Ražošanas pasaulē datori ir atpalikuši. Nozare ir tikai sākusi izmantot milzīgo potenciālu, ko piedāvā mākslīgais intelekts. Tomēr mākslīgā intelekta un ražošanas konverģence jau sāk ietekmēt. Šajā rakstā tiks pētīts, kā datorredze pārveido nozares rūpnīcas. Nodrošinot mašīnām skaidrus attēlus par produktiem, ar kuriem tās strādā, šī tehnoloģija ļauj ražotājiem samazināt izmaksas, palielināt efektivitāti un uzlabot veiktspēju.
Tas viņiem arī ļauj uzraudzīt un pat novērst problēmas, tiklīdz tās rodastā vietā, lai gaidītu, kad kaut kas noies greizi, un jāpasūta dārgas detaļas vai jāveic darbietilpīgi remontdarbi. Pirmais solis, lai to sasniegtu? Izprotiet, kāda patiesībā ir jūsu rūpnīca no IT viedokļa. Apskatīsim, kā mašīnredze pārveido rūpnīcas visā pasaulē, izpētot dažus galvenos piemērus.
Kas ir datora redze?
Mašīnredze ir process, kurā datori uztver pasauli. Tas atšķiras no cilvēka redzes vairākos galvenajos veidos. Pirmkārt, mašīnredze ir digitāla. Datorredzes algoritmi var noteikt formas un krāsas, bet patiesībā viņi neko nevar redzēt. Cilvēki redz krāsas, bet mēs arī atklājam formas. Tas padara datora redzi tik vērtīgu. Datorredze ir mašīnmācības apakšnozare. Kad jūs apmācāt mašīnmācīšanās algoritmu, jūs faktiski to mācāt. Viņam tiek rādīti piemēri un viņš no tiem mācās. Jo vairāk piemēru jūs viņam parādīsit, jo precīzāks viņš būs. Tas notiek, kad jūs apmācāt datora redzes algoritmu. Pēc daudzu vizuālo datu ievadīšanas tas kļūst arvien precīzāks.
Kā darbojas mākslīgā redze?
Mākslīgais redzējums sastāv no skaidra pasaules attēla iegūšanas. Lai to izdarītu, jums ir nepieciešams kāds veids, kā noteikt, kas notiek ainā. Ir daudz veidu, kā to izdarīt. Varat izmantot, piemēram, kameru vai sensorus, kas nosaka apkārtējo pasauli. Jebkurā gadījumā jūs izmantojat kaut ko, ko sauc par sensoru, lai noteiktu vizuālos datus. Tālāk jums ir nepieciešams veids, kā interpretēt to, ko šie sensori atklāj. Datorredzes algoritmi to dara, izmantojot koncepciju, ko sauc par funkciju ieguvi. Vizuālie dati no sensora tiek pārveidoti skaitliskās vērtībās, kuras var izmantot algoritms.
Mākslīgās redzes veidi
Daži no datorizētās redzes veidiem vai tehnoloģijām, ko izmanto mākslīgajai redzei, ir:
- dziļa mācīšanās: Dziļās mācīšanās sistēmas, kas pazīstamas arī kā neironu tīkli, ir mašīnredzes pamatā. Tie ir paredzēti, lai mācītos un pilnveidotos ar pieredzi, vienlaikus ir pietiekami mērogojami un elastīgi, lai pielāgotos jauno tehnoloģiju straujajai attīstībai. Parasti viņi ir apmācīti par lielām datu kopām, un tos var izmantot dažādiem uzdevumiem, tostarp datora redzei, objektu atpazīšanai, valodas izpratnei un secinājumiem. Dziļās mācīšanās sistēmas, kas pazīstamas arī kā neironu tīkli, ir datora redzes pamatā. Tie ir paredzēti, lai mācītos un pilnveidotos ar pieredzi, vienlaikus ir pietiekami mērogojami un elastīgi, lai pielāgotos jauno tehnoloģiju straujajai attīstībai. Parasti viņi ir apmācīti par lielām datu kopām, un tos var izmantot dažādiem uzdevumiem, tostarp datora redzei, objektu atpazīšanai, valodas izpratnei un secinājumiem.
