Vo svete výroby počítače zaostávajú. Priemysel len začal využívať obrovský potenciál, ktorý ponúka umelá inteligencia. Konvergencia AI a výroby však už začína mať vplyv. Tento článok bude skúmať, ako počítačové videnie transformuje továrne v tomto odvetví. Tým, že poskytuje strojom jasné obrázky produktov, s ktorými pracujú, táto technológia umožňuje výrobcom znížiť náklady, zvýšiť efektivitu a zlepšiť výkon.
Tiež im to umožňuje monitorovať a dokonca riešiť problémy, keď sa vyskytnúnamiesto toho, aby ste čakali, kým sa niečo pokazilo a museli si objednávať drahé diely alebo vykonávať prácne opravy. Prvý krok k jeho dosiahnutiu? Pochopte, aká je v skutočnosti vaša továreň z pohľadu IT. Poďme sa pozrieť na to, ako strojové videnie premieňa továrne na celom svete, a to preskúmaním niekoľkých kľúčových príkladov.
Čo je počítačové videnie?
Strojové videnie je proces, ktorým počítače vnímajú svet. Od ľudského videnia sa líši v niekoľkých kľúčových veciach. V prvom rade je strojové videnie digitálne. Algoritmy počítačového videnia dokážu rozpoznať tvary a farby, ale v skutočnosti nič nevidia. Ľudia vidia farby, ale rozpoznávame aj tvary. To je to, čo robí počítačové videnie tak cenným. Počítačové videnie je podoblasťou strojového učenia. Keď trénujete algoritmus strojového učenia, v skutočnosti ho učíte. Ukazujú sa mu príklady a učí sa z nich. Čím viac príkladov mu ukážete, tým bude presnejší. To sa stane, keď trénujete algoritmus počítačového videnia. Po naplnení množstva vizuálnych údajov sa stáva stále presnejším.
Ako funguje umelé videnie?
Umelé videnie spočíva v získaní jasného obrazu sveta. Na to potrebujete nejaký spôsob, ako zistiť, čo sa deje na scéne. Existuje mnoho spôsobov, ako to urobiť. Môžete použiť napríklad kameru alebo môžete mať senzory, ktoré snímajú svet okolo vás. Či tak alebo onak, na detekciu vizuálnych údajov používate niečo, čo sa nazýva senzor. Ďalej potrebujete spôsob, ako interpretovať, čo tieto senzory detegujú. Algoritmy počítačového videnia to robia prostredníctvom konceptu nazývaného extrakcia funkcií. Vizuálne údaje zo snímača sa prevedú na číselné hodnoty, ktoré môže algoritmus použiť.
Druhy umelého videnia
Niektoré z typov počítačového videnia alebo technológií používaných na umelé videnie sú:
- Hlboké učenie: Systémy hlbokého učenia, známe aj ako neurónové siete, sú jadrom strojového videnia. Sú navrhnuté tak, aby sa učili a zlepšovali so skúsenosťami, pričom sú dostatočne škálovateľné a flexibilné, aby sa prispôsobili rýchlemu vývoju nových technológií. Zvyčajne sa trénujú na veľkých súboroch údajov a možno ich použiť na širokú škálu úloh vrátane počítačového videnia, rozpoznávania objektov, porozumenia jazyka a odvodzovania. Systémy hlbokého učenia, známe aj ako neurónové siete, sú jadrom počítačového videnia. Sú navrhnuté tak, aby sa učili a zlepšovali so skúsenosťami, pričom sú dostatočne škálovateľné a flexibilné, aby sa prispôsobili rýchlemu vývoju nových technológií. Zvyčajne sa trénujú na veľkých súboroch údajov a môžu sa použiť na širokú škálu úloh vrátane počítačového videnia, rozpoznávania objektov, porozumenia jazyka a odvodzovania.
