Kunstmatig zicht: alles wat u moet weten

In de productiewereld zijn computers achtergebleven. De industrie is nog maar net begonnen met het benutten van het enorme potentieel van kunstmatige intelligentie. De convergentie van AI en productie begint echter al impact te hebben. In dit artikel wordt onderzocht hoe computervisie de fabrieken van de industrie transformeert. Door machines te voorzien van duidelijke afbeeldingen van de producten waarmee ze werken, stelt deze technologie fabrikanten in staat om kosten te verlagen, efficiëntie te verhogen en prestaties te verbeteren.

Het stelt hen ook in staat problemen monitoren en zelfs oplossen wanneer ze zich voordoenin plaats van te wachten tot het mis gaat en dure onderdelen te moeten bestellen of moeizame reparatiewerkzaamheden uit te voeren. De eerste stap om het te bereiken? Begrijp hoe uw fabriek er vanuit IT-oogpunt echt uitziet. Laten we eens kijken hoe machinevisie fabrieken over de hele wereld transformeert door een paar belangrijke voorbeelden te onderzoeken.

Wat is computervisie?

Machine vision is het proces waarmee computers de wereld waarnemen. Het verschilt op een aantal belangrijke punten van het menselijk gezichtsvermogen. Allereerst is machine vision digitaal. Computer vision-algoritmen kunnen vormen en kleuren detecteren, maar ze kunnen eigenlijk niets zien. Mensen zien kleuren, maar we detecteren ook vormen. Dit is wat computervisie zo waardevol maakt. Computervisie is een deelgebied van machine learning. Wanneer je een machine learning-algoritme traint, leer je het eigenlijk. Hij krijgt voorbeelden te zien en leert daarvan. Hoe meer voorbeelden je hem laat zien, hoe nauwkeuriger hij zal zijn. Dat is wat er gebeurt als je een computer vision-algoritme traint. Nadat het veel visuele gegevens heeft ingevoerd, wordt het steeds nauwkeuriger.

Hoe werkt kunstmatige visie?

Kunstmatig zien bestaat uit het verkrijgen van een duidelijk beeld van de wereld. Om dit te doen, heb je een manier nodig om te detecteren wat er in de scène gebeurt. Er zijn veel manieren om het te doen. Je kunt bijvoorbeeld een camera gebruiken of je kunt sensoren hebben die de wereld om je heen detecteren. Hoe dan ook, je gebruikt iets dat een sensor wordt genoemd om visuele gegevens te detecteren. Vervolgens heb je een manier nodig om te interpreteren wat deze sensoren detecteren. Computer vision-algoritmen doen dit door middel van een concept dat feature-extractie wordt genoemd. De visuele gegevens van de sensor worden omgezet in numerieke waarden die door het algoritme kunnen worden gebruikt.

Soorten kunstmatige visie

Enkele van de soorten geautomatiseerde visie of technologieën die worden toegepast op kunstmatige visie zijn:

