Nel mondo della produzione, i computer sono rimasti indietro. L'industria ha appena iniziato a sfruttare l'enorme potenziale offerto dall'intelligenza artificiale. Tuttavia, la convergenza di IA e produzione sta già iniziando ad avere un impatto. Questo articolo esplorerà come la visione artificiale sta trasformando le fabbriche del settore. Fornendo alle macchine immagini chiare dei prodotti con cui lavorano, questa tecnologia consente ai produttori di ridurre i costi, aumentare l'efficienza e migliorare le prestazioni.
Consente anche loro monitorare e persino risolvere i problemi quando si presentanoinvece di aspettare che le cose vadano storte e dover ordinare parti costose o eseguire laboriose riparazioni. Il primo passo per raggiungerlo? Comprendi com'è veramente la tua fabbrica dal punto di vista IT. Diamo un'occhiata a come la visione artificiale sta trasformando le fabbriche in tutto il mondo esplorando alcuni esempi chiave.
Cos'è la visione artificiale?
La visione artificiale è il processo mediante il quale i computer percepiscono il mondo. Differisce dalla visione umana in alcuni modi chiave. Prima di tutto, la visione artificiale è digitale. Gli algoritmi di visione artificiale possono rilevare forme e colori, ma in realtà non possono vedere nulla. Gli esseri umani vedono i colori, ma rileviamo anche le forme. Questo è ciò che rende la visione artificiale così preziosa. La visione artificiale è un sottocampo dell'apprendimento automatico. Quando alleni un algoritmo di apprendimento automatico, lo stai effettivamente insegnando. Gli vengono mostrati esempi e impara da essi. Più esempi gli mostri, più accurato sarà. Questo è ciò che accade quando si addestra un algoritmo di visione artificiale. Dopo avergli alimentato molti dati visivi, diventa sempre più accurato.
Come funziona la visione artificiale?
La visione artificiale consiste nell'ottenere un'immagine chiara del mondo. Per fare ciò, hai bisogno di un modo per rilevare cosa sta succedendo nella scena. Ci sono molti modi per farlo. Puoi usare una fotocamera, ad esempio, oppure puoi avere sensori che rilevano il mondo intorno a te. Ad ogni modo, stai usando qualcosa chiamato sensore per rilevare i dati visivi. Successivamente, è necessario un modo per interpretare ciò che rilevano questi sensori. Gli algoritmi di visione artificiale lo fanno attraverso un concetto chiamato estrazione di funzionalità. I dati visivi del sensore vengono convertiti in valori numerici che possono essere utilizzati dall'algoritmo.
Tipi di visione artificiale
Alcuni dei tipi di visione computerizzata o tecnologie applicate alla visione artificiale sono:
- apprendimento approfondito: i sistemi di deep learning, noti anche come reti neurali, sono al centro della visione artificiale. Sono progettati per apprendere e migliorare con l'esperienza, pur essendo sufficientemente scalabili e flessibili per adattarsi al rapido sviluppo delle nuove tecnologie. In genere vengono addestrati su set di dati di grandi dimensioni e possono essere utilizzati per un'ampia varietà di attività, tra cui visione artificiale, riconoscimento di oggetti, comprensione del linguaggio e inferenza. I sistemi di deep learning, noti anche come reti neurali, sono al centro della visione artificiale. Sono progettati per apprendere e migliorare con l'esperienza, pur essendo sufficientemente scalabili e flessibili per adattarsi al rapido sviluppo delle nuove tecnologie. In genere vengono addestrati su set di dati di grandi dimensioni e possono essere utilizzati per un'ampia varietà di attività, tra cui visione artificiale, riconoscimento di oggetti, comprensione del linguaggio e inferenza.
- insegnamento rafforzativo: i sistemi di apprendimento per rinforzo utilizzano l'IA per modificare il sistema in base al comportamento dell'utente. Un esempio di questo è un agente virtuale che segue il movimento dell'utente e reagisce in base a parametri come posizione e ora. In VR, questo potrebbe essere utilizzato per creare un'esperienza interattiva in cui gli oggetti nel mondo virtuale rispondono alle azioni dell'utente, ad esempio una porta che si apre quando l'utente si avvicina ad essa. I sistemi di apprendimento per rinforzo utilizzano l'IA per modificare il sistema in base al comportamento dell'utente. Un esempio di questo è un agente virtuale che segue il movimento dell'utente e reagisce in base a parametri come posizione e ora. In VR, questo potrebbe essere utilizzato per creare un'esperienza interattiva in cui gli oggetti nel mondo virtuale rispondono alle azioni dell'utente, ad esempio una porta che si apre quando l'utente si avvicina ad essa.
- apprendimento semi-supervisionato: i sistemi semi-supervisionati addestrano i loro modelli utilizzando solo un sottoinsieme dei dati etichettati. Ad esempio, un'applicazione consiste nell'identificare gli oggetti senza etichettarne le forme. Una squadra sportiva utilizza l'IA semi-supervisionata per trovare i giocatori nei filmati senza conoscerne i nomi.
Come la visione artificiale sta trasformando le fabbriche monitorando le parti
Uno dei primi vantaggi della visione artificiale è stato il miglioramento dell'ispezione. Non solo le fotocamere sono brave a individuare i difetti, ma la visione artificiale è ottima per individuarli. Ciò la rende una tecnologia chiave per il miglioramento della qualità, consentendo ai produttori di rilevare i problemi prima che portino a costose rilavorazioni. La visione artificiale è anche particolarmente efficace nell'automatizzare l'ispezione di parti grandi e complicate. Questo ti dà una vista dell'intero oggetto che è molto più facile da analizzare rispetto a una vista di una piccola parte. È molto più probabile che individuerai un problema che altrimenti non potresti notare. Un algoritmo di visione artificiale può anche aiutarti a risolvere questi problemi. È possibile utilizzare la visione artificiale per creare un modello digitale della parte e utilizzarlo per tenere traccia dei difetti man mano che si verificano e monitorarne l'avanzamento man mano che vengono corretti.
