Sun'iy ko'rish: bilishingiz kerak bo'lgan hamma narsa

sun'iy ko'rish

Ishlab chiqarish dunyosida kompyuterlar ortda qoldi. Sanoat faqat sun'iy intellekt taqdim etayotgan ulkan salohiyatdan foydalana boshladi. Biroq, AI va ishlab chiqarishning yaqinlashishi allaqachon ta'sir qila boshladi. Ushbu maqolada kompyuter ko'rish sanoat zavodlarini qanday o'zgartirayotganini o'rganadi. Mashinalarga ular ishlaydigan mahsulotlarning aniq tasvirlarini taqdim etish orqali ushbu texnologiya ishlab chiqaruvchilarga xarajatlarni kamaytirish, samaradorlikni oshirish va ish faoliyatini yaxshilash imkonini beradi.

Bu ularga ham imkon beradi muammolarni kuzating va hatto ular paydo bo'lganda tuzatingishlar noto'g'ri bo'lishini kutish va qimmatbaho qismlarga buyurtma berish yoki mashaqqatli ta'mirlash ishlarini bajarish o'rniga. Bunga erishish uchun birinchi qadam? IT nuqtai nazaridan zavodingiz qanday ekanligini tushunib oling. Keling, bir nechta asosiy misollarni o'rganish orqali mashinani ko'rish butun dunyo bo'ylab zavodlarni qanday o'zgartirayotganini ko'rib chiqaylik.

Kompyuterni ko'rish bilan bog'liq ochiq manba loyihalariga misollar BSD litsenziyasi ostida kompyuterni ko'rish uchun kutubxona bo'lgan OpenCV hisoblanadi.

Kompyuter ko'rish nima?

Keng ko'lamli sanoat CNC

Mashinani ko'rish - bu kompyuterlarning dunyoni idrok etish jarayoni. U insonning ko'rish qobiliyatidan bir necha asosiy jihatlari bilan farq qiladi. Birinchidan, mashina ko'rish raqamli hisoblanadi. Kompyuterni ko'rish algoritmlari shakllar va ranglarni aniqlay oladi, lekin ular hech narsani ko'ra olmaydi. Odamlar ranglarni ko'radilar, lekin biz shakllarni ham aniqlaymiz. Bu kompyuter ko'rishni juda qimmatli qiladigan narsa. Kompyuterni ko'rish - bu mashinani o'rganishning kichik sohasi. Mashinani o'rganish algoritmini o'rgatsangiz, aslida uni o'rgatasiz. Unga misollar ko'rsatiladi va ulardan ibrat oladi. Unga qanchalik ko'p misollar ko'rsatsangiz, u shunchalik aniq bo'ladi. Kompyuterni ko'rish algoritmini o'rgatganingizda shunday bo'ladi. Uni ko'plab vizual ma'lumotlar bilan oziqlantirgandan so'ng, u yanada aniqroq bo'ladi.

Sun'iy ko'rish qanday ishlaydi?

Sun'iy ko'rish dunyoning aniq tasvirini olishdan iborat. Buning uchun sizga voqea joyida nima bo'layotganini aniqlashning qandaydir usuli kerak bo'ladi. Buni qilishning ko'plab usullari mavjud. Siz, masalan, kameradan foydalanishingiz mumkin yoki atrofingizdagi dunyoni aniqlaydigan sensorlarga ega bo'lishingiz mumkin. Qanday bo'lmasin, siz vizual ma'lumotlarni aniqlash uchun sensor deb ataladigan narsadan foydalanasiz. Keyinchalik, ushbu sensorlar aniqlagan narsalarni izohlash usuli kerak. Kompyuterni ko'rish algoritmlari buni xususiyatni chiqarish deb ataladigan kontseptsiya orqali amalga oshiradi. Sensordan olingan vizual ma'lumotlar algoritm tomonidan ishlatilishi mumkin bo'lgan raqamli qiymatlarga aylantiriladi.

