Në botën e prodhimit, kompjuterët kanë mbetur prapa. Industria sapo ka filluar të shfrytëzojë potencialin e madh të ofruar nga inteligjenca artificiale. Sidoqoftë, konvergjenca e AI dhe prodhimit tashmë ka filluar të ketë një ndikim. Ky artikull do të shqyrtojë se si vizioni kompjuterik po transformon fabrikat e industrisë. Duke u ofruar makinerive imazhe të qarta të produkteve me të cilat punojnë, kjo teknologji u mundëson prodhuesve të ulin kostot, të rrisin efikasitetin dhe të përmirësojnë performancën.
Gjithashtu u lejon atyre monitoroni dhe madje rregulloni problemet kur ato lindinnë vend që të prisni që gjërat të shkojnë keq dhe të duhet të porosisni pjesë të shtrenjta ose të kryeni punë të mundimshme riparimi. Hapi i parë për ta arritur atë? Kuptoni se si është në të vërtetë fabrika juaj nga pikëpamja IT. Le të hedhim një vështrim se si vizioni i makinës po transformon fabrikat në mbarë botën duke eksploruar disa shembuj kryesorë.
Çfarë është vizioni kompjuterik?
Vizioni i makinës është procesi me të cilin kompjuterët perceptojnë botën. Ai ndryshon nga vizioni njerëzor në disa mënyra kryesore. Para së gjithash, vizioni i makinës është dixhital. Algoritmet e vizionit kompjuterik mund të zbulojnë forma dhe ngjyra, por në fakt nuk mund të shohin asgjë. Njerëzit shohin ngjyrat, por ne gjithashtu zbulojmë forma. Kjo është ajo që e bën vizionin kompjuterik kaq të vlefshëm. Vizioni kompjuterik është një nënfushë e mësimit të makinerive. Kur trajnoni një algoritëm të mësimit të makinerive, ju në fakt po e mësoni atë. Atij i tregohen shembuj dhe mëson prej tyre. Sa më shumë shembuj t'i tregoni, aq më i saktë do të jetë. Kjo është ajo që ndodh kur trajnoni një algoritëm të vizionit kompjuterik. Pasi i ushqeni me shumë të dhëna vizuale, ai bëhet gjithnjë e më i saktë.
Si funksionon shikimi artificial?
Vizioni artificial konsiston në marrjen e një imazhi të qartë të botës. Për ta bërë këtë, ju duhet një mënyrë për të zbuluar se çfarë po ndodh në skenë. Ka shumë mënyra për ta bërë atë. Ju mund të përdorni një kamerë, për shembull, ose mund të keni sensorë që zbulojnë botën përreth jush. Sido që të jetë, ju jeni duke përdorur diçka të quajtur sensor për të zbuluar të dhënat vizuale. Më pas, ju duhet një mënyrë për të interpretuar atë që zbulojnë këta sensorë. Algoritmet e vizionit kompjuterik e bëjnë këtë përmes një koncepti të quajtur nxjerrja e veçorive. Të dhënat vizuale nga sensori konvertohen në vlera numerike që mund të përdoren nga algoritmi.
Llojet e shikimit artificial
Disa nga llojet e vizionit të kompjuterizuar ose teknologjive të aplikuara për vizionin artificial janë:
- të mësuarit e thellë: Sistemet e të mësuarit të thellë, të njohura gjithashtu si rrjete nervore, janë në thelb të vizionit të makinës. Ato janë krijuar për të mësuar dhe përmirësuar me përvojë, ndërkohë që janë të shkallëzuar dhe fleksibël mjaftueshëm për t'iu përshtatur zhvillimit të shpejtë të teknologjive të reja. Ato zakonisht trajnohen në grupe të mëdha të dhënash dhe mund të përdoren për një shumëllojshmëri të gjerë detyrash, duke përfshirë vizionin kompjuterik, njohjen e objekteve, të kuptuarit e gjuhës dhe konkluzionet. Sistemet e të mësuarit të thellë, të njohura gjithashtu si rrjetet nervore, janë në thelb të vizionit kompjuterik. Ato janë krijuar për të mësuar dhe përmirësuar me përvojë, ndërkohë që janë të shkallëzuar dhe fleksibël mjaftueshëm për t'iu përshtatur zhvillimit të shpejtë të teknologjive të reja. Ato zakonisht trajnohen në grupe të mëdha të dhënash dhe mund të përdoren për një shumëllojshmëri të gjerë detyrash, duke përfshirë vizionin kompjuterik, njohjen e objekteve, të kuptuarit e gjuhës dhe konkluzionet.
