I produksjonsverdenen har datamaskiner ligget etter. Industrien har bare begynt å utnytte det enorme potensialet kunstig intelligens gir. Imidlertid begynner konvergensen mellom kunstig intelligens og produksjon allerede å ha en innvirkning. Denne artikkelen vil utforske hvordan datasyn forandrer fabrikkene i industrien. Ved å gi maskiner klare bilder av produktene de jobber med, gjør denne teknologien det mulig for produsenter å redusere kostnader, øke effektiviteten og forbedre ytelsen.
Det tillater dem også overvåke og til og med fikse problemer etter hvert som de oppståri stedet for å vente på at ting skal gå galt og måtte bestille dyre deler eller utføre møysommelig reparasjonsarbeid. Det første skrittet for å oppnå det? Forstå hvordan fabrikken din egentlig er fra et IT-synspunkt. La oss ta en titt på hvordan maskinsyn forandrer fabrikker rundt om i verden ved å utforske noen viktige eksempler.
Hva er datasyn?
Maskinsyn er prosessen der datamaskiner oppfatter verden. Det skiller seg fra menneskesyn på noen viktige måter. For det første er maskinsyn digitalt. Datasynsalgoritmer kan oppdage former og farger, men de kan faktisk ikke se noe. Mennesker ser farger, men vi oppdager også former. Det er dette som gjør datasyn så verdifullt. Datasyn er et underfelt innen maskinlæring. Når du trener en maskinlæringsalgoritme, lærer du den faktisk. Han blir vist eksempler og lærer av dem. Jo flere eksempler du viser ham, jo mer nøyaktig vil han være. Det er det som skjer når du trener en datasynsalgoritme. Etter å ha matet den med massevis av visuelle data, blir den mer og mer nøyaktig.
Hvordan fungerer kunstig syn?
Kunstig syn består i å få et klart bilde av verden. For å gjøre dette trenger du en måte å oppdage hva som skjer i scenen. Det er mange måter å gjøre det på. Du kan for eksempel bruke et kamera, eller du kan ha sensorer som oppdager verden rundt deg. Uansett, du bruker noe som kalles en sensor for å oppdage visuelle data. Deretter trenger du en måte å tolke hva disse sensorene oppdager. Datasynsalgoritmer gjør dette gjennom et konsept kalt funksjonsutvinning. De visuelle dataene fra sensoren konverteres til numeriske verdier som kan brukes av algoritmen.
Typer kunstig syn
Noen av typene datastyrt syn eller teknologier som brukes på kunstig syn er:
- dyp læring: Dyplæringssystemer, også kjent som nevrale nettverk, er kjernen i maskinsyn. De er designet for å lære og forbedre med erfaring, samtidig som de er skalerbare og fleksible nok til å tilpasse seg den raske utviklingen av nye teknologier. De er vanligvis trent på store datasett og kan brukes til en lang rekke oppgaver, inkludert datasyn, objektgjenkjenning, språkforståelse og slutninger. Dyplæringssystemer, også kjent som nevrale nettverk, er kjernen i datasyn. De er designet for å lære og forbedre med erfaring, samtidig som de er skalerbare og fleksible nok til å tilpasse seg den raske utviklingen av nye teknologier. De er vanligvis trent på store datasett og kan brukes til en lang rekke oppgaver, inkludert datasyn, objektgjenkjenning, språkforståelse og slutninger.
- forsterkende læring: Systemer for forsterkning bruker AI for å modifisere systemet basert på brukeratferd. Et eksempel på dette er en virtuell agent som følger brukerens bevegelse og reagerer basert på parametere som sted og tid. I VR vil dette kunne brukes til å skape en interaktiv opplevelse der objekter i den virtuelle verden reagerer på brukerens handlinger, for eksempel en dør som åpnes når brukeren nærmer seg den. Forsterkningslæringssystemer bruker AI for å modifisere systemet basert på brukeratferd. Et eksempel på dette er en virtuell agent som følger brukerens bevegelse og reagerer basert på parametere som sted og tid. I VR vil dette kunne brukes til å skape en interaktiv opplevelse der objekter i den virtuelle verden reagerer på brukerens handlinger, for eksempel en dør som åpnes når brukeren nærmer seg den.
- semi-veiledet læring: Semi-overvåkede systemer trener modellene sine ved å bruke bare en delmengde av de merkede dataene. For eksempel er en applikasjon å identifisere objekter uten å merke formene deres. Et idrettslag bruker semi-overvåket AI for å finne spillere i opptak uten å vite navnene deres.
Hvordan datasyn transformerer fabrikker ved å overvåke deler
En av de tidlige fordelene med datasyn var forbedret inspeksjon. Ikke bare er kameraer gode til å oppdage feil, men maskinsyn er utmerket til å finne dem. Dette gjør det til en nøkkelteknologi for kvalitetsforbedring, som lar produsenter fange opp problemer før de fører til kostbare omarbeidelser. Datasyn er også spesielt effektivt til å automatisere inspeksjon av store og kompliserte deler. Dette gir deg en visning av hele objektet som er mye lettere å analysere enn en visning av en liten del. Det er mye mer sannsynlig at du oppdager et problem som du kanskje ellers ikke legger merke til. En datasynsalgoritme kan også hjelpe deg med å løse disse problemene. Du kan bruke datasyn til å lage en digital modell av delen og bruke den til å spore defekter etter hvert som de oppstår og spore fremdriften etter hvert som de er fikset.