• diep leren: Deep learning-systemen, ook wel neurale netwerken genoemd, vormen de kern van machine vision. Ze zijn ontworpen om door ervaring te leren en te verbeteren, terwijl ze schaalbaar en flexibel genoeg zijn om zich aan te passen aan de snelle ontwikkeling van nieuwe technologieën. Ze zijn doorgaans getraind op grote datasets en kunnen worden gebruikt voor een breed scala aan taken, waaronder computervisie, objectherkenning, taalbegrip en gevolgtrekking. Deep learning-systemen, ook wel neurale netwerken genoemd, vormen de kern van computervisie. Ze zijn ontworpen om door ervaring te leren en te verbeteren, terwijl ze schaalbaar en flexibel genoeg zijn om zich aan te passen aan de snelle ontwikkeling van nieuwe technologieën. Ze zijn doorgaans getraind op grote datasets en kunnen worden gebruikt voor een breed scala aan taken, waaronder computervisie, objectherkenning, taalbegrip en gevolgtrekking.
• versterkend leren: Versterkende leersystemen gebruiken AI om het systeem aan te passen op basis van gebruikersgedrag. Een voorbeeld hiervan is een virtuele agent die de beweging van de gebruiker volgt en reageert op basis van parameters als locatie en tijd. In VR zou dit kunnen worden gebruikt om een ​​interactieve ervaring te creëren waarbij objecten in de virtuele wereld reageren op de acties van de gebruiker, bijvoorbeeld een deur die opengaat wanneer de gebruiker deze nadert. Reinforcement learning-systemen gebruiken AI om het systeem aan te passen op basis van gebruikersgedrag. Een voorbeeld hiervan is een virtuele agent die de beweging van de gebruiker volgt en reageert op basis van parameters als locatie en tijd. In VR zou dit kunnen worden gebruikt om een ​​interactieve ervaring te creëren waarbij objecten in de virtuele wereld reageren op de acties van de gebruiker, bijvoorbeeld een deur die opengaat wanneer de gebruiker deze nadert.
• semi-begeleid leren: Semi-gesuperviseerde systemen trainen hun modellen met alleen een subset van de gelabelde gegevens. Een toepassing is bijvoorbeeld om objecten te identificeren zonder hun vormen te labelen. Een sportteam gebruikt semi-gecontroleerde AI om spelers in beeldmateriaal te vinden zonder hun namen te kennen.

Hoe computervisie fabrieken transformeert door onderdelen te monitoren

Een van de eerste voordelen van computervisie was verbeterde inspectie. Camera's zijn niet alleen goed in het opsporen van gebreken, maar machinevisie is ook geweldig in het opsporen ervan. Dit maakt het een belangrijke technologie voor kwaliteitsverbetering, waardoor fabrikanten problemen kunnen opvangen voordat ze tot kostbare herbewerkingen leiden. Computervisie is ook bijzonder effectief bij het automatiseren van de inspectie van grote en gecompliceerde onderdelen. Hierdoor krijgt u een zicht op het gehele object dat veel gemakkelijker te analyseren is dan een zicht op een klein onderdeel. Het is veel waarschijnlijker dat u een probleem opmerkt dat u anders misschien niet zou opmerken. Een computer vision-algoritme kan u ook helpen deze problemen op te lossen. U kunt computervisie gebruiken om een ​​digitaal model van het onderdeel te maken en dit gebruiken om defecten op te sporen zodra ze zich voordoen en hun voortgang te volgen wanneer ze worden opgelost.

Hoe computervisie fabrieken transformeert door apparatuur te monitoren

Dezelfde voordelen die computervisie geweldig maken voor het inspecteren van onderdelen, maken het ook een goede keuze voor het bewaken van apparatuur. Hoewel een camera misschien te klein is om de innerlijke werking van een machine te zien, kan computervisie gemakkelijk het hele interieur van de machine in kaart brengen en de componenten die erin zitten in kaart brengen. Zo kunt u precies zien wat er aan de hand is en mogelijke problemen identificeren. Computervisie is bijzonder geschikt voor het detecteren van problemen in machines. Het kan gemakkelijk bewegingen detecteren die een mens zou kunnen missen. U kunt ook problemen met de machine zelf detecteren wanneer ze zich voordoen, zoals defecte componenten. Als het gaat om het bewaken van de productie, kan computervisie dingen detecteren die een mens zou kunnen missen. Het kan ook afwijkingen in de gegevens detecteren die een mens niet zou opmerken. Deze punten worden anomalieën genoemd omdat ze niet passen bij de rest van de gegevens. Dit kan u helpen potentiële problemen in uw processen te identificeren. Het kan u ook helpen bij het prioriteren van problemen en het vinden van oplossingen om de productie te verbeteren.

