Sa mundo ng pagmamanupaktura, ang mga computer ay nahuhuli. Ang industriya ay nagsimula pa lamang na gamitin ang napakalaking potensyal na inaalok ng artificial intelligence. Gayunpaman, ang convergence ng AI at pagmamanupaktura ay nagsisimula nang magkaroon ng epekto. Tuklasin ng artikulong ito kung paano binabago ng computer vision ang mga pabrika ng industriya. Sa pamamagitan ng pagbibigay sa mga makina ng malinaw na larawan ng mga produktong pinagtatrabahuhan nila, binibigyang-daan ng teknolohiyang ito ang mga tagagawa na bawasan ang mga gastos, pataasin ang kahusayan at pahusayin ang pagganap.
Pinapayagan din nito ang mga ito subaybayan at kahit na ayusin ang mga problema kapag lumitaw ang mga itosa halip na maghintay na magkamali at mag-order ng mga mamahaling piyesa o magsagawa ng matrabahong pagkukumpuni. Ang unang hakbang para makamit ito? Unawain kung ano talaga ang iyong factory mula sa IT point of view. Tingnan natin kung paano binabago ng machine vision ang mga pabrika sa buong mundo sa pamamagitan ng pagtuklas sa ilang mahahalagang halimbawa.
Ano ang paningin sa computer?
Ang machine vision ay ang proseso kung saan nakikita ng mga computer ang mundo. Naiiba ito sa paningin ng tao sa ilang pangunahing paraan. Una sa lahat, ang machine vision ay digital. Ang mga algorithm ng computer vision ay nakaka-detect ng mga hugis at kulay, ngunit wala silang makikitang kahit ano. Nakikita ng mga tao ang mga kulay, ngunit nakikita rin natin ang mga hugis. Ito ang dahilan kung bakit napakahalaga ng computer vision. Ang computer vision ay isang subfield ng machine learning. Kapag nagsanay ka ng machine learning algorithm, tinuturuan mo talaga ito. Ipinakita sa kanya ang mga halimbawa at natututo mula sa mga ito. Kung mas maraming halimbawa ang ipinapakita mo sa kanya, mas magiging tumpak siya. Iyan ang mangyayari kapag nagsanay ka ng algorithm ng computer vision. Matapos itong bigyan ng maraming visual na data, nagiging mas tumpak ito.
Paano gumagana ang artificial vision?
Ang artificial vision ay binubuo ng pagkuha ng isang malinaw na imahe ng mundo. Upang gawin ito, kailangan mo ng ilang paraan ng pag-detect kung ano ang nangyayari sa eksena. Mayroong maraming mga paraan ng paggawa nito. Maaari kang gumamit ng camera, halimbawa, o maaari kang magkaroon ng mga sensor na nakakakita sa mundo sa paligid mo. Sa alinmang paraan, gumagamit ka ng tinatawag na sensor para makakita ng visual na data. Susunod, kailangan mo ng isang paraan upang bigyang-kahulugan kung ano ang nakikita ng mga sensor na ito. Ginagawa ito ng mga algorithm ng computer vision sa pamamagitan ng isang konsepto na tinatawag na feature extraction. Ang visual na data mula sa sensor ay na-convert sa mga numerical na halaga na maaaring magamit ng algorithm.
Mga uri ng artipisyal na pangitain
Ang ilan sa mga uri ng computerized vision o mga teknolohiyang inilapat sa artificial vision ay:
- malalim na pag-aaral: Ang mga deep learning system, na kilala rin bilang mga neural network, ay nasa core ng machine vision. Idinisenyo ang mga ito upang matuto at umunlad nang may karanasan, habang nasusukat at sapat na kakayahang umangkop upang umangkop sa mabilis na pag-unlad ng mga bagong teknolohiya. Karaniwang sinasanay ang mga ito sa malalaking set ng data at maaaring gamitin para sa iba't ibang uri ng mga gawain, kabilang ang computer vision, pagkilala sa bagay, pag-unawa sa wika, at hinuha. Ang mga deep learning system, na kilala rin bilang mga neural network, ay nasa core ng computer vision. Idinisenyo ang mga ito upang matuto at umunlad nang may karanasan, habang nasusukat at sapat na kakayahang umangkop upang umangkop sa mabilis na pag-unlad ng mga bagong teknolohiya. Karaniwang sinasanay ang mga ito sa malalaking set ng data at maaaring gamitin para sa iba't ibang uri ng mga gawain, kabilang ang computer vision, pagkilala sa bagay, pag-unawa sa wika, at hinuha.
