Yapay görme: bilmeniz gereken her şey

yapay görme

Üretim dünyasında bilgisayarlar geride kaldı. Endüstri, yapay zekanın sunduğu muazzam potansiyelden yararlanmaya yeni başladı.. Bununla birlikte, yapay zeka ve üretimin yakınsaması şimdiden bir etki yaratmaya başladı. Bu makale, bilgisayar vizyonunun endüstrinin fabrikalarını nasıl dönüştürdüğünü keşfedecek. Bu teknoloji, makinelere birlikte çalıştıkları ürünlerin net görüntülerini sağlayarak, üreticilerin maliyetleri düşürmelerini, verimliliği artırmalarını ve performansı iyileştirmelerini sağlar.

Ayrıca onlara izin verir sorunları ortaya çıktıkça izleyin ve hatta düzeltinişlerin ters gitmesini beklemek ve pahalı parçalar sipariş etmek veya zahmetli onarım işleri yapmak yerine. Bunu başarmak için ilk adım? BT açısından fabrikanızın gerçekte nasıl olduğunu anlayın. Birkaç önemli örneği inceleyerek yapay görmenin dünyadaki fabrikaları nasıl dönüştürdüğüne bir göz atalım.

Bilgisayarla görü ile ilgili açık kaynak projelerine örnek olarak, BSD lisansı altında bilgisayarla görü için bir kitaplık olan OpenCV verilebilir.

Bilgisayarla görme nedir?

Büyük ölçekli endüstriyel CNC

Yapay görme, bilgisayarların dünyayı algılama sürecidir. İnsan vizyonundan birkaç temel yönden farklıdır. Her şeyden önce, makine görüşü dijitaldir. Bilgisayarla görme algoritmaları, şekilleri ve renkleri algılayabilir, ancak gerçekte hiçbir şey göremezler. İnsanlar renkleri görür ama biz de şekilleri algılarız. Bilgisayar görüşünü bu kadar değerli yapan da budur. Bilgisayarla görme, makine öğreniminin bir alt alanıdır. Bir makine öğrenimi algoritması eğittiğinizde, aslında ona öğretiyorsunuz. Örnekler gösterilir ve onlardan öğrenir. Ona ne kadar çok örnek gösterirseniz, o kadar doğru olacaktır. Bir bilgisayarlı görme algoritması eğittiğinizde olan budur. Bir sürü görsel veri besledikten sonra, daha doğru hale geliyor.

Yapay görme nasıl çalışır?

Yapay görme, dünyanın net bir görüntüsünü elde etmekten oluşur. Bunu yapmak için, sahnede neler olduğunu tespit etmenin bir yoluna ihtiyacınız var. Bunu yapmanın birçok yolu var. Örneğin bir kamera kullanabilir veya etrafınızdaki dünyayı algılayan sensörlere sahip olabilirsiniz. Her iki durumda da, görsel verileri algılamak için sensör adı verilen bir şey kullanıyorsunuz. Ardından, bu sensörlerin neyi algıladığını yorumlamanın bir yoluna ihtiyacınız var. Bilgisayarla görme algoritmaları bunu, özellik çıkarma adı verilen bir kavram aracılığıyla yapar. Sensörden gelen görsel veriler, algoritma tarafından kullanılabilecek sayısal değerlere dönüştürülür.

Yapay görme türleri

Yapay görme için uygulanan bilgisayarlı görme veya teknoloji türlerinden bazıları şunlardır:

  • derin öğrenme: Sinir ağları olarak da bilinen derin öğrenme sistemleri, makine görüşünün merkezinde yer alır. Yeni teknolojilerin hızlı gelişimine uyum sağlamak için yeterince ölçeklenebilir ve esnek olurken, deneyimle öğrenmek ve geliştirmek için tasarlanmıştır. Genellikle büyük veri kümeleri üzerinde eğitilirler ve bilgisayarla görme, nesne tanıma, dil anlama ve çıkarım gibi çok çeşitli görevler için kullanılabilirler. Sinir ağları olarak da bilinen derin öğrenme sistemleri, bilgisayarla görmenin merkezinde yer alır. Yeni teknolojilerin hızlı gelişimine uyum sağlamak için yeterince ölçeklenebilir ve esnek olurken, deneyimle öğrenmek ve geliştirmek için tasarlanmıştır. Genellikle büyük veri kümeleri üzerinde eğitilirler ve bilgisayarla görme, nesne tanıma, dil anlama ve çıkarım gibi çok çeşitli görevler için kullanılabilirler.
  • pekiştirmeli öğrenme: Takviye öğrenim sistemleri, sistemi kullanıcı davranışına göre değiştirmek için AI kullanır. Bunun bir örneği, kullanıcının hareketini takip eden ve konum ve zaman gibi parametrelere göre tepki veren sanal bir aracıdır. VR'de bu, sanal dünyadaki nesnelerin kullanıcının eylemlerine yanıt verdiği, örneğin kullanıcı yaklaştığında açılan bir kapı gibi etkileşimli bir deneyim yaratmak için kullanılabilir. Takviye öğrenim sistemleri, sistemi kullanıcı davranışına göre değiştirmek için AI kullanır. Bunun bir örneği, kullanıcının hareketini takip eden ve konum ve zaman gibi parametrelere göre tepki veren sanal bir aracıdır. VR'de bu, sanal dünyadaki nesnelerin kullanıcının eylemlerine yanıt verdiği, örneğin kullanıcı yaklaştığında açılan bir kapı gibi etkileşimli bir deneyim yaratmak için kullanılabilir.
  • yarı denetimli öğrenme: Yarı denetimli sistemler, modellerini etiketli verilerin yalnızca bir alt kümesini kullanarak eğitir. Örneğin, bir uygulama nesneleri şekillerini etiketlemeden tanımlamaktır. Bir spor takımı, görüntüdeki oyuncuları isimlerini bilmeden bulmak için yarı denetimli yapay zeka kullanır.

