Viziune artificială: tot ce trebuie să știi

vedere artificială

În lumea producției, computerele au rămas în urmă. Industria abia a început să valorifice potențialul enorm oferit de inteligența artificială. Cu toate acestea, convergența IA și a producției începe deja să aibă un impact. Acest articol va explora modul în care viziunea computerizată transformă fabricile din industrie. Oferind mașinilor imagini clare ale produselor cu care lucrează, această tehnologie permite producătorilor să reducă costurile, să mărească eficiența și să îmbunătățească performanța.

De asemenea, le permite monitorizează și chiar remediază problemele pe măsură ce aparîn loc să aștepte ca lucrurile să meargă prost și să fie nevoiți să comande piese scumpe sau să efectueze lucrări de reparații laborioase. Primul pas pentru a-l atinge? Înțelegeți cum este cu adevărat fabrica dvs. din punct de vedere IT. Să aruncăm o privire la modul în care viziunea artificială transformă fabricile din întreaga lume, explorând câteva exemple cheie.

Exemple de proiecte open source legate de viziunea computerizată este OpenCV, care este o bibliotecă pentru viziunea computerizată sub licența BSD.

Ce este viziunea pe computer?

CNC industrial la scară largă

Viziunea artificială este procesul prin care computerele percep lumea. Diferă de viziunea umană în câteva moduri cheie. În primul rând, viziunea artificială este digitală. Algoritmii de viziune computerizată pot detecta forme și culori, dar de fapt nu pot vedea nimic. Oamenii văd culori, dar detectăm și forme. Acesta este ceea ce face ca viziunea computerizată să fie atât de valoroasă. Viziunea computerizată este un subdomeniu al învățării automate. Când antrenați un algoritm de învățare automată, îl predați de fapt. I se arată exemple și învață din ele. Cu cât îi arăți mai multe exemple, cu atât va fi mai precis. Asta se întâmplă când antrenezi un algoritm de viziune computerizată. După ce îi furnizează o mulțime de date vizuale, devine din ce în ce mai precis.

Cum funcționează vederea artificială?

Viziunea artificială constă în obținerea unei imagini clare a lumii. Pentru a face acest lucru, aveți nevoie de o modalitate de a detecta ce se întâmplă în scenă. Există multe moduri de a face acest lucru. Poți folosi o cameră, de exemplu, sau poți avea senzori care detectează lumea din jurul tău. Oricum, folosești ceva numit senzor pentru a detecta datele vizuale. Apoi, aveți nevoie de o modalitate de a interpreta ceea ce detectează acești senzori. Algoritmii de viziune computerizată fac acest lucru printr-un concept numit extracție de caracteristici. Datele vizuale de la senzor sunt convertite în valori numerice care pot fi utilizate de algoritm.

Tipuri de vedere artificială

Unele dintre tipurile de viziune computerizată sau tehnologii aplicate vederii artificiale sunt:

  • invatare profunda: Sistemele de învățare profundă, cunoscute și sub denumirea de rețele neuronale, sunt în centrul vederii automate. Ele sunt concepute pentru a învăța și a se îmbunătăți cu experiență, fiind în același timp suficient de scalabile și flexibile pentru a se adapta la dezvoltarea rapidă a noilor tehnologii. Ei sunt de obicei instruiți pe seturi mari de date și pot fi utilizați pentru o mare varietate de sarcini, inclusiv viziunea computerizată, recunoașterea obiectelor, înțelegerea limbajului și inferența. Sistemele de învățare profundă, cunoscute și sub numele de rețele neuronale, sunt în centrul vederii computerizate. Ele sunt concepute pentru a învăța și a se îmbunătăți cu experiență, fiind în același timp suficient de scalabile și flexibile pentru a se adapta la dezvoltarea rapidă a noilor tehnologii. Ei sunt de obicei instruiți pe seturi mari de date și pot fi utilizați pentru o mare varietate de sarcini, inclusiv viziunea computerizată, recunoașterea obiectelor, înțelegerea limbajului și inferența.
  • Consolidarea învățării: Sistemele de învățare prin întărire folosesc AI pentru a modifica sistemul în funcție de comportamentul utilizatorului. Un exemplu în acest sens este un agent virtual care urmărește mișcarea utilizatorului și reacționează pe baza unor parametri precum locația și ora. În VR, aceasta ar putea fi folosită pentru a crea o experiență interactivă în care obiectele din lumea virtuală răspund la acțiunile utilizatorului, de exemplu o ușă care se deschide atunci când utilizatorul se apropie de ea. Sistemele de învățare prin întărire folosesc AI pentru a modifica sistemul în funcție de comportamentul utilizatorului. Un exemplu în acest sens este un agent virtual care urmărește mișcarea utilizatorului și reacționează pe baza unor parametri precum locația și ora. În VR, aceasta ar putea fi folosită pentru a crea o experiență interactivă în care obiectele din lumea virtuală răspund la acțiunile utilizatorului, de exemplu o ușă care se deschide atunci când utilizatorul se apropie de ea.
  • învăţare semi-supravegheată: Sistemele semi-supravegheate își antrenează modelele folosind doar un subset al datelor etichetate. De exemplu, o aplicație este identificarea obiectelor fără a le eticheta formele. O echipă sportivă folosește AI semi-supravegheată pentru a găsi jucători în filmări fără să le cunoască numele.

