कृत्रिम दृष्टी: आपल्याला माहित असणे आवश्यक आहे

मॅन्युफॅक्चरिंगच्या जगात संगणक मागे पडला आहे. उद्योगाने केवळ कृत्रिम बुद्धिमत्तेद्वारे ऑफर केलेल्या प्रचंड क्षमतेचा उपयोग करण्यास सुरुवात केली आहे. तथापि, एआय आणि मॅन्युफॅक्चरिंगच्या अभिसरणाचा आधीच परिणाम होऊ लागला आहे. हा लेख संगणकाची दृष्टी उद्योगाच्या कारखान्यांमध्ये कशी बदलत आहे हे शोधून काढेल. ते काम करत असलेल्या उत्पादनांची स्पष्ट प्रतिमा असलेली मशीन प्रदान करून, हे तंत्रज्ञान उत्पादकांना खर्च कमी करण्यास, कार्यक्षमता वाढविण्यास आणि कार्यप्रदर्शन सुधारण्यास सक्षम करते.

हे त्यांना परवानगी देखील देते निरीक्षण करा आणि समस्या उद्भवताच त्यांचे निराकरण करागोष्टी चुकीच्या होण्याची वाट पाहण्याऐवजी आणि महागडे भाग मागवण्याऐवजी किंवा दुरूस्तीचे कष्टकरी काम करा. ते साध्य करण्यासाठी पहिली पायरी? आयटी दृष्टिकोनातून तुमचा कारखाना खरोखर कसा आहे हे समजून घ्या. काही प्रमुख उदाहरणे एक्सप्लोर करून मशीन व्हिजन जगभरातील कारखान्यांना कसे बदलत आहे ते पाहू या.

संगणक दृष्टी म्हणजे काय?

मशीन व्हिजन ही अशी प्रक्रिया आहे ज्याद्वारे संगणक जगाचे आकलन करतात. हे मानवी दृष्टीपेक्षा काही प्रमुख मार्गांनी वेगळे आहे. सर्व प्रथम, मशीन दृष्टी डिजिटल आहे. संगणक दृष्टी अल्गोरिदम आकार आणि रंग शोधू शकतात, परंतु ते प्रत्यक्षात काहीही पाहू शकत नाहीत. मानव रंग पाहतो, परंतु आपण आकार देखील ओळखतो. यामुळे संगणकाची दृष्टी खूप मौल्यवान बनते. संगणक दृष्टी हे मशीन लर्निंगचे एक उपक्षेत्र आहे. जेव्हा तुम्ही मशीन लर्निंग अल्गोरिदम प्रशिक्षित करता तेव्हा तुम्ही ते शिकवत असता. त्याला उदाहरणे दाखवली जातात आणि त्यांच्याकडून शिकतो. तुम्ही त्याला जितकी अधिक उदाहरणे दाखवाल तितका तो अधिक अचूक असेल. जेव्हा तुम्ही कॉम्प्युटर व्हिजन अल्गोरिदम प्रशिक्षित करता तेव्हा असेच होते. त्याला भरपूर व्हिज्युअल डेटा फीड केल्यानंतर, ते अधिकाधिक अचूक होते.

कृत्रिम दृष्टी कशी कार्य करते?

कृत्रिम दृष्टीमध्ये जगाची स्पष्ट प्रतिमा मिळवणे समाविष्ट आहे. हे करण्यासाठी, आपल्याला दृश्यात काय घडत आहे हे शोधण्याचा काही मार्ग आवश्यक आहे. ते करण्याचे अनेक मार्ग आहेत. तुम्ही कॅमेरा वापरू शकता, उदाहरणार्थ, किंवा तुमच्या आजूबाजूचे जग ओळखणारे सेन्सर असू शकतात. कोणत्याही प्रकारे, तुम्ही व्हिज्युअल डेटा शोधण्यासाठी सेन्सर नावाचे काहीतरी वापरत आहात. पुढे, हे सेन्सर काय शोधतात याचा अर्थ लावण्यासाठी तुम्हाला एक मार्ग आवश्यक आहे. कॉम्प्युटर व्हिजन अल्गोरिदम हे वैशिष्ट्य एक्स्ट्रॅक्शन नावाच्या संकल्पनेद्वारे करतात. सेन्सरमधील व्हिज्युअल डेटा संख्यात्मक मूल्यांमध्ये रूपांतरित केला जातो जो अल्गोरिदमद्वारे वापरला जाऊ शकतो.

