Передовые применения компьютерного зрения в производственных процессах
“
Саммари: В этой статье вы узнаете о применении компьютерного зрения в производстве: ключевые технологии, практические примеры внедрения и преимущества для вашего бизнеса.
Пока мы продолжаем исследовать безграничные возможности решений на основе искусственного интеллекта для крупных отраслей промышленности, ИИ не перестаёт удивлять. Вот свежий случай, который разожжёт ваше любопытство:
Компания 3B-Fibreglass, ведущий разработчик продукции из стекловолокна, столкнулась с постоянной проблемой: разрывы волокон во время производства, вызывающие дорогостоящие задержки. Решение? Они внедрили систему мониторинга на основе камер в сочетании с компьютерным зрением на базе глубокого обучения для обнаружения и прогнозирования разрывов волокон, что позволило операторам быстро реагировать. Используя технологию компьютерного зрения и алгоритмы глубокого обучения, система превосходно справилась с выявлением и прогнозированием разрывов за 75 секунд до их возникновения.
Глядя на этот случай, а также на ряд исследований, мы можем с уверенностью сказать, что сервисы компьютерного зрения доминируют в сфере производства. Случай 3B-Fibreglass — это лишь один захватывающий пример того, как компьютерное зрение революционизирует производство. В этой статье мы рассмотрим ключевые применения и примеры компьютерного зрения в производстве, проливая свет на его преобразующий потенциал для всей отрасли.
Компания 3B-Fibreglass, ведущий разработчик продукции из стекловолокна, столкнулась с постоянной проблемой: разрывы волокон во время производства, вызывающие дорогостоящие задержки. Решение? Они внедрили систему мониторинга на основе камер в сочетании с компьютерным зрением на базе глубокого обучения для обнаружения и прогнозирования разрывов волокон, что позволило операторам быстро реагировать. Используя технологию компьютерного зрения и алгоритмы глубокого обучения, система превосходно справилась с выявлением и прогнозированием разрывов за 75 секунд до их возникновения.
Глядя на этот случай, а также на ряд исследований, мы можем с уверенностью сказать, что сервисы компьютерного зрения доминируют в сфере производства. Случай 3B-Fibreglass — это лишь один захватывающий пример того, как компьютерное зрение революционизирует производство. В этой статье мы рассмотрим ключевые применения и примеры компьютерного зрения в производстве, проливая свет на его преобразующий потенциал для всей отрасли.
Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?
Ознакомьтесь с презентацией кейсов AllSee, где собраны реальные решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!
Несколько важных методов компьютерного зрения в производственной промышленности
Ранее мы углубились в применение компьютерного зрения в сельском хозяйстве, показав, как эта технология повышает уровень автоматизации в данной области. В производстве также первостепенное значение имеют эффективность и точность. Для достижения этих критически важных целей производства на базе искусственного интеллекта промышленность также приняла на вооружение несколько ключевых методов компьютерного зрения в производстве:
Обнаружение признаков
Обнаружение признаков выявляет визуальные элементы, такие как точки, края и линии на изображениях, что имеет решающее значение для различных задач компьютерного зрения в обрабатывающей промышленности. Существует два основных типа признаков компьютерного зрения: ключевые точки (конкретные области интереса, такие как человеческие глаза или номерные знаки) и признаки краёв (для обнаружения границ объектов). Ключевые точки находятся с помощью локального или глобального поиска, что подходит для быстрых или динамичных сцен. Обнаружение краёв выявляет резкие изменения цвета или яркости, часто указывающие на края объектов, используя методы на основе градиентов с фильтрами снижения шума.
Распознавание
Распознавание охватывает три основные задачи: распознавание экземпляров (идентификация конкретных известных объектов через сопоставление признаков и машинное обучение); распознавание классов (распознавание объектов, принадлежащих к определённым категориям, напоминающее классификацию изображений); и распознавание общих категорий (наиболее сложная задача, требующая определения местоположения и категорий объектов, часто с использованием методов глубокого обучения). Распознавание действий в видео остаётся сложной задачей в компьютерном зрении, с применением в обеспечении безопасности на производстве, где точная идентификация действий человека имеет важное значение.