- të mësuarit përforcues: Sistemet e të mësuarit përforcues përdorin AI për të modifikuar sistemin bazuar në sjelljen e përdoruesit. Një shembull i kësaj është një agjent virtual që ndjek lëvizjen e përdoruesit dhe reagon në bazë të parametrave të tillë si vendndodhja dhe koha. Në VR, kjo mund të përdoret për të krijuar një përvojë ndërvepruese ku objektet në botën virtuale u përgjigjen veprimeve të përdoruesit, për shembull një derë që hapet kur përdoruesi i afrohet. Sistemet e të mësuarit përforcues përdorin AI për të modifikuar sistemin bazuar në sjelljen e përdoruesit. Një shembull i kësaj është një agjent virtual që ndjek lëvizjen e përdoruesit dhe reagon në bazë të parametrave të tillë si vendndodhja dhe koha. Në VR, kjo mund të përdoret për të krijuar një përvojë ndërvepruese ku objektet në botën virtuale u përgjigjen veprimeve të përdoruesit, për shembull një derë që hapet kur përdoruesi i afrohet.
- të mësuarit gjysmë të mbikëqyrur: Sistemet gjysmë të mbikëqyrura trajnojnë modelet e tyre duke përdorur vetëm një nëngrup të të dhënave të etiketuara. Për shembull, një aplikim është identifikimi i objekteve pa etiketuar format e tyre. Një ekip sportiv përdor inteligjencë artificiale gjysmë të mbikëqyrur për të gjetur lojtarët në pamjet pa u ditur emrat e tyre.
Si vizioni kompjuterik po transformon fabrikat duke monitoruar pjesët
Një nga përfitimet e hershme të vizionit kompjuterik ishte përmirësimi i inspektimit. Jo vetëm që kamerat janë të mira në zbulimin e të metave, por shikimi i makinës është i shkëlqyeshëm për t'i identifikuar ato. Kjo e bën atë një teknologji kyçe për përmirësimin e cilësisë, duke i lejuar prodhuesit të kapin problemet përpara se ato të çojnë në ripërpunim të kushtueshëm. Vizioni kompjuterik është gjithashtu veçanërisht efektiv në automatizimin e inspektimit të pjesëve të mëdha dhe të komplikuara. Kjo ju jep një pamje të të gjithë objektit që është shumë më e lehtë për t'u analizuar sesa një pamje e një pjese të vogël. Ka shumë më tepër gjasa të dalloni një problem që përndryshe nuk mund ta vini re. Një algoritëm i vizionit kompjuterik mund t'ju ndihmojë gjithashtu të zgjidhni këto probleme. Ju mund të përdorni vizionin kompjuterik për të krijuar një model dixhital të pjesës dhe ta përdorni për të gjurmuar defektet kur ato ndodhin dhe për të ndjekur përparimin e tyre ndërsa rregullohen.
Si vizioni kompjuterik po i transformon fabrikat duke monitoruar pajisjet
Të njëjtat përfitime që e bëjnë vizionin kompjuterik të shkëlqyeshëm për inspektimin e pjesëve, gjithashtu e bëjnë atë një zgjedhje të mirë për pajisjet e monitorimit. Ndërsa një aparat fotografik mund të jetë shumë i vogël për të parë funksionimin e brendshëm të një makine, vizioni kompjuterik mund të hartojë lehtësisht të gjithë brendësinë e makinës dhe të hartojë komponentët që ajo përmban. Kjo ju lejon të shihni saktësisht se çfarë po ndodh dhe të identifikoni problemet e mundshme. Vizioni kompjuterik është veçanërisht i përshtatshëm për zbulimin e problemeve në makineri. Mund të zbulojë lehtësisht lëvizjet që një njeri mund të humbasë. Ju gjithashtu mund të zbuloni probleme me vetë makinerinë kur ato ndodhin, si p.sh. komponentë me defekt. Kur bëhet fjalë për monitorimin e prodhimit, vizioni kompjuterik mund të dallojë gjërat që një njeriu mund t'i humbasë. Ai gjithashtu mund të zbulojë anomali në të dhëna që një njeri nuk do t'i vinte re. Këto pika quhen anomali sepse nuk përshtaten me pjesën tjetër të të dhënave. Kjo mund t'ju ndihmojë të identifikoni problemet e mundshme në proceset tuaja. Mund t'ju ndihmojë gjithashtu t'i jepni përparësi problemeve dhe të gjeni zgjidhje për të përmirësuar prodhimin.
