Компьютерное зрение в производстве в 2024 году
Компьютерное зрение в производстве помогает автоматизировать сборку, проверку качества, упаковку и соблюдение протоколов безопасности. Оно эффективно обнаруживает дефекты, проверяет штрих-коды и отслеживает соблюдение мер по безопасности, что повышает производительность и снижает затраты.
Рассмотрим примеры того, как производственные компании используют технологии глубокого обучения и искусственного интеллекта для работы с компьютерным зрением в инспекции, безопасности на рабочем месте, автоматизации фабрик и контроле качества.
В этой статье мы проведём обзор новых технологий, расскажем о новых идеях для проектов в области компьютерного зрения и примеры их использования в перспективе развития индустрии.
В этой статье мы проведём обзор новых технологий, расскажем о новых идеях для проектов в области компьютерного зрения и примеры их использования в перспективе развития индустрии.
1. Контроль качества с помощью компьютерного зрения
Важное применение компьютерного зрения — автоматизация контроля качества во время производственного процесса. Хотя это можно делать вручную с помощью экспертов по контролю качества, риск человеческой ошибки при этом высок и естественно ограничен.
Поэтому многие компании переходят на использование глубокого обучения и компьютерного зрения для задач контроля качества и инспекции. Внедрение таких технологий минимизирует участие человека, обеспечивая при этом высокий уровень точности. Кроме того, эти технологии экономичны, так как снижают затраты на рабочую силу.
В условиях ограниченного пространства на производственном предприятии компьютерное зрение выполняет задачи быстрее и точнее, чем человек. Оно проверяет каждую деталь, а не только случайные образцы.
Системы компьютерного зрения также применяют единые стандарты, что устраняет различия в оценках экспертов. Таким образом, автоматизированная инспекция повышает эффективность производства потребительских товаров. Например, производитель острого соуса проверяет правильность размещения этикеток со скоростью более 1000 единиц в минуту. Ранее системы машинного зрения использовали методы, специально настроенные для конкретных задач инспекции, которые невозможно было перенастроить. Однако подходы на основе глубокого обучения, использующие машинное обучение, гораздо более гибкие.
Поэтому многие компании переходят на использование глубокого обучения и компьютерного зрения для задач контроля качества и инспекции. Внедрение таких технологий минимизирует участие человека, обеспечивая при этом высокий уровень точности. Кроме того, эти технологии экономичны, так как снижают затраты на рабочую силу.
В условиях ограниченного пространства на производственном предприятии компьютерное зрение выполняет задачи быстрее и точнее, чем человек. Оно проверяет каждую деталь, а не только случайные образцы.
Системы компьютерного зрения также применяют единые стандарты, что устраняет различия в оценках экспертов. Таким образом, автоматизированная инспекция повышает эффективность производства потребительских товаров. Например, производитель острого соуса проверяет правильность размещения этикеток со скоростью более 1000 единиц в минуту. Ранее системы машинного зрения использовали методы, специально настроенные для конкретных задач инспекции, которые невозможно было перенастроить. Однако подходы на основе глубокого обучения, использующие машинное обучение, гораздо более гибкие.
2. Оптимизация
Оптимизация процесса цепочки поставок выгодна для производственных предприятий, так как помогает снизить затраты и повысить удовлетворенность клиентов. Раньше для контроля этапов этого процесса требовалось участие людей, но с развитием компьютерного зрения ситуация изменилась.
Многие компании начали использовать компьютерное зрение для таких задач, как управление складом, контроль запасов и повышение эффективности работы. Например, такие компании, как Amazon и Walmart, разрабатывают системы с дронами для мониторинга складских запасов. В качестве примера можно привести обработку видеопотоков в реальном времени, которая обнаруживает пустые контейнеры и оптимизировать процесс пополнения запасов.
Многие компании начали использовать компьютерное зрение для таких задач, как управление складом, контроль запасов и повышение эффективности работы. Например, такие компании, как Amazon и Walmart, разрабатывают системы с дронами для мониторинга складских запасов. В качестве примера можно привести обработку видеопотоков в реальном времени, которая обнаруживает пустые контейнеры и оптимизировать процесс пополнения запасов.
3. Мониторинг оборудования и плановое обслуживание
На предприятиях используется специализированное оборудование для выпуска продукции. Со временем эти машины изнашиваются или выходят из строя, что приводит к браку продукции и убыткам.
Технологий компьютерного зрения гораздо эффективнее, чем человек, для обнаружения таких изменений в оборудовании. Эти технологии распознают дефекты в реальном времени даже в мельчайших деталях машин. Это дает возможность вовремя обнаружить и отремонтировать части оборудования, которые иначе могли бы замедлить производственный процесс.
Глубокое обучение используется для диагностики неисправностей, обнаружения утечек и прогнозирования состояния промышленного оборудования. Методы машинного обучения применяются для создания интеллектуальных систем диагностики неисправностей. Например, глубокое обучение применяется для обнаружения трещин в промышленных компонентах, таких как сферические резервуары и сосуды высокого давления в нефтегазовой отрасли.