Сегментация
При сегментации изображения цель состоит в том, чтобы распределить пиксели по разным группам в зависимости от объектов, к которым они принадлежат. Представьте это как сортировку пикселей по кластерам. Современные методы сегментации опираются на алгоритмы, которые учитывают такие факторы, как согласованность пикселей внутри региона и их различия между регионами. Некоторые методы включают сдвиг среднего, слияние на основе графов, марковские модели на основе разреза графа и множества уровней. Тем не менее, эффективность этих алгоритмов зависит не только от их разработки, но и от качества обучающих данных.
Трёхмерное моделирование
Трёхмерное моделирование решает две основные задачи: стереосоответствие и трёхмерную реконструкцию. Первая задача заключается в создании трёхмерной модели объекта или сцены с использованием двух или более изображений. В отличие от этого, трёхмерная реконструкция нацелена на построение трёхмерной модели всего лишь из одного изображения. Оценка точности предсказанных трёхмерных облаков точек по сравнению с реальной формой объекта может быть сложной задачей, и один из способов сделать это — проверить, насколько хорошо проекции предсказанных трёхмерных точек соответствуют силуэту реального объекта.
Обнаружение признаков
Обнаружение признаков выявляет визуальные элементы, такие как точки, края и линии на изображениях, что имеет решающее значение для различных задач компьютерного зрения в обрабатывающей промышленности. Существует два основных типа признаков компьютерного зрения: ключевые точки (конкретные области интереса, такие как человеческие глаза или номерные знаки) и признаки краёв (для обнаружения границ объектов). Ключевые точки находятся с помощью локального или глобального поиска, что подходит для быстрых или динамичных сцен. Обнаружение краёв выявляет резкие изменения цвета или яркости, часто указывающие на края объектов, используя методы на основе градиентов с фильтрами снижения шума.
Распознавание
Распознавание охватывает три основные задачи: распознавание экземпляров (идентификация конкретных известных объектов через сопоставление признаков и машинное обучение); распознавание классов (распознавание объектов, принадлежащих к определённым категориям, напоминающее классификацию изображений); и распознавание общих категорий (наиболее сложная задача, требующая определения местоположения и категорий объектов, часто с использованием методов глубокого обучения). Распознавание действий в видео остаётся сложной задачей в компьютерном зрении, с применением в обеспечении безопасности на производстве, где точная идентификация действий человека имеет важное значение.
Сегментация
При сегментации изображения цель состоит в том, чтобы распределить пиксели по разным группам в зависимости от объектов, к которым они принадлежат. Представьте это как сортировку пикселей по кластерам. Современные методы сегментации опираются на алгоритмы, которые учитывают такие факторы, как согласованность пикселей внутри региона и их различия между регионами. Некоторые методы включают сдвиг среднего, слияние на основе графов, марковские модели на основе разреза графа и множества уровней. Тем не менее, эффективность этих алгоритмов зависит не только от их разработки, но и от качества обучающих данных.
Трёхмерное моделирование
Трёхмерное моделирование решает две основные задачи: стереосоответствие и трёхмерную реконструкцию. Первая задача заключается в создании трёхмерной модели объекта или сцены с использованием двух или более изображений. В отличие от этого, трёхмерная реконструкция нацелена на построение трёхмерной модели всего лишь из одного изображения. Оценка точности предсказанных трёхмерных облаков точек по сравнению с реальной формой объекта может быть сложной задачей, и один из способов сделать это — проверить, насколько хорошо проекции предсказанных трёхмерных точек соответствуют силуэту реального объекта.
7 примечательных примеров использования компьютерного зрения в производстве и ключевые области применения
1. Проектирование продукции, моделирование и симуляция
На начальном этапе жизненного цикла продукта проектирование направлено на создание инноваций или улучшение продукции. Автоматизированное проектирование и автоматизированное производство уже давно стали неотъемлемой частью производства. Автоматизированное проектирование использует компьютеры для создания полезных трёхмерных моделей для прототипирования.