- posilňovacie učenie: Posilňovacie vzdelávacie systémy používajú AI na úpravu systému na základe správania používateľov. Príkladom toho je virtuálny agent, ktorý sleduje pohyb používateľa a reaguje na základe parametrov, ako je poloha a čas. Vo VR by sa to dalo použiť na vytvorenie interaktívneho zážitku, kde objekty vo virtuálnom svete reagujú na akcie používateľa, napríklad dvere, ktoré sa otvoria, keď sa k nim používateľ priblíži. Posilňovacie vzdelávacie systémy využívajú AI na úpravu systému na základe správania používateľov. Príkladom toho je virtuálny agent, ktorý sleduje pohyb používateľa a reaguje na základe parametrov, ako je poloha a čas. Vo VR by sa to dalo použiť na vytvorenie interaktívneho zážitku, kde objekty vo virtuálnom svete reagujú na akcie používateľa, napríklad dvere, ktoré sa otvoria, keď sa k nim používateľ priblíži.
- učenie pod dohľadom: Systémy s čiastočným dohľadom trénujú svoje modely iba pomocou podmnožiny označených údajov. Napríklad jedna aplikácia je určená na identifikáciu objektov bez označovania ich tvarov. Športový tím používa čiastočne kontrolovanú AI na nájdenie hráčov na záberoch bez toho, aby poznal ich mená.
Ako počítačové videnie transformuje továrne monitorovaním častí
Jednou z prvých výhod počítačového videnia bola lepšia kontrola. Kamery sú nielen dobré na odhaľovanie nedostatkov, ale strojové videnie je skvelé na ich presné určenie. To z neho robí kľúčovú technológiu na zlepšenie kvality, ktorá umožňuje výrobcom zachytiť problémy skôr, ako povedú k nákladným prepracovaniam. Počítačové videnie je tiež obzvlášť účinné pri automatizácii kontroly veľkých a komplikovaných dielov. Získate tak pohľad na celý objekt, ktorý je oveľa jednoduchšie analyzovať ako pohľad na malú časť. Je oveľa pravdepodobnejšie, že si všimnete problém, ktorý by ste si inak nevšimli. Algoritmus počítačového videnia vám tiež môže pomôcť vyriešiť tieto problémy. Počítačové videnie môžete použiť na vytvorenie digitálneho modelu dielu a použiť ho na sledovanie chýb, keď sa vyskytnú, a sledovanie ich postupu pri oprave.
Ako počítačové videnie transformuje továrne monitorovacím zariadením
Vďaka rovnakým výhodám, vďaka ktorým je počítačové videnie skvelé na kontrolu dielov, je tiež dobrou voľbou pre monitorovacie zariadenia. Zatiaľ čo kamera môže byť príliš malá na to, aby videla vnútorné fungovanie stroja, počítačové videnie dokáže jednoducho zmapovať celý interiér stroja a zmapovať komponenty, ktoré obsahuje. To vám umožní presne vidieť, čo sa deje a identifikovať potenciálne problémy. Počítačové videnie je obzvlášť vhodné na zisťovanie problémov v strojoch. Dokáže ľahko rozpoznať pohyby, ktoré by človek mohol minúť. Môžete tiež zistiť problémy so samotným strojovým zariadením, keď sa vyskytnú, ako sú chybné komponenty. Pokiaľ ide o monitorovanie výroby, počítačové videnie dokáže rozpoznať veci, ktoré by človeku mohli uniknúť. Dokáže odhaliť aj anomálie v údajoch, ktoré by si človek nevšimol. Tieto body sa nazývajú anomálie, pretože sa nezhodujú so zvyškom údajov. To vám môže pomôcť identifikovať potenciálne problémy vo vašich procesoch. Môže vám tiež pomôcť určiť priority problémov a nájsť riešenia na zlepšenie výroby.