Sun'iy ko'rish turlari

Sun'iy ko'rish uchun qo'llaniladigan kompyuterlashtirilgan ko'rish yoki texnologiyalarning ba'zi turlari:

  • chuqur o'rganish: Neyron tarmoqlar deb ham ataladigan chuqur o'rganish tizimlari mashinani ko'rishning asosini tashkil qiladi. Ular yangi texnologiyalarning jadal rivojlanishiga moslashish uchun kengaytiriladigan va moslashuvchan bo'lgan holda tajriba bilan o'rganish va yaxshilash uchun mo'ljallangan. Ular odatda katta ma'lumotlar to'plamlarida o'qitiladi va kompyuterni ko'rish, ob'ektni tanib olish, tilni tushunish va xulosa chiqarish kabi turli xil vazifalar uchun ishlatilishi mumkin. Neyron tarmoqlar deb ham ataladigan chuqur o'rganish tizimlari kompyuterni ko'rishning asosini tashkil qiladi. Ular yangi texnologiyalarning jadal rivojlanishiga moslashish uchun kengaytiriladigan va moslashuvchan bo'lgan holda tajriba bilan o'rganish va yaxshilash uchun mo'ljallangan. Ular odatda katta ma'lumotlar to'plamlarida o'qitiladi va kompyuterni ko'rish, ob'ektni tanib olish, tilni tushunish va xulosa chiqarish kabi turli xil vazifalar uchun ishlatilishi mumkin.
  • mustahkamlash o'rganish: O'quvni kuchaytirish tizimlari foydalanuvchi xatti-harakati asosida tizimni o'zgartirish uchun AIdan foydalanadi. Bunga misol sifatida foydalanuvchi harakatini kuzatib boradigan va joylashuv va vaqt kabi parametrlar asosida reaksiyaga kirishadigan virtual agentni keltirish mumkin. VRda bundan virtual olamdagi obyektlar foydalanuvchi harakatlariga javob beradigan interaktiv tajriba yaratish uchun foydalanish mumkin, masalan, foydalanuvchi unga yaqinlashganda ochiladigan eshik. Kuchli ta'lim tizimlari foydalanuvchi xatti-harakati asosida tizimni o'zgartirish uchun AIdan foydalanadi. Bunga misol sifatida foydalanuvchi harakatini kuzatib boradigan va joylashuv va vaqt kabi parametrlar asosida reaksiyaga kirishadigan virtual agentni keltirish mumkin. VRda bundan virtual olamdagi obyektlar foydalanuvchi harakatlariga javob beradigan interaktiv tajriba yaratish uchun foydalanish mumkin, masalan, foydalanuvchi unga yaqinlashganda ochiladigan eshik.
  • yarim nazorat ostida o'rganish: Yarim nazorat ostidagi tizimlar o'z modellarini faqat belgilangan ma'lumotlarning kichik to'plamidan foydalangan holda o'rgatishadi. Masalan, ilovalardan biri ob'ektlarni shakllarini belgilamasdan aniqlashdir. Sport jamoasi yarim nazorat ostidagi sun'iy intellektdan foydalanib, kadrlardagi o'yinchilarni ularning ismlarini bilmasdan topadi.

Qanday qilib kompyuter ko'rish qismlarini kuzatish orqali zavodlarni o'zgartiradi

ishlab chiqarishga texnik xizmat ko'rsatish

Kompyuter ko'rishning dastlabki afzalliklaridan biri yaxshilangan tekshirish edi. Kameralar nafaqat kamchiliklarni aniqlashda, balki ularni ko'rishda ham yaxshi. Bu uni sifatni yaxshilashning asosiy texnologiyasiga aylantiradi va ishlab chiqaruvchilarga muammolarni qimmat qayta ishlashga olib kelishidan oldin ushlash imkonini beradi. Kompyuterni ko'rish, shuningdek, katta va murakkab qismlarni tekshirishni avtomatlashtirishda ham samaralidir. Bu sizga butun ob'ektning ko'rinishini beradi, uni tahlil qilish kichik qismning ko'rinishidan ko'ra osonroqdir. Aks holda sezmasligingiz mumkin bo'lgan muammoni ko'rish ehtimoli ko'proq. Kompyuterni ko'rish algoritmi ham ushbu muammolarni hal qilishga yordam beradi. Siz qismning raqamli modelini yaratish uchun kompyuterni ko'rishdan foydalanishingiz mumkin va undan nuqsonlarni yuzaga kelishini kuzatish va ular tuzatilganda ularning rivojlanishini kuzatish uchun foydalanishingiz mumkin.