कृत्रिम दृष्टीचे प्रकार

कृत्रिम दृष्टीसाठी संगणकीकृत दृष्टी किंवा तंत्रज्ञानाचे काही प्रकार आहेत:

• खोल शिक्षण: डीप लर्निंग सिस्टीम, ज्यांना न्यूरल नेटवर्क्स देखील म्हणतात, मशीन व्हिजनच्या केंद्रस्थानी आहेत. ते नवीन तंत्रज्ञानाच्या जलद विकासाशी जुळवून घेण्यास स्केलेबल आणि पुरेसे लवचिक असताना, अनुभवासह शिकण्यासाठी आणि सुधारण्यासाठी डिझाइन केलेले आहेत. त्यांना सामान्यत: मोठ्या डेटा सेटवर प्रशिक्षित केले जाते आणि संगणक दृष्टी, ऑब्जेक्ट ओळखणे, भाषा समजणे आणि अनुमान यासह विविध कार्यांसाठी वापरले जाऊ शकते. सखोल शिक्षण प्रणाली, ज्यांना न्यूरल नेटवर्क असेही म्हणतात, संगणकाच्या दृष्टीच्या केंद्रस्थानी आहेत. ते नवीन तंत्रज्ञानाच्या जलद विकासाशी जुळवून घेण्यास स्केलेबल आणि पुरेसे लवचिक असताना, अनुभवासह शिकण्यासाठी आणि सुधारण्यासाठी डिझाइन केलेले आहेत. त्यांना सामान्यत: मोठ्या डेटा सेटवर प्रशिक्षित केले जाते आणि संगणक दृष्टी, ऑब्जेक्ट ओळखणे, भाषा समजणे आणि अनुमान यासह विविध कार्यांसाठी वापरले जाऊ शकते.
• मजबुतीकरण शिक्षण: मजबुतीकरण शिक्षण प्रणाली वापरकर्त्याच्या वर्तनावर आधारित प्रणाली सुधारण्यासाठी AI चा वापर करतात. याचे उदाहरण म्हणजे व्हर्च्युअल एजंट जो वापरकर्त्याच्या हालचालींचे अनुसरण करतो आणि स्थान आणि वेळ यासारख्या पॅरामीटर्सवर आधारित प्रतिक्रिया देतो. VR मध्ये, याचा वापर परस्परसंवादी अनुभव तयार करण्यासाठी केला जाऊ शकतो जेथे आभासी जगातील वस्तू वापरकर्त्याच्या क्रियांना प्रतिसाद देतात, उदाहरणार्थ एक दरवाजा जो वापरकर्ता त्याच्याकडे जातो तेव्हा उघडतो. मजबुतीकरण शिक्षण प्रणाली वापरकर्त्याच्या वर्तनावर आधारित प्रणाली सुधारण्यासाठी AI चा वापर करतात. याचे उदाहरण म्हणजे व्हर्च्युअल एजंट जो वापरकर्त्याच्या हालचालींचे अनुसरण करतो आणि स्थान आणि वेळ यासारख्या पॅरामीटर्सवर आधारित प्रतिक्रिया देतो. VR मध्ये, याचा वापर परस्परसंवादी अनुभव तयार करण्यासाठी केला जाऊ शकतो जेथे आभासी जगातील वस्तू वापरकर्त्याच्या क्रियांना प्रतिसाद देतात, उदाहरणार्थ एक दरवाजा जो वापरकर्ता त्याच्याकडे जातो तेव्हा उघडतो.
• अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण: अर्ध-पर्यवेक्षित प्रणाली लेबल केलेल्या डेटाचा फक्त उपसंच वापरून त्यांचे मॉडेल प्रशिक्षित करतात. उदाहरणार्थ, एक अनुप्रयोग म्हणजे वस्तूंचे आकार लेबल न करता ओळखणे. खेळाडूंची नावे न कळता फुटेजमध्ये शोधण्यासाठी क्रीडा संघ अर्ध-पर्यवेक्षित AI वापरतो.

संगणक दृष्टी पार्ट्सचे निरीक्षण करून कारखान्यांचे कसे रूपांतर करत आहे

संगणकाच्या दृष्टीच्या सुरुवातीच्या फायद्यांपैकी एक म्हणजे सुधारित तपासणी. कॅमेरे केवळ दोष शोधण्यातच चांगले नसतात, परंतु मशीनची दृष्टी त्या शोधण्यात उत्तम असते. हे गुणवत्तेच्या सुधारणेसाठी एक प्रमुख तंत्रज्ञान बनवते, ज्यामुळे उत्पादकांना महागड्या पुनर्काम होण्याआधीच समस्या येऊ शकतात. मोठ्या आणि गुंतागुंतीच्या भागांची तपासणी स्वयंचलित करण्यासाठी संगणक दृष्टी देखील विशेषतः प्रभावी आहे. हे तुम्हाला संपूर्ण ऑब्जेक्टचे दृश्य देते जे एका लहान भागाच्या दृश्यापेक्षा विश्लेषण करणे खूप सोपे आहे. तुम्हाला कदाचित एखादी समस्या लक्षात येण्याची शक्यता जास्त आहे जी कदाचित तुमच्या लक्षात येणार नाही. संगणक दृष्टी अल्गोरिदम देखील या समस्या सोडविण्यास मदत करू शकते. तुम्ही भागाचे डिजिटल मॉडेल तयार करण्यासाठी कॉम्प्युटर व्हिजनचा वापर करू शकता आणि दोष आढळून आल्यावर त्यांचा मागोवा घेण्यासाठी आणि ते निश्चित केल्याप्रमाणे त्यांची प्रगती ट्रॅक करण्यासाठी वापरू शकता.

