No mundo da manufatura, os computadores ficaram para trás. A indústria apenas começou a aproveitar o enorme potencial oferecido pela inteligência artificial. No entanto, a convergência de IA e manufatura já está começando a ter impacto. Este artigo irá explorar como a visão computacional está transformando as fábricas da indústria. Ao fornecer às máquinas imagens claras dos produtos com os quais trabalham, essa tecnologia permite que os fabricantes reduzam custos, aumentem a eficiência e melhorem o desempenho.
Também lhes permite monitorar e até mesmo corrigir problemas à medida que eles surgemem vez de esperar que as coisas dêem errado e ter que encomendar peças caras ou realizar trabalhos de reparo trabalhosos. O primeiro passo para alcançá-lo? Entenda como é realmente sua fábrica do ponto de vista de TI. Vamos dar uma olhada em como a visão de máquina está transformando fábricas ao redor do mundo explorando alguns exemplos importantes.
O que é visão computacional?
A visão de máquina é o processo pelo qual os computadores percebem o mundo. Ela difere da visão humana em alguns aspectos importantes. Em primeiro lugar, a visão de máquina é digital. Algoritmos de visão computacional podem detectar formas e cores, mas na verdade não podem ver nada. Os humanos veem cores, mas também detectam formas. É isso que torna a visão computacional tão valiosa. A visão computacional é um subcampo do aprendizado de máquina. Quando você treina um algoritmo de aprendizado de máquina, na verdade você o está ensinando. Ele é mostrado exemplos e aprende com eles. Quanto mais exemplos você mostrar a ele, mais preciso ele será. Isso é o que acontece quando você treina um algoritmo de visão computacional. Depois de alimentá-lo com muitos dados visuais, ele se torna cada vez mais preciso.
Como funciona a visão artificial?
A visão artificial consiste em obter uma imagem clara do mundo. Para fazer isso, você precisa de alguma maneira de detectar o que está acontecendo na cena. Há muitas maneiras de fazê-lo. Você pode usar uma câmera, por exemplo, ou pode ter sensores que detectam o mundo ao seu redor. De qualquer forma, você está usando algo chamado sensor para detectar dados visuais. Em seguida, você precisa de uma maneira de interpretar o que esses sensores detectam. Algoritmos de visão computacional fazem isso por meio de um conceito chamado extração de recursos. Os dados visuais do sensor são convertidos em valores numéricos que podem ser utilizados pelo algoritmo.
Tipos de visão artificial
Alguns dos tipos de visão computadorizada ou tecnologias aplicadas à visão artificial são:
- aprendizado profundo: Os sistemas de aprendizado profundo, também conhecidos como redes neurais, estão no centro da visão de máquina. Eles são projetados para aprender e melhorar com a experiência, sendo escaláveis e flexíveis o suficiente para se adaptar ao rápido desenvolvimento de novas tecnologias. Eles geralmente são treinados em grandes conjuntos de dados e podem ser usados para uma ampla variedade de tarefas, incluindo visão computacional, reconhecimento de objetos, compreensão de linguagem e inferência. Os sistemas de aprendizado profundo, também conhecidos como redes neurais, estão no centro da visão computacional. Eles são projetados para aprender e melhorar com a experiência, sendo escaláveis e flexíveis o suficiente para se adaptar ao rápido desenvolvimento de novas tecnologias. Eles geralmente são treinados em grandes conjuntos de dados e podem ser usados para uma ampla variedade de tarefas, incluindo visão computacional, reconhecimento de objetos, compreensão de linguagem e inferência.
- aprendizado por reforço: Os sistemas de aprendizado por reforço usam a IA para modificar o sistema com base no comportamento do usuário. Um exemplo disso é um agente virtual que acompanha o movimento do usuário e reage com base em parâmetros como local e horário. Em VR, isso pode ser usado para criar uma experiência interativa onde objetos no mundo virtual respondem às ações do usuário, por exemplo, uma porta que se abre quando o usuário se aproxima. Os sistemas de aprendizado por reforço usam a IA para modificar o sistema com base no comportamento do usuário. Um exemplo disso é um agente virtual que acompanha o movimento do usuário e reage com base em parâmetros como local e horário. Em VR, isso pode ser usado para criar uma experiência interativa onde objetos no mundo virtual respondem às ações do usuário, por exemplo, uma porta que se abre quando o usuário se aproxima.
- aprendizagem semi-supervisionada: Os sistemas semissupervisionados treinam seus modelos usando apenas um subconjunto dos dados rotulados. Por exemplo, uma aplicação é identificar objetos sem rotular suas formas. Uma equipe esportiva usa IA semi-supervisionada para encontrar jogadores em imagens sem saber seus nomes.
Como a visão computacional está transformando fábricas ao monitorar peças
Um dos primeiros benefícios da visão computacional foi a melhoria da inspeção. As câmeras não são apenas boas para detectar falhas, mas a visão de máquina é ótima para localizá-las. Isso a torna uma tecnologia essencial para a melhoria da qualidade, permitindo que os fabricantes detectem problemas antes que eles levem a um retrabalho dispendioso. A visão computacional também é particularmente eficaz para automatizar a inspeção de peças grandes e complicadas. Isso lhe dá uma visão de todo o objeto que é muito mais fácil de analisar do que uma visão de uma pequena parte. É muito mais provável que você identifique um problema que, de outra forma, não perceberia. Um algoritmo de visão computacional também pode ajudá-lo a resolver esses problemas. Você pode usar a visão computacional para criar um modelo digital da peça e usá-lo para rastrear defeitos à medida que eles ocorrem e acompanhar seu progresso à medida que são corrigidos.