- pastiprināšanas mācības: Pastiprināšanas mācību sistēmas izmanto AI, lai modificētu sistēmu, pamatojoties uz lietotāja uzvedību. Piemērs tam ir virtuālais aģents, kas seko lietotāja kustībai un reaģē, pamatojoties uz tādiem parametriem kā atrašanās vieta un laiks. VR to var izmantot, lai radītu interaktīvu pieredzi, kurā objekti virtuālajā pasaulē reaģē uz lietotāja darbībām, piemēram, durvis, kas atveras, kad lietotājs tām tuvojas. Pastiprināšanas mācību sistēmas izmanto AI, lai modificētu sistēmu, pamatojoties uz lietotāja uzvedību. Piemērs tam ir virtuālais aģents, kas seko lietotāja kustībai un reaģē, pamatojoties uz tādiem parametriem kā atrašanās vieta un laiks. VR to var izmantot, lai radītu interaktīvu pieredzi, kurā objekti virtuālajā pasaulē reaģē uz lietotāja darbībām, piemēram, durvis, kas atveras, kad lietotājs tām tuvojas.
- daļēji uzraudzīta mācīšanās: daļēji uzraudzītas sistēmas apmāca savus modeļus, izmantojot tikai marķēto datu apakškopu. Piemēram, viena lietojumprogramma ir objektu identificēšana bez to formas marķēšanas. Sporta komanda izmanto daļēji uzraudzītu AI, lai atrastu spēlētājus videomateriālā, nezinot viņu vārdus.
Kā datorredze pārveido rūpnīcas, uzraugot detaļas
Viens no datorredzes agrīnajiem ieguvumiem bija uzlabota pārbaude. Kameras ne tikai labi pamana trūkumus, bet arī mašīnredze lieliski palīdz tos noteikt. Tas padara to par galveno tehnoloģiju kvalitātes uzlabošanai, ļaujot ražotājiem novērst problēmas, pirms tās rada dārgu pārstrādi. Datorredze ir īpaši efektīva arī lielu un sarežģītu detaļu pārbaudes automatizēšanai. Tas sniedz priekšstatu par visu objektu, ko ir daudz vieglāk analizēt nekā nelielu daļu. Jūs, visticamāk, pamanīsit problēmu, kuru citādi nepamanīsit. Datorredzes algoritms var arī palīdzēt atrisināt šīs problēmas. Varat izmantot datorredzi, lai izveidotu detaļas digitālo modeli un izmantotu to, lai izsekotu defektiem, kad tie rodas, un izsekotu to norisei, kad tie tiek laboti.
Kā datorredze pārveido rūpnīcas, uzraugot iekārtas
Tās pašas priekšrocības, kas padara datorredzi lielisku detaļu pārbaudei, padara to par labu izvēli arī pārraudzības aprīkojumam. Lai gan kamera var būt pārāk maza, lai redzētu iekārtas iekšējo darbību, datorredze var viegli kartēt visu iekārtas iekšpusi un kartēt tajā esošās sastāvdaļas. Tas ļauj precīzi redzēt, kas notiek, un identificēt iespējamās problēmas. Datorredze ir īpaši piemērota iekārtu problēmu noteikšanai. Tas var viegli noteikt kustības, kuras cilvēks varētu palaist garām. Varat arī atklāt problēmas ar pašu iekārtu, kad tās rodas, piemēram, bojātas sastāvdaļas. Runājot par ražošanas uzraudzību, datorredze var pamanīt lietas, kuras cilvēks var palaist garām. Tas var arī atklāt datu anomālijas, kuras cilvēks nepamanītu. Šos punktus sauc par anomālijām, jo tie neatbilst pārējiem datiem. Tas var palīdzēt noteikt iespējamās problēmas jūsu procesos. Tas var arī palīdzēt noteikt problēmu prioritātes un rast risinājumus ražošanas uzlabošanai.
