Penglihatan buatan: semua yang anda perlu tahu

penglihatan buatan

Dalam dunia pembuatan, komputer telah ketinggalan. Industri ini hanya mula memanfaatkan potensi besar yang ditawarkan oleh kecerdasan buatan. Bagaimanapun, penumpuan AI dan pembuatan sudah mula memberi kesan. Artikel ini akan meneroka bagaimana visi komputer mengubah kilang industri. Dengan menyediakan mesin dengan imej yang jelas tentang produk yang mereka gunakan, teknologi ini membolehkan pengeluar mengurangkan kos, meningkatkan kecekapan dan meningkatkan prestasi.

Ia juga membolehkan mereka memantau dan juga menyelesaikan masalah apabila ia timbuldaripada menunggu sesuatu yang tidak kena dan perlu memesan alat ganti yang mahal atau menjalankan kerja pembaikan yang susah payah. Langkah pertama untuk mencapainya? Fahami keadaan kilang anda dari sudut IT. Mari kita lihat bagaimana visi mesin mengubah kilang di seluruh dunia dengan meneroka beberapa contoh utama.

Contoh projek sumber terbuka yang berkaitan dengan penglihatan komputer ialah OpenCV, yang merupakan perpustakaan untuk penglihatan komputer di bawah lesen BSD.

Apakah penglihatan komputer?

CNC industri berskala besar

Penglihatan mesin ialah proses di mana komputer melihat dunia. Ia berbeza daripada penglihatan manusia dalam beberapa cara utama. Pertama sekali, penglihatan mesin adalah digital. Algoritma penglihatan komputer boleh mengesan bentuk dan warna, tetapi mereka sebenarnya tidak dapat melihat apa-apa. Manusia melihat warna, tetapi kita juga mengesan bentuk. Inilah yang menjadikan penglihatan komputer begitu berharga. Penglihatan komputer ialah subbidang pembelajaran mesin. Apabila anda melatih algoritma pembelajaran mesin, anda sebenarnya mengajarnya. Dia ditunjukkan contoh dan belajar daripadanya. Lebih banyak contoh yang anda tunjukkan kepadanya, lebih tepat dia. Itulah yang berlaku apabila anda melatih algoritma penglihatan komputer. Selepas memberinya banyak data visual, ia menjadi lebih dan lebih tepat.

Bagaimanakah penglihatan tiruan berfungsi?

Penglihatan buatan terdiri daripada mendapatkan imej yang jelas tentang dunia. Untuk melakukan ini, anda memerlukan beberapa cara untuk mengesan perkara yang berlaku di tempat kejadian. Terdapat banyak cara untuk melakukannya. Anda boleh menggunakan kamera, sebagai contoh, atau anda boleh mempunyai penderia yang mengesan dunia di sekeliling anda. Sama ada cara, anda menggunakan sesuatu yang dipanggil penderia untuk mengesan data visual. Seterusnya, anda memerlukan cara untuk mentafsir perkara yang dikesan oleh penderia ini. Algoritma penglihatan komputer melakukan ini melalui konsep yang dipanggil pengekstrakan ciri. Data visual dari sensor ditukar kepada nilai berangka yang boleh digunakan oleh algoritma.

Jenis penglihatan buatan

Beberapa jenis penglihatan berkomputer atau teknologi yang digunakan untuk penglihatan buatan ialah:

  • pembelajaran yang mendalam: Sistem pembelajaran mendalam, juga dikenali sebagai rangkaian saraf, adalah teras kepada penglihatan mesin. Mereka direka untuk belajar dan menambah baik dengan pengalaman, sambil berskala dan cukup fleksibel untuk menyesuaikan diri dengan perkembangan pesat teknologi baharu. Mereka biasanya dilatih pada set data yang besar dan boleh digunakan untuk pelbagai jenis tugas, termasuk penglihatan komputer, pengecaman objek, pemahaman bahasa dan inferens. Sistem pembelajaran mendalam, juga dikenali sebagai rangkaian saraf, adalah teras kepada penglihatan komputer. Mereka direka untuk belajar dan menambah baik dengan pengalaman, sambil berskala dan cukup fleksibel untuk menyesuaikan diri dengan perkembangan pesat teknologi baharu. Mereka biasanya dilatih pada set data yang besar dan boleh digunakan untuk pelbagai jenis tugas, termasuk penglihatan komputer, pengecaman objek, pemahaman bahasa dan inferens.
  • pembelajaran pengukuhan: Sistem pembelajaran pengukuhan menggunakan AI untuk mengubah suai sistem berdasarkan tingkah laku pengguna. Contohnya ialah ejen maya yang mengikuti pergerakan pengguna dan bertindak balas berdasarkan parameter seperti lokasi dan masa. Dalam VR, ini boleh digunakan untuk mencipta pengalaman interaktif di mana objek di dunia maya bertindak balas terhadap tindakan pengguna, contohnya pintu yang terbuka apabila pengguna menghampirinya. Sistem pembelajaran pengukuhan menggunakan AI untuk mengubah suai sistem berdasarkan tingkah laku pengguna. Contohnya ialah ejen maya yang mengikuti pergerakan pengguna dan bertindak balas berdasarkan parameter seperti lokasi dan masa. Dalam VR, ini boleh digunakan untuk mencipta pengalaman interaktif di mana objek di dunia maya bertindak balas terhadap tindakan pengguna, contohnya pintu yang terbuka apabila pengguna menghampirinya.
  • pembelajaran separuh penyeliaan: Sistem separa penyeliaan melatih model mereka menggunakan hanya subset data berlabel. Sebagai contoh, satu aplikasi adalah untuk mengenal pasti objek tanpa melabelkan bentuknya. Pasukan sukan menggunakan AI separa diselia untuk mencari pemain dalam rakaman tanpa mengetahui nama mereka.