Si vizioni i makinës po i transformon fabrikat duke monitoruar punonjësit
Ashtu si vizioni i makinës është i përshtatshëm për inspektimin e pjesëve, ai është gjithashtu i përshtatshëm për monitorimin e punëtorëve. Kjo e bën atë një mënyrë të dobishme për të përmirësuar sigurinë dhe për t'i mbajtur njerëzit në këmbë. Është gjithashtu një mënyrë e dobishme për të reduktuar lodhjen dhe problemet që lidhen me lodhjen. Vizioni kompjuterik mund të përdoret për të ndjekur punëtorët që lëvizin nëpër fabrikë. Kjo mund t'ju ndihmojë të hartoni mjedisin tuaj të punës dhe të dalloni problemet si shtigjet e bllokuara ose të mbushura me njerëz. Ju gjithashtu mund të përdorni vizionin kompjuterik për të gjurmuar aktivitetet e secilit punonjës. Kjo ju lejon të gjurmoni performancën tuaj, duke identifikuar gabimet e mundshme përpara se ato të shkaktojnë ripunim të kushtueshëm. Ju gjithashtu mund të përdorni vizionin kompjuterik për të mbajtur gjurmët e pajisjeve dhe makinerive. Kjo ju lejon të dalloni problemet e makinerive që janë të lehta për t'u humbur me syrin e njeriut.
Si vizioni kompjuterik po i transformon fabrikat përmes zbulimit të defekteve
Vizioni kompjuterik është gjithashtu një mjet i shkëlqyeshëm për zbulimin e defekteve. Kjo ka shumë kuptim, pasi shumë nga të njëjtat përfitime që e bëjnë atë një mjet të mirë për inspektimin e pjesëve nënkuptojnë gjithashtu se është një mjet i mirë për zbulimin e defekteve të komponentëve. Vizioni kompjuterik është veçanërisht i përshtatshëm për zbulimin e defekteve në një fazë të hershme. Kjo do të thotë se ka më pak gjasa që ju të duhet të porosisni riparime ose zgjidhje të kushtueshme. Vizioni kompjuterik është gjithashtu veçanërisht i përshtatshëm për zbulimin e defekteve sipërfaqësore, të tilla si gërvishtjet ose defektet e bojës. Kjo e bën atë një zgjedhje të mirë për kontrollin e cilësisë.
Skanimi 3D
Kur filloni të përdorni vizionin kompjuterik për të kuptuar se si duket vërtet fabrika juaj, është e natyrshme të pyesni veten se çfarë po ju mungon. Hapi tjetër i dukshëm është të filloni të përdorni kamerat për të krijuar modele 3D të mjedisit tuaj. Kjo qasje e drejtuar nga të dhënat për vizionin e makinerisë shpesh quhet mësim i thellë. Dhe, edhe një herë, ka shumë kuptim. Algoritmet e vizionit të makinës zakonisht trajnohen në një numër të vogël shembujsh. Kjo është një formë shumë sipërfaqësore e mësimit të makinerive. Duhen shumë të dhëna vizuale për të trajnuar një algoritëm të të mësuarit të thellë, por pasi të bëhet kjo, mund të shihni shumë në të dhëna.
vizion robotik
Megjithatë, skanimi 3D paraqet një problem të mundshëm. Funksionon shkëlqyeshëm për inspektime në vend, por pasi të keni krijuar një model 3D, ju jeni të mbërthyer me të. Dhe, sapo të filloni të përdorni vizionin kompjuterik për gjurmimin dhe identifikimin e pjesëve, ka të ngjarë të filloni të përplaseni me gjërat. Për fat të mirë, ka edhe një zgjidhje për këtë problem. Ju mund të përdorni vizionin kompjuterik për të krijuar një paraqitje vizuale të mjedisit të robotit. Kjo ju lejon të përdorni vizionin kompjuterik për të identifikuar pengesat e mundshme dhe për t'i shmangur ato.
monitorimi me video
Pasi të keni filluar të përdorni vizionin kompjuterik në makinerinë tuaj, ndoshta do të dëshironi të bëni të njëjtën gjë me pajisjet tuaja. Ju mund ta bëni këtë duke krijuar paraqitje vizuale të ekipit. Kjo qasje shpesh quhet vizualizim. Ju mund të krijoni vizualizime për t'ju ndihmuar të kuptoni se si funksionon kompjuteri juaj, ose mund të krijoni vizualizime për t'ju ndihmuar të trajnoni algoritmet e shikimit të kompjuterit tuaj. Ju mund të përdorni vizualizime për të krijuar një model tredimensional të makinerive tuaja.
AI dhe sensorë
Vizioni kompjuterik është një komponent kyç në shumë aplikacione të inteligjencës artificiale. Këto përfshijnë gjëra të tilla si njohja e imazhit, përkthimi i gjuhës dhe sinteza e të folurit. Vizioni kompjuterik është gjithashtu kyç në zhvillimin e rrjeteve nervore. Këto janë një pjesë kyçe e aplikacioneve të të mësuarit të thellë. Vizioni kompjuterik është shumë më tepër se zbulimi i thjeshtë i të dhënave vizuale. Këto sisteme duhet të trajnohen me shumë shembuj që të jenë të dobishëm. Ata gjithashtu duhet të vendosen në të gjithë linjën e prodhimit.