinų vizija keičia gamyklas stebint darbuotojus
Kaip mašininis matymas tinkamas detalių apžiūrai, taip ir darbuotojų stebėjimui. Tai yra naudingas būdas pagerinti saugumą ir išlaikyti žmones ant kojų. Tai taip pat naudingas būdas sumažinti nuovargį ir su nuovargiu susijusias problemas. Kompiuterinis matymas gali būti naudojamas stebint darbuotojus, judančius gamykloje. Tai gali padėti nustatyti savo darbo aplinką ir pastebėti tokias problemas kaip užblokuoti ar perpildyti keliai. Taip pat galite naudoti kompiuterinę viziją, kad stebėtumėte kiekvieno darbuotojo veiklą. Tai leidžia stebėti našumą ir tiksliai nustatyti galimas klaidas, kol jos nesukels brangaus pertvarkymo. Taip pat galite naudoti kompiuterinę viziją, kad galėtumėte sekti įrangą ir mašinas. Tai leidžia pastebėti mašinų problemas, kurias lengva nepastebėti žmogaus akimis.
Kaip kompiuterinė vizija keičia gamyklas aptikdama defektus
Kompiuterinis matymas taip pat yra puiki priemonė defektams aptikti. Tai labai prasminga, nes daugelis tų pačių privalumų, dėl kurių jis yra geras dalių tikrinimo įrankis, taip pat reiškia, kad tai yra geras įrankis komponentų defektams aptikti. Kompiuterinis matymas ypač tinkamas defektams aptikti ankstyvoje stadijoje. Tai reiškia, kad jums mažiau tikėtina, kad turėsite užsakyti brangų remontą ar sprendimus. Kompiuterinis matymas taip pat ypač tinka aptikti paviršiaus defektus, tokius kaip įbrėžimai ar dažų defektai. Dėl to jis yra geras kokybės kontrolės pasirinkimas.
3D skenavimas
Kai pradedate naudoti kompiuterinę viziją, kad suprastumėte, kaip iš tikrųjų atrodo jūsų gamykla, natūralu, kad kyla klausimas, ko jums trūksta. Kitas akivaizdus žingsnis yra pradėti naudoti kameras kuriant 3D aplinkos modelius. Šis duomenimis pagrįstas požiūris į mašininį matymą dažnai vadinamas giliuoju mokymusi. Ir vėlgi, tai turi daug prasmės. Mašininio matymo algoritmai paprastai mokomi remiantis nedideliu skaičiumi pavyzdžių. Tai labai paviršutiniška mašininio mokymosi forma. Norint išmokyti gilaus mokymosi algoritmą, reikia daug vaizdinių duomenų, bet kai tai padarysite, galite pamatyti daug duomenų.
robotinis regėjimas
Tačiau 3D nuskaitymas gali sukelti problemų. Tai puikiai tinka atliekant apžiūras vietoje, bet sukūrę 3D modelį, jis įstrigo. Ir kai pradėsite naudoti kompiuterinę viziją dalims sekti ir identifikuoti, greičiausiai pradėsite susidurti su dalykais. Laimei, taip pat yra šios problemos sprendimas. Norėdami sukurti vaizdinį roboto aplinkos vaizdą, galite naudoti kompiuterinę viziją. Tai leidžia naudoti kompiuterinę viziją, kad nustatytumėte galimas kliūtis ir jų išvengtumėte.
vaizdo stebėjimas
Kai tik pradėsite naudoti kompiuterinį matymą savo mašinose, tikriausiai norėsite tą patį padaryti ir su savo įranga. Tai galite padaryti sukurdami vaizdinius komandos vaizdus. Šis metodas dažnai vadinamas vizualizacija. Galite kurti vizualizacijas, kurios padės suprasti, kaip veikia jūsų kompiuteris, arba galite sukurti vizualizacijas, kurios padėtų jums išmokyti kompiuterio regėjimo algoritmus. Galite naudoti vizualizacijas, kad sukurtumėte trimatį savo mašinos modelį.
AI ir jutikliai
Kompiuterinė vizija yra pagrindinis daugelio dirbtinio intelekto programų komponentas. Tai apima tokius dalykus kaip vaizdo atpažinimas, kalbos vertimas ir kalbos sintezė. Kompiuterinis regėjimas taip pat yra labai svarbus kuriant neuroninius tinklus. Tai yra pagrindinė gilaus mokymosi programų dalis. Kompiuterinis matymas yra daug daugiau nei paprastas vaizdinių duomenų aptikimas. Kad šios sistemos būtų naudingos, jos turi būti apmokytos pateikiant daug pavyzdžių. Jie taip pat turi būti naudojami visoje gamybos linijoje.