Bilgisayar vizyonu, parçaları izleyerek fabrikaları nasıl dönüştürüyor?

üretim bakımı

Bilgisayarla görmenin ilk faydalarından biri, gelişmiş denetimdi. Kameralar yalnızca kusurları tespit etmede iyi olmakla kalmaz, aynı zamanda makine görüşü onları tam olarak tespit etmede harikadır. Bu, onu kalite iyileştirme için kilit bir teknoloji haline getirerek, üreticilerin sorunları maliyetli yeniden işlemeye yol açmadan önce yakalamasını sağlar. Bilgisayarla görme, büyük ve karmaşık parçaların denetimini otomatikleştirmede de özellikle etkilidir. Bu size, küçük bir parçanın görünümünden çok daha kolay analiz edilen tüm nesnenin bir görünümünü verir. Başka türlü fark etmeyeceğiniz bir sorunu fark etme olasılığınız çok daha yüksektir. Bir bilgisayarlı görme algoritması da bu sorunları çözmenize yardımcı olabilir. Parçanın dijital bir modelini oluşturmak için bilgisayar vizyonunu kullanabilir ve kusurları meydana geldikçe izlemek ve düzeltildikçe ilerlemelerini takip etmek için kullanabilirsiniz.

Bilgisayar vizyonu, ekipmanı izleyerek fabrikaları nasıl dönüştürüyor?

Bilgisayar görüşünü parçaları incelemek için harika yapan aynı faydalar, aynı zamanda ekipmanı izlemek için de iyi bir seçimdir. Bir kamera, bir makinenin iç işleyişini görmek için çok küçük olsa da, bilgisayar görüşü, makinenin tüm içini kolayca haritalayabilir ve içerdiği bileşenlerin haritasını çıkarabilir. Bu, tam olarak neler olduğunu görmenizi ve olası sorunları belirlemenizi sağlar. Bilgisayarla görme, özellikle makinelerdeki sorunları tespit etmek için çok uygundur. Bir insanın kaçırabileceği hareketleri kolayca tespit edebilir. Ayrıca, hatalı bileşenler gibi makinenin kendisiyle ilgili sorunları oluştukları anda tespit edebilirsiniz. Üretimin izlenmesi söz konusu olduğunda, bilgisayarla görme, bir insanın gözden kaçırabileceği şeyleri tespit edebilir. Ayrıca, bir insanın fark etmeyeceği verilerdeki anormallikleri de tespit edebilir. Bu noktalar, verilerin geri kalanına uymadıkları için anomaliler olarak adlandırılır. Bu, süreçlerinizdeki olası sorunları belirlemenize yardımcı olabilir. Ayrıca, sorunları öncelik sırasına koymanıza ve üretimi iyileştirmek için çözümler bulmanıza da yardımcı olabilir.

Makine vizyonu, çalışanları izleyerek fabrikaları nasıl dönüştürüyor?

Makine görüşü, parçaların incelenmesi için uygun olduğu gibi, çalışanların izlenmesi için de uygundur. Bu, güvenliği artırmanın ve insanları tetikte tutmanın yararlı bir yoludur. Yorgunluğu ve bitkinlikle ilgili sorunları azaltmak için de yararlı bir yoldur. Bilgisayarla görme, fabrikada dolaşan işçileri takip etmek için kullanılabilir. Bu, çalışma ortamınızın haritasını çıkarmanıza ve engellenmiş veya kalabalık yollar gibi sorunları tespit etmenize yardımcı olabilir. Her bir çalışanın faaliyetlerini izlemek için bilgisayar vizyonunu da kullanabilirsiniz. Bu, performansınızı izlemenize ve olası hataları maliyetli yeniden işlemeye neden olmadan önce belirlemenize olanak tanır. Ekipman ve makineleri takip etmek için bilgisayarlı görmeyi de kullanabilirsiniz. Bu, insan gözüyle gözden kaçırılması kolay makine sorunlarını tespit etmenizi sağlar.