Monitoring uskunalari orqali kompyuter ko'rish zavodlarni qanday o'zgartiradi

Ehtiyot qismlarni tekshirish uchun kompyuterning ko'rish qobiliyatini yaxshilaydigan bir xil afzalliklar uni monitoring uskunalari uchun ham yaxshi tanlov qiladi. Kamera mashinaning ichki ishini ko'rish uchun juda kichik bo'lishi mumkin bo'lsa-da, kompyuter ko'rish mashinaning butun ichki qismini osongina xaritalashi va uning tarkibidagi komponentlarni xaritalashi mumkin. Bu sizga nima bo'layotganini aniq ko'rish va yuzaga kelishi mumkin bo'lgan muammolarni aniqlash imkonini beradi. Kompyuterni ko'rish, ayniqsa, mashinalardagi muammolarni aniqlash uchun juda mos keladi. U odam o'tkazib yuborishi mumkin bo'lgan harakatlarni osongina aniqlay oladi. Noto'g'ri komponentlar kabi mashinaning o'zi bilan bog'liq muammolarni ular paydo bo'lganda ham aniqlashingiz mumkin. Ishlab chiqarishni kuzatish haqida gap ketganda, kompyuterni ko'rish inson o'tkazib yuborishi mumkin bo'lgan narsalarni aniqlay oladi. Shuningdek, u ma'lumotlardagi odam sezmaydigan anomaliyalarni ham aniqlay oladi. Ushbu nuqtalar anomaliyalar deb ataladi, chunki ular qolgan ma'lumotlarga mos kelmaydi. Bu sizning jarayonlaringizdagi mumkin bo'lgan muammolarni aniqlashga yordam beradi. Shuningdek, u muammolarni birinchi o'ringa qo'yish va ishlab chiqarishni yaxshilash uchun echimlarni topishga yordam beradi.

Xodimlarni kuzatish orqali mashinani ko'rish zavodlarni qanday o'zgartiradi

Mashinani ko'rish qismlarni tekshirish uchun mos bo'lgani kabi, u ishchilarni kuzatish uchun ham mos keladi. Bu xavfsizlikni yaxshilash va odamlarni oyoq osti qilishning foydali usuliga aylantiradi. Bundan tashqari, charchoq va charchoq bilan bog'liq muammolarni kamaytirishning foydali usuli. Kompyuterni ko'rish zavod bo'ylab harakatlanuvchi ishchilarni kuzatish uchun ishlatilishi mumkin. Bu ish muhitingizni xaritada ko'rsatishga va bloklangan yoki gavjum yo'llar kabi muammolarni aniqlashga yordam beradi. Bundan tashqari, har bir ishchining faoliyatini kuzatish uchun kompyuter ko'rinishidan foydalanishingiz mumkin. Bu sizning ishlashingizni kuzatib borish, mumkin bo'lgan xatolarni qimmat qayta ishlashga olib kelishidan oldin aniqlash imkonini beradi. Uskunalar va mexanizmlarni kuzatib borish uchun kompyuter ko'rinishidan ham foydalanishingiz mumkin. Bu sizga inson ko'zi bilan o'tkazib yuborish oson bo'lgan mexanizm muammolarini aniqlash imkonini beradi.

Qanday qilib kompyuter ko'rishi nuqsonlarni aniqlash orqali fabrikalarni o'zgartiradi

ia

Kompyuter ko'rish ham nuqsonlarni aniqlash uchun ajoyib vositadir. Bu juda mantiqiy, chunki uni qismlarni tekshirish uchun yaxshi vosita qiladigan bir xil afzalliklarning ko'pi, shuningdek, komponent nuqsonlarini aniqlash uchun yaxshi vosita ekanligini anglatadi. Kompyuterni ko'rish, ayniqsa, nuqsonlarni erta bosqichda aniqlash uchun juda mos keladi. Bu shuni anglatadiki, siz qimmat ta'mirlash yoki vaqtinchalik echimlarga buyurtma berishingiz kerak emas. Kompyuterni ko'rish, shuningdek, tirnalgan yoki bo'yoq nuqsonlari kabi sirt nuqsonlarini aniqlash uchun juda mos keladi. Bu uni sifat nazorati uchun yaxshi tanlov qiladi.