Технологий компьютерного зрения гораздо эффективнее, чем человек, для обнаружения таких изменений в оборудовании. Эти технологии распознают дефекты в реальном времени даже в мельчайших деталях машин. Это дает возможность вовремя обнаружить и отремонтировать части оборудования, которые иначе могли бы замедлить производственный процесс.
Глубокое обучение используется для диагностики неисправностей, обнаружения утечек и прогнозирования состояния промышленного оборудования. Методы машинного обучения применяются для создания интеллектуальных систем диагностики неисправностей. Например, глубокое обучение применяется для обнаружения трещин в промышленных компонентах, таких как сферические резервуары и сосуды высокого давления в нефтегазовой отрасли.
4. Цифровое производство
Это процесс, направленный на максимизацию производительности при одновременном снижении отходов в производстве. Технологии преобразуют процессы, продвигая предприятия вперед и предоставляя подход на основе данных для принятия решений и автоматизации с использованием интеллектуальных сенсорных технологий. Компьютерное зрение — ключевой элемент технологий для цифровизации производственных предприятий.
По оценкам экспертов, переход от производства к цифровому производству принесет улучшений на 20 миллионов долларов в год, снизит затраты на 15% на каждую линию в год и улучшит общую эффективность оборудования на 11% ежегодно.
Например, компьютерное зрение распознает и отслеживает события и перемещения сотрудников для измерения эффективности процессов, предоставляет аналитику для обнаружения неисправного оборудования и оптимизирует рабочие нагрузки на производстве.
Благодаря применению компьютерного зрения в предприятия внедрили эту стратегию для повышения эффективности. Использование компьютерного зрения на этапах производственного процесса помогает сократить время, уменьшить расходы, одновременно повышая продуктивность.
По оценкам экспертов, переход от производства к цифровому производству принесет улучшений на 20 миллионов долларов в год, снизит затраты на 15% на каждую линию в год и улучшит общую эффективность оборудования на 11% ежегодно.
Например, компьютерное зрение распознает и отслеживает события и перемещения сотрудников для измерения эффективности процессов, предоставляет аналитику для обнаружения неисправного оборудования и оптимизирует рабочие нагрузки на производстве.
Благодаря применению компьютерного зрения в предприятия внедрили эту стратегию для повышения эффективности. Использование компьютерного зрения на этапах производственного процесса помогает сократить время, уменьшить расходы, одновременно повышая продуктивность.
5. Безопасность
Рабочие на производственных предприятиях часто получают травмы во время работы. Для работодателей безопасность сотрудников имеет огромное значение, так как это напрямую влияет на производство.
Ручной мониторинг часто оказывается недостаточным, потому что назначенный человек может не успевать следить за несколькими экранами одновременно. Такие ошибки могут иметь серьезные последствия для работников и предприятия.
Использование технологий компьютерного зрения выявляют проблемы, связанные с безопасностью сотрудников, создают отчеты на панелях управления и отправляют уведомления. Также возможно автоматическое оповещение при аварии, чтобы руководство могло немедленно принять необходимые меры.
Ручной мониторинг часто оказывается недостаточным, потому что назначенный человек может не успевать следить за несколькими экранами одновременно. Такие ошибки могут иметь серьезные последствия для работников и предприятия.
Использование технологий компьютерного зрения выявляют проблемы, связанные с безопасностью сотрудников, создают отчеты на панелях управления и отправляют уведомления. Также возможно автоматическое оповещение при аварии, чтобы руководство могло немедленно принять необходимые меры.
6. Обнаружение дефектов
Использование компьютерного зрения в позволяет легко обнаруживать дефекты изделия. Вручную выявить мелкие дефекты сложно. Кроме того, отправка заказа с дефектным товаром не только увеличивает производственные затраты, но и приводит к недовольству клиентов.
Это может негативно сказаться на бизнесе. Внедрение компьютерного зрения для обнаружения дефектов помогает избежать таких проблем, контролируя процесс и выявляя бракованные изделия.
Пример показывает обнаружение дефектов с помощью глубокого обучения. Тестирование проводилось с алгоритмами искусственного интеллекта, такими как YOLOv3 (время обучения — 32 часа), Faster-RCNN, FPN и нейросеть SSD (точность 98%). По сравнению с машинным зрением, глубокое обучение гораздо надежнее, что делает изготовление менее затратным.
Это может негативно сказаться на бизнесе. Внедрение компьютерного зрения для обнаружения дефектов помогает избежать таких проблем, контролируя процесс и выявляя бракованные изделия.
Пример показывает обнаружение дефектов с помощью глубокого обучения. Тестирование проводилось с алгоритмами искусственного интеллекта, такими как YOLOv3 (время обучения — 32 часа), Faster-RCNN, FPN и нейросеть SSD (точность 98%). По сравнению с машинным зрением, глубокое обучение гораздо надежнее, что делает изготовление менее затратным.
7. Считывание штрих-кодов
Сегодня большинство продуктов имеют штрих-коды для упрощения идентификации. Производственные компании должны убеждаться, что штрих-коды на продуктах напечатаны правильно перед отправкой на рынок.
