В мире производства компьютеры отстали. Промышленность только начала использовать огромный потенциал искусственного интеллекта.. Однако конвергенция ИИ и производства уже начинает оказывать влияние. В этой статье будет рассмотрено, как компьютерное зрение трансформирует фабрики отрасли. Предоставляя машинам четкие изображения продуктов, с которыми они работают, эта технология позволяет производителям снижать затраты, повышать эффективность и повышать производительность.
Это также позволяет им отслеживать и даже устранять проблемы по мере их возникновениявместо того, чтобы ждать, когда что-то пойдет не так, и заказывать дорогие детали или выполнять трудоемкие ремонтные работы. Первый шаг к ее достижению? Поймите, на что на самом деле похожа ваша фабрика с точки зрения ИТ. Давайте посмотрим, как машинное зрение меняет фабрики по всему миру, на нескольких ключевых примерах.
Что такое компьютерное зрение?
Машинное зрение — это процесс, с помощью которого компьютеры воспринимают мир. Оно отличается от человеческого зрения несколькими ключевыми моментами. Во-первых, машинное зрение цифровое. Алгоритмы компьютерного зрения могут определять формы и цвета, но на самом деле ничего не видят. Люди видят цвета, но мы также различаем формы. Именно это делает компьютерное зрение таким ценным. Компьютерное зрение — это часть машинного обучения. Когда вы обучаете алгоритм машинного обучения, вы фактически обучаете его. Ему показывают примеры, и он учится на них. Чем больше примеров вы ему покажете, тем точнее он будет. Вот что происходит, когда вы тренируете алгоритм компьютерного зрения. После подачи большого количества визуальных данных он становится все более и более точным.
Как работает искусственное зрение?
Искусственное зрение состоит в получении четкого изображения мира. Для этого вам нужен какой-то способ обнаружения того, что происходит в сцене. Есть много способов сделать это. Вы можете использовать камеру, например, или у вас могут быть датчики, которые обнаруживают мир вокруг вас. В любом случае, вы используете что-то, называемое сенсором, для обнаружения визуальных данных. Затем вам нужен способ интерпретировать то, что обнаруживают эти датчики. Алгоритмы компьютерного зрения делают это с помощью концепции, называемой извлечением признаков. Визуальные данные с датчика преобразуются в числовые значения, которые могут использоваться алгоритмом.
Виды искусственного зрения
Вот некоторые из типов компьютеризированного зрения или технологий, применяемых для искусственного зрения:
- глубокое обучение: системы глубокого обучения, также известные как нейронные сети, лежат в основе машинного зрения. Они предназначены для обучения и совершенствования по мере накопления опыта, при этом они достаточно масштабируемы и гибки, чтобы адаптироваться к быстрому развитию новых технологий. Обычно они обучаются на больших наборах данных и могут использоваться для решения самых разных задач, включая компьютерное зрение, распознавание объектов, понимание языка и логические выводы. Системы глубокого обучения, также известные как нейронные сети, лежат в основе компьютерного зрения. Они предназначены для обучения и совершенствования по мере накопления опыта, при этом они достаточно масштабируемы и гибки, чтобы адаптироваться к быстрому развитию новых технологий. Обычно они обучаются на больших наборах данных и могут использоваться для решения самых разных задач, включая компьютерное зрение, распознавание объектов, понимание языка и логические выводы.
- обучение с подкреплением: системы обучения с подкреплением используют ИИ для изменения системы в зависимости от поведения пользователя. Примером этого является виртуальный агент, который следует за движением пользователя и реагирует на основе таких параметров, как местоположение и время. В виртуальной реальности это можно использовать для создания интерактивного опыта, когда объекты виртуального мира реагируют на действия пользователя, например дверь, которая открывается, когда пользователь приближается к ней. Системы обучения с подкреплением используют ИИ для изменения системы в зависимости от поведения пользователя. Примером этого является виртуальный агент, который следует за движением пользователя и реагирует на основе таких параметров, как местоположение и время. В виртуальной реальности это можно использовать для создания интерактивного опыта, когда объекты виртуального мира реагируют на действия пользователя, например дверь, которая открывается, когда пользователь приближается к ней.
- полуконтролируемое обучение: полууправляемые системы обучают свои модели, используя только подмножество помеченных данных. Например, одно приложение предназначено для идентификации объектов без маркировки их форм. Спортивная команда использует полууправляемый искусственный интеллект, чтобы находить игроков на кадрах, не зная их имен.
Как компьютерное зрение преобразует фабрики, контролируя детали
Одним из первых преимуществ компьютерного зрения был улучшенный контроль. Мало того, что камеры хорошо замечают недостатки, но и машинное зрение отлично справляется с их определением. Это делает ее ключевой технологией для повышения качества, позволяя производителям выявлять проблемы до того, как они приведут к дорогостоящим доработкам. Компьютерное зрение также особенно эффективно при автоматизации контроля крупных и сложных деталей. Это дает вам вид всего объекта, который гораздо легче анализировать, чем вид небольшой части. У вас гораздо больше шансов обнаружить проблему, которую иначе вы бы не заметили. Алгоритм компьютерного зрения также может помочь вам решить эти проблемы. Вы можете использовать компьютерное зрение для создания цифровой модели детали и использовать ее для отслеживания дефектов по мере их возникновения и отслеживания их прогресса по мере их устранения.