- reinforcement learning: Gumagamit ang mga reinforcement learning system ng AI para baguhin ang system batay sa gawi ng user. Ang isang halimbawa nito ay isang virtual na ahente na sumusunod sa paggalaw ng user at tumutugon batay sa mga parameter gaya ng lokasyon at oras. Sa VR, maaari itong magamit upang lumikha ng isang interactive na karanasan kung saan ang mga bagay sa virtual na mundo ay tumutugon sa mga aksyon ng user, halimbawa isang pinto na bubukas kapag lumalapit ang user dito. Gumagamit ang mga reinforcement learning system ng AI para baguhin ang system batay sa gawi ng user. Ang isang halimbawa nito ay isang virtual na ahente na sumusunod sa paggalaw ng user at tumutugon batay sa mga parameter gaya ng lokasyon at oras. Sa VR, maaari itong magamit upang lumikha ng isang interactive na karanasan kung saan ang mga bagay sa virtual na mundo ay tumutugon sa mga aksyon ng user, halimbawa isang pinto na bubukas kapag lumalapit ang user dito.
- semi-supervised na pag-aaral: Sinasanay ng mga semi-supervised system ang kanilang mga modelo gamit lamang ang isang subset ng may label na data. Halimbawa, ang isang application ay upang matukoy ang mga bagay nang hindi nilalagyan ng label ang kanilang mga hugis. Gumagamit ang isang sports team ng semi-supervised AI para maghanap ng mga manlalaro sa footage nang hindi alam ang kanilang mga pangalan.
Paano binabago ng computer vision ang mga pabrika sa pamamagitan ng pagsubaybay sa mga bahagi
Isa sa mga unang benepisyo ng computer vision ay pinahusay na inspeksyon. Hindi lamang mahusay ang mga camera sa pagtukoy ng mga bahid, ngunit mahusay ang paningin ng makina sa pagtukoy sa mga ito. Ginagawa nitong isang pangunahing teknolohiya para sa pagpapabuti ng kalidad, na nagpapahintulot sa mga tagagawa na mahuli ang mga problema bago sila humantong sa magastos na muling paggawa. Ang computer vision ay partikular ding epektibo sa pag-automate ng inspeksyon ng malalaki at kumplikadong mga bahagi. Nagbibigay ito sa iyo ng view ng buong object na mas madaling pag-aralan kaysa sa view ng maliit na bahagi. Mas malamang na makakita ka ng problema na maaaring hindi mo napapansin. Makakatulong din sa iyo ang algorithm ng computer vision na malutas ang mga problemang ito. Maaari mong gamitin ang computer vision upang lumikha ng isang digital na modelo ng bahagi at gamitin ito upang subaybayan ang mga depekto habang nangyayari ang mga ito at subaybayan ang kanilang pag-unlad habang inaayos ang mga ito.
Paano binabago ng computer vision ang mga pabrika sa pamamagitan ng pagsubaybay sa mga kagamitan
Ang parehong mga benepisyo na ginagawang mahusay ang computer vision para sa pag-inspeksyon ng mga bahagi ay ginagawa din itong isang mahusay na pagpipilian para sa mga kagamitan sa pagsubaybay. Bagama't maaaring napakaliit ng isang camera upang makita ang panloob na paggana ng isang makina, madaling maimapa ng computer vision ang buong interior ng makina at maimapa ang mga bahaging nilalaman nito. Nagbibigay-daan ito sa iyo na makita nang eksakto kung ano ang nangyayari at tukuyin ang mga potensyal na problema. Ang computer vision ay partikular na angkop sa pagtuklas ng mga problema sa makinarya. Madali nitong makita ang mga paggalaw na maaaring makaligtaan ng isang tao. Maaari mo ring makita ang mga problema sa mismong makinarya habang nangyayari ang mga ito, tulad ng mga sira na bahagi. Pagdating sa pagsubaybay sa produksyon, makikita ng computer vision ang mga bagay na maaaring makaligtaan ng isang tao. Maaari din itong makakita ng mga anomalya sa data na hindi mapapansin ng isang tao. Ang mga puntong ito ay tinatawag na mga anomalya dahil hindi sila umaangkop sa natitirang bahagi ng data. Makakatulong ito sa iyong matukoy ang mga potensyal na problema sa iyong mga proseso. Makakatulong din ito sa iyo na bigyang-priyoridad ang mga problema at makahanap ng mga solusyon upang mapabuti ang produksyon.