Ako strojové videnie transformuje továrne monitorovaním zamestnancov
Tak ako je strojové videnie vhodné na kontrolu dielov, je vhodné aj na monitorovanie pracovníkov. Je to užitočný spôsob, ako zlepšiť bezpečnosť a udržať ľudí v strehu. Je to tiež užitočný spôsob, ako znížiť únavu a problémy s únavou. Počítačové videnie možno použiť na sledovanie pracovníkov pohybujúcich sa po továrni. To vám môže pomôcť zmapovať vaše pracovné prostredie a odhaliť problémy, ako sú zablokované alebo preplnené cesty. Na sledovanie aktivít každého pracovníka môžete použiť aj počítačové videnie. To vám umožní sledovať váš výkon a určiť potenciálne chyby skôr, ako spôsobia nákladné prepracovanie. Počítačové videnie môžete použiť aj na sledovanie zariadení a strojov. To vám umožní odhaliť problémy so strojmi, ktoré je ľahké prehliadnuť ľudským okom.
Ako počítačové videnie transformuje továrne prostredníctvom detekcie defektov
Počítačové videnie je tiež skvelým nástrojom na odhaľovanie defektov. To dáva veľký zmysel, pretože mnohé z rovnakých výhod, ktoré z neho robia dobrý nástroj na kontrolu dielov, znamenajú, že je to aj dobrý nástroj na zisťovanie chýb komponentov. Počítačové videnie je obzvlášť vhodné na detekciu defektov v počiatočnom štádiu. To znamená, že je menej pravdepodobné, že budete musieť objednávať nákladné opravy alebo riešenia. Počítačové videnie je obzvlášť vhodné aj na detekciu povrchových defektov, ako sú škrabance alebo defekty laku. To z neho robí dobrú voľbu pre kontrolu kvality.
3D skenovanie
Keď začnete používať počítačové videnie, aby ste pochopili, ako vaša továreň skutočne vyzerá, je prirodzené, že sa pýtate, čo vám chýba. Samozrejmým ďalším krokom je začať používať kamery na vytváranie 3D modelov vášho prostredia. Tento prístup k strojovému videniu založený na údajoch sa často označuje ako hlboké učenie. A opäť to dáva veľký zmysel. Algoritmy strojového videnia sú zvyčajne trénované na malom počte príkladov. Ide o veľmi povrchnú formu strojového učenia. Na trénovanie algoritmu hlbokého učenia je potrebných veľa vizuálnych údajov, ale akonáhle to urobíte, môžete v údajoch vidieť veľa.
robotické videnie
Potenciálny problém však predstavuje 3D skenovanie. Funguje to skvele na bodové kontroly, ale keď už vytvoríte 3D model, zostanete pri ňom. A keď začnete používať počítačové videnie na sledovanie a identifikáciu dielov, pravdepodobne začnete narážať na veci. Našťastie aj na tento problém existuje riešenie. Počítačové videnie môžete použiť na vytvorenie vizuálnej reprezentácie prostredia robota. To vám umožňuje pomocou počítačového videnia identifikovať potenciálne prekážky a vyhnúť sa im.
video monitoring
Keď začnete používať počítačové videnie vo svojich strojoch, pravdepodobne budete chcieť urobiť to isté so svojím vybavením. Môžete to urobiť vytvorením vizuálnych reprezentácií tímu. Tento prístup sa často nazýva vizualizácia. Môžete vytvoriť vizualizácie, ktoré vám pomôžu pochopiť, ako váš počítač funguje, alebo môžete vytvoriť vizualizácie, ktoré vám pomôžu trénovať algoritmy počítačového videnia. Pomocou vizualizácií môžete vytvoriť trojrozmerný model vášho strojového zariadenia.
AI a senzory
Počítačové videnie je kľúčovou súčasťou mnohých aplikácií umelej inteligencie. Patria sem veci ako rozpoznávanie obrázkov, preklad jazyka a syntéza reči. Počítačové videnie je kľúčové aj pri vývoji neurónových sietí. Tie sú kľúčovou súčasťou aplikácií hlbokého učenia. Počítačové videnie je oveľa viac než len jednoduchá detekcia vizuálnych údajov. Aby boli tieto systémy užitočné, je potrebné ich natrénovať na mnohých príkladoch. Tiež je potrebné ich rozmiestniť po celej výrobnej linke.