Cum viziunea computerizată transformă fabricile prin monitorizarea pieselor

întreținerea producției

Unul dintre beneficiile timpurii ale vederii computerizate a fost inspecția îmbunătățită. Nu numai că camerele sunt bune la identificarea defectelor, dar viziunea artificială este excelentă la identificarea lor. Acest lucru îl face o tehnologie cheie pentru îmbunătățirea calității, permițând producătorilor să detecteze probleme înainte ca acestea să conducă la reprelucrare costisitoare. Viziunea computerizată este, de asemenea, deosebit de eficientă în automatizarea inspecției pieselor mari și complicate. Acest lucru vă oferă o vedere a întregului obiect care este mult mai ușor de analizat decât o vedere a unei părți mici. Este mult mai probabil să descoperiți o problemă pe care altfel s-ar putea să nu o observați. Un algoritm de viziune computerizată vă poate ajuta, de asemenea, să rezolvați aceste probleme. Puteți utiliza viziunea computerizată pentru a crea un model digital al piesei și a-l utiliza pentru a urmări defectele pe măsură ce apar și pentru a urmări progresul lor pe măsură ce sunt remediate.

Cum viziunea computerizată transformă fabricile prin monitorizarea echipamentelor

Aceleași beneficii care fac ca viziunea computerizată să fie excelentă pentru inspectarea pieselor îl fac și o alegere bună pentru echipamentele de monitorizare. În timp ce o cameră poate fi prea mică pentru a vedea funcționarea interioară a unei mașini, viziunea computerizată poate mapa cu ușurință întregul interior al mașinii și poate mapa componentele pe care le conține. Acest lucru vă permite să vedeți exact ce se întâmplă și să identificați potențialele probleme. Viziunea computerizată este deosebit de potrivită pentru detectarea problemelor din mașini. Poate detecta cu ușurință mișcările pe care un om le-ar putea rata. De asemenea, puteți detecta probleme cu mașina în sine pe măsură ce apar, cum ar fi componente defecte. Când vine vorba de monitorizarea producției, viziunea computerizată poate identifica lucruri pe care un om le-ar putea rata. De asemenea, poate detecta anomalii în datele pe care un om nu le-ar observa. Aceste puncte se numesc anomalii deoarece nu se potrivesc cu restul datelor. Acest lucru vă poate ajuta să identificați potențialele probleme în procesele dvs. De asemenea, vă poate ajuta să prioritizați problemele și să găsiți soluții pentru a îmbunătăți producția.

Cum viziunea artificială transformă fabricile prin monitorizarea angajaților

La fel cum viziunea artificială este potrivită pentru inspectarea pieselor, este potrivită și pentru monitorizarea lucrătorilor. Acest lucru îl face o modalitate utilă de a îmbunătăți securitatea și de a ține oamenii în atenție. Este, de asemenea, o modalitate utilă de a reduce oboseala și problemele legate de oboseală. Viziunea computerizată poate fi folosită pentru a urmări lucrătorii care se deplasează prin fabrică. Acest lucru vă poate ajuta să vă mapați mediul de lucru și să identificați probleme precum căile blocate sau aglomerate. De asemenea, puteți utiliza viziunea computerizată pentru a urmări activitățile fiecărui lucrător. Acest lucru vă permite să vă urmăriți performanța, identificând potențialele erori înainte ca acestea să provoace reluări costisitoare. De asemenea, puteți utiliza viziunea computerizată pentru a urmări echipamentele și utilajele. Acest lucru vă permite să identificați probleme ale mașinilor care sunt ușor de ratat cu ochiul uman.