Hvordan datasyn transformerer fabrikker ved å overvåke utstyr
De samme fordelene som gjør datasyn flott for å inspisere deler, gjør det også til et godt valg for overvåkingsutstyr. Mens et kamera kan være for lite til å se den indre funksjonen til en maskin, kan datasyn enkelt kartlegge hele det indre av maskinen og kartlegge komponentene den inneholder. Dette lar deg se nøyaktig hva som skjer og identifisere potensielle problemer. Datasyn er spesielt godt egnet til å oppdage problemer i maskineri. Den kan enkelt oppdage bevegelser som et menneske kan gå glipp av. Du kan også oppdage problemer med selve maskineriet etter hvert som de oppstår, for eksempel defekte komponenter. Når det gjelder å overvåke produksjonen, kan datasyn oppdage ting som et menneske kan gå glipp av. Den kan også oppdage anomalier i dataene som et menneske ikke vil legge merke til. Disse punktene kalles anomalier fordi de ikke passer med resten av dataene. Dette kan hjelpe deg med å identifisere potensielle problemer i prosessene dine. Det kan også hjelpe deg med å prioritere problemer og finne løsninger for å forbedre produksjonen.
Hvordan maskinsyn forandrer fabrikker ved å overvåke ansatte
Akkurat som maskinsyn er egnet for å inspisere deler, er det også egnet for overvåking av arbeidere. Dette gjør det til en nyttig måte å forbedre sikkerheten på og holde folk på tærne. Det er også en nyttig måte å redusere tretthet og utmattelsesrelaterte problemer. Datasyn kan brukes til å følge arbeidere som beveger seg rundt på fabrikken. Dette kan hjelpe deg med å kartlegge arbeidsmiljøet ditt og oppdage problemer som blokkerte eller overfylte stier. Du kan også bruke datasyn til å spore aktivitetene til hver enkelt arbeider. Dette lar deg spore ytelsen din, og lokalisere potensielle feil før de forårsaker kostbar omarbeiding. Du kan også bruke datasyn for å holde styr på utstyr og maskiner. Dette lar deg oppdage maskinproblemer som er lett å gå glipp av med det menneskelige øyet.
Hvordan datasyn transformerer fabrikker gjennom defektdeteksjon
Datasyn er også et flott verktøy for å oppdage feil. Dette gir mye mening, siden mange av de samme fordelene som gjør det til et godt verktøy for inspeksjon av deler, også betyr at det er et godt verktøy for å oppdage komponentfeil. Datasyn er spesielt godt egnet til å oppdage feil på et tidlig stadium. Dette betyr at du er mindre sannsynlig å måtte bestille kostbare reparasjoner eller løsninger. Datasyn er også spesielt egnet for å oppdage overflatefeil, som riper eller malingsfeil. Dette gjør det til et godt valg for kvalitetskontroll.
3D-skanning
Når du begynner å bruke datasyn for å forstå hvordan fabrikken din egentlig ser ut, er det naturlig å lure på hva du går glipp av. Det åpenbare neste trinnet er å begynne å bruke kameraer for å lage 3D-modeller av miljøet ditt. Denne datadrevne tilnærmingen til maskinsyn blir ofte referert til som dyp læring. Og nok en gang gir det mye mening. Maskinsynsalgoritmer trenes vanligvis på et lite antall eksempler. Dette er en veldig overfladisk form for maskinlæring. Det krever mye visuell data for å trene en dyp læringsalgoritme, men når det er gjort, kan du se mye i dataene.
robotsyn
3D-skanning utgjør imidlertid et potensielt problem. Den fungerer utmerket for punktinspeksjoner, men når du først har laget en 3D-modell, sitter du fast med den. Og når du begynner å bruke datasyn for sporing og identifikasjon av deler, vil du sannsynligvis begynne å støte på ting. Heldigvis finnes det også en løsning på dette problemet. Du kan bruke datasyn til å lage en visuell representasjon av robotens miljø. Dette lar deg bruke datasyn til å identifisere potensielle hindringer og unngå dem.
videoovervåking
Når du har begynt å bruke datasyn i maskinene dine, vil du sannsynligvis gjøre det samme med utstyret ditt. Du kan gjøre dette ved å lage visuelle representasjoner av teamet. Denne tilnærmingen kalles ofte visualisering. Du kan lage visualiseringer for å hjelpe deg å forstå hvordan datamaskinen din fungerer, eller du kan lage visualiseringer for å hjelpe deg med å trene datasynsalgoritmene dine. Du kan bruke visualiseringer til å lage en tredimensjonal modell av maskinene dine.
AI og sensorer
Datasyn er en nøkkelkomponent i mange kunstig intelligens-applikasjoner. Disse inkluderer ting som bildegjenkjenning, språkoversettelse og talesyntese. Datasyn er også nøkkelen i utviklingen av nevrale nettverk. Disse er en sentral del av dyplæringsapplikasjoner. Datasyn er mye mer enn enkel gjenkjenning av visuelle data. Disse systemene må trenes med mange eksempler for å være nyttige. De må også distribueres gjennom hele produksjonslinjen.