Bagaimana visi komputer mengubah kilang dengan memantau bahagian

penyelenggaraan pembuatan

Salah satu faedah awal penglihatan komputer ialah pemeriksaan yang lebih baik. Kamera bukan sahaja pandai mengesan kelemahan, tetapi penglihatan mesin juga bagus untuk menentukannya. Ini menjadikannya teknologi utama untuk penambahbaikan kualiti, membolehkan pengeluar menghadapi masalah sebelum ia membawa kepada kerja semula yang mahal. Penglihatan komputer juga amat berkesan untuk mengautomasikan pemeriksaan bahagian yang besar dan rumit. Ini memberi anda pandangan keseluruhan objek yang lebih mudah untuk dianalisis daripada pandangan sebahagian kecil. Anda lebih berkemungkinan untuk melihat masalah yang mungkin anda tidak perasan. Algoritma penglihatan komputer juga boleh membantu anda menyelesaikan masalah ini. Anda boleh menggunakan penglihatan komputer untuk mencipta model digital bahagian dan menggunakannya untuk menjejaki kecacatan semasa ia berlaku dan menjejaki kemajuan mereka apabila ia diperbaiki.

Bagaimana visi komputer mengubah kilang dengan memantau peralatan

Faedah yang sama yang menjadikan penglihatan komputer hebat untuk memeriksa bahagian juga menjadikannya pilihan yang baik untuk peralatan pemantauan. Walaupun kamera mungkin terlalu kecil untuk melihat kerja dalaman mesin, penglihatan komputer boleh dengan mudah memetakan keseluruhan bahagian dalam mesin dan memetakan komponen yang terkandung di dalamnya. Ini membolehkan anda melihat dengan tepat apa yang sedang berlaku dan mengenal pasti masalah yang berpotensi. Penglihatan komputer amat sesuai untuk mengesan masalah dalam mesin. Ia boleh mengesan pergerakan yang boleh terlepas oleh manusia. Anda juga boleh mengesan masalah dengan jentera itu sendiri apabila ia berlaku, seperti komponen yang rosak. Apabila ia datang untuk memantau pengeluaran, penglihatan komputer boleh melihat perkara yang mungkin terlepas oleh manusia. Ia juga boleh mengesan anomali dalam data yang manusia tidak akan perasan. Titik ini dipanggil anomali kerana ia tidak sesuai dengan data yang lain. Ini boleh membantu anda mengenal pasti masalah yang mungkin berlaku dalam proses anda. Ia juga boleh membantu anda mengutamakan masalah dan mencari penyelesaian untuk meningkatkan pengeluaran.

Bagaimana visi mesin mengubah kilang dengan memantau pekerja

Sama seperti penglihatan mesin sesuai untuk memeriksa bahagian, ia juga sesuai untuk memantau pekerja. Ini menjadikannya cara yang berguna untuk meningkatkan keselamatan dan memastikan orang ramai sentiasa berhati-hati. Ia juga merupakan cara yang berguna untuk mengurangkan keletihan dan masalah yang berkaitan dengan keletihan. Penglihatan komputer boleh digunakan untuk mengikuti pekerja bergerak di sekitar kilang. Ini boleh membantu anda memetakan persekitaran kerja anda dan mengesan masalah seperti laluan tersumbat atau sesak. Anda juga boleh menggunakan penglihatan komputer untuk menjejaki aktiviti setiap pekerja. Ini membolehkan anda menjejak prestasi anda, menentukan kemungkinan ralat sebelum ia menyebabkan kerja semula yang mahal. Anda juga boleh menggunakan penglihatan komputer untuk menjejaki peralatan dan mesin. Ini membolehkan anda mengesan masalah jentera yang mudah terlepas dengan mata manusia.