संगणकाची दृष्टी उपकरणे निरीक्षण करून कारखान्यांचे रूपांतर कसे करत आहे

भागांचे निरीक्षण करण्यासाठी संगणकाची दृष्टी उत्कृष्ट बनवणारे समान फायदे देखील ते निरीक्षण उपकरणांसाठी एक चांगला पर्याय बनवतात. यंत्राचे आतील कामकाज पाहण्यासाठी कॅमेरा खूपच लहान असला तरी, संगणकाची दृष्टी यंत्राच्या संपूर्ण आतील भागात सहजपणे मॅप करू शकते आणि त्यात असलेले घटक मॅप करू शकते. हे आपल्याला नेमके काय घडत आहे ते पाहण्यास आणि संभाव्य समस्या ओळखण्यास अनुमती देते. संगणकाची दृष्टी विशेषतः यंत्रसामग्रीमधील समस्या शोधण्यासाठी योग्य आहे. एखाद्या व्यक्तीला चुकलेल्या हालचाली हे सहजपणे ओळखू शकते. आपण यंत्रसामग्रीमध्ये समस्या देखील शोधू शकता जसे की दोषपूर्ण घटक. जेव्हा उत्पादनाचे निरीक्षण करण्याचा विचार येतो तेव्हा, संगणकाची दृष्टी अशा गोष्टी शोधू शकते ज्या मानवाला चुकू शकतात. हे डेटामधील विसंगती देखील शोधू शकते जे मानवाच्या लक्षात येणार नाही. या बिंदूंना विसंगती म्हणतात कारण ते उर्वरित डेटामध्ये बसत नाहीत. हे तुम्हाला तुमच्या प्रक्रियेतील संभाव्य समस्या ओळखण्यात मदत करू शकते. हे तुम्हाला समस्यांना प्राधान्य देण्यात आणि उत्पादन सुधारण्यासाठी उपाय शोधण्यात देखील मदत करू शकते.

कर्मचार्‍यांचे निरीक्षण करून मशीन व्हिजन कारखान्यांचे कसे रूपांतर करत आहे

ज्याप्रमाणे मशीनची दृष्टी भागांचे निरीक्षण करण्यासाठी योग्य आहे, त्याचप्रमाणे ते कामगारांचे निरीक्षण करण्यासाठी देखील योग्य आहे. हे सुरक्षितता सुधारण्यासाठी आणि लोकांना त्यांच्या पायावर ठेवण्याचा एक उपयुक्त मार्ग बनवते. थकवा आणि थकवा-संबंधित समस्या कमी करण्याचा हा एक उपयुक्त मार्ग आहे. कारखान्यात फिरणाऱ्या कामगारांना फॉलो करण्यासाठी कॉम्प्युटर व्हिजनचा वापर केला जाऊ शकतो. हे तुम्हाला तुमच्या कामाचे वातावरण मॅप करण्यात आणि ब्लॉक केलेले किंवा गर्दीचे मार्ग यासारख्या समस्या शोधण्यात मदत करू शकते. आपण प्रत्येक कामगाराच्या क्रियाकलापांचा मागोवा घेण्यासाठी संगणक दृष्टी देखील वापरू शकता. हे तुम्हाला तुमच्या कार्यप्रदर्शनाचा मागोवा घेण्यास अनुमती देते, संभाव्य त्रुटींमुळे महागडे पुनर्कार्य होण्याआधी ते शोधून काढता येते. आपण उपकरणे आणि यंत्रसामग्रीचा मागोवा ठेवण्यासाठी संगणक दृष्टी देखील वापरू शकता. हे आपल्याला यंत्रसामग्रीच्या समस्या शोधण्यास अनुमती देते जे मानवी डोळ्यांनी चुकणे सोपे आहे.

