Trong thế giới sản xuất, máy tính đã bị tụt hậu. Ngành công nghiệp mới chỉ bắt đầu khai thác tiềm năng to lớn do trí tuệ nhân tạo mang lại. Tuy nhiên, sự hội tụ của AI và sản xuất đã bắt đầu có tác động. Bài viết này sẽ khám phá tầm nhìn máy tính đang biến đổi các nhà máy trong ngành như thế nào. Bằng cách cung cấp cho máy móc những hình ảnh rõ ràng về sản phẩm mà chúng làm việc, công nghệ này cho phép các nhà sản xuất giảm chi phí, tăng hiệu quả và cải thiện hiệu suất.
Nó cũng cho phép họ giám sát và thậm chí khắc phục sự cố khi chúng phát sinhthay vì chờ đợi mọi thứ trục trặc và phải đặt hàng các bộ phận đắt tiền hoặc thực hiện công việc sửa chữa tốn kém. Bước đầu tiên để đạt được nó? Hiểu nhà máy của bạn thực sự như thế nào theo quan điểm CNTT. Hãy cùng xem tầm nhìn máy móc đang biến đổi các nhà máy trên khắp thế giới như thế nào bằng cách khám phá một vài ví dụ chính.
Thị giác máy tính là gì?
Thị giác máy là quá trình máy tính nhận thức thế giới. Nó khác với tầm nhìn của con người ở một số khía cạnh chính. Trước hết, thị giác máy là kỹ thuật số. Các thuật toán thị giác máy tính có thể phát hiện hình dạng và màu sắc, nhưng chúng thực sự không thể nhìn thấy gì. Con người nhìn thấy màu sắc, nhưng chúng ta cũng phát hiện ra hình dạng. Đây là những gì làm cho tầm nhìn máy tính rất có giá trị. Thị giác máy tính là một lĩnh vực con của học máy. Khi bạn đào tạo một thuật toán học máy, bạn thực sự đang dạy nó. Anh ấy được cho xem các ví dụ và học hỏi từ họ. Bạn càng cho anh ta thấy nhiều ví dụ, anh ta sẽ càng chính xác. Đó là những gì sẽ xảy ra khi bạn đào tạo một thuật toán thị giác máy tính. Sau khi cung cấp cho nó nhiều dữ liệu trực quan, nó ngày càng chính xác hơn.
Thị lực nhân tạo hoạt động như thế nào?
Thị giác nhân tạo bao gồm việc thu được hình ảnh rõ ràng về thế giới. Để làm điều này, bạn cần một số cách để phát hiện những gì đang xảy ra trong hiện trường. Có nhiều cách để làm điều đó. Ví dụ: bạn có thể sử dụng máy ảnh hoặc bạn có thể có các cảm biến phát hiện thế giới xung quanh bạn. Dù bằng cách nào, bạn đang sử dụng một thứ gọi là cảm biến để phát hiện dữ liệu trực quan. Tiếp theo, bạn cần một cách để giải thích những gì các cảm biến này phát hiện. Các thuật toán thị giác máy tính thực hiện điều này thông qua một khái niệm được gọi là trích xuất tính năng. Dữ liệu trực quan từ cảm biến được chuyển đổi thành các giá trị số có thể được sử dụng bởi thuật toán.
Các loại thị giác nhân tạo
Một số loại thị giác máy tính hoặc công nghệ được áp dụng cho thị giác nhân tạo là:
- học kĩ càng: Hệ thống học sâu, còn được gọi là mạng thần kinh, là cốt lõi của thị giác máy. Chúng được thiết kế để học hỏi và cải tiến bằng kinh nghiệm, đồng thời có khả năng mở rộng và đủ linh hoạt để thích ứng với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ mới. Họ thường được đào tạo về các tập dữ liệu lớn và có thể được sử dụng cho nhiều nhiệm vụ khác nhau, bao gồm thị giác máy tính, nhận dạng đối tượng, hiểu ngôn ngữ và suy luận. Hệ thống học sâu, còn được gọi là mạng thần kinh, là cốt lõi của thị giác máy tính. Chúng được thiết kế để học hỏi và cải tiến bằng kinh nghiệm, đồng thời có khả năng mở rộng và đủ linh hoạt để thích ứng với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ mới. Họ thường được đào tạo về các tập dữ liệu lớn và có thể được sử dụng cho nhiều nhiệm vụ khác nhau, bao gồm thị giác máy tính, nhận dạng đối tượng, hiểu ngôn ngữ và suy luận.