Технология компьютерного зрения в производстве вносит вклад, преобразуя двухмерные изображения в трёхмерные модели и проверяя проекты. Она также помогает в реконструкции трёхмерных моделей из двухмерных изображений продуктов, создании твердотельных моделей из сканов и оценке трёхмерных положений с использованием двухмерных изображений и данных автоматизированного проектирования. По мере развития автоматизированного проектирования междисциплинарное моделирование набирает обороты, сокращая потребность в реконструкции трёхмерных моделей. Текущая задача состоит в том, чтобы изучить новые применения технологии компьютерного зрения в проектировании и моделировании продукции.
2. Планирование и составление графиков
После утверждения проекта продукта следующий шаг включает создание производственного плана, определяющего последующие действия и графики для выполнения. В производстве пиломатериалов, например, компьютерное зрение играет ключевую роль, помогая в создании плана распиловки древесины. Оно анализирует компьютерные томографические изображения для выявления внутренних дефектов, улучшая стратегии распиловки.
Компьютерное зрение также расширяет свою полезность в области аддитивного производства и планирования производства с числовым программным управлением. Это охватывает такие задачи, как оптимизация размещения компонентов при трёхмерной печати и создание планов траектории сварки для головок клюшек для гольфа. Тем не менее, реальные производственные условия вносят неопределённости, такие как поломки оборудования, требующие динамической корректировки планов и графиков на основе визуальных данных в реальном времени.
3. Производственный процесс
Фаза производства является ключевой в жизненном цикле продукта, где сырьё превращается в готовую продукцию через разнообразные операции. Системы компьютерного зрения, ориентированные на производство, играют важную роль, охватывая несколько критически важных задач. К ним относится управление производственным процессом, где компьютерное зрение управляет такими процессами, как контроль траектории минеральной ваты, измерение волокон и анализ пузырьков в металлургической промышленности. Оно также направляет роботов с помощью методов, таких как стереозрение, обеспечивая безопасное сотрудничество с людьми.
Классификация деталей опирается на компьютерное зрение для категоризации продуктов на основе таких атрибутов, как цвет и текстура, используя как традиционные, так и современные подходы, например, свёрточные нейронные сети. Кроме того, компьютерное зрение точно измеряет трёхмерные положения деталей, продуктов и инструментов, используя методы распознавания и триангуляции. Наконец, компьютерное зрение повышает безопасность производства, выявляя защитные шлемы, предотвращая столкновения инструмента с компонентами и предоставляя управляющие инструкции в условиях неопределённости.
На начальном этапе жизненного цикла продукта проектирование направлено на создание инноваций или улучшение продукции. Автоматизированное проектирование и автоматизированное производство уже давно стали неотъемлемой частью производства. Автоматизированное проектирование использует компьютеры для создания полезных трёхмерных моделей для прототипирования.
Технология компьютерного зрения в производстве вносит вклад, преобразуя двухмерные изображения в трёхмерные модели и проверяя проекты. Она также помогает в реконструкции трёхмерных моделей из двухмерных изображений продуктов, создании твердотельных моделей из сканов и оценке трёхмерных положений с использованием двухмерных изображений и данных автоматизированного проектирования. По мере развития автоматизированного проектирования междисциплинарное моделирование набирает обороты, сокращая потребность в реконструкции трёхмерных моделей. Текущая задача состоит в том, чтобы изучить новые применения технологии компьютерного зрения в проектировании и моделировании продукции.
2. Планирование и составление графиков
После утверждения проекта продукта следующий шаг включает создание производственного плана, определяющего последующие действия и графики для выполнения. В производстве пиломатериалов, например, компьютерное зрение играет ключевую роль, помогая в создании плана распиловки древесины. Оно анализирует компьютерные томографические изображения для выявления внутренних дефектов, улучшая стратегии распиловки.