संगणकाची दृष्टी दोष शोधून कारखान्यांचे कसे रूपांतर करत आहे

संगणकीय दृष्टी हे दोष शोधण्याचे एक उत्तम साधन आहे. हे खूप अर्थपूर्ण आहे, कारण समान फायद्यांपैकी जे ते भाग तपासणीसाठी एक चांगले साधन बनवतात याचा अर्थ घटक दोष शोधण्यासाठी हे एक चांगले साधन आहे. सुरुवातीच्या टप्प्यावर दोष शोधण्यासाठी संगणक दृष्टी विशेषतः योग्य आहे. याचा अर्थ असा की तुम्हाला महागड्या दुरुस्ती किंवा वर्कअराउंड ऑर्डर करण्याची शक्यता कमी आहे. पृष्ठभागावरील दोष, जसे की ओरखडे किंवा पेंट दोष शोधण्यासाठी संगणक दृष्टी देखील विशेषतः योग्य आहे. हे गुणवत्ता नियंत्रणासाठी एक चांगला पर्याय बनवते.

3D स्कॅनिंग

तुमचा कारखाना खरोखर कसा दिसतो हे समजून घेण्यासाठी तुम्ही संगणक दृष्टी वापरण्यास सुरुवात करता तेव्हा, तुम्हाला काय गहाळ आहे असा प्रश्न पडणे स्वाभाविक आहे. तुमच्या पर्यावरणाचे 3D मॉडेल तयार करण्यासाठी कॅमेरे वापरणे सुरू करणे ही स्पष्ट पुढची पायरी आहे. मशीन व्हिजनकडे जाणाऱ्या या डेटा-चालित दृष्टिकोनाला अनेकदा सखोल शिक्षण असे संबोधले जाते. आणि, पुन्हा एकदा, तो खूप अर्थ प्राप्त होतो. मशीन व्हिजन अल्गोरिदम सामान्यत: लहान उदाहरणांवर प्रशिक्षित केले जातात. हा मशीन लर्निंगचा अतिशय वरवरचा प्रकार आहे. सखोल शिक्षण अल्गोरिदम प्रशिक्षित करण्यासाठी भरपूर व्हिज्युअल डेटा लागतो, परंतु एकदा ते पूर्ण झाल्यानंतर, आपण डेटामध्ये बरेच काही पाहू शकता.

रोबोटिक दृष्टी

तथापि, 3D स्कॅनिंग एक संभाव्य समस्या आहे. हे स्पॉट तपासणीसाठी उत्कृष्ट कार्य करते, परंतु एकदा तुम्ही 3D मॉडेल तयार केले की, तुम्ही त्यात अडकले आहात. आणि, एकदा आपण भाग ट्रॅकिंग आणि ओळखीसाठी संगणक दृष्टी वापरणे सुरू केल्यावर, आपण कदाचित गोष्टींमध्ये धक्के बसू शकाल. सुदैवाने, या समस्येसाठी एक उपाय देखील आहे. रोबोटच्या वातावरणाचे व्हिज्युअल प्रतिनिधित्व तयार करण्यासाठी तुम्ही संगणक दृष्टी वापरू शकता. हे आपल्याला संभाव्य अडथळे ओळखण्यासाठी आणि ते टाळण्यासाठी संगणक दृष्टी वापरण्यास अनुमती देते.

व्हिडिओ निरीक्षण

एकदा तुम्ही तुमच्या मशिनरीमध्ये कॉम्प्युटर व्हिजन वापरणे सुरू केले की, तुम्हाला कदाचित तुमच्या उपकरणांसह तेच करायचे असेल. तुम्ही संघाचे व्हिज्युअल प्रतिनिधित्व तयार करून हे करू शकता. या दृष्टिकोनाला अनेकदा व्हिज्युअलायझेशन म्हणतात. तुमचा संगणक कसा कार्य करतो हे समजण्यासाठी तुम्ही व्हिज्युअलायझेशन तयार करू शकता किंवा तुमचा संगणक दृष्टी अल्गोरिदम प्रशिक्षित करण्यात मदत करण्यासाठी तुम्ही व्हिज्युअलायझेशन तयार करू शकता. तुम्ही तुमच्या मशीनरीचे त्रिमितीय मॉडेल तयार करण्यासाठी व्हिज्युअलायझेशन वापरू शकता.

एआय आणि सेन्सर्स

अनेक आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स ऍप्लिकेशन्समध्ये कॉम्प्युटर व्हिजन हा महत्त्वाचा घटक आहे. यामध्ये प्रतिमा ओळख, भाषा भाषांतर आणि भाषण संश्लेषण यासारख्या गोष्टींचा समावेश आहे. न्यूरल नेटवर्कच्या विकासामध्ये संगणक दृष्टी देखील महत्त्वाची आहे. हे डीप लर्निंग ऍप्लिकेशन्सचे मुख्य भाग आहेत. व्हिज्युअल डेटाच्या साध्या शोधापेक्षा संगणक दृष्टी खूप जास्त आहे. या प्रणालींना उपयुक्त होण्यासाठी अनेक उदाहरणांसह प्रशिक्षित करणे आवश्यक आहे. त्यांना संपूर्ण उत्पादन लाइनमध्ये तैनात करणे देखील आवश्यक आहे.