У світі виробництва комп’ютери відстали. Індустрія лише почала використовувати величезний потенціал, який пропонує штучний інтелект. Однак конвергенція ШІ та виробництва вже починає впливати. У цій статті буде досліджено, як комп’ютерне зір перетворює фабрики галузі. Забезпечуючи машини чіткими зображеннями продуктів, з якими вони працюють, ця технологія дозволяє виробникам зменшити витрати, підвищити ефективність і продуктивність.
Це також дозволяє їм відстежувати та навіть усувати проблеми в міру їх виникненнязамість того, щоб чекати, поки щось піде не так, і замовляти дорогі запчастини чи виконувати трудомісткі ремонтні роботи. Перший крок до досягнення цього? Зрозумійте, як насправді виглядає ваша фабрика з точки зору ІТ. Давайте поглянемо на кілька ключових прикладів, як машинне зір трансформує заводи по всьому світу.
Що таке комп’ютерний зір?
Машинний зір - це процес, за допомогою якого комп'ютери сприймають світ. Воно відрізняється від людського зору кількома ключовими моментами. Перш за все, машинний зір цифровий. Алгоритми комп’ютерного зору можуть розпізнавати форми та кольори, але насправді нічого не бачать. Люди бачать кольори, але ми також виявляємо форми. Саме це робить комп’ютерний зір таким цінним. Комп’ютерний зір є підсферою машинного навчання. Коли ви тренуєте алгоритм машинного навчання, ви насправді навчаєте його. Йому показують приклади, і він вчиться на них. Чим більше прикладів ви йому покажете, тим точнішим він буде. Ось що відбувається, коли ви навчаєте алгоритм комп’ютерного зору. Після введення в нього великої кількості візуальних даних він стає дедалі точнішим.
Як працює штучний зір?
Штучне бачення полягає в отриманні чіткого образу світу. Для цього вам потрібен якийсь спосіб виявлення того, що відбувається в сцені. Є багато способів це зробити. Ви можете використовувати камеру, наприклад, або мати датчики, які виявляють світ навколо вас. У будь-якому випадку ви використовуєте так званий датчик для виявлення візуальних даних. Далі вам потрібен спосіб інтерпретації того, що виявляють ці датчики. Алгоритми комп’ютерного зору роблять це за допомогою концепції, яка називається вилучення ознак. Візуальні дані від датчика перетворюються в числові значення, які може використовувати алгоритм.
Види штучного зору
Ось деякі з типів комп’ютеризованого зору або технологій, які застосовуються для штучного зору:
- глибоке навчання: Системи глибокого навчання, також відомі як нейронні мережі, є основою машинного зору. Вони призначені для навчання та вдосконалення з досвідом, при цьому є достатньо масштабованими та гнучкими, щоб адаптуватися до швидкого розвитку нових технологій. Вони, як правило, навчаються на великих наборах даних і можуть використовуватися для широкого спектру завдань, включаючи комп’ютерне бачення, розпізнавання об’єктів, розуміння мови та висновки. Системи глибокого навчання, також відомі як нейронні мережі, є основою комп’ютерного зору. Вони призначені для навчання та вдосконалення з досвідом, при цьому є достатньо масштабованими та гнучкими, щоб адаптуватися до швидкого розвитку нових технологій. Вони, як правило, навчаються на великих наборах даних і можуть використовуватися для широкого спектру завдань, включаючи комп’ютерне бачення, розпізнавання об’єктів, розуміння мови та висновки.
- навчання з підкріпленням: системи навчання з підкріпленням використовують штучний інтелект для модифікації системи на основі поведінки користувача. Прикладом цього є віртуальний агент, який стежить за рухом користувача та реагує на основі таких параметрів, як місцезнаходження та час. У VR це можна використовувати для створення інтерактивного досвіду, де об’єкти у віртуальному світі реагують на дії користувача, наприклад, двері, які відкриваються, коли користувач наближається до них. Системи навчання з підкріпленням використовують ШІ для модифікації системи на основі поведінки користувача. Прикладом цього є віртуальний агент, який стежить за рухом користувача та реагує на основі таких параметрів, як місцезнаходження та час. У VR це можна використовувати для створення інтерактивного досвіду, де об’єкти у віртуальному світі реагують на дії користувача, наприклад, двері, які відкриваються, коли користувач наближається до них.
- напівконтрольоване навчання: напівконтрольовані системи навчають свої моделі, використовуючи лише підмножину позначених даних. Наприклад, одне застосування полягає в ідентифікації об’єктів без позначення їх форм. Спортивна команда використовує напівконтрольований штучний інтелект, щоб знаходити гравців на кадрах, не знаючи їхніх імен.
Як комп’ютерне бачення перетворює фабрики, відстежуючи деталі
Однією з перших переваг комп’ютерного зору було покращення контролю. Не тільки камери добре виявляють недоліки, але й машинний зір чудово їх виявляє. Це робить його ключовою технологією для покращення якості, що дозволяє виробникам виявляти проблеми до того, як вони призведуть до дорогої переробки. Комп’ютерний зір також особливо ефективний для автоматизації перевірки великих і складних деталей. Це дає вам вигляд цілого об’єкта, який набагато легше проаналізувати, ніж вигляд невеликої частини. У вас набагато більше шансів помітити проблему, яку інакше ви могли б не помітити. Алгоритм комп’ютерного зору також може допомогти вам вирішити ці проблеми. Ви можете використовувати комп’ютерне бачення, щоб створити цифрову модель деталі та використовувати її для відстеження дефектів у міру їх появи та стеження за їх прогресом у міру їх усунення.
