在製造業世界中，計算機已經落後了。 該行業才剛剛開始利用人工智能提供的巨大潛力. 然而，人工智能和製造業的融合已經開始產生影響。 本文將探討計算機視覺如何改變行業工廠。 通過為機器提供與之合作的產品的清晰圖像，該技術使製造商能夠降低成本、提高效率並提高性能。
這也讓他們 監控甚至解決出現的問題而不是等待事情出錯而不得不訂購昂貴的零件或進行費力的維修工作。 實現它的第一步？ 從 IT 角度了解您的工廠的真實情況。 讓我們通過幾個關鍵示例來看看機器視覺如何改變世界各地的工廠。
什麼是計算機視覺？
機器視覺是計算機感知世界的過程。 它在幾個關鍵方面與人類視覺不同。 首先，機器視覺是數字化的。 計算機視覺算法可以檢測形狀和顏色，但它們實際上看不到任何東西。 人類可以看到顏色，但我們也可以檢測形狀。 這就是使計算機視覺如此有價值的原因。 計算機視覺是機器學習的一個子領域。 當你訓練機器學習算法時，你實際上是在教它。 他被展示了一些例子並從中學習。 你給他看的例子越多，他就越準確。 這就是你訓練計算機視覺算法時發生的事情。 在輸入大量視覺數據後，它變得越來越準確。
人工視覺是如何工作的？
人工視覺包括獲得清晰的世界圖像。 為此，您需要某種方法來檢測場景中正在發生的事情。 有很多方法可以做到這一點。 例如，您可以使用相機，或者您可以使用傳感器來檢測您周圍的世界。 無論哪種方式，您都在使用一種稱為傳感器的東西來檢測視覺數據。 接下來，您需要一種方法來解釋這些傳感器檢測到的內容。 計算機視覺算法通過稱為特徵提取的概念來做到這一點。 來自傳感器的視覺數據被轉換成算法可以使用的數值。
人工視覺的類型
應用於人工視覺的一些計算機視覺或技術類型包括：
- 深度學習：深度學習系統，也稱為神經網絡，是機器視覺的核心。 它們旨在通過經驗學習和改進，同時具有足夠的可擴展性和靈活性以適應新技術的快速發展。 它們通常在大型數據集上進行訓練，可用於各種任務，包括計算機視覺、對象識別、語言理解和推理。 深度學習系統，也稱為神經網絡，是計算機視覺的核心。 它們旨在通過經驗學習和改進，同時具有足夠的可擴展性和靈活性以適應新技術的快速發展。 它們通常在大型數據集上進行訓練，可用於各種任務，包括計算機視覺、對象識別、語言理解和推理。
- 強化學習：強化學習系統使用人工智能根據用戶行為修改系統。 這方面的一個例子是一個虛擬代理，它跟隨用戶的移動並根據位置和時間等參數做出反應。 在 VR 中，這可用於創建交互式體驗，其中虛擬世界中的對象響應用戶的動作，例如當用戶接近時打開的門。 強化學習系統使用人工智能根據用戶行為修改系統。 這方面的一個例子是一個虛擬代理，它跟隨用戶的移動並根據位置和時間等參數做出反應。 在 VR 中，這可用於創建交互式體驗，其中虛擬世界中的對象響應用戶的動作，例如當用戶接近時打開的門。
- 半監督學習：半監督系統僅使用標記數據的一個子集來訓練他們的模型。 例如，一種應用是在不標記其形狀的情況下識別對象。 一支運動隊使用半監督人工智能在不知道他們名字的情況下在鏡頭中尋找球員。
計算機視覺如何通過監控零件改變工廠
計算機視覺的早期好處之一是改進了檢查。 相機不僅擅長發現缺陷，而且機器視覺也擅長查明缺陷。 這使其成為提高質量的關鍵技術，使製造商能夠在問題導致代價高昂的返工之前發現問題。 計算機視覺在自動檢查大型複雜零件方面也特別有效。 這為您提供了整個對象的視圖，比一小部分的視圖更容易分析。 您更有可能發現您可能不會注意到的問題。 計算機視覺算法也可以幫助您解決這些問題。 您可以使用計算機視覺創建零件的數字模型，並使用它來跟踪出現的缺陷，並在修復它們時跟踪它們的進度。