Kā mašīnredze pārveido rūpnīcas, uzraugot darbiniekus
Tāpat kā mašīnredze ir piemērota detaļu pārbaudei, tā ir piemērota arī darbinieku uzraudzībai. Tas padara to par noderīgu veidu, kā uzlabot drošību un noturēt cilvēkus uz pirkstiem. Tas ir arī noderīgs veids, kā samazināt nogurumu un ar nogurumu saistītas problēmas. Datorredzi var izmantot, lai izsekotu darbiniekiem, kas pārvietojas pa rūpnīcu. Tas var palīdzēt jums kartēt savu darba vidi un pamanīt problēmas, piemēram, bloķētas vai pārpildītas takas. Varat arī izmantot datorredzi, lai izsekotu katra darbinieka aktivitātēm. Tas ļauj izsekot veiktspējai, precīzi nosakot iespējamās kļūdas, pirms tās rada dārgu pārstrādi. Varat arī izmantot datorredzi, lai izsekotu aprīkojumam un iekārtām. Tas ļauj pamanīt iekārtu problēmas, kuras ar cilvēka aci var viegli nepamanīt.
Kā datorredze pārveido rūpnīcas, izmantojot defektu noteikšanu
Datorredze ir arī lielisks līdzeklis defektu noteikšanai. Tam ir liela jēga, jo daudzas no tām pašām priekšrocībām, kas padara to par labu instrumentu detaļu pārbaudei, nozīmē arī to, ka tas ir labs rīks komponentu defektu noteikšanai. Datorredze ir īpaši piemērota defektu noteikšanai agrīnā stadijā. Tas nozīmē, ka jums ir mazāka iespēja pasūtīt dārgus remontdarbus vai risinājumus. Datorredze ir īpaši piemērota arī virsmas defektu, piemēram, skrāpējumu vai krāsas defektu, noteikšanai. Tas padara to par labu izvēli kvalitātes kontrolei.
3D skenēšana
Kad sākat izmantot datorredzi, lai saprastu, kā patiesībā izskatās jūsu rūpnīca, ir dabiski aizdomāties, kā jums trūkst. Acīmredzamais nākamais solis ir sākt izmantot kameras, lai izveidotu savas vides 3D modeļus. Šo uz datiem balstīto pieeju mašīnredzei bieži dēvē par dziļu mācīšanos. Un kārtējo reizi tam ir liela jēga. Mašīnredzes algoritmi parasti tiek apmācīti, izmantojot nelielu skaitu piemēru. Šī ir ļoti virspusēja mašīnmācīšanās forma. Lai apmācītu dziļas mācīšanās algoritmu, ir nepieciešams daudz vizuālo datu, taču, kad tas ir izdarīts, datos var redzēt daudz.
robotizēta redze
Tomēr 3D skenēšana rada potenciālu problēmu. Tas lieliski darbojas uz vietas pārbaudēm, taču, kad esat izveidojis 3D modeli, jūs ar to esat iestrēdzis. Un, tiklīdz sākat izmantot datorredzi daļu izsekošanai un identificēšanai, jūs, iespējams, sāksit saskarties ar lietām. Par laimi, šai problēmai ir arī risinājums. Varat izmantot datorredzi, lai izveidotu robota vides vizuālu priekšstatu. Tas ļauj izmantot datorredzi, lai identificētu iespējamos šķēršļus un izvairītos no tiem.
video novērošana
Kad esat sācis izmantot datorredzi savās iekārtās, jūs, iespējams, vēlēsities darīt to pašu ar savu aprīkojumu. To var izdarīt, izveidojot komandas vizuālus attēlojumus. Šo pieeju bieži sauc par vizualizāciju. Varat izveidot vizualizācijas, lai palīdzētu jums saprast, kā darbojas jūsu dators, vai arī varat izveidot vizualizācijas, kas palīdz apmācīt datora redzes algoritmus. Varat izmantot vizualizācijas, lai izveidotu savas tehnikas trīsdimensiju modeli.
AI un sensori
Datorredze ir galvenā sastāvdaļa daudzās mākslīgā intelekta lietojumprogrammās. Tie ietver tādas lietas kā attēlu atpazīšana, valodas tulkošana un runas sintēze. Datorredzei ir svarīga nozīme arī neironu tīklu attīstībā. Šīs ir dziļas mācīšanās lietojumprogrammu galvenā daļa. Datorredze ir daudz vairāk nekā vienkārša vizuālo datu noteikšana. Lai šīs sistēmas būtu noderīgas, tās ir jāapmāca ar daudziem piemēriem. Tie ir arī jāizvieto visā ražošanas līnijā.