Come la visione artificiale sta trasformando le fabbriche monitorando le apparecchiature
Gli stessi vantaggi che rendono la visione artificiale un'ottima soluzione per l'ispezione delle parti, la rendono anche una buona scelta per il monitoraggio delle apparecchiature. Mentre una telecamera potrebbe essere troppo piccola per vedere il funzionamento interno di una macchina, la visione artificiale può facilmente mappare l'intero interno della macchina e mappare i componenti che contiene. Ciò ti consente di vedere esattamente cosa sta succedendo e identificare potenziali problemi. La visione artificiale è particolarmente adatta per rilevare problemi nei macchinari. Può rilevare facilmente i movimenti che un essere umano potrebbe perdere. È inoltre possibile rilevare i problemi con il macchinario stesso nel momento in cui si verificano, come componenti difettosi. Quando si tratta di monitorare la produzione, la visione artificiale può individuare cose che un essere umano potrebbe non notare. Può anche rilevare anomalie nei dati che un essere umano non noterebbe. Questi punti sono chiamati anomalie perché non si adattano al resto dei dati. Questo può aiutarti a identificare potenziali problemi nei tuoi processi. Può anche aiutarti a stabilire le priorità dei problemi e trovare soluzioni per migliorare la produzione.
Come la visione artificiale sta trasformando le fabbriche monitorando i dipendenti
Proprio come la visione artificiale è adatta per l'ispezione delle parti, è adatta anche per il monitoraggio dei lavoratori. Questo lo rende un modo utile per migliorare la sicurezza e tenere le persone all'erta. È anche un modo utile per ridurre stanchezza e problemi legati all'affaticamento. La visione artificiale può essere utilizzata per seguire i lavoratori che si spostano all'interno della fabbrica. Questo può aiutarti a mappare il tuo ambiente di lavoro e individuare problemi come percorsi bloccati o affollati. Puoi anche utilizzare la visione artificiale per tenere traccia delle attività di ciascun lavoratore. Ciò ti consente di tenere traccia delle tue prestazioni, individuando potenziali errori prima che causino costose rielaborazioni. Puoi anche utilizzare la visione artificiale per tenere traccia di attrezzature e macchinari. Ciò consente di individuare i problemi dei macchinari che sono facili da non notare con l'occhio umano.
Come la visione artificiale sta trasformando le fabbriche attraverso il rilevamento dei difetti
La visione artificiale è anche un ottimo strumento per rilevare i difetti. Questo ha molto senso, poiché molti degli stessi vantaggi che lo rendono un buon strumento per l'ispezione delle parti significano anche che è un buon strumento per rilevare i difetti dei componenti. La visione artificiale è particolarmente adatta per rilevare i difetti in una fase iniziale. Ciò significa che è meno probabile che tu debba ordinare riparazioni o soluzioni alternative costose. La visione artificiale è particolarmente adatta anche per rilevare difetti superficiali, come graffi o difetti di vernice. Questo lo rende una buona scelta per il controllo di qualità.
Scansione 3D
Quando inizi a utilizzare la visione artificiale per capire che aspetto ha veramente la tua fabbrica, è naturale chiedersi cosa ti stai perdendo. Il passaggio successivo ovvio è iniziare a utilizzare le telecamere per creare modelli 3D del tuo ambiente. Questo approccio basato sui dati alla visione artificiale viene spesso definito apprendimento profondo. E, ancora una volta, ha molto senso. Gli algoritmi di visione artificiale sono in genere addestrati su un numero limitato di esempi. Questa è una forma molto superficiale di apprendimento automatico. Ci vogliono molti dati visivi per addestrare un algoritmo di deep learning, ma una volta fatto, puoi vedere molto nei dati.
visione robotica
Tuttavia, la scansione 3D rappresenta un potenziale problema. Funziona alla grande per le ispezioni a punti, ma una volta creato un modello 3D, sei bloccato con esso. E, una volta che inizi a utilizzare la visione artificiale per il monitoraggio e l'identificazione delle parti, probabilmente inizierai a imbatterti in cose. Fortunatamente, esiste anche una soluzione per questo problema. È possibile utilizzare la visione artificiale per creare una rappresentazione visiva dell'ambiente del robot. Ciò consente di utilizzare la visione artificiale per identificare potenziali ostacoli ed evitarli.
monitoraggio video
Una volta che hai iniziato a utilizzare la visione artificiale nei tuoi macchinari, probabilmente vorrai fare lo stesso con le tue apparecchiature. Puoi farlo creando rappresentazioni visive del team. Questo approccio è spesso chiamato visualizzazione. Puoi creare visualizzazioni per aiutarti a capire come funziona il tuo computer, oppure puoi creare visualizzazioni per aiutarti ad addestrare i tuoi algoritmi di visione artificiale. Puoi utilizzare le visualizzazioni per creare un modello tridimensionale dei tuoi macchinari.
Intelligenza artificiale e sensori
La visione artificiale è una componente chiave in molte applicazioni di intelligenza artificiale. Questi includono cose come il riconoscimento delle immagini, la traduzione linguistica e la sintesi vocale. La visione artificiale è anche fondamentale nello sviluppo delle reti neurali. Queste sono una parte fondamentale delle applicazioni di deep learning. La visione artificiale è molto più del semplice rilevamento di dati visivi. Questi sistemi devono essere addestrati con molti esempi per essere utili. Devono inoltre essere distribuiti in tutta la linea di produzione.