3D skanerlash

Zavodingiz qanday ko'rinishini tushunish uchun kompyuterni ko'rishdan foydalanishni boshlaganingizda, nima etishmayotganligi haqida hayron bo'lishingiz tabiiy. Keyingi aniq qadam atrof-muhitning 3D modellarini yaratish uchun kameralardan foydalanishni boshlashdir. Mashinani ko'rishga ma'lumotlarga asoslangan ushbu yondashuv ko'pincha chuqur o'rganish deb ataladi. Va yana bir bor, bu juda mantiqiy. Mashina ko'rish algoritmlari odatda oz sonli misollar bo'yicha o'qitiladi. Bu mashinani o'rganishning juda yuzaki shakli. Chuqur o‘rganish algoritmini o‘rgatish uchun juda ko‘p vizual ma’lumotlar kerak bo‘ladi, biroq bu bajarilgach, ma’lumotlarda ko‘p narsalarni ko‘rishingiz mumkin.

robot ko'rish

Biroq, 3D skanerlash mumkin bo'lgan muammo tug'diradi. Bu nuqta tekshiruvlari uchun juda yaxshi ishlaydi, lekin siz 3D modelni yaratganingizdan so'ng, siz unga yopishib olasiz. Va qismlarni kuzatish va identifikatsiya qilish uchun kompyuterni ko'rishdan foydalanishni boshlaganingizdan so'ng, siz biror narsaga duch kelishingiz mumkin. Yaxshiyamki, bu muammoning echimi ham mavjud. Robot muhitining vizual tasvirini yaratish uchun kompyuterni ko'rishdan foydalanishingiz mumkin. Bu potentsial to'siqlarni aniqlash va ulardan qochish uchun kompyuterni ko'rishdan foydalanish imkonini beradi.

video monitoring

Mashinangizda kompyuter ko'rishdan foydalanishni boshlaganingizdan so'ng, ehtimol siz o'zingizning uskunangiz bilan ham xuddi shunday qilishni xohlaysiz. Buni jamoaning vizual tasvirlarini yaratish orqali qilishingiz mumkin. Ushbu yondashuv ko'pincha vizualizatsiya deb ataladi. Siz kompyuteringiz qanday ishlashini tushunishga yordam beradigan vizualizatsiya yaratishingiz yoki kompyuteringizni ko'rish algoritmlarini o'rgatish uchun vizualizatsiya yaratishingiz mumkin. Mashinangizning uch o'lchovli modelini yaratish uchun vizualizatsiyadan foydalanishingiz mumkin.

AI va sensorlar

Kompyuterni ko'rish ko'plab sun'iy intellekt dasturlarida asosiy komponent hisoblanadi. Bularga tasvirni aniqlash, til tarjimasi va nutq sintezi kabi narsalar kiradi. Kompyuterni ko'rish neyron tarmoqlarni rivojlantirishda ham muhim ahamiyatga ega. Bular chuqur o'rganish ilovalarining asosiy qismidir. Kompyuterda ko'rish vizual ma'lumotlarni oddiy aniqlashdan ko'ra ko'proq narsadir. Ushbu tizimlar foydali bo'lishi uchun ko'plab misollar bilan o'qitilishi kerak. Ular, shuningdek, ishlab chiqarish liniyasi bo'ylab joylashtirilishi kerak.


Maqolaning mazmuni bizning printsiplarimizga rioya qiladi muharrirlik etikasi. Xato haqida xabar berish uchun bosing bu erda.

Birinchi bo'lib izohlang

Fikringizni qoldiring

Sizning email manzilingiz chop qilinmaydi. Kerakli joylar bilan belgilangan *

*

*

  1. Ma'lumotlar uchun javobgardir: Migel Anxel Gaton
  2. Ma'lumotlarning maqsadi: SPAMni boshqarish, izohlarni boshqarish.
  3. Qonuniylashtirish: Sizning roziligingiz
  4. Ma'lumotlar haqida ma'lumot: qonuniy majburiyatlar bundan mustasno, ma'lumotlar uchinchi shaxslarga etkazilmaydi.
  5. Ma'lumotlarni saqlash: Occentus Networks (EU) tomonidan joylashtirilgan ma'lumotlar bazasi
  6. Huquqlar: istalgan vaqtda siz ma'lumotlaringizni cheklashingiz, tiklashingiz va o'chirishingiz mumkin.