Проверка каждого штрих-кода вручную занимает много времени и требует затрат на рабочую силу. Даже при ручной проверке ошибки неизбежны. Здесь на помощь приходит компьютерное зрение, которые могут эффективно и быстро распознавать правильные штрих-коды. Снижается время на проверку и повышается эффективность.
Такие системы настраиваются так, чтобы они отправляли продукты с ошибочными или неправильными штрих-кодами обратно на проверку.
Проверка каждого штрих-кода вручную занимает много времени и требует затрат на рабочую силу. Даже при ручной проверке ошибки неизбежны. Здесь на помощь приходит компьютерное зрение, которые могут эффективно и быстро распознавать правильные штрих-коды. Снижается время на проверку и повышается эффективность.
Такие системы настраиваются так, чтобы они отправляли продукты с ошибочными или неправильными штрих-кодами обратно на проверку.
8. Автоматизированная сборка
Производственные компании стремительно переходят на системы на основе компьютерного зрения для автоматизации процесса сборки продукции. Компьютерное зрение не только повышает точность сборки, но и делает процесс гораздо быстрее.
Эта технология включает создание 3D-модели с помощью специального ПО, на основе которой компьютерное зрение выполняет сборку. Это актуально для заводов, работающих с мелкими деталями, которые сложно обрабатывать вручную. Компьютерное зрение позволяет контролировать и завершать процесс сборки с минимальными ошибками.
Эта технология включает создание 3D-модели с помощью специального ПО, на основе которой компьютерное зрение выполняет сборку. Это актуально для заводов, работающих с мелкими деталями, которые сложно обрабатывать вручную. Компьютерное зрение позволяет контролировать и завершать процесс сборки с минимальными ошибками.
9. Соблюдение стандартов упаковки
Упаковка продукции имеет большое значение для производителей, так как она защищает товар от повреждений. Для поддержания стандартов упаковки компании используют компьютерное зрение.
Эти технологии популярны в фармацевтической промышленности, где важно подсчитывать количество таблеток или капсул перед упаковкой. Производители обеспечивают определенное количество таблеток или капсул в каждой упаковке. Компьютерное зрение помогает выполнять эту задачу автоматизировано с необходимой точностью.
Кроме того, такие системы настраиваются для проверки упаковки на наличие повреждений и перенаправления продуктов с дефектами. Еще один вариант использования — проверка поступающих товаров для раннего обнаружения проблем и автоматическая документация возможных страховых случаев.
Эти технологии популярны в фармацевтической промышленности, где важно подсчитывать количество таблеток или капсул перед упаковкой. Производители обеспечивают определенное количество таблеток или капсул в каждой упаковке. Компьютерное зрение помогает выполнять эту задачу автоматизировано с необходимой точностью.
Кроме того, такие системы настраиваются для проверки упаковки на наличие повреждений и перенаправления продуктов с дефектами. Еще один вариант использования — проверка поступающих товаров для раннего обнаружения проблем и автоматическая документация возможных страховых случаев.
10. COVID-19 Меры защиты при пандемии
Когда пандемия COVID-19 началась в начале 2020 года, многие производственные процессы были приостановлены. Даже после возобновления работы, на заводах стали обязательными социальное дистанцирование и ношение масок для безопасности сотрудников.
В этом случае технологии компьютерного зрения оказываются полезными. Они позволяют эффективно отслеживать соблюдение протоколов COVID-19. Системы компьютерного зрения помогают создать безопасную рабочую среду как во время пандемии, так и после окончания.
Пример применения — система для проверки соблюдения социального дистанцирования. Она использует модели глубокого обучения для определения людей и расстояния между ними. Такую систему можно создать с помощью обычного компьютера и видеокамеры.
Еще одно применение — автоматическая проверка наличия масок, которая позволяет обнаруживать людей без масок. Проверка масок на заводах — популярное применение компьютерного зрения.
В этом случае технологии компьютерного зрения оказываются полезными. Они позволяют эффективно отслеживать соблюдение протоколов COVID-19. Системы компьютерного зрения помогают создать безопасную рабочую среду как во время пандемии, так и после окончания.
Пример применения — система для проверки соблюдения социального дистанцирования. Она использует модели глубокого обучения для определения людей и расстояния между ними. Такую систему можно создать с помощью обычного компьютера и видеокамеры.
Еще одно применение — автоматическая проверка наличия масок, которая позволяет обнаруживать людей без масок. Проверка масок на заводах — популярное применение компьютерного зрения.
Перспективы развития
Компьютерное зрение имеет множество применений в производстве, многие из которых возникли в смежных отраслях. Например, технологии обнаружения людей уже широко используются в розничной торговле. Однако оптимизация производства и автоматизация систем безопасности с помощью компьютерного зрения часто приносит гораздо больше пользы. Ожидается, что с развитием технологий глубокого обучения появится еще больше новых приложений, позволяющих использовать компьютерное зрение в больших масштабах.
Получите оценку проекта
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оцените свой проект! Заполните форму ниже
Похожие статьи
© ООО «АЛЛ СИИ», 2024