W świecie produkcji komputery pozostają w tyle. Branża dopiero zaczęła wykorzystywać ogromny potencjał, jaki oferuje sztuczna inteligencja. Jednak konwergencja sztucznej inteligencji i produkcji już zaczyna wywierać wpływ. W tym artykule zbadamy, w jaki sposób wizja komputerowa zmienia fabryki w branży. Zapewniając maszynom wyraźne obrazy produktów, z którymi pracują, technologia ta umożliwia producentom obniżenie kosztów, zwiększenie wydajności i poprawę wydajności.
Pozwala im również monitorować, a nawet naprawiać problemy w miarę ich pojawiania sięzamiast czekać, aż coś pójdzie nie tak i musieć zamawiać drogie części lub przeprowadzać żmudne prace naprawcze. Pierwszy krok, aby to osiągnąć? Dowiedz się, jak naprawdę wygląda Twoja fabryka z punktu widzenia IT. Przyjrzyjmy się, jak wizja maszynowa zmienia fabryki na całym świecie, analizując kilka kluczowych przykładów.
Czym jest wizja komputerowa?
Widzenie maszynowe to proces, dzięki któremu komputery postrzegają świat. Różni się od ludzkiej wizji na kilka kluczowych sposobów. Przede wszystkim wizja maszynowa jest cyfrowa. Algorytmy komputerowego widzenia potrafią wykrywać kształty i kolory, ale w rzeczywistości nic nie widzą. Ludzie widzą kolory, ale my również wykrywamy kształty. To właśnie sprawia, że wizja komputerowa jest tak cenna. Widzenie komputerowe to poddziedzina uczenia maszynowego. Kiedy trenujesz algorytm uczenia maszynowego, tak naprawdę uczysz go. Pokazuje mu przykłady i uczy się z nich. Im więcej przykładów mu pokażesz, tym będzie dokładniejszy. Tak się dzieje, gdy trenujesz algorytm widzenia komputerowego. Po nakarmieniu go dużą ilością danych wizualnych, staje się coraz dokładniejszy.
Jak działa sztuczne widzenie?
Sztuczne widzenie polega na uzyskaniu wyraźnego obrazu świata. Aby to zrobić, potrzebujesz jakiegoś sposobu na wykrycie tego, co dzieje się w scenie. Można to zrobić na wiele sposobów. Możesz na przykład użyć kamery lub możesz mieć czujniki, które wykrywają otaczający Cię świat. Tak czy inaczej, używasz czegoś, co nazywa się czujnikiem do wykrywania danych wizualnych. Następnie potrzebujesz sposobu na zinterpretowanie tego, co wykrywają te czujniki. Algorytmy wizji komputerowej robią to za pomocą koncepcji zwanej ekstrakcją cech. Dane wizualne z czujnika są konwertowane na wartości liczbowe, które algorytm może wykorzystać.
Rodzaje sztucznego widzenia
Niektóre rodzaje skomputeryzowanej wizji lub technologii stosowanych do sztucznego widzenia to:
- głęboka nauka: Systemy głębokiego uczenia, znane również jako sieci neuronowe, są podstawą wizji maszynowej. Zostały zaprojektowane tak, aby uczyć się i doskonalić wraz z doświadczeniem, a jednocześnie są wystarczająco skalowalne i elastyczne, aby dostosować się do szybkiego rozwoju nowych technologii. Zazwyczaj są szkoleni na dużych zbiorach danych i mogą być używane do wielu różnych zadań, w tym wizji komputerowej, rozpoznawania obiektów, rozumienia języka i wnioskowania. Systemy głębokiego uczenia, znane również jako sieci neuronowe, są podstawą wizji komputerowej. Zostały zaprojektowane tak, aby uczyć się i doskonalić wraz z doświadczeniem, a jednocześnie są wystarczająco skalowalne i elastyczne, aby dostosować się do szybkiego rozwoju nowych technologii. Zazwyczaj są szkoleni na dużych zbiorach danych i mogą być używane do wielu różnych zadań, w tym wizji komputerowej, rozpoznawania obiektów, rozumienia języka i wnioskowania.