Paano binabago ng machine vision ang mga pabrika sa pamamagitan ng pagsubaybay sa mga empleyado
Tulad ng machine vision ay angkop para sa pag-inspeksyon ng mga bahagi, ito ay angkop din para sa pagsubaybay sa mga manggagawa. Ginagawa nitong isang kapaki-pakinabang na paraan upang mapabuti ang seguridad at panatilihin ang mga tao sa kanilang mga daliri. Ito rin ay isang kapaki-pakinabang na paraan upang mabawasan ang pagkapagod at mga problemang nauugnay sa pagkapagod. Maaaring gamitin ang computer vision upang sundan ang mga manggagawa na gumagalaw sa paligid ng pabrika. Makakatulong ito sa iyo na i-map ang iyong kapaligiran sa trabaho at makita ang mga problema tulad ng mga naka-block o masikip na daanan. Maaari mo ring gamitin ang computer vision upang subaybayan ang mga aktibidad ng bawat manggagawa. Binibigyang-daan ka nitong subaybayan ang iyong pagganap, pagtukoy ng mga potensyal na error bago sila magdulot ng magastos na muling paggawa. Maaari mo ring gamitin ang computer vision upang subaybayan ang mga kagamitan at makinarya. Nagbibigay-daan ito sa iyo na makita ang mga problema sa makinarya na madaling makaligtaan sa mata ng tao.
Paano binabago ng computer vision ang mga pabrika sa pamamagitan ng pagtuklas ng depekto
Ang computer vision ay isa ring mahusay na tool para sa pag-detect ng mga depekto. Malaki ang kahulugan nito, dahil marami sa parehong mga benepisyo na ginagawa itong isang mahusay na tool para sa inspeksyon ng bahagi ay nangangahulugan din na ito ay isang mahusay na tool para sa pag-detect ng mga depekto sa bahagi. Ang computer vision ay partikular na angkop sa pagtuklas ng mga depekto sa maagang yugto. Nangangahulugan ito na mas malamang na kailangan mong mag-order ng magastos na pag-aayos o mga solusyon. Ang computer vision ay partikular ding angkop para sa pag-detect ng mga depekto sa ibabaw, gaya ng mga gasgas o mga depekto sa pintura. Ginagawa nitong isang mahusay na pagpipilian para sa kontrol ng kalidad.
3D na pag-scan
Kapag nagsimula kang gumamit ng computer vision upang maunawaan kung ano talaga ang hitsura ng iyong pabrika, natural na magtaka kung ano ang nawawala sa iyo. Ang malinaw na susunod na hakbang ay ang simulang gumamit ng mga camera upang lumikha ng mga 3D na modelo ng iyong kapaligiran. Ang data-driven na diskarte na ito sa machine vision ay madalas na tinutukoy bilang malalim na pag-aaral. At, sa sandaling muli, ito ay gumagawa ng maraming kahulugan. Ang mga algorithm ng machine vision ay karaniwang sinanay sa isang maliit na bilang ng mga halimbawa. Ito ay isang napakababaw na anyo ng machine learning. Kailangan ng maraming visual na data upang sanayin ang isang malalim na algorithm sa pag-aaral, ngunit kapag tapos na iyon, marami kang makikita sa data.
robotic na paningin
Gayunpaman, ang 3D scanning ay nagdudulot ng potensyal na problema. Mahusay itong gumagana para sa mga inspeksyon sa lugar, ngunit kapag nakagawa ka na ng 3D na modelo, natigil ka na dito. At, kapag nagsimula ka nang gumamit ng computer vision para sa pagsubaybay sa bahagi at pagkakakilanlan, malamang na magsisimula kang makabangga sa mga bagay-bagay. Sa kabutihang palad, mayroon ding solusyon para sa problemang ito. Maaari mong gamitin ang computer vision upang lumikha ng visual na representasyon ng kapaligiran ng robot. Nagbibigay-daan ito sa iyo na gumamit ng computer vision upang matukoy ang mga potensyal na hadlang at maiwasan ang mga ito.
pagsubaybay sa video
Kapag nagsimula ka nang gumamit ng computer vision sa iyong makinarya, malamang na gusto mong gawin din ito sa iyong kagamitan. Magagawa mo ito sa pamamagitan ng paglikha ng mga visual na representasyon ng koponan. Ang pamamaraang ito ay madalas na tinatawag na visualization. Maaari kang lumikha ng mga visualization upang matulungan kang maunawaan kung paano gumagana ang iyong computer, o maaari kang lumikha ng mga visualization upang matulungan kang sanayin ang iyong mga algorithm ng computer vision. Maaari kang gumamit ng mga visualization upang lumikha ng isang three-dimensional na modelo ng iyong makinarya.
AI at mga sensor
Ang computer vision ay isang mahalagang bahagi sa maraming aplikasyon ng artificial intelligence. Kabilang dito ang mga bagay tulad ng pagkilala sa larawan, pagsasalin ng wika, at speech synthesis. Ang computer vision ay susi din sa pagbuo ng mga neural network. Ang mga ito ay isang mahalagang bahagi ng deep learning applications. Ang computer vision ay higit pa sa simpleng pagtuklas ng visual na data. Ang mga sistemang ito ay kailangang sanayin na may maraming mga halimbawa upang maging kapaki-pakinabang. Kailangan din nilang i-deploy sa buong linya ng produksyon.