Bagaimana penglihatan komputer mengubah kilang melalui pengesanan kecacatan

ia

Penglihatan komputer juga merupakan alat yang hebat untuk mengesan kecacatan. Ini sangat masuk akal, kerana banyak faedah yang sama yang menjadikannya alat yang baik untuk pemeriksaan bahagian juga bermakna ia adalah alat yang baik untuk mengesan kecacatan komponen. Penglihatan komputer amat sesuai untuk mengesan kecacatan pada peringkat awal. Ini bermakna anda berkemungkinan kecil untuk memesan pembaikan atau penyelesaian yang mahal. Penglihatan komputer juga amat sesuai untuk mengesan kecacatan permukaan, seperti calar atau kecacatan cat. Ini menjadikannya pilihan yang baik untuk kawalan kualiti.

Pengimbasan 3D

Apabila anda mula menggunakan penglihatan komputer untuk memahami rupa sebenar kilang anda, adalah wajar untuk tertanya-tanya apa yang anda hilang. Langkah seterusnya yang jelas ialah mula menggunakan kamera untuk mencipta model 3D persekitaran anda. Pendekatan dipacu data untuk penglihatan mesin ini sering dirujuk sebagai pembelajaran mendalam. Dan, sekali lagi, ia sangat masuk akal. Algoritma penglihatan mesin biasanya dilatih pada sebilangan kecil contoh. Ini adalah bentuk pembelajaran mesin yang sangat cetek. Ia memerlukan banyak data visual untuk melatih algoritma pembelajaran mendalam, tetapi setelah itu selesai, anda boleh melihat banyak dalam data.

penglihatan robotik

Walau bagaimanapun, pengimbasan 3D menimbulkan masalah yang berpotensi. Ia berfungsi hebat untuk pemeriksaan di tempat, tetapi setelah anda mencipta model 3D, anda terjebak dengannya. Dan, sebaik sahaja anda mula menggunakan penglihatan komputer untuk pengesanan dan pengenalan bahagian, anda mungkin akan mula terlanggar sesuatu. Nasib baik, terdapat juga penyelesaian untuk masalah ini. Anda boleh menggunakan penglihatan komputer untuk mencipta gambaran visual persekitaran robot. Ini membolehkan anda menggunakan penglihatan komputer untuk mengenal pasti halangan yang berpotensi dan mengelakkannya.

pemantauan video

Sebaik sahaja anda mula menggunakan penglihatan komputer dalam jentera anda, anda mungkin mahu melakukan perkara yang sama dengan peralatan anda. Anda boleh melakukan ini dengan mencipta perwakilan visual pasukan. Pendekatan ini sering dipanggil visualisasi. Anda boleh membuat visualisasi untuk membantu anda memahami cara komputer anda berfungsi, atau anda boleh membuat visualisasi untuk membantu anda melatih algoritma penglihatan komputer anda. Anda boleh menggunakan visualisasi untuk mencipta model tiga dimensi jentera anda.

AI dan sensor

Penglihatan komputer ialah komponen utama dalam banyak aplikasi kecerdasan buatan. Ini termasuk perkara seperti pengecaman imej, terjemahan bahasa dan sintesis pertuturan. Penglihatan komputer juga penting dalam pembangunan rangkaian saraf. Ini adalah bahagian penting dalam aplikasi pembelajaran mendalam. Penglihatan komputer adalah lebih daripada pengesanan mudah data visual. Sistem ini perlu dilatih dengan banyak contoh untuk berguna. Mereka juga perlu digunakan di seluruh barisan pengeluaran.


Kandungan artikel mematuhi prinsip kami etika editorial. Untuk melaporkan ralat, klik di sini.

Menjadi yang pertama untuk komen

Tinggalkan komen anda

Alamat email anda tidak akan disiarkan. Ruangan yang diperlukan ditanda dengan *

*

*

  1. Bertanggungjawab atas data: Miguel Ángel Gatón
  2. Tujuan data: Mengendalikan SPAM, pengurusan komen.
  3. Perundangan: Persetujuan anda
  4. Komunikasi data: Data tidak akan disampaikan kepada pihak ketiga kecuali dengan kewajiban hukum.
  5. Penyimpanan data: Pangkalan data yang dihoskan oleh Occentus Networks (EU)
  6. Hak: Pada bila-bila masa anda boleh menghadkan, memulihkan dan menghapus maklumat anda.

ujian Bahasa InggerisUji Catalankuiz bahasa Sepanyol