Согласно исследованию Deloitte и MAPI, производственные компании, успешно преодолевшие трудности пандемии, инвестируют на 20% больше средств в «умные» заводы. Четвертая промышленная революция и искусственный интеллект в производстве трансформируют отрасль. Это означает, что предприятиям необходимо быстрее внедрять инновации в способы производства своей продукции — от проектирования до дистрибуции.
Хорошая новость? Производственным компаниям не нужно бороться в одиночку — всегда есть возможность получить помощь от консультантов по машинному обучению. Создание экосистем искусственного интеллекта, таких как «умные» заводы, может поддержать производителей, сталкивающихся с постоянными изменениями, путем повышения эффективности и производительности. Итак, давайте рассмотрим один из компонентов этой экосистемы — компьютерное зрение.
Что такое компьютерное зрение?
Искусственный интеллект, способный понимать изображения или видео (путем захвата, обработки и создания выходных данных) , называется компьютерным зрением . В производстве он использует данные с производственных линий для получения соответствующих реакций и оказания помощи людям в выполнении различных задач, связанных с производством.
Компьютерное зрение, как правило, работает в три основных этапа: 1. Получение изображения или видеоматериала с помощью камер. 2. Обработка полученных изображений. 3. Анализ и понимание содержимого изображения.
Как компьютерное зрение используется в производстве?
В производстве компьютерное зрение обычно используется для контроля качества продукции, наблюдения за конструкциями и обнаружения повреждений или дефектов. Камеры позволяют производственным предприятиям проверять свою продукцию на наличие мельчайших дефектов. Они могут быть гораздо чувствительнее человеческого глаза, а внимание машин никогда не устает.
1. Производительность
Потребительский спрос на высококачественную продукцию растет, и обрабатывающая промышленность стремится удовлетворить эти потребности, предъявляя те же требования к точности и стабильности. Автоматизация производственных линий исключает человеческие ошибки, назначая повторяющиеся задачи различной сложности роботам, оснащенным системами компьютерного зрения.
Системы компьютерного зрения совершают революцию в обрабатывающей промышленности и автоматизации, повышая качество продукции и обеспечивая большую эффективность и безопасность. Вот как они работают.
Компьютерное зрение — это область исследований, которая позволяет компьютерам воспроизводить зрительную систему человека.
Эта тема активно обсуждается уже около шестидесяти лет, с длительными периодами затишья, внезапными крупными открытиями, приводящими к новому прогрессу, и так далее.
В этой области необходимо учитывать множество компонентов, но сегодня мы сосредоточимся именно на системах компьютерного зрения в обрабатывающей промышленности и автоматизации. Внедрение систем компьютерного зрения позволяет производителям сократить количество человеческих ошибок и автоматизировать задачи, улучшить качество продукции и увеличить скорость производства. Кроме того, их можно использовать для мониторинга производственной линии, обнаружения дефектов и обеспечения надлежащего соблюдения протоколов безопасности. Таким образом, они действительно полезны, и мы их очень ценим.
Системы компьютерного зрения совершают революцию в обрабатывающей промышленности и автоматизации, повышая качество продукции и обеспечивая большую эффективность и безопасность.
Короткая история из мира компьютерного зрения
Компьютерное зрение развивалось на протяжении более 60 лет, начиная с…От распознавания образов 1950-х годов до глубокого обучения 2010-х годов.Это позволяет машинам интерпретировать, сегментировать и понимать визуальные данные. Ключевые этапы включают обнаружение границ в 1960-х годах, нейронные сети в 1980-х годах, AlexNet 2012 года, совершившую революцию в обнаружении объектов, и модели Transformer 2017 года, которые теперь позволяют создавать приложения на основе искусственного интеллекта в реальном времени, такие как автономные транспортные средства.
Ранние основы (1950-е–1970-е годы)
- 1950-е годы: Первые эксперименты с компьютерным распознаванием образов, включая изобретение персептрона Фрэнком Розенблаттом .
- 1959 год: Хубель и Визель открыли, как мозг кошек обрабатывает визуальные стимулы.
- 1960-е годы: Первые попытки были сосредоточены на обнаружении границ и интерпретации основных геометрических форм.
- 1966 год: Сеймур Паперт предложил в Массачусетском технологическом институте проект «Летнее зрение» по созданию компьютерной системы визуализации.
- 1970-е годы: Разработка преобразования Хафа для обнаружения форм и первых методов стереоскопического зрения для определения глубины.
Извлечение признаков и машинное обучение (1980-е–2000-е годы)
- 1980-е годы: Исследования были сосредоточены на обнаружении границ и извлечении признаков, включая основополагающие модели зрения Дэвида Марра.
- 1989 год: Ян ЛеКун представил сверточную нейронную сеть LeNet (CNN).
- 2001 год: Система распознавания лиц Виолы-Джонса произвела революцию в обнаружении лиц в реальном времени.
- 2006 год: Введение глубоких сетей доверия, что вызвало рост интереса к глубоким нейронным сетям.
Революция глубокого обучения и современная эпоха (2010-е годы – настоящее время)
- 2012 год: AlexNet победила в конкурсе ImageNet, положив начало буму глубокого обучения.
- 2014 год: Представлены генеративно-состязательные сети (GAN).
- 2017: Применение трансформеров в компьютерном зрении.
- 2020-е годы: Широкое внедрение систем обнаружения объектов в реальном времени (например, YOLOv8), автономных транспортных средств и генеративных моделей искусственного интеллекта.
Что такое системы компьютерного зрения?