Компьютерное зрение также расширяет свою полезность в области аддитивного производства и планирования производства с числовым программным управлением. Это охватывает такие задачи, как оптимизация размещения компонентов при трёхмерной печати и создание планов траектории сварки для головок клюшек для гольфа. Тем не менее, реальные производственные условия вносят неопределённости, такие как поломки оборудования, требующие динамической корректировки планов и графиков на основе визуальных данных в реальном времени.
3. Производственный процесс
Фаза производства является ключевой в жизненном цикле продукта, где сырьё превращается в готовую продукцию через разнообразные операции. Системы компьютерного зрения, ориентированные на производство, играют важную роль, охватывая несколько критически важных задач. К ним относится управление производственным процессом, где компьютерное зрение управляет такими процессами, как контроль траектории минеральной ваты, измерение волокон и анализ пузырьков в металлургической промышленности. Оно также направляет роботов с помощью методов, таких как стереозрение, обеспечивая безопасное сотрудничество с людьми.
Классификация деталей опирается на компьютерное зрение для категоризации продуктов на основе таких атрибутов, как цвет и текстура, используя как традиционные, так и современные подходы, например, свёрточные нейронные сети. Кроме того, компьютерное зрение точно измеряет трёхмерные положения деталей, продуктов и инструментов, используя методы распознавания и триангуляции. Наконец, компьютерное зрение повышает безопасность производства, выявляя защитные шлемы, предотвращая столкновения инструмента с компонентами и предоставляя управляющие инструкции в условиях неопределённости.
Хотите быть в курсе актуальных новостей о внедрении AI?
Подписывайтесь на телеграм-канал AllSee и читайте наши свежие новости о трендах и решениях с ИИ каждый день!
4. Контроль качества
Компьютерное зрение в производстве широко применяется для контроля качества, охватывая измерение, проверку и тестирование для оценки конкретных характеристик объектов и обеспечения стандартов качества. Эффективное управление значительным объёмом данных, генерируемых системами визуального контроля, остаётся проблемой.
Применение компьютерного зрения для проверки охватывает механику, где оно проверяет поверхности, выявляет повреждённые детали и помогает в обнаружении дефектов с использованием таких методов, как анализ пятен и сегментация с помощью свёрточных нейронных сетей. В автомобильном секторе компьютерное зрение измеряет характеристики поверхности и обнаруживает дефекты, в то время как в трёхмерной печати оно обеспечивает качество через калибровку печатающей головки и выявление дефектов. Другие отрасли промышленности получают преимущества от проверок на основе компьютерного зрения, охватывающих такие области, как обнаружение дефектов волокон, выявление дефектов электроники и идентификация продукции для борьбы с подделками через алгоритмы сопоставления на основе зрения.
5. Сборка
Сборка, критически важный процесс в дискретном производстве, таком как автомобильное и авиационное, включает объединение деталей в полуфабрикаты, а затем в конечные продукты. Достижение безопасного и интеллектуального сотрудничества человека и робота в сборке остаётся проблемой. Компьютерное зрение играет ключевую роль в автоматической сборке, помогая в сборке статоров двигателей, сборке кабинных изделий, упаковке с робототехникой для сборки и автоматическом захвате и размещении деталей. Например, оно облегчает сборку гибких печатных кабелей на жёсткие диски при сборке печатных плат.
Компьютерное зрение в обрабатывающей промышленности также необходимо для контроля качества сборки, обнаруживая ошибки через статистическое распознавание образов и выявляя человеческие ошибки при закреплении болтов во время автомобильной сборки. Кроме того, дополненная реальность и компьютерное зрение объединяются для руководства операциями сборки, включая распознавание движений человека при механической сборке и сложную сборку трёхмерных деталей на основе одного изображения.
