I tillverkningsvärlden har datorer släpat efter. Branschen har bara börjat utnyttja den enorma potential som artificiell intelligens erbjuder. Konvergensen mellan AI och tillverkning börjar dock redan få inverkan. Den här artikeln kommer att utforska hur datorseende förändrar industrins fabriker. Genom att förse maskiner med tydliga bilder av de produkter de arbetar med, gör denna teknik det möjligt för tillverkare att minska kostnaderna, öka effektiviteten och förbättra prestandan.
Det tillåter dem också övervaka och till och med åtgärda problem när de uppståristället för att vänta på att det ska gå fel och behöva beställa dyra delar eller utföra mödosamt reparationsarbete. Det första steget för att uppnå det? Förstå hur din fabrik verkligen är ur IT-synpunkt. Låt oss ta en titt på hur maskinseende förändrar fabriker runt om i världen genom att utforska några viktiga exempel.
Vad är datorsyn?
Maskinseende är den process genom vilken datorer uppfattar världen. Det skiljer sig från människans syn på några viktiga sätt. För det första är maskinseendet digitalt. Algoritmer för datorseende kan upptäcka former och färger, men de kan faktiskt inte se någonting. Människor ser färger, men vi upptäcker också former. Det är detta som gör datorseendet så värdefullt. Datorseende är ett delområde av maskininlärning. När du tränar en maskininlärningsalgoritm lär du faktiskt ut den. Han får exempel och lär sig av dem. Ju fler exempel du visar honom, desto mer exakt blir han. Det är vad som händer när du tränar en datorseendealgoritm. Efter att ha matat den med massor av visuell data blir den mer och mer exakt.
Hur fungerar artificiell syn?
Artificiell syn består av att få en tydlig bild av världen. För att göra detta behöver du något sätt att upptäcka vad som händer i scenen. Det finns många sätt att göra det på. Du kan till exempel använda en kamera eller så kan du ha sensorer som känner av världen omkring dig. Hur som helst, du använder något som kallas en sensor för att upptäcka visuella data. Därefter behöver du ett sätt att tolka vad dessa sensorer upptäcker. Datorseendealgoritmer gör detta genom ett koncept som kallas funktionsextraktion. Den visuella datan från sensorn omvandlas till numeriska värden som kan användas av algoritmen.
Typer av artificiell syn
Några av de typer av datoriserad syn eller teknik som tillämpas på artificiell syn är:
- Djup lärning: System för djupinlärning, även kända som neurala nätverk, är kärnan i maskinseende. De är utformade för att lära sig och förbättras med erfarenhet, samtidigt som de är skalbara och flexibla nog att anpassa sig till den snabba utvecklingen av ny teknik. De är vanligtvis tränade på stora datamängder och kan användas för en mängd olika uppgifter, inklusive datorseende, objektigenkänning, språkförståelse och slutledning. System för djupinlärning, även kända som neurala nätverk, är kärnan i datorseende. De är utformade för att lära sig och förbättras med erfarenhet, samtidigt som de är skalbara och flexibla nog att anpassa sig till den snabba utvecklingen av ny teknik. De är vanligtvis tränade på stora datamängder och kan användas för en mängd olika uppgifter, inklusive datorseende, objektigenkänning, språkförståelse och slutledning.
- Förstärkningsinlärning: System för förstärkning av lärande använder AI för att modifiera systemet baserat på användarbeteende. Ett exempel på detta är en virtuell agent som följer användarens rörelse och reagerar utifrån parametrar som plats och tid. I VR skulle detta kunna användas för att skapa en interaktiv upplevelse där objekt i den virtuella världen reagerar på användarens handlingar, till exempel en dörr som öppnas när användaren närmar sig den. System för förstärkning av lärande använder AI för att modifiera systemet baserat på användarbeteende. Ett exempel på detta är en virtuell agent som följer användarens rörelse och reagerar utifrån parametrar som plats och tid. I VR skulle detta kunna användas för att skapa en interaktiv upplevelse där objekt i den virtuella världen reagerar på användarens handlingar, till exempel en dörr som öppnas när användaren närmar sig den.
- semi-övervakat lärande: Halvövervakade system tränar sina modeller med endast en delmängd av märkta data. Till exempel är en applikation att identifiera objekt utan att märka deras former. Ett idrottslag använder semi-övervakad AI för att hitta spelare i film utan att veta deras namn.
Hur datorseende förändrar fabriker genom att övervaka delar
En av de tidiga fördelarna med datorseende var förbättrad inspektion. Kameror är inte bara bra på att upptäcka brister, utan maskinseende är bra på att lokalisera dem. Detta gör det till en nyckelteknologi för kvalitetsförbättring, vilket gör att tillverkare kan fånga problem innan de leder till kostsamma omarbetningar. Datorseende är också särskilt effektivt för att automatisera inspektionen av stora och komplicerade delar. Detta ger dig en vy av hela objektet som är mycket lättare att analysera än en vy av en liten del. Det är mycket mer sannolikt att du upptäcker ett problem som du annars kanske inte märker. En datorseendealgoritm kan också hjälpa dig att lösa dessa problem. Du kan använda datorseende för att skapa en digital modell av delen och använda den för att spåra defekter när de uppstår och spåra deras framsteg när de fixas.