Як комп’ютерне бачення перетворює заводи за допомогою моніторингу обладнання
Ті самі переваги, які роблять комп’ютерний зір чудовим для перевірки деталей, також роблять його хорошим вибором для обладнання для моніторингу. Хоча камера може бути замалою, щоб побачити внутрішню роботу машини, комп’ютерний зір може легко відобразити всю внутрішню частину машини та компоненти, які в ній містяться. Це дозволяє вам точно побачити, що відбувається, і визначити потенційні проблеми. Комп’ютерний зір особливо добре підходить для виявлення проблем у машинах. Він може легко виявити рухи, які людина може пропустити. Ви також можете виявити проблеми з самим обладнанням, коли вони виникають, наприклад несправні компоненти. Коли справа доходить до моніторингу виробництва, комп’ютерний зір може помітити речі, які людина може пропустити. Він також може виявити аномалії в даних, які людина не помітить. Ці точки називаються аномаліями, оскільки вони не збігаються з рештою даних. Це може допомогти вам визначити потенційні проблеми у ваших процесах. Це також може допомогти вам визначити пріоритети проблем і знайти рішення для покращення виробництва.
Як машинний зір трансформує заводи, спостерігаючи за працівниками
Так само, як машинний зір підходить для перевірки деталей, він також підходить для спостереження за працівниками. Це робить його корисним способом покращити безпеку та тримати людей напоготові. Це також корисний спосіб зменшити втому та проблеми, пов’язані з втомою. Комп’ютерний зір можна використовувати, щоб стежити за рухом робітників по фабриці. Це може допомогти вам нанести на карту робоче середовище та виявити проблеми, як-от заблоковані чи багатолюдні шляхи. Ви також можете використовувати комп’ютерний зір для відстеження діяльності кожного працівника. Це дає змогу відстежувати продуктивність, виявляючи потенційні помилки до того, як вони спричинять дорогу переробку. Ви також можете використовувати комп’ютерний зір для відстеження обладнання та машин. Це дозволяє помітити проблеми з машиною, які легко помітити людському оку.
Як комп’ютерне бачення перетворює фабрики за допомогою виявлення дефектів
Комп’ютерний зір також є чудовим інструментом для виявлення дефектів. Це має великий сенс, оскільки багато тих самих переваг, які роблять його хорошим інструментом для перевірки деталей, також означають, що він є хорошим інструментом для виявлення дефектів компонентів. Комп’ютерний зір особливо добре підходить для виявлення дефектів на ранній стадії. Це означає, що вам менше ймовірно, що доведеться замовляти дорогий ремонт або обхідні шляхи. Комп’ютерний зір також особливо підходить для виявлення дефектів поверхні, таких як подряпини або дефекти фарби. Це робить його хорошим вибором для контролю якості.
3D сканування
Коли ви починаєте використовувати комп’ютерний зір, щоб зрозуміти, як насправді виглядає ваша фабрика, цілком природно запитувати себе, чого ви втрачаєте. Очевидним наступним кроком є використання камер для створення 3D-моделей вашого середовища. Цей керований даними підхід до машинного зору часто називають глибоким навчанням. І, знову ж таки, це має великий сенс. Алгоритми машинного зору зазвичай навчаються на невеликій кількості прикладів. Це дуже поверхнева форма машинного навчання. Щоб навчити алгоритм глибокого навчання, потрібно багато візуальних даних, але як тільки це буде зроблено, ви зможете багато побачити в даних.
роботизоване бачення
Однак 3D-сканування створює потенційну проблему. Він чудово працює для огляду на місці, але коли ви створили 3D-модель, ви застрягли на ньому. І як тільки ви почнете використовувати комп’ютерний зір для відстеження та ідентифікації деталей, ви, ймовірно, почнете наштовхуватися на речі. На щастя, для цієї проблеми також є рішення. Ви можете використовувати комп’ютерний зір, щоб створити візуальне уявлення про оточення робота. Це дозволяє використовувати комп’ютерний зір для виявлення потенційних перешкод і уникати їх.
відеоспостереження
Як тільки ви почали використовувати комп’ютерне бачення у своєму обладнанні, ви, ймовірно, захочете зробити те саме з вашим обладнанням. Ви можете зробити це, створивши візуальні представлення команди. Цей підхід часто називають візуалізацією. Ви можете створювати візуалізації, щоб допомогти вам зрозуміти, як працює ваш комп’ютер, або ви можете створити візуалізації, щоб допомогти вам навчити алгоритми комп’ютерного зору. Ви можете використовувати візуалізацію, щоб створити тривимірну модель свого обладнання.
ШІ та датчики
Комп’ютерне бачення є ключовим компонентом багатьох програм штучного інтелекту. До них належать такі речі, як розпізнавання зображень, переклад мови та синтез мовлення. Комп’ютерний зір також є ключовим у розробці нейронних мереж. Це ключова частина програм глибокого навчання. Комп’ютерний зір — це набагато більше, ніж просте виявлення візуальних даних. Щоб ці системи були корисними, їх потрібно навчати на багатьох прикладах. Їх також потрібно розмістити по всій виробничій лінії.