6. Транспортировка
Транспортировка в производстве включает перемещение материалов и управление логистикой, но системы компьютерного зрения сталкиваются с проблемами из-за сложных условий освещения, вызывающих изменение изображения. Автоматически управляемые транспортные средства, оснащённые системами навигации, питания и управления, обрабатывают доставку материалов, деталей и продуктов. Компьютерное зрение помогает в навигации автоматически управляемых транспортных средств, включая планирование маршрута и обнаружение препятствий, через методы локального и дистанционного наведения.
В логистике компьютерное зрение распространяется на более крупные автономные транспортные системы, такие как погрузчики, использующие алгоритмы ковариационных матриц для обнаружения и отслеживания объектов, а также автономные транспортные средства. Улучшенные методы шумоподавления и нормализации необходимы для повышения надёжности транспортных систем компьютерного зрения в изменяющихся условиях освещения.
7. Разборка
Разборка, критически важная для ответственной утилизации продуктов, теперь более осуществима благодаря достижениям в робототехнике и методам автоматизированного производства. Исторически ручная разборка была трудоёмкой, но автоматизация снижает затраты. Системы компьютерного зрения, необходимые в полуавтоматической и полностью автоматической разборке, генерируют последовательности и управляют роботами.
Сложные продукты получают преимущества от методов компьютерного зрения, которые создают структуры сборки из изображений, помогая генерировать последовательности. Компьютерное зрение также направляет роботов для разборки при разборке автомобильных, электронных и дисплейных продуктов, с такими характеристиками, как оттенки серого и глубина, помогающими в обнаружении винтов. Тем не менее, участие человека остаётся необходимым в текущих системах, подчёркивая важность безопасных взаимодействий человека и робота во время разборки.
Компьютерное зрение в производстве широко применяется для контроля качества, охватывая измерение, проверку и тестирование для оценки конкретных характеристик объектов и обеспечения стандартов качества. Эффективное управление значительным объёмом данных, генерируемых системами визуального контроля, остаётся проблемой.
Применение компьютерного зрения для проверки охватывает механику, где оно проверяет поверхности, выявляет повреждённые детали и помогает в обнаружении дефектов с использованием таких методов, как анализ пятен и сегментация с помощью свёрточных нейронных сетей. В автомобильном секторе компьютерное зрение измеряет характеристики поверхности и обнаруживает дефекты, в то время как в трёхмерной печати оно обеспечивает качество через калибровку печатающей головки и выявление дефектов. Другие отрасли промышленности получают преимущества от проверок на основе компьютерного зрения, охватывающих такие области, как обнаружение дефектов волокон, выявление дефектов электроники и идентификация продукции для борьбы с подделками через алгоритмы сопоставления на основе зрения.
5. Сборка
Сборка, критически важный процесс в дискретном производстве, таком как автомобильное и авиационное, включает объединение деталей в полуфабрикаты, а затем в конечные продукты. Достижение безопасного и интеллектуального сотрудничества человека и робота в сборке остаётся проблемой. Компьютерное зрение играет ключевую роль в автоматической сборке, помогая в сборке статоров двигателей, сборке кабинных изделий, упаковке с робототехникой для сборки и автоматическом захвате и размещении деталей. Например, оно облегчает сборку гибких печатных кабелей на жёсткие диски при сборке печатных плат.
Компьютерное зрение в обрабатывающей промышленности также необходимо для контроля качества сборки, обнаруживая ошибки через статистическое распознавание образов и выявляя человеческие ошибки при закреплении болтов во время автомобильной сборки. Кроме того, дополненная реальность и компьютерное зрение объединяются для руководства операциями сборки, включая распознавание движений человека при механической сборке и сложную сборку трёхмерных деталей на основе одного изображения.
6. Транспортировка
Транспортировка в производстве включает перемещение материалов и управление логистикой, но системы компьютерного зрения сталкиваются с проблемами из-за сложных условий освещения, вызывающих изменение изображения. Автоматически управляемые транспортные средства, оснащённые системами навигации, питания и управления, обрабатывают доставку материалов, деталей и продуктов. Компьютерное зрение помогает в навигации автоматически управляемых транспортных средств, включая планирование маршрута и обнаружение препятствий, через методы локального и дистанционного наведения.