Системы компьютерного зрения анализируют и интерпретируют цифровые изображения или видео для извлечения информации.
Они не являются глазами компьютера (точнее, являются ), но, по большей части, они — мозг компьютера.
Они будут использовать алгоритмы и другие методы, позволяющие им распознавать предметы, понимать сцены и отслеживать объекты, помимо прочего. Существует несколько типов систем компьютерного зрения , от одномерных до трехмерных , и хотя процесс различается, общая цель остается неизменной: воспринимать, распознавать и, что более важно, понимать.
Результаты работы системы компьютерного зрения затем могут быть использованы в различных приложениях, таких как управление роботами, идентификация объектов для проверки, подсчет и измерение деталей, а также мониторинг и управление промышленными процессами.
Система компьютерного зрения обычно включает в себя камеру для захвата визуальной информации, большое количество алгоритмов, методы компьютерного зрения (которые могут значительно различаться в зависимости от того, используется ли 1D, 2D или 3D изображение), возможность анализа и извлечения информации из цифровых изображений или видео, а также устройство генерации выходных данных, где результаты генерируются и используются для процессов управления и принятия решений.
Мировой рынок 3D-машинного зрения с каждым годом становится все более популярным и, как ожидается, к 2027 году достигнет 3,46 млрд долларов США, чему способствует растущий спрос на контроль качества и автоматизацию в различных отраслях промышленности.
Эта система набирает популярность, и по мере роста спроса на автоматизацию компьютерное зрение становится все более важной технологией для робототехники. Благодаря компьютерному зрению роботы могут выполнять более сложные задачи с большей точностью, что приводит к повышению безопасности, эффективности и производительности. Это золотая жила.
Типы систем компьютерного зрения в обрабатывающей промышленности
В обрабатывающей промышленности компьютерное зрение обычно используется на роботах для автоматизации определенных задач, таких как управление роботом при произвольном отборе грузов из контейнеров, комплектация и размещение грузов в логистике или контроль качества при проверке и измерении деталей. Давайте пропустим одномерное компьютерное зрение и перейдем непосредственно к более интересным: двумерному и трехмерному.
2D-зрение
Этот метод вызывает меньше беспокойства и, по сути, довольно широко используется в обрабатывающей промышленности. Они являются одними из наших самых сильных конкурентов в компании Inbolt. Двумерное изображение само по себе не представляет проблемы и уже много лет широко используется в различных отраслях для целей контроля, измерения и управления качеством. Эти приложения основаны на относительно простых алгоритмах искусственного интеллекта (ИИ), которые анализируют изображения и обнаруживают объекты на основе их физических характеристик (форма, размер, контур).
Двумерная система машинного зрения обрабатывает плоское двухмерное изображение целевого объекта, не содержащее информации о высоте или глубине. Это ограничивает ее применение в областях, где информация о форме имеет решающее значение, но она широко используется во многих задачах (проверка характеристик, проверка размеров, считывание штрих-кодов, распознавание символов, проверка этикеток, видеонаблюдение, отслеживание объектов и обнаружение их присутствия). Алгоритмы, используемые в двумерных системах машинного зрения, эффективны для базовых задач контроля, но имеют ограничения, когда речь идет о более сложных и изощренных задачах, требующих более глубокого понимания объектов в трех измерениях.
Технически, система может воспринимать трехмерное пространство с помощью специальных методов, таких как использование нескольких камер и лазеров. Однако даже при использовании нескольких камер система полагается на относительное положение и ориентацию камер для точного расчета информации о глубине.
Двумерное зрение имеет некоторые недостатки, особенно для отслеживания объектов на основе моделей в условиях высокой светочувствительности. Оно лучше всего работает с текстурированными объектами, требует точной калибровки и мощной аппаратной платформы для достижения приемлемой частоты кадров.
3D-зрение
Системы 3D-зрения — это USB Type-C для отрасли. Помните то странное время, когда все говорили, что USB-кабели устарели и скоро их заменят Type-C, а мы смеялись, потому что «какая глупая идея», но три года спустя всё стало Type-C? Вот именно.
Как 2D, так и 3D алгоритмы сложны, но 3D данные проще использовать, когда они основаны на 3D-моделях для анализа. Это делает 3D-сканирование, контроль качества и отслеживание на основе моделей более эффективными, когда 3D-данные используются в качестве входных данных. В результате получается более быстрая и точная система машинного зрения, которую можно использовать для оптимизации производственных процессов, улучшения контроля качества и достижения лучших результатов в различных отраслях, особенно в автоматизации. Системы 3D-зрения анализируют и интерпретируют трехмерные данные, такие как облака точек, 3D-модели или стереоизображения. Эти системы используют алгоритмы и методы компьютерного зрения для анализа и извлечения информации из 3D-данных. Создание 3D-данных может осуществляться несколькими способами. В этой статье рассматриваются подробности, но здесь приведена краткая версия.
Стереоскопическое зрение — это ещё один метод, использующий две камеры, расположенные в разных местах, для получения изображений одного и того же объекта. Сравнивая изображения, полученные каждой камерой, система машинного зрения может вычислить глубину и форму объекта. Этот метод чаще всего используется в таких приложениях, как обнаружение препятствий, автономная навигация и управление роботами. Другой способ применения стереоскопического зрения — это временное стереоизображение, которое включает в себя одну движущуюся линзу, делающую два снимка и создающую стереоэффект, как если бы было две линзы.
Метод измерения времени пролета измеряет время, необходимое свету для прохождения от системы