- học tăng cường: Hệ thống học tập củng cố sử dụng AI để sửa đổi hệ thống dựa trên hành vi của người dùng. Một ví dụ về điều này là một tác nhân ảo theo dõi chuyển động của người dùng và phản ứng dựa trên các thông số như vị trí và thời gian. Trong VR, điều này có thể được sử dụng để tạo ra trải nghiệm tương tác nơi các đối tượng trong thế giới ảo phản hồi lại hành động của người dùng, chẳng hạn như một cánh cửa mở ra khi người dùng đến gần nó. Hệ thống học tập củng cố sử dụng AI để sửa đổi hệ thống dựa trên hành vi của người dùng. Một ví dụ về điều này là một tác nhân ảo theo dõi chuyển động của người dùng và phản ứng dựa trên các thông số như vị trí và thời gian. Trong VR, điều này có thể được sử dụng để tạo ra trải nghiệm tương tác nơi các đối tượng trong thế giới ảo phản hồi lại hành động của người dùng, chẳng hạn như một cánh cửa mở ra khi người dùng đến gần nó.
- học bán giám sát: Hệ thống bán giám sát đào tạo mô hình của họ chỉ bằng cách sử dụng một tập hợp con của dữ liệu được gắn nhãn. Ví dụ, một ứng dụng là xác định các đối tượng mà không cần ghi nhãn hình dạng của chúng. Một đội thể thao sử dụng AI bán giám sát để tìm người chơi trong cảnh quay mà không cần biết tên của họ.
Cách thị giác máy tính đang chuyển đổi các nhà máy bằng cách giám sát các bộ phận
Một trong những lợi ích ban đầu của thị giác máy tính là khả năng kiểm tra được cải thiện. Máy ảnh không chỉ phát hiện ra các sai sót tốt mà thị giác máy cũng rất tốt trong việc xác định chính xác chúng. Điều này làm cho nó trở thành một công nghệ quan trọng để cải tiến chất lượng, cho phép các nhà sản xuất nắm bắt được các vấn đề trước khi chúng dẫn đến việc làm lại tốn kém. Thị giác máy tính cũng đặc biệt hiệu quả trong việc tự động hóa việc kiểm tra các bộ phận lớn và phức tạp. Điều này cung cấp cho bạn chế độ xem toàn bộ đối tượng dễ phân tích hơn nhiều so với chế độ xem một bộ phận nhỏ. Bạn có nhiều khả năng phát hiện ra một vấn đề mà bạn có thể không nhận thấy. Thuật toán thị giác máy tính cũng có thể giúp bạn giải quyết những vấn đề này. Bạn có thể sử dụng thị giác máy tính để tạo mô hình kỹ thuật số của bộ phận và sử dụng nó để theo dõi các khiếm khuyết khi chúng xảy ra và theo dõi tiến trình của chúng khi chúng được sửa.
Tầm nhìn máy tính đang biến đổi các nhà máy như thế nào bằng thiết bị giám sát
Những lợi ích tương tự làm cho tầm nhìn của máy tính trở nên tuyệt vời để kiểm tra các bộ phận cũng khiến nó trở thành một lựa chọn tốt cho thiết bị giám sát. Mặc dù máy ảnh có thể quá nhỏ để có thể nhìn thấy hoạt động bên trong của máy, nhưng thị giác máy tính có thể dễ dàng lập bản đồ toàn bộ bên trong máy và lập bản đồ các thành phần mà nó chứa. Điều này cho phép bạn nhìn thấy chính xác những gì đang xảy ra và xác định các vấn đề tiềm ẩn. Thị giác máy tính đặc biệt thích hợp để phát hiện các vấn đề trong máy móc. Nó có thể dễ dàng phát hiện các chuyển động mà con người có thể bỏ lỡ. Bạn cũng có thể phát hiện các vấn đề với chính máy móc khi chúng xảy ra, chẳng hạn như các bộ phận bị lỗi. Khi nói đến giám sát sản xuất, thị giác máy tính có thể phát hiện ra những thứ mà con người có thể bỏ lỡ. Nó cũng có thể phát hiện sự bất thường trong dữ liệu mà con người không nhận thấy. Những điểm này được gọi là điểm bất thường vì chúng không khớp với phần còn lại của dữ liệu. Điều này có thể giúp bạn xác định các vấn đề tiềm ẩn trong quy trình của bạn. Nó cũng có thể giúp bạn ưu tiên các vấn đề và tìm ra giải pháp để cải thiện sản xuất.