В логистике компьютерное зрение распространяется на более крупные автономные транспортные системы, такие как погрузчики, использующие алгоритмы ковариационных матриц для обнаружения и отслеживания объектов, а также автономные транспортные средства. Улучшенные методы шумоподавления и нормализации необходимы для повышения надёжности транспортных систем компьютерного зрения в изменяющихся условиях освещения.
7. Разборка
Разборка, критически важная для ответственной утилизации продуктов, теперь более осуществима благодаря достижениям в робототехнике и методам автоматизированного производства. Исторически ручная разборка была трудоёмкой, но автоматизация снижает затраты. Системы компьютерного зрения, необходимые в полуавтоматической и полностью автоматической разборке, генерируют последовательности и управляют роботами.
Сложные продукты получают преимущества от методов компьютерного зрения, которые создают структуры сборки из изображений, помогая генерировать последовательности. Компьютерное зрение также направляет роботов для разборки при разборке автомобильных, электронных и дисплейных продуктов, с такими характеристиками, как оттенки серого и глубина, помогающими в обнаружении винтов. Тем не менее, участие человека остаётся необходимым в текущих системах, подчёркивая важность безопасных взаимодействий человека и робота во время разборки.
Примеры применения компьютерного зрения в производстве: ведущие компании, задающие тон в этой области
В сфере производства несколько компаний, занимающихся компьютерным зрением, делают значительные шаги вперёд:
Эти компании находятся в авангарде устройств и решений на основе компьютерного зрения, позволяя производителям оптимизировать операции, улучшать качество продукции и повышать безопасность. Но если у вас есть конкретный запрос для вашего проекта с искусственным интеллектом в производстве, вот удобная таблица с ведущими поставщиками инструментов компьютерного зрения.
- Mech-Mind Robotics, ведущая китайская компания в области трёхмерного зрения, предлагает интегрированные аппаратные и программные решения с компьютерной поддержкой, которые упрощают производственные задачи, включая захват из контейнеров, обслуживание станков и сборку, с быстрой калибровкой роботов.
- Instrumental, базирующаяся в Пало-Альто, Калифорния, фокусируется на производстве электроники, используя компьютерное зрение и прогнозную аналитику для мониторинга в реальном времени и обнаружения дефектов, обслуживая как малосерийное, так и крупносерийное производство.
- Protex AI, ирландский стартап, повышает безопасность на производственных предприятиях, используя компьютерное зрение через существующую инфраструктуру видеонаблюдения. Их платформа позволяет пользователям создавать индивидуальные правила безопасности и использует обнаружение и отслеживание объектов для обеспечения соблюдения правил.
- Cognex, мировой лидер, поставляет производственно-ориентированные системы компьютерного зрения и считыватели штрих-кодов. Их продукция улучшает качество продукции, снижает затраты и повышает эффективность в процессах сборки, проверки и сортировки.
- RIOS Intelligent Machines нацелена на автоматизацию заводов с использованием роботизированных рабочих ячеек на базе искусственного интеллекта. Они предлагают передовое оборудование, такое как тактильные датчики и захваты, а также автоматизацию производства как услугу для гибких решений по автоматизации.
- Omron Automation предоставляет интегрированные решения, объединяя продукты автоматизации, такие как промышленные роботы и датчики зрения, для таких отраслей, как автомобильная промышленность и производство продуктов питания и напитков.
- ISRA VISION предоставляет решения для трёхмерной визуализации и проверки для различных отраслей, включая производство, обеспечивая контроль качества, обнаружение дефектов и автоматизацию процессов.
Эти компании находятся в авангарде устройств и решений на основе компьютерного зрения, позволяя производителям оптимизировать операции, улучшать качество продукции и повышать безопасность. Но если у вас есть конкретный запрос для вашего проекта с искусственным интеллектом в производстве, вот удобная таблица с ведущими поставщиками инструментов компьютерного зрения.