Hoe machine vision fabrieken transformeert door werknemers te monitoren

Net zoals machine vision geschikt is voor het inspecteren van onderdelen, is het ook geschikt voor het monitoren van werknemers. Dit maakt het een handige manier om de veiligheid te verbeteren en mensen scherp te houden. Het is ook een nuttige manier om vermoeidheid en aan vermoeidheid gerelateerde problemen te verminderen. Computervisie kan worden gebruikt om werknemers te volgen die zich door de fabriek bewegen. Dit kan u helpen uw werkomgeving in kaart te brengen en problemen zoals geblokkeerde of drukke paden op te sporen. U kunt ook computervisie gebruiken om de activiteiten van elke werknemer te volgen. Hierdoor kunt u uw prestaties volgen en mogelijke fouten opsporen voordat ze kostbare herbewerkingen veroorzaken. U kunt ook computervisie gebruiken om apparatuur en machines bij te houden. Hierdoor kunt u machineproblemen opsporen die met het menselijk oog gemakkelijk te missen zijn.

Hoe computervisie fabrieken transformeert door defectdetectie

Computervisie is ook een geweldig hulpmiddel voor het opsporen van defecten. Dit is heel logisch, omdat veel van dezelfde voordelen die het een goed hulpmiddel maken voor onderdeelinspectie, ook betekenen dat het een goed hulpmiddel is voor het detecteren van defecten aan componenten. Computer vision is bij uitstek geschikt om defecten in een vroeg stadium op te sporen. Dit betekent dat u minder snel dure reparaties of tijdelijke oplossingen moet bestellen. Computer vision is ook bijzonder geschikt voor het detecteren van oppervlaktedefecten, zoals krassen of lakdefecten. Dit maakt het een goede keuze voor kwaliteitscontrole.

3D-scannen

Wanneer u computervisie gaat gebruiken om te begrijpen hoe uw fabriek er werkelijk uitziet, is het logisch dat u zich afvraagt ​​wat u mist. De voor de hand liggende volgende stap is om camera's te gaan gebruiken om 3D-modellen van uw omgeving te maken. Deze datagestuurde benadering van machine vision wordt vaak deep learning genoemd. En nogmaals, het heeft veel zin. Machine vision-algoritmen worden doorgaans getraind op een klein aantal voorbeelden. Dit is een zeer oppervlakkige vorm van machine learning. Er zijn veel visuele gegevens nodig om een ​​deep learning-algoritme te trainen, maar als dat eenmaal is gebeurd, kun je veel in de gegevens zien.

robot visie

3D-scannen vormt echter een potentieel probleem. Het werkt prima voor inspecties ter plaatse, maar als je eenmaal een 3D-model hebt gemaakt, zit je eraan vast. En als u eenmaal computervisie gaat gebruiken voor het volgen en identificeren van onderdelen, zult u waarschijnlijk tegen dingen aanlopen. Gelukkig is er ook een oplossing voor dit probleem. U kunt computervisie gebruiken om een ​​visuele weergave te maken van de omgeving van de robot. Hiermee kunt u computervisie gebruiken om potentiële obstakels te identificeren en te vermijden.

videobewaking

Als u eenmaal computervisie in uw machines bent gaan gebruiken, wilt u waarschijnlijk hetzelfde doen met uw apparatuur. Dit doe je door visuele representaties van het team te maken. Deze benadering wordt vaak visualisatie genoemd. U kunt visualisaties maken om u te helpen begrijpen hoe uw computer werkt, of u kunt visualisaties maken om u te helpen uw computervisie-algoritmen te trainen. U kunt visualisaties gebruiken om een ​​driedimensionaal model van uw machines te maken.

AI en sensoren

Computervisie is een belangrijk onderdeel in veel toepassingen van kunstmatige intelligentie. Deze omvatten zaken als beeldherkenning, taalvertaling en spraaksynthese. Computervisie speelt ook een sleutelrol bij de ontwikkeling van neurale netwerken. Deze vormen een belangrijk onderdeel van deep learning-toepassingen. Computervisie is veel meer dan het eenvoudig detecteren van visuele gegevens. Deze systemen moeten worden getraind met veel voorbeelden om bruikbaar te zijn. Ze moeten ook in de hele productielijn worden ingezet.