Как компьютерное зрение преобразует фабрики с помощью мониторинга оборудования
Те же преимущества, которые делают компьютерное зрение отличным инструментом для проверки деталей, также делают его хорошим выбором для мониторинга оборудования. В то время как камера может быть слишком маленькой, чтобы увидеть внутреннюю работу машины, компьютерное зрение может легко отобразить всю внутреннюю часть машины и отобразить компоненты, которые она содержит. Это позволяет вам точно видеть, что происходит, и выявлять потенциальные проблемы. Компьютерное зрение особенно хорошо подходит для обнаружения проблем в оборудовании. Он может легко обнаруживать движения, которые человек мог бы пропустить. Вы также можете обнаруживать проблемы с самим оборудованием по мере их возникновения, например, неисправные компоненты. Когда дело доходит до мониторинга производства, компьютерное зрение может обнаружить то, что может пропустить человек. Он также может обнаруживать аномалии в данных, которые человек не заметил бы. Эти точки называются аномалиями, потому что они не соответствуют остальным данным. Это может помочь вам определить потенциальные проблемы в ваших процессах. Это также может помочь вам определить приоритеты проблем и найти решения для улучшения производства.
Как машинное зрение преобразует фабрики, наблюдая за сотрудниками
Точно так же, как машинное зрение подходит для проверки деталей, оно также подходит для наблюдения за рабочими. Это делает его полезным способом повысить безопасность и держать людей в напряжении. Это также полезный способ уменьшить усталость и проблемы, связанные с утомлением. Компьютерное зрение можно использовать, чтобы следить за рабочими, перемещающимися по фабрике. Это может помочь вам составить карту вашей рабочей среды и выявить такие проблемы, как заблокированные или переполненные пути. Вы также можете использовать компьютерное зрение для отслеживания действий каждого работника. Это позволяет отслеживать производительность, выявляя потенциальные ошибки до того, как они приведут к дорогостоящим доработкам. Вы также можете использовать компьютерное зрение для отслеживания оборудования и механизмов. Это позволяет обнаружить проблемы с оборудованием, которые легко не заметить невооруженным глазом.
Как компьютерное зрение преобразует фабрики за счет обнаружения дефектов
Компьютерное зрение также является отличным инструментом для обнаружения дефектов. Это имеет большой смысл, так как многие из тех же преимуществ, которые делают его хорошим инструментом для проверки деталей, также означают, что это хороший инструмент для обнаружения дефектов компонентов. Компьютерное зрение особенно хорошо подходит для обнаружения дефектов на ранней стадии. Это означает, что вам, скорее всего, не придется заказывать дорогостоящий ремонт или обходные пути. Компьютерное зрение также особенно подходит для обнаружения дефектов поверхности, таких как царапины или дефекты краски. Это делает его хорошим выбором для контроля качества.
3D сканирование
Когда вы начинаете использовать компьютерное зрение, чтобы понять, как на самом деле выглядит ваша фабрика, естественно задаться вопросом, что вы упускаете. Очевидный следующий шаг — начать использовать камеры для создания 3D-моделей вашей среды. Этот основанный на данных подход к машинному зрению часто называют глубоким обучением. И, опять же, это имеет большой смысл. Алгоритмы машинного зрения обычно обучаются на небольшом количестве примеров. Это очень поверхностная форма машинного обучения. Для обучения алгоритма глубокого обучения требуется много визуальных данных, но как только это будет сделано, вы сможете многое увидеть в данных.
роботизированное зрение
Однако 3D-сканирование представляет собой потенциальную проблему. Он отлично работает для выборочных проверок, но как только вы создали 3D-модель, вы застряли с ней. И как только вы начнете использовать компьютерное зрение для отслеживания и идентификации деталей, вы, вероятно, начнете натыкаться на разные вещи. К счастью, есть и решение этой проблемы. Вы можете использовать компьютерное зрение для создания визуального представления среды робота. Это позволяет использовать компьютерное зрение для выявления потенциальных препятствий и их обхода.
видеонаблюдение
Как только вы начнете использовать компьютерное зрение в своем оборудовании, вы, вероятно, захотите сделать то же самое со своим оборудованием. Вы можете сделать это, создав визуальное представление команды. Этот подход часто называют визуализацией. Вы можете создавать визуализации, которые помогут вам понять, как работает ваш компьютер, или вы можете создать визуализации, которые помогут вам тренировать алгоритмы компьютерного зрения. Вы можете использовать визуализации для создания трехмерной модели вашего оборудования.
ИИ и датчики
Компьютерное зрение является ключевым компонентом многих приложений искусственного интеллекта. К ним относятся такие вещи, как распознавание изображений, языковой перевод и синтез речи. Компьютерное зрение также играет ключевую роль в развитии нейронных сетей. Это ключевая часть приложений глубокого обучения. Компьютерное зрение — это гораздо больше, чем простое обнаружение визуальных данных. Эти системы должны быть обучены на многих примерах, чтобы быть полезными. Они также должны быть развернуты по всей производственной линии.