Изучение преимуществ компьютерного зрения в производстве
Технология компьютерного зрения имеет множество преимуществ в обрабатывающей промышленности:
Повышенная производительность
Технология компьютерного зрения в производстве ускоряет производственные циклы, что приводит к увеличению производительности труда на 12% и общего объёма производства на 10%, как сообщает Deloitte. Это достигается за счёт анализа данных в реальном времени и оптимизации процессов.
Оптимизация затрат
Экономическая эффективность является ключевым преимуществом, поскольку автоматизация и техническое обслуживание на основе компьютерного зрения могут снизить эксплуатационные расходы до 50%. Это происходит благодаря более высокой производительности и меньшему времени простоя оборудования.
Улучшенное качество продукции
С точки зрения качества продукции, роботы, управляемые компьютерным зрением, работают с точностью, что приводит к сокращению затрат на обеспечение качества на 10-20%, согласно McKinsey, а также помогает избежать человеческих ошибок.
Безопасность рабочей силы
Одним из наиболее важных преимуществ компьютерного зрения в производстве является его способность повышать безопасность сотрудников путём выявления неисправностей, мониторинга состояния работников и обнаружения признаков усталости или дискомфорта. Другое исследование показывает, как технология компьютерного зрения в производстве также была предложена для мониторинга работников через системы видеонаблюдения для обеспечения безопасности, включая соблюдение социальной дистанции и обнаружение защитных масок для лица.
Повышенная производительность
Технология компьютерного зрения в производстве ускоряет производственные циклы, что приводит к увеличению производительности труда на 12% и общего объёма производства на 10%, как сообщает Deloitte. Это достигается за счёт анализа данных в реальном времени и оптимизации процессов.
Оптимизация затрат
Экономическая эффективность является ключевым преимуществом, поскольку автоматизация и техническое обслуживание на основе компьютерного зрения могут снизить эксплуатационные расходы до 50%. Это происходит благодаря более высокой производительности и меньшему времени простоя оборудования.
Улучшенное качество продукции
С точки зрения качества продукции, роботы, управляемые компьютерным зрением, работают с точностью, что приводит к сокращению затрат на обеспечение качества на 10-20%, согласно McKinsey, а также помогает избежать человеческих ошибок.
Безопасность рабочей силы
Одним из наиболее важных преимуществ компьютерного зрения в производстве является его способность повышать безопасность сотрудников путём выявления неисправностей, мониторинга состояния работников и обнаружения признаков усталости или дискомфорта. Другое исследование показывает, как технология компьютерного зрения в производстве также была предложена для мониторинга работников через системы видеонаблюдения для обеспечения безопасности, включая соблюдение социальной дистанции и обнаружение защитных масок для лица.
Готовы внедрить ИИ, но не знаете, с чего начать?
Получите консультацию с экспертами AllSee, чтобы сделать свой проект эффективнее и надежнее.
Понимание проблем внедрения компьютерного зрения в производство
Внедрение компьютерного зрения в производстве — непростая задача, поскольку она сопряжена с различными препятствиями и сложностями:
Быстрое развитие технологии компьютерного зрения, такой как свёрточные нейронные сети и модели глубокого обучения, часто остаётся оторванным от практических производственных применений. Устоявшиеся системы компьютерного зрения для производства по-прежнему полагаются на традиционные алгоритмы, такие как метод опорных векторов и метод ближайших соседей. Крупномасштабные компании могут обладать ресурсами, но сталкиваются со сложностью интеграции новых исследований компьютерного зрения в многогранные производственные процессы, отличающиеся от идеальных моделей задач.
Сбор высококачественных данных, особенно в сложных производственных условиях с проблемами освещения и отражающими поверхностями, остаётся постоянной проблемой. Плохое освещение и отражающие поверхности вносят искажения в захват изображений, даже при растущей распространённости технологий Интернета вещей и датчиков.