Bilgisayarla görme, kusur tespiti yoluyla fabrikaları nasıl dönüştürüyor?

ia

Bilgisayarla görme, kusurları tespit etmek için de harika bir araçtır. Bu, onu parça denetimi için iyi bir araç yapan faydaların çoğu aynı zamanda bileşen kusurlarını tespit etmek için de iyi bir araç olduğu anlamına geldiğinden, bu çok mantıklıdır. Bilgisayarla görme, kusurları erken bir aşamada tespit etmek için özellikle uygundur. Bu, maliyetli onarımlar veya geçici çözümler sipariş etme olasılığınızın daha düşük olduğu anlamına gelir. Bilgisayarla görme, çizikler veya boya kusurları gibi yüzey kusurlarını tespit etmek için özellikle uygundur. Bu, kalite kontrol için iyi bir seçim olmasını sağlar.

3D tarama

Fabrikanızın gerçekte nasıl göründüğünü anlamak için bilgisayarlı görü kullanmaya başladığınızda, neyi kaçırdığınızı merak etmeniz doğaldır. Bir sonraki adım, ortamınızın 3B modellerini oluşturmak için kameraları kullanmaya başlamaktır. Makine vizyonuna yönelik bu veri odaklı yaklaşıma genellikle derin öğrenme denir. Ve bir kez daha, çok mantıklı. Yapay görme algoritmaları tipik olarak az sayıda örnek üzerinde eğitilir. Bu, makine öğreniminin çok yüzeysel bir şeklidir. Bir derin öğrenme algoritması eğitmek çok fazla görsel veri gerektirir, ancak bu bir kez yapıldığında verilerde çok şey görebilirsiniz.

robotik görüş

Ancak, 3D tarama potansiyel bir sorun teşkil eder. Noktasal incelemeler için harika çalışıyor, ancak bir 3D model oluşturduğunuzda, ona bağlı kalıyorsunuz. Ve parça takibi ve tanımlaması için bilgisayar vizyonunu kullanmaya başladığınızda, muhtemelen bazı şeylere çarpmaya başlayacaksınız. Neyse ki, bu sorun için de bir çözüm var. Robotun ortamının görsel bir temsilini oluşturmak için bilgisayarlı görmeyi kullanabilirsiniz. Bu, olası engelleri belirlemek ve bunlardan kaçınmak için bilgisayarlı görü kullanmanıza olanak tanır.

video izleme

Makinelerinizde bilgisayarlı görü kullanmaya başladığınızda, muhtemelen aynı şeyi ekipmanınız için de yapmak isteyeceksiniz. Bunu, ekibin görsel temsillerini oluşturarak yapabilirsiniz. Bu yaklaşıma genellikle görselleştirme denir. Bilgisayarınızın nasıl çalıştığını anlamanıza yardımcı olacak görselleştirmeler oluşturabilir veya bilgisayarlı görme algoritmalarınızı eğitmenize yardımcı olacak görselleştirmeler oluşturabilirsiniz. Makinenizin üç boyutlu bir modelini oluşturmak için görselleştirmeleri kullanabilirsiniz.

AI ve sensörler

Bilgisayarla görme, birçok yapay zeka uygulamasında önemli bir bileşendir. Bunlar, görüntü tanıma, dil çevirisi ve konuşma sentezi gibi şeyleri içerir. Bilgisayarla görme, sinir ağlarının geliştirilmesinde de anahtardır. Bunlar, derin öğrenme uygulamalarının önemli bir parçasıdır. Bilgisayarla görme, görsel verilerin basit bir şekilde algılanmasından çok daha fazlasıdır. Bu sistemlerin faydalı olabilmesi için birçok örnekle eğitilmesi gerekir. Ayrıca üretim hattı boyunca konuşlandırılmaları gerekir.


İlk yorumu siz

Yorumunuzu bırakın

E-posta hesabınız yayınlanmayacak. Gerekli alanlar ile işaretlenmiştir *

*

*

  1. Verilerden sorumlu: Miguel Ángel Gatón
  2. Verilerin amacı: Kontrol SPAM, yorum yönetimi.
  3. Meşruiyet: Onayınız
  4. Verilerin iletilmesi: Veriler, yasal zorunluluk dışında üçüncü kişilere iletilmeyecektir.
  5. Veri depolama: Occentus Networks (AB) tarafından barındırılan veritabanı
  6. Haklar: Bilgilerinizi istediğiniz zaman sınırlayabilir, kurtarabilir ve silebilirsiniz.