- uczenie się przez wzmacnianie: Systemy uczenia się ze wzmocnieniem wykorzystują sztuczną inteligencję do modyfikowania systemu w oparciu o zachowanie użytkownika. Przykładem tego jest wirtualny agent, który śledzi ruch użytkownika i reaguje w oparciu o parametry takie jak lokalizacja i czas. W VR można to wykorzystać do stworzenia interaktywnego doświadczenia, w którym obiekty w wirtualnym świecie reagują na działania użytkownika, na przykład drzwi, które otwierają się, gdy użytkownik się do nich zbliży. Systemy uczenia się przez wzmacnianie wykorzystują sztuczną inteligencję do modyfikowania systemu w oparciu o zachowanie użytkownika. Przykładem tego jest wirtualny agent, który śledzi ruch użytkownika i reaguje w oparciu o parametry takie jak lokalizacja i czas. W VR można to wykorzystać do stworzenia interaktywnego doświadczenia, w którym obiekty w wirtualnym świecie reagują na działania użytkownika, na przykład drzwi, które otwierają się, gdy użytkownik się do nich zbliży.
- nauka częściowo nadzorowana: Systemy częściowo nadzorowane szkolą swoje modele przy użyciu tylko podzbioru oznaczonych danych. Na przykład jedną z aplikacji jest identyfikowanie obiektów bez etykietowania ich kształtów. Drużyna sportowa wykorzystuje częściowo nadzorowaną sztuczną inteligencję, aby znaleźć graczy w nagraniu, nie znając ich imion.
Jak wizja komputerowa zmienia fabryki poprzez monitorowanie części
Jedną z wczesnych zalet widzenia komputerowego była ulepszona inspekcja. Kamery są nie tylko dobre w wykrywaniu wad, ale także widzenie maszynowe jest świetne w ich wykrywaniu. To sprawia, że jest to kluczowa technologia do poprawy jakości, umożliwiająca producentom wyłapywanie problemów, zanim doprowadzą one do kosztownych przeróbek. Wizja komputerowa jest również szczególnie skuteczna w automatyzacji kontroli dużych i skomplikowanych części. Daje to widok całego obiektu, który jest znacznie łatwiejszy do analizy niż widok małej części. Jest znacznie bardziej prawdopodobne, że zauważysz problem, którego w przeciwnym razie mógłbyś nie zauważyć. Algorytm widzenia komputerowego może również pomóc w rozwiązaniu tych problemów. Możesz użyć wizji komputerowej, aby stworzyć cyfrowy model części i użyć go do śledzenia defektów w miarę ich pojawiania się i śledzenia ich postępu w miarę ich naprawiania.
Jak wizja komputerowa zmienia fabryki dzięki monitorowaniu sprzętu
Te same zalety, które sprawiają, że widzenie komputerowe jest doskonałe do kontroli części, sprawiają, że jest to również dobry wybór dla sprzętu monitorującego. Chociaż kamera może być zbyt mała, aby zobaczyć wewnętrzne działanie maszyny, wizja komputerowa może z łatwością odwzorować całe wnętrze maszyny i odwzorować zawarte w niej komponenty. Pozwala to dokładnie zobaczyć, co się dzieje i zidentyfikować potencjalne problemy. Widzenie komputerowe jest szczególnie dobrze przystosowane do wykrywania problemów w maszynach. Z łatwością wykrywa ruchy, które człowiek mógłby przegapić. Możesz również wykryć problemy z samą maszyną, gdy się pojawią, takie jak wadliwe komponenty. Jeśli chodzi o monitorowanie produkcji, wizja komputerowa może dostrzec rzeczy, które człowiek może przegapić. Może również wykrywać anomalie w danych, których człowiek nie zauważyłby. Punkty te nazywane są anomaliami, ponieważ nie pasują do reszty danych. Może to pomóc w identyfikacji potencjalnych problemów w procesach. Może również pomóc w ustaleniu priorytetów problemów i znalezieniu rozwiązań usprawniających produkcję.