Cum viziunea computerizată transformă fabricile prin detectarea defectelor

ia

Viziunea computerizată este, de asemenea, un instrument excelent pentru detectarea defectelor. Acest lucru are foarte mult sens, deoarece multe dintre aceleași beneficii care îl fac un instrument bun pentru inspecția pieselor înseamnă, de asemenea, că este un instrument bun pentru detectarea defectelor componentelor. Viziunea computerizată este deosebit de potrivită pentru a detecta defectele într-un stadiu incipient. Aceasta înseamnă că este mai puțin probabil să fiți nevoit să comandați reparații costisitoare sau soluții alternative. Viziunea computerizată este, de asemenea, potrivită în special pentru detectarea defectelor de suprafață, cum ar fi zgârieturile sau defecte de vopsea. Acest lucru îl face o alegere bună pentru controlul calității.

Scanare 3D

Când începi să folosești viziunea computerizată pentru a înțelege cum arată cu adevărat fabrica ta, este firesc să te întrebi ce îți lipsește. Următorul pas evident este să începeți să utilizați camere pentru a crea modele 3D ale mediului dumneavoastră. Această abordare bazată pe date a viziunii automate este adesea denumită învățare profundă. Și, încă o dată, are mult sens. Algoritmii de viziune artificială sunt de obicei antrenați pe un număr mic de exemple. Aceasta este o formă foarte superficială de învățare automată. Este nevoie de o mulțime de date vizuale pentru a antrena un algoritm de învățare profundă, dar odată ce ați terminat, puteți vedea multe în date.

viziune robotică

Cu toate acestea, scanarea 3D reprezintă o problemă potențială. Funcționează excelent pentru inspecții la fața locului, dar odată ce ați creat un model 3D, rămâneți blocat cu el. Și, odată ce începi să folosești viziunea computerizată pentru urmărirea și identificarea pieselor, probabil că vei începe să te lovești de lucruri. Din fericire, există și o soluție pentru această problemă. Puteți utiliza viziunea computerizată pentru a crea o reprezentare vizuală a mediului robotului. Acest lucru vă permite să utilizați viziunea computerizată pentru a identifica potențialele obstacole și pentru a le evita.

monitorizare video

Odată ce ați început să utilizați viziunea computerizată în mașinile dvs., probabil că veți dori să faceți același lucru cu echipamentul dvs. Puteți face acest lucru creând reprezentări vizuale ale echipei. Această abordare este adesea numită vizualizare. Puteți crea vizualizări pentru a vă ajuta să înțelegeți cum funcționează computerul sau puteți crea vizualizări care să vă ajute să vă antrenați algoritmii de viziune pe computer. Puteți utiliza vizualizările pentru a crea un model tridimensional al utilajului dumneavoastră.

AI și senzori

Viziunea computerizată este o componentă cheie în multe aplicații de inteligență artificială. Acestea includ lucruri precum recunoașterea imaginilor, traducerea limbii și sinteza vorbirii. Viziunea computerizată este, de asemenea, cheia în dezvoltarea rețelelor neuronale. Acestea sunt o parte cheie a aplicațiilor de învățare profundă. Viziunea computerizată este mult mai mult decât simpla detectare a datelor vizuale. Aceste sisteme trebuie să fie instruite cu multe exemple pentru a fi utile. De asemenea, trebuie să fie implementate pe întreaga linie de producție.


Conținutul articolului respectă principiile noastre de etică editorială. Pentru a raporta o eroare, faceți clic pe aici.

Fii primul care comenteaza

Lasă comentariul tău

Adresa ta de email nu va fi publicată. Câmpurile obligatorii sunt marcate cu *

*

*

  1. Responsabil pentru date: Miguel Ángel Gatón
  2. Scopul datelor: Control SPAM, gestionarea comentariilor.
  3. Legitimare: consimțământul dvs.
  4. Comunicarea datelor: datele nu vor fi comunicate terților decât prin obligație legală.
  5. Stocarea datelor: bază de date găzduită de Occentus Networks (UE)
  6. Drepturi: în orice moment vă puteți limita, recupera și șterge informațiile.

test de englezăTestează catalanatest spaniol