ПО машинного зрения на базе ИИ для производства
“
Саммари: В этой статье вы узнаете, как программное обеспечение машинного зрения на основе искусственного интеллекта революционизирует производство, обеспечивая точную автоматическую проверку качества продукции.
Как программное обеспечение машинного зрения меняет производство?
По мере того как производственные процессы становятся всё более автоматизированными, потребность в точном принятии решений в режиме реального времени резко возросла. Одной из самых революционных технологий, которая движет этими изменениями, является программное обеспечение машинного зрения для производства, предназначенное для обнаружения дефектов. Оно даёт машинам способность "видеть" и понимать окружающую среду. Прежде чем углубиться в то, как эта технология применяется в производстве, давайте сначала разберёмся, что такое машинное зрение.
Что такое машинное зрение?
Машинное зрение — это просто использование промышленных камер и лучшего программного обеспечения для проверки с помощью машинного зрения, чтобы помочь машинам "видеть", что происходит на производственной линии. Вместо того чтобы полагаться на людей для проверки деталей или обнаружения дефектов, инструменты искусственного интеллекта компьютерного зрения для производства делают снимки каждого изделия и сверяют их с требуемыми стандартами. Это работает через сочетание промышленных камер, контролируемого освещения, объективов и программного обеспечения, которое может быстро интерпретировать то, что видит камера.
В производстве промышленная проверка с помощью искусственного интеллекта особенно полезна, потому что производство идёт быстро, а требования к качеству чрезвычайно высоки. Даже самый опытный инспектор-человек может пропустить мелкие дефекты или с трудом поддерживать одинаковый уровень внимания на протяжении всей смены. Машинное зрение для производства берёт на себя эту повторяющуюся работу и обеспечивает одинаковый уровень чёткости и последовательности от первой детали до последней.
Типичная установка делает снимок, анализирует его за долю секунды, а затем сигнализирует, соответствует ли продукт критериям качества. Если что-то не так, система может предупредить оператора или автоматически отбраковать деталь.
Сегодня программное обеспечение промышленного машинного зрения стало основной частью современных заводов, потому что оно помогает производителям поддерживать высокое качество, сокращать отходы и поддерживать непрерывное производство.
В производстве промышленная проверка с помощью искусственного интеллекта особенно полезна, потому что производство идёт быстро, а требования к качеству чрезвычайно высоки. Даже самый опытный инспектор-человек может пропустить мелкие дефекты или с трудом поддерживать одинаковый уровень внимания на протяжении всей смены. Машинное зрение для производства берёт на себя эту повторяющуюся работу и обеспечивает одинаковый уровень чёткости и последовательности от первой детали до последней.
Типичная установка делает снимок, анализирует его за долю секунды, а затем сигнализирует, соответствует ли продукт критериям качества. Если что-то не так, система может предупредить оператора или автоматически отбраковать деталь.
Сегодня программное обеспечение промышленного машинного зрения стало основной частью современных заводов, потому что оно помогает производителям поддерживать высокое качество, сокращать отходы и поддерживать непрерывное производство.
Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?
Ознакомьтесь с презентацией кейсов AllSee, где собраны реальные решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!
Традиционное машинное зрение против искусственного интеллекта
Развитие технологии машинного зрения
С течением времени технология машинного зрения развилась в два различных подхода: традиционное машинное зрение и машинное зрение на основе искусственного интеллекта. Хотя оба подхода нацелены на обнаружение дефектов и обеспечение качества, они принципиально различаются в том, как интерпретируют изображения и принимают решения. Давайте углубимся в детали.