По мере распространения устройств сбора данных объём структурированных и неструктурированных данных возрастает. Однако эффективные механизмы предварительной обработки данных отсутствуют, что приводит к тому, что некоторые компании временно хранят данные, неся более высокие затраты и снижая эффективность обработки. В этом случае им требуются экспертные дополнительные услуги для работы с предварительной обработкой данных для компьютерного зрения в производстве.
Хотя доступно больше визуальных данных, им часто не хватает необходимых меток для обучения с учителем. Поэтому важно найти надёжного партнёра, предлагающего высококачественные услуги аннотации данных для розничной торговли и производства в целом. В противном случае внедрение решения компьютерного зрения на основе машинного обучения в производстве требует лучших алгоритмов для работы с неразмеченными данными и методов автоматической разметки.
Существующие эталоны, такие как COCO и UA-DETRAC, ориентированы на конкретные задачи, такие как обнаружение транспортных средств, и не могут быть легко применены к производственным сценариям. Необходимо больше отраслевых эталонов для постоянного продвижения приложений компьютерного зрения в производстве.
- Препятствия внедрения
Быстрое развитие технологии компьютерного зрения, такой как свёрточные нейронные сети и модели глубокого обучения, часто остаётся оторванным от практических производственных применений. Устоявшиеся системы компьютерного зрения для производства по-прежнему полагаются на традиционные алгоритмы, такие как метод опорных векторов и метод ближайших соседей. Крупномасштабные компании могут обладать ресурсами, но сталкиваются со сложностью интеграции новых исследований компьютерного зрения в многогранные производственные процессы, отличающиеся от идеальных моделей задач.
- Сбор данных
Сбор высококачественных данных, особенно в сложных производственных условиях с проблемами освещения и отражающими поверхностями, остаётся постоянной проблемой. Плохое освещение и отражающие поверхности вносят искажения в захват изображений, даже при растущей распространённости технологий Интернета вещей и датчиков.
- Предварительная обработка данных
По мере распространения устройств сбора данных объём структурированных и неструктурированных данных возрастает. Однако эффективные механизмы предварительной обработки данных отсутствуют, что приводит к тому, что некоторые компании временно хранят данные, неся более высокие затраты и снижая эффективность обработки. В этом случае им требуются экспертные дополнительные услуги для работы с предварительной обработкой данных для компьютерного зрения в производстве.
- Разметка данных
Хотя доступно больше визуальных данных, им часто не хватает необходимых меток для обучения с учителем. Поэтому важно найти надёжного партнёра, предлагающего высококачественные услуги аннотации данных для розничной торговли и производства в целом. В противном случае внедрение решения компьютерного зрения на основе машинного обучения в производстве требует лучших алгоритмов для работы с неразмеченными данными и методов автоматической разметки.
- Проблемы эталонного тестирования
Существующие эталоны, такие как COCO и UA-DETRAC, ориентированы на конкретные задачи, такие как обнаружение транспортных средств, и не могут быть легко применены к производственным сценариям. Необходимо больше отраслевых эталонов для постоянного продвижения приложений компьютерного зрения в производстве.
Заключительные выводы
Подводя итог, влияние компьютерного зрения на производство неоспоримо. Оно оптимизирует процессы, повышает качество и прогнозирует потребности в техническом обслуживании. Тем не менее, важно помнить, что люди по-прежнему привносят креативность и способность к адаптации.
Следовательно, баланс между автоматизацией и человеческой экспертизой станет ключом к светлому будущему в производстве. Пока мы принимаем эту технологическую революцию, давайте не будем забывать, что наиболее успешные результаты часто возникают из сотрудничества между человеческой изобретательностью и точностью машин.
Следовательно, баланс между автоматизацией и человеческой экспертизой станет ключом к светлому будущему в производстве. Пока мы принимаем эту технологическую революцию, давайте не будем забывать, что наиболее успешные результаты часто возникают из сотрудничества между человеческой изобретательностью и точностью машин.
Создайте новое будущее с нашими решениями
Похожие статьи