У свету производње рачунари су заостали. Индустрија је тек почела да користи огроман потенцијал који нуди вештачка интелигенција. Међутим, конвергенција АИ и производње већ почиње да утиче. Овај чланак ће истражити како компјутерска визија трансформише фабрике у индустрији. Пружајући машинама јасне слике производа са којима раде, ова технологија омогућава произвођачима да смање трошкове, повећају ефикасност и побољшају перформансе.
То им такође омогућава надгледати и чак решавати проблеме како се појавеуместо да чекате да ствари крену наопако и да морате да наручите скупе делове или да извршите напорне поправке. Први корак да се то постигне? Схватите каква је ваша фабрика са ИТ тачке гледишта. Хајде да погледамо како машинска визија трансформише фабрике широм света истражујући неколико кључних примера.
Шта је компјутерски вид?
Машински вид је процес којим компјутери перципирају свет. Разликује се од људског вида на неколико кључних начина. Пре свега, машински вид је дигиталан. Алгоритми компјутерског вида могу детектовати облике и боје, али заправо не виде ништа. Људи виде боје, али ми такође откривамо облике. То је оно што компјутерски вид чини толико вредним. Компјутерски вид је подпоље машинског учења. Када тренирате алгоритам машинског учења, ви га заправо подучавате. Показују му се примери и учи од њих. Што му више примера покажете, он ће бити тачнији. То се дешава када тренирате алгоритам компјутерског вида. Након што му унесе много визуелних података, постаје све тачније.
Како функционише вештачки вид?
Вештачка визија се састоји у добијању јасне слике света. Да бисте то урадили, потребан вам је неки начин да откријете шта се дешава на сцени. Постоји много начина да се то уради. Можете користити камеру, на пример, или можете имати сензоре који детектују свет око вас. У сваком случају, користите нешто што се зове сензор за откривање визуелних података. Затим, потребан вам је начин да протумачите шта ови сензори откривају. Алгоритми компјутерског вида то раде кроз концепт који се зове екстракција карактеристика. Визуелни подаци са сензора се претварају у нумеричке вредности које алгоритам може користити.
Врсте вештачког вида
Неки од типова компјутеризованог вида или технологија примењених на вештачки вид су:
- Дубоко учење: Системи дубоког учења, такође познати као неуронске мреже, су у сржи машинског вида. Дизајнирани су да уче и усавршавају се са искуством, док су довољно скалабилни и флексибилни да се прилагоде брзом развоју нових технологија. Обично су обучени за велике скупове података и могу се користити за широк спектар задатака, укључујући компјутерски вид, препознавање објеката, разумевање језика и закључивање. Системи дубоког учења, познати и као неуронске мреже, су срж компјутерског вида. Дизајнирани су да уче и усавршавају се са искуством, док су довољно скалабилни и флексибилни да се прилагоде брзом развоју нових технологија. Обично су обучени за велике скупове података и могу се користити за широк спектар задатака, укључујући компјутерски вид, препознавање објеката, разумевање језика и закључивање.
- учење поткрепљења: Системи учења са појачањем користе АИ да модификују систем на основу понашања корисника. Пример овога је виртуелни агент који прати кретање корисника и реагује на основу параметара као што су локација и време. У ВР-у, ово би се могло користити за стварање интерактивног искуства у којем објекти у виртуелном свету реагују на радње корисника, на пример врата која се отварају када им се корисник приближи. Системи учења са појачањем користе АИ да модификују систем на основу понашања корисника. Пример овога је виртуелни агент који прати кретање корисника и реагује на основу параметара као што су локација и време. У ВР-у, ово би се могло користити за стварање интерактивног искуства у којем објекти у виртуелном свету реагују на радње корисника, на пример врата која се отварају када им се корисник приближи.
- полунадгледано учење: Полу-надгледани системи обучавају своје моделе користећи само подскуп означених података. На пример, једна апликација је да се идентификују објекти без означавања њихових облика. Спортски тим користи полу-надгледану вештачку интелигенцију да пронађе играче на снимку, а да не зна њихова имена.
Како компјутерски вид трансформише фабрике праћењем делова
Једна од раних предности компјутерског вида била је побољшана инспекција. Не само да су камере добре у уочавању недостатака, већ је и машински вид одличан у њиховом откривању. То га чини кључном технологијом за побољшање квалитета, омогућавајући произвођачима да ухвате проблеме пре него што доведу до скупе прераде. Компјутерски вид је такође посебно ефикасан у аутоматизацији инспекције великих и компликованих делова. Ово вам даје поглед на цео објекат који је много лакши за анализу него поглед на мали део. Много је вероватније да ћете уочити проблем који иначе не бисте приметили. Алгоритам компјутерског вида такође вам може помоћи да решите ове проблеме. Можете да користите компјутерски вид да креирате дигитални модел дела и да га користите за праћење недостатака како се појављују и праћење њиховог напредовања док се поправљају.