Hur datorseende förändrar fabriker genom att övervaka utrustning
Samma fördelar som gör datorseende bra för att inspektera delar gör det också till ett bra val för övervakningsutrustning. Medan en kamera kan vara för liten för att se det inre av en maskin, kan datorseende enkelt kartlägga hela insidan av maskinen och kartlägga de komponenter som den innehåller. Detta gör att du kan se exakt vad som händer och identifiera potentiella problem. Datorseende är särskilt väl lämpat för att upptäcka problem i maskiner. Den kan lätt upptäcka rörelser som en människa kan missa. Du kan också upptäcka problem med själva maskineriet när de uppstår, till exempel felaktiga komponenter. När det gäller att övervaka produktionen kan datorseende upptäcka saker som en människa kan missa. Det kan också upptäcka anomalier i data som en människa inte skulle märka. Dessa punkter kallas anomalier eftersom de inte passar med resten av data. Detta kan hjälpa dig att identifiera potentiella problem i dina processer. Det kan också hjälpa dig att prioritera problem och hitta lösningar för att förbättra produktionen.
Hur maskinseende förändrar fabriker genom att övervaka anställda
Precis som maskinseende är lämplig för att inspektera delar, är den också lämplig för övervakning av arbetare. Detta gör det till ett användbart sätt att förbättra säkerheten och hålla människor på tårna. Det är också ett användbart sätt att minska trötthet och utmattningsrelaterade problem. Datorseende kan användas för att följa arbetare som rör sig i fabriken. Detta kan hjälpa dig att kartlägga din arbetsmiljö och upptäcka problem som blockerade eller trånga vägar. Du kan också använda datorseende för att spåra varje arbetares aktiviteter. Detta gör att du kan spåra din prestation och lokalisera potentiella fel innan de orsakar kostsamma omarbetningar. Du kan också använda datorseende för att hålla reda på utrustning och maskiner. Detta gör att du kan upptäcka maskinproblem som är lätta att missa med det mänskliga ögat.
Hur datorseende förändrar fabriker genom defektdetektering
Datorseende är också ett utmärkt verktyg för att upptäcka defekter. Detta är mycket vettigt, eftersom många av samma fördelar som gör det till ett bra verktyg för delinspektion också innebär att det är ett bra verktyg för att upptäcka komponentdefekter. Datorseende är särskilt väl lämpat för att upptäcka defekter i ett tidigt skede. Detta innebär att du är mindre sannolikt att behöva beställa kostsamma reparationer eller lösningar. Datorseende är också särskilt lämpligt för att upptäcka ytfel, som repor eller lackfel. Detta gör det till ett bra val för kvalitetskontroll.
3D-skanning
När du börjar använda datorseende för att förstå hur din fabrik verkligen ser ut, är det naturligt att undra vad du missar. Det självklara nästa steget är att börja använda kameror för att skapa 3D-modeller av din miljö. Detta datadrivna förhållningssätt till maskinseende kallas ofta för djupinlärning. Och återigen, det är väldigt vettigt. Maskinseendealgoritmer tränas vanligtvis på ett litet antal exempel. Detta är en mycket ytlig form av maskininlärning. Det krävs mycket visuell data för att träna en djupinlärningsalgoritm, men när det väl är gjort kan du se mycket i datan.
robotsyn
Men 3D-skanning utgör ett potentiellt problem. Det fungerar utmärkt för punktinspektioner, men när du väl har skapat en 3D-modell är du fast med den. Och när du väl börjar använda datorseende för spårning och identifiering av delar, kommer du sannolikt att börja stöta på saker. Lyckligtvis finns det också en lösning på detta problem. Du kan använda datorseende för att skapa en visuell representation av robotens miljö. Detta gör att du kan använda datorseende för att identifiera potentiella hinder och undvika dem.
videoövervakning
När du väl har börjat använda datorseende i dina maskiner vill du förmodligen göra detsamma med din utrustning. Du kan göra detta genom att skapa visuella representationer av teamet. Detta tillvägagångssätt kallas ofta visualisering. Du kan skapa visualiseringar för att hjälpa dig förstå hur din dator fungerar, eller så kan du skapa visualiseringar som hjälper dig att träna dina datorseendealgoritmer. Du kan använda visualiseringar för att skapa en tredimensionell modell av ditt maskineri.
AI och sensorer
Datorseende är en nyckelkomponent i många tillämpningar för artificiell intelligens. Dessa inkluderar saker som bildigenkänning, språköversättning och talsyntes. Datorseende är också nyckeln i utvecklingen av neurala nätverk. Dessa är en viktig del av applikationer för djupinlärning. Datorseende är mycket mer än den enkla upptäckten av visuella data. Dessa system måste tränas med många exempel för att vara användbara. De måste också distribueras genom hela produktionslinjen.