Cách tầm nhìn máy đang biến đổi các nhà máy bằng cách giám sát nhân viên
Giống như thị giác máy thích hợp để kiểm tra các bộ phận, nó cũng thích hợp để giám sát công nhân. Điều này làm cho nó trở thành một cách hữu ích để cải thiện bảo mật và giữ mọi người luôn kiểm soát. Nó cũng là một cách hữu ích để giảm mệt mỏi và các vấn đề liên quan đến mệt mỏi. Thị giác máy tính có thể được sử dụng để theo dõi công nhân di chuyển xung quanh nhà máy. Điều này có thể giúp bạn lập bản đồ môi trường làm việc của mình và phát hiện các vấn đề như lối đi bị chặn hoặc đông đúc. Bạn cũng có thể sử dụng thị giác máy tính để theo dõi các hoạt động của từng công nhân. Điều này cho phép bạn theo dõi hiệu suất của mình, xác định các lỗi tiềm ẩn trước khi chúng gây ra việc làm lại tốn kém. Bạn cũng có thể sử dụng thị giác máy tính để theo dõi thiết bị và máy móc. Điều này cho phép bạn phát hiện ra các vấn đề máy móc mà mắt người dễ bỏ sót.
Cách tầm nhìn máy tính đang chuyển đổi các nhà máy thông qua phát hiện lỗi
Thị giác máy tính cũng là một công cụ tuyệt vời để phát hiện các khuyết tật. Điều này rất có ý nghĩa, vì nhiều lợi ích giống nhau khiến nó trở thành một công cụ tốt để kiểm tra bộ phận cũng có nghĩa là nó là một công cụ tốt để phát hiện các khuyết tật của bộ phận. Thị giác máy tính đặc biệt thích hợp để phát hiện các khiếm khuyết ở giai đoạn đầu. Điều này có nghĩa là bạn ít có khả năng phải yêu cầu sửa chữa hoặc thay thế tốn kém. Thị giác máy tính cũng đặc biệt thích hợp để phát hiện các khuyết tật bề mặt, chẳng hạn như vết xước hoặc lỗi sơn. Điều này làm cho nó trở thành một lựa chọn tốt để kiểm soát chất lượng.
Quét 3D
Khi bạn bắt đầu sử dụng thị giác máy tính để hiểu nhà máy của bạn thực sự trông như thế nào, bạn sẽ tự hỏi mình đang thiếu thứ gì. Bước tiếp theo rõ ràng là bắt đầu sử dụng máy ảnh để tạo mô hình 3D cho môi trường của bạn. Phương pháp tiếp cận theo hướng dữ liệu đối với thị giác máy thường được gọi là học sâu. Và, một lần nữa, nó có rất nhiều ý nghĩa. Các thuật toán thị giác máy thường được đào tạo dựa trên một số ít ví dụ. Đây là một hình thức học máy rất hời hợt. Cần rất nhiều dữ liệu trực quan để đào tạo một thuật toán học sâu, nhưng khi đã hoàn thành, bạn có thể thấy rất nhiều thứ trong dữ liệu.
tầm nhìn robot
Tuy nhiên, quét 3D đặt ra một vấn đề tiềm ẩn. Nó hoạt động tốt để kiểm tra tại chỗ, nhưng khi bạn đã tạo mô hình 3D, bạn sẽ mắc kẹt với nó. Và, một khi bạn bắt đầu sử dụng thị giác máy tính để theo dõi và nhận dạng bộ phận, bạn có thể sẽ bắt đầu va chạm vào mọi thứ. May mắn thay, cũng có một giải pháp cho vấn đề này. Bạn có thể sử dụng thị giác máy tính để tạo ra hình ảnh đại diện trực quan về môi trường của robot. Điều này cho phép bạn sử dụng thị giác máy tính để xác định các chướng ngại vật tiềm ẩn và tránh chúng.
video giám sát
Khi bạn đã bắt đầu sử dụng thị giác máy tính trong máy móc của mình, có thể bạn sẽ muốn làm điều tương tự với thiết bị của mình. Bạn có thể làm điều này bằng cách tạo các hình ảnh đại diện trực quan của nhóm. Cách tiếp cận này thường được gọi là hình dung. Bạn có thể tạo hình ảnh trực quan để giúp bạn hiểu cách máy tính của mình hoạt động hoặc bạn có thể tạo hình ảnh trực quan để giúp bạn đào tạo các thuật toán thị giác máy tính của mình. Bạn có thể sử dụng hình ảnh trực quan để tạo mô hình ba chiều cho máy móc của mình.
AI và cảm biến
Thị giác máy tính là một thành phần quan trọng trong nhiều ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Chúng bao gồm những thứ như nhận dạng hình ảnh, dịch ngôn ngữ và tổng hợp giọng nói. Thị giác máy tính cũng là chìa khóa trong sự phát triển của mạng nơ-ron. Đây là một phần quan trọng của các ứng dụng học sâu. Thị giác máy tính không chỉ đơn giản là phát hiện dữ liệu trực quan. Các hệ thống này cần được đào tạo với nhiều ví dụ để có thể hữu ích. Chúng cũng cần được triển khai trong toàn bộ dây chuyền sản xuất.