計算機視覺如何通過監控設備改變工廠
使計算機視覺非常適合檢查零件的相同好處也使其成為監控設備的理想選擇。 雖然相機可能太小而無法看到機器的內部運作，但計算機視覺可以輕鬆地映射機器的整個內部並映射它包含的組件。 這使您可以準確地看到正在發生的事情並識別潛在的問題。 計算機視覺特別適合檢測機械問題。 它可以輕鬆檢測到人類可能錯過的動作。 您還可以在機器本身出現問題時檢測它們，例如有故障的組件。 在監控生產方面，計算機視覺可以發現人類可能錯過的東西。 它還可以檢測人類不會注意到的數據異常。 這些點被稱為異常，因為它們與其餘數據不匹配。 這可以幫助您識別流程中的潛在問題。 它還可以幫助您確定問題的優先級並找到改進生產的解決方案。
機器視覺如何通過監控員工來改變工廠
正如機器視覺適用於檢查零件一樣，它也適用於監控工人。 這使它成為提高安全性和讓人們保持警覺的有用方法。 它也是減少疲勞和疲勞相關問題的有用方法。 計算機視覺可用於跟踪工人在工廠周圍的移動。 這可以幫助您映射您的工作環境並發現諸如阻塞或擁擠的路徑之類的問題。 您還可以使用計算機視覺來跟踪每個工人的活動。 這使您可以跟踪您的性能，在潛在錯誤導致代價高昂的返工之前查明它們。 您還可以使用計算機視覺來跟踪設備和機械。 這使您可以發現人眼容易忽略的機械問題。
計算機視覺如何通過缺陷檢測改變工廠
計算機視覺也是檢測缺陷的好工具。 這很有意義，因為使其成為零件檢查的好工具的許多相同好處也意味著它是檢測組件缺陷的好工具。 計算機視覺特別適合在早期階段檢測缺陷。 這意味著您不太可能需要訂購昂貴的維修或解決方法。 計算機視覺還特別適用於檢測表面缺陷，例如划痕或油漆缺陷。 這使其成為質量控制的良好選擇。
3D掃描
當您開始使用計算機視覺來了解您的工廠的真實外觀時，很自然會想知道您缺少什麼。 顯而易見的下一步是開始使用相機創建環境的 3D 模型。 這種機器視覺的數據驅動方法通常被稱為深度學習。 而且，再一次，這很有意義。 機器視覺算法通常在少量示例上進行訓練。 這是一種非常膚淺的機器學習形式。 訓練深度學習算法需要大量的視覺數據，但一旦完成，你可以在數據中看到很多。
機器人視覺
然而，3D 掃描帶來了一個潛在的問題。 它非常適合現場檢查，但是一旦您創建了 3D 模型，您就會陷入困境。 而且，一旦您開始使用計算機視覺進行零件跟踪和識別，您很可能會遇到一些事情。 幸運的是，這個問題也有解決方案。 您可以使用計算機視覺來創建機器人環境的視覺表示。 這使您可以使用計算機視覺來識別潛在的障礙並避開它們。
視頻監控
一旦您開始在您的機器中使用計算機視覺，您可能希望對您的設備做同樣的事情。 您可以通過創建團隊的可視化表示來做到這一點。 這種方法通常稱為可視化。 您可以創建可視化來幫助您了解計算機的工作原理，也可以創建可視化來幫助您訓練計算機視覺算法。 您可以使用可視化來創建機器的 XNUMXD 模型。
人工智能和傳感器
計算機視覺是許多人工智能應用的關鍵組成部分。 其中包括圖像識別、語言翻譯和語音合成等。 計算機視覺也是神經網絡發展的關鍵。 這些是深度學習應用的關鍵部分。 計算機視覺不僅僅是視覺數據的簡單檢測。 這些系統需要通過許多示例進行訓練才能有用。 它們還需要部署在整個生產線中。