Традиционное машинное зрение
Традиционное машинное зрение работает на очень простой идее: инженеры определяют точные правила, которым должна следовать система, и программное обеспечение проверяет каждое изображение на соответствие этим правилам. Оно использует фиксированные пороговые значения, геометрические измерения и простую логику для определения того, правильно что-то или неправильно. Этот подход эффективен, когда продукты каждый раз выглядят одинаково, и окружающая среда не сильно меняется. Но на реальных заводах условия редко остаются идеальными. Небольшое изменение освещения, слегка отличающаяся обработка поверхности или естественное различие в материале могут запутать систему, основанную на правилах. Она может пометить хорошие детали как дефектные или не заметить проблемы, которые выходят за рамки её заранее определённой логики. По мере того как производство становится быстрее и разнообразнее, команды часто вынуждены постоянно корректировать параметры только для того, чтобы поддерживать стабильность системы. Традиционное машинное зрение испытывает трудности в ситуациях, когда продукты или условия не ведут себя одинаково каждый день.
Машинное зрение на основе искусственного интеллекта
Машинное зрение на основе искусственного интеллекта идёт совершенно другим путём. Вместо того чтобы писать правила, инженеры дают системе примеры — изображения хороших деталей, изображения дефектов — и программное обеспечение самостоятельно изучает закономерности. Оно понимает текстуры, формы, тонкие различия и даже дефекты, которые каждый раз выглядят по-разному. Благодаря этому подходу, основанному на обучении, искусственный интеллект справляется с реальными вариациями гораздо лучше, чем системы, основанные на правилах. Изменения освещения, отражения от поверхности или небольшие различия в продуктах не сбивают его с толку. После обучения система остаётся стабильной без постоянной перенастройки, что экономит огромное количество инженерных усилий. Она также быстро адаптируется при введении новых артикулов или обновлённых конструкций. Для производителей, которые работают со сложными поверхностями, высокоскоростными линиями или смесью различных компонентов, машинное зрение на основе искусственного интеллекта просто обеспечивает более надёжные результаты. Оно приносит точность, гибкость и долгосрочную последовательность, которую традиционным системам часто трудно достичь.
С течением времени технология машинного зрения развилась в два различных подхода: традиционное машинное зрение и машинное зрение на основе искусственного интеллекта. Хотя оба подхода нацелены на обнаружение дефектов и обеспечение качества, они принципиально различаются в том, как интерпретируют изображения и принимают решения. Давайте углубимся в детали.
Традиционное машинное зрение
Традиционное машинное зрение работает на очень простой идее: инженеры определяют точные правила, которым должна следовать система, и программное обеспечение проверяет каждое изображение на соответствие этим правилам. Оно использует фиксированные пороговые значения, геометрические измерения и простую логику для определения того, правильно что-то или неправильно. Этот подход эффективен, когда продукты каждый раз выглядят одинаково, и окружающая среда не сильно меняется. Но на реальных заводах условия редко остаются идеальными. Небольшое изменение освещения, слегка отличающаяся обработка поверхности или естественное различие в материале могут запутать систему, основанную на правилах. Она может пометить хорошие детали как дефектные или не заметить проблемы, которые выходят за рамки её заранее определённой логики. По мере того как производство становится быстрее и разнообразнее, команды часто вынуждены постоянно корректировать параметры только для того, чтобы поддерживать стабильность системы. Традиционное машинное зрение испытывает трудности в ситуациях, когда продукты или условия не ведут себя одинаково каждый день.
Машинное зрение на основе искусственного интеллекта
Машинное зрение на основе искусственного интеллекта идёт совершенно другим путём. Вместо того чтобы писать правила, инженеры дают системе примеры — изображения хороших деталей, изображения дефектов — и программное обеспечение самостоятельно изучает закономерности. Оно понимает текстуры, формы, тонкие различия и даже дефекты, которые каждый раз выглядят по-разному. Благодаря этому подходу, основанному на обучении, искусственный интеллект справляется с реальными вариациями гораздо лучше, чем системы, основанные на правилах. Изменения освещения, отражения от поверхности или небольшие различия в продуктах не сбивают его с толку. После обучения система остаётся стабильной без постоянной перенастройки, что экономит огромное количество инженерных усилий. Она также быстро адаптируется при введении новых артикулов или обновлённых конструкций. Для производителей, которые работают со сложными поверхностями, высокоскоростными линиями или смесью различных компонентов, машинное зрение на основе искусственного интеллекта просто обеспечивает более надёжные результаты. Оно приносит точность, гибкость и долгосрочную последовательность, которую традиционным системам часто трудно достичь.