Como a visão computacional está transformando fábricas ao monitorar equipamentos
Os mesmos benefícios que tornam a visão computacional ótima para inspecionar peças também a tornam uma boa escolha para equipamentos de monitoramento. Enquanto uma câmera pode ser muito pequena para ver o funcionamento interno de uma máquina, a visão computacional pode facilmente mapear todo o interior da máquina e mapear os componentes que ela contém. Isso permite que você veja exatamente o que está acontecendo e identifique possíveis problemas. A visão computacional é especialmente adequada para detectar problemas em máquinas. Ele pode facilmente detectar movimentos que um humano pode perder. Você também pode detectar problemas com o próprio maquinário à medida que eles ocorrem, como componentes defeituosos. Quando se trata de monitorar a produção, a visão computacional pode identificar coisas que um humano pode perder. Ele também pode detectar anomalias nos dados que um ser humano não perceberia. Esses pontos são chamados de anomalias porque não se ajustam ao restante dos dados. Isso pode ajudá-lo a identificar possíveis problemas em seus processos. Também pode ajudá-lo a priorizar problemas e encontrar soluções para melhorar a produção.
Como a visão de máquina está transformando as fábricas monitorando os funcionários
Assim como a visão de máquina é adequada para inspecionar peças, também é adequada para monitorar trabalhadores. Isso o torna uma maneira útil de melhorar a segurança e manter as pessoas alertas. É também uma forma útil de reduzir o cansaço e os problemas relacionados com a fadiga. A visão computacional pode ser usada para acompanhar os trabalhadores que se deslocam pela fábrica. Isso pode ajudá-lo a mapear seu ambiente de trabalho e identificar problemas como caminhos bloqueados ou lotados. Você também pode usar a visão computacional para rastrear as atividades de cada trabalhador. Isso permite que você acompanhe seu desempenho, identificando possíveis erros antes que eles causem retrabalho dispendioso. Você também pode usar a visão computacional para acompanhar equipamentos e máquinas. Isso permite identificar problemas de máquinas que são fáceis de perder com o olho humano.
Como a visão computacional está transformando fábricas por meio da detecção de defeitos
A visão computacional também é uma ótima ferramenta para detectar defeitos. Isso faz muito sentido, pois muitos dos mesmos benefícios que o tornam uma boa ferramenta para inspeção de peças também significam que é uma boa ferramenta para detectar defeitos de componentes. A visão computacional é particularmente adequada para detectar defeitos em um estágio inicial. Isso significa que é menos provável que você precise solicitar reparos ou soluções alternativas dispendiosas. A visão computacional também é particularmente adequada para detectar defeitos de superfície, como arranhões ou defeitos de pintura. Isso o torna uma boa escolha para controle de qualidade.
Digitalização 3D
Quando você começa a usar a visão computacional para entender como sua fábrica realmente se parece, é natural se perguntar o que está perdendo. O próximo passo óbvio é começar a usar câmeras para criar modelos 3D do seu ambiente. Essa abordagem orientada a dados para visão de máquina é frequentemente chamada de aprendizado profundo. E, mais uma vez, faz muito sentido. Os algoritmos de visão de máquina geralmente são treinados em um pequeno número de exemplos. Esta é uma forma muito superficial de aprendizado de máquina. São necessários muitos dados visuais para treinar um algoritmo de aprendizado profundo, mas uma vez feito isso, você pode ver muito nos dados.
visão robótica
No entanto, a digitalização 3D apresenta um problema potencial. Funciona muito bem para inspeções pontuais, mas depois de criar um modelo 3D, você fica preso a ele. E, quando você começar a usar a visão computacional para rastreamento e identificação de peças, provavelmente começará a esbarrar nas coisas. Felizmente, também existe uma solução para este problema. Você pode usar a visão computacional para criar uma representação visual do ambiente do robô. Isso permite que você use a visão computacional para identificar possíveis obstáculos e evitá-los.
monitoramento de vídeo
Depois de começar a usar a visão computacional em seu maquinário, provavelmente desejará fazer o mesmo com seu equipamento. Você pode fazer isso criando representações visuais da equipe. Essa abordagem é frequentemente chamada de visualização. Você pode criar visualizações para ajudá-lo a entender como seu computador funciona ou pode criar visualizações para ajudá-lo a treinar seus algoritmos de visão computacional. Você pode usar visualizações para criar um modelo tridimensional de seu maquinário.
IA e sensores
A visão computacional é um componente chave em muitas aplicações de inteligência artificial. Isso inclui coisas como reconhecimento de imagem, tradução de idiomas e síntese de fala. A visão computacional também é fundamental no desenvolvimento de redes neurais. Essas são uma parte fundamental dos aplicativos de aprendizado profundo. A visão computacional é muito mais do que a simples detecção de dados visuais. Esses sistemas precisam ser treinados com muitos exemplos para serem úteis. Eles também precisam ser implantados em toda a linha de produção.