Како компјутерски вид трансформише фабрике пратећи опрему
Исте предности које чине компјутерски вид одличним за инспекцију делова такође га чине добрим избором за опрему за надгледање. Иако је камера можда премала да би видела унутрашње функционисање машине, компјутерски вид може лако мапирати целу унутрашњост машине и мапирати компоненте које садржи. Ово вам омогућава да видите тачно шта се дешава и идентификујете потенцијалне проблеме. Компјутерски вид је посебно погодан за откривање проблема у машинама. Може лако да открије покрете које би човек могао да пропусти. Такође можете открити проблеме са самом машином како се појаве, као што су неисправне компоненте. Када је у питању праћење производње, компјутерски вид може уочити ствари које би човеку могле промаћи. Такође може да открије аномалије у подацима које човек не би приметио. Ове тачке се називају аномалијама јер се не уклапају са осталим подацима. Ово вам може помоћи да идентификујете потенцијалне проблеме у вашим процесима. Такође вам може помоћи да одредите приоритете проблема и пронађете решења за побољшање производње.
Како машински вид трансформише фабрике праћењем запослених
Као што је машински вид погодан за преглед делова, тако је погодан и за праћење радника. То га чини корисним начином за побољшање безбедности и држање људи на ногама. Такође је користан начин за смањење умора и проблема повезаних са умором. Компјутерски вид се може користити за праћење радника који се крећу по фабрици. Ово вам може помоћи да мапирате своје радно окружење и уочите проблеме као што су блокиране или претрпане стазе. Такође можете користити компјутерски вид за праћење активности сваког радника. Ово вам омогућава да пратите свој учинак, идентификујући потенцијалне грешке пре него што изазову скупе прераде. Такође можете користити компјутерски вид да бисте пратили опрему и машине. Ово вам омогућава да уочите проблеме са машинама које је лако промаћи људском оку.
Како компјутерски вид трансформише фабрике кроз откривање кварова
Компјутерски вид је такође одличан алат за откривање недостатака. Ово има пуно смисла, јер многе од истих предности које га чине добрим алатом за инспекцију делова такође значе да је добар алат за откривање дефеката компоненти. Компјутерски вид је посебно погодан за откривање недостатака у раној фази. То значи да је мање вероватно да ћете морати да наручите скупе поправке или заобилазна решења. Компјутерски вид је такође посебно погодан за откривање површинских недостатака, као што су огреботине или дефекти боје. То га чини добрим избором за контролу квалитета.
3Д скенирање
Када почнете да користите компјутерски вид да бисте разумели како ваша фабрика заиста изгледа, природно је да се запитате шта вам недостаје. Очигледни следећи корак је да почнете да користите камере за креирање 3Д модела вашег окружења. Овај приступ машинском виду заснован на подацима често се назива дубоким учењем. И, још једном, има много смисла. Алгоритми машинског вида се обично обучавају на малом броју примера. Ово је веома површан облик машинског учења. Потребно је много визуелних података да би се тренирао алгоритам дубоког учења, али када се то уради, можете видети много тога у подацима.
роботски вид
Међутим, 3Д скенирање представља потенцијални проблем. Одлично функционише за инспекције на лицу места, али када сте направили 3Д модел, заглавили сте са њим. И, када почнете да користите компјутерски вид за праћење и идентификацију делова, вероватно ћете почети да наилазите на ствари. На срећу, постоји и решење за овај проблем. Можете користити компјутерски вид да креирате визуелни приказ роботовог окружења. Ово вам омогућава да користите компјутерски вид да идентификујете потенцијалне препреке и избегнете их.
видео надзор
Када почнете да користите компјутерски вид у својој машини, вероватно ћете желети да урадите исто са својом опремом. То можете учинити креирањем визуелних представа тима. Овај приступ се често назива визуализација. Можете да креирате визуелизације које ће вам помоћи да разумете како ваш рачунар ради или можете да креирате визуелизације које ће вам помоћи да обучите алгоритме за компјутерски вид. Можете користити визуализације да креирате тродимензионални модел ваше машинерије.
АИ и сензори
Компјутерски вид је кључна компонента у многим апликацијама вештачке интелигенције. То укључује ствари као што су препознавање слика, превод језика и синтеза говора. Компјутерски вид је такође кључан у развоју неуронских мрежа. Ово су кључни део апликација за дубоко учење. Компјутерски вид је много више од једноставне детекције визуелних података. Ови системи морају бити обучени са много примера да би били корисни. Такође их треба распоредити по целој производној линији.