Jak wizja maszynowa zmienia fabryki poprzez monitorowanie pracowników
Tak jak widzenie maszynowe nadaje się do kontroli części, nadaje się również do monitorowania pracowników. To sprawia, że jest to użyteczny sposób na poprawę bezpieczeństwa i utrzymanie ludzi w gotowości. Jest to również przydatny sposób na zmniejszenie zmęczenia i problemów z nim związanych. Wizję komputerową można wykorzystać do śledzenia pracowników poruszających się po fabryce. Może to pomóc w mapowaniu środowiska pracy i wykrywaniu problemów, takich jak zablokowane lub zatłoczone ścieżki. Możesz także użyć wizji komputerowej do śledzenia działań każdego pracownika. Umożliwia to śledzenie wydajności i wskazywanie potencjalnych błędów, zanim spowodują one kosztowne przeróbki. Możesz także użyć wizji komputerowej do śledzenia sprzętu i maszyn. Pozwala to wykryć problemy z maszynami, które łatwo przeoczyć ludzkim okiem.
Jak wizja komputerowa zmienia fabryki poprzez wykrywanie defektów
Widzenie komputerowe to także świetne narzędzie do wykrywania defektów. Ma to sens, ponieważ wiele z tych samych zalet, które sprawiają, że jest to dobre narzędzie do kontroli części, oznacza również, że jest to dobre narzędzie do wykrywania wad komponentów. Widzenie komputerowe jest szczególnie dobrze przystosowane do wykrywania wad na wczesnym etapie. Oznacza to, że mniej prawdopodobne jest, że będziesz musiał zamawiać kosztowne naprawy lub obejścia. Widzenie komputerowe jest również szczególnie przydatne do wykrywania defektów powierzchni, takich jak zadrapania lub wady lakieru. To sprawia, że jest to dobry wybór do kontroli jakości.
Skanowanie 3D
Kiedy zaczynasz używać wizji komputerowej, aby zrozumieć, jak naprawdę wygląda twoja fabryka, naturalne jest zastanawianie się, czego ci brakuje. Oczywistym następnym krokiem jest rozpoczęcie używania kamer do tworzenia modeli 3D swojego środowiska. To oparte na danych podejście do widzenia maszynowego jest często nazywane głębokim uczeniem. I po raz kolejny ma to sens. Algorytmy widzenia maszynowego są zwykle szkolone na niewielkiej liczbie przykładów. To bardzo powierzchowna forma uczenia maszynowego. Wytrenowanie algorytmu głębokiego uczenia wymaga dużej ilości danych wizualnych, ale gdy to zrobisz, możesz zobaczyć wiele danych.
wizja robota
Skanowanie 3D stanowi jednak potencjalny problem. Świetnie sprawdza się w przypadku inspekcji punktowych, ale po utworzeniu modelu 3D utkniesz z nim. A kiedy zaczniesz używać wizji komputerowej do śledzenia i identyfikacji części, prawdopodobnie zaczniesz wpadać na rzeczy. Na szczęście istnieje również rozwiązanie tego problemu. Możesz użyć wizji komputerowej, aby stworzyć wizualną reprezentację środowiska robota. Pozwala to na wykorzystanie wizji komputerowej do identyfikacji potencjalnych przeszkód i ich unikania.
monitoring wideo
Gdy zaczniesz używać wizji komputerowej w swoich maszynach, prawdopodobnie będziesz chciał zrobić to samo ze swoim sprzętem. Możesz to zrobić, tworząc wizualne reprezentacje zespołu. Takie podejście jest często nazywane wizualizacją. Możesz tworzyć wizualizacje, które pomogą Ci zrozumieć, jak działa Twój komputer, lub wizualizacje, które pomogą Ci wytrenować algorytmy widzenia komputerowego. Możesz użyć wizualizacji, aby stworzyć trójwymiarowy model swojej maszyny.
AI i czujniki
Widzenie komputerowe jest kluczowym elementem wielu zastosowań sztucznej inteligencji. Należą do nich takie rzeczy, jak rozpoznawanie obrazów, tłumaczenie języka i synteza mowy. Wizja komputerowa jest również kluczowa w rozwoju sieci neuronowych. Są to kluczowa część aplikacji do głębokiego uczenia się. Widzenie komputerowe to znacznie więcej niż proste wykrywanie danych wizualnych. Systemy te muszą być przeszkolone z wieloma przykładami, aby były użyteczne. Muszą być również rozmieszczone na całej linii produkcyjnej.