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!
Применение искусственного интеллекта в машиностроении
Почему производители выбирают машинное зрение на основе искусственного интеллекта?
Производители сегодня всё чаще предпочитают лучшее программное обеспечение машинного зрения на основе искусственного интеллекта, потому что оно решает многие ограничения, с которыми сталкиваются традиционные системы зрения, основанные на правилах. Современные производственные линии имеют дело с естественными вариациями освещения, текстуры и внешнего вида продукции, и искусственный интеллект справляется с этими изменениями гораздо лучше. Вместо того чтобы полагаться на жёсткие правила, программное обеспечение машинного зрения на основе искусственного интеллекта учится на реальных примерах, что делает его гораздо лучше в обнаружении тонких, низкоконтрастных или непредсказуемых дефектов, которые часто ускользают от более старых систем. Это приводит к значительно более высокой точности и гораздо меньшему количеству ложных срабатываний, что важно, когда вы управляете высокоскоростными линиями или работаете с несколькими артикулами.
Ещё одна причина, по которой системы зрения на основе искусственного интеллекта становятся предпочтительным выбором, — это скорость, с которой они могут быть внедрены. Лучшее программное обеспечение машинного зрения для производителей теперь требует минимального количества изображений, быстро обучается и легко адаптируется к новым вариациям продукции. Это сокращает инженерные усилия, время простоя и затраты на обслуживание. Производители также ценят масштабируемость — модели искусственного интеллекта могут быть воспроизведены на разных заводах с очень небольшой переконфигурацией.
В конечном счёте, машинное зрение на основе искусственного интеллекта выбирают потому, что оно обеспечивает последовательность, гибкость и долгосрочную надёжность. Будь то автомобильная промышленность, фармацевтика, товары повседневного спроса или электроника, программное обеспечение для визуальной проверки на основе искусственного интеллекта обеспечивает точность и стабильность, которых требует современное производство.
Производители сегодня всё чаще предпочитают лучшее программное обеспечение машинного зрения на основе искусственного интеллекта, потому что оно решает многие ограничения, с которыми сталкиваются традиционные системы зрения, основанные на правилах. Современные производственные линии имеют дело с естественными вариациями освещения, текстуры и внешнего вида продукции, и искусственный интеллект справляется с этими изменениями гораздо лучше. Вместо того чтобы полагаться на жёсткие правила, программное обеспечение машинного зрения на основе искусственного интеллекта учится на реальных примерах, что делает его гораздо лучше в обнаружении тонких, низкоконтрастных или непредсказуемых дефектов, которые часто ускользают от более старых систем. Это приводит к значительно более высокой точности и гораздо меньшему количеству ложных срабатываний, что важно, когда вы управляете высокоскоростными линиями или работаете с несколькими артикулами.
Ещё одна причина, по которой системы зрения на основе искусственного интеллекта становятся предпочтительным выбором, — это скорость, с которой они могут быть внедрены. Лучшее программное обеспечение машинного зрения для производителей теперь требует минимального количества изображений, быстро обучается и легко адаптируется к новым вариациям продукции. Это сокращает инженерные усилия, время простоя и затраты на обслуживание. Производители также ценят масштабируемость — модели искусственного интеллекта могут быть воспроизведены на разных заводах с очень небольшой переконфигурацией.
В конечном счёте, машинное зрение на основе искусственного интеллекта выбирают потому, что оно обеспечивает последовательность, гибкость и долгосрочную надёжность. Будь то автомобильная промышленность, фармацевтика, товары повседневного спроса или электроника, программное обеспечение для визуальной проверки на основе искусственного интеллекта обеспечивает точность и стабильность, которых требует современное производство.
Обучение с контролем и обучение без контроля: как на самом деле обучается программное обеспечение для инспекции с использованием искусственного интеллекта на заводах?
Программное обеспечение машинного зрения в общем виде классифицируется на два подхода к обучению: искусственный интеллект с учителем и искусственный интеллект без учителя. Эти классификации определяют, как системы учатся интерпретировать визуальные данные и принимать решения по проверке.
Обучение с учителем
Искусственный интеллект с учителем учится на примерах, где каждое изображение чётко помечено — хорошие детали помечены как хорошие, а дефектные детали помечены с указанием типа дефекта. Поскольку модель точно знает, на что она смотрит во время обучения, она становится очень точной в обнаружении конкретных категорий дефектов. Этот подход идеален, когда типы дефектов хорошо изучены и когда производители могут предоставить достаточное количество помеченных образцов для каждой категории.
Обучение без учителя
Искусственный интеллект без учителя, с другой стороны, не полагается на метки дефектов. Вместо этого он изучает, как выглядит "хорошая" деталь, анализируя только хорошие образцы. После внедрения модель отмечает всё, что отклоняется от этого изученного нормального шаблона. Это делает искусственный интеллект без учителя особенно полезным для редких дефектов, непредсказуемых аномалий или ситуаций, когда сбор дефектных образцов затруднён или невозможен. Он очень эффективен для раннего обнаружения, производственных линий с высоким разнообразием продукции и случаев с естественно меняющимися формами дефектов.
Обучение с учителем
Искусственный интеллект с учителем учится на примерах, где каждое изображение чётко помечено — хорошие детали помечены как хорошие, а дефектные детали помечены с указанием типа дефекта. Поскольку модель точно знает, на что она смотрит во время обучения, она становится очень точной в обнаружении конкретных категорий дефектов. Этот подход идеален, когда типы дефектов хорошо изучены и когда производители могут предоставить достаточное количество помеченных образцов для каждой категории.
Обучение без учителя
Искусственный интеллект без учителя, с другой стороны, не полагается на метки дефектов. Вместо этого он изучает, как выглядит "хорошая" деталь, анализируя только хорошие образцы. После внедрения модель отмечает всё, что отклоняется от этого изученного нормального шаблона. Это делает искусственный интеллект без учителя особенно полезным для редких дефектов, непредсказуемых аномалий или ситуаций, когда сбор дефектных образцов затруднён или невозможен. Он очень эффективен для раннего обнаружения, производственных линий с высоким разнообразием продукции и случаев с естественно меняющимися формами дефектов.
Готовы внедрить ИИ, но не знаете, с чего начать?
Получите консультацию с экспертами AllSee, чтобы сделать свой проект эффективнее и надежнее.
Почему неконтролируемый ИИ превосходит контролируемые системы технического зрения
Искусственный интеллект без учителя быстро стал предпочтительным вариантом для многих производителей, потому что он решает одну из самых больших проблем промышленной проверки: отсутствие данных о дефектах. На большинстве заводов дефекты редки, непоследовательны и часто непредсказуемы, что делает чрезвычайно сложным сбор и маркировку достаточного количества дефектных образцов для обучения с учителем. Программное обеспечение искусственного интеллекта зрения без учителя для производственных линий полностью устраняет эту зависимость. Оно учится только на хороших деталях, создавая глубокое понимание того, как выглядит "нормальное" состояние с точки зрения текстур, форм и вариаций поверхности. Всё, что отклоняется от этого изученного нормального шаблона, автоматически отмечается, даже если дефект никогда раньше не встречался. Это делает искусственный интеллект без учителя особенно мощным для раннего обнаружения дефектов, производственных линий с высоким разнообразием продукции и сред, где новые вариации появляются часто. Он также сокращает инженерные усилия, поскольку командам больше не нужно маркировать тысячи изображений или вручную определять категории дефектов. После внедрения модели без учителя остаются стабильными с минимальной настройкой, обеспечивая долгосрочную надёжность. Для производителей, стремящихся к гибкому, масштабируемому и не требующему особого обслуживания решению для проверки, искусственный интеллект без учителя часто оказывается наиболее практичным и готовым к будущему выбором.
Создайте новое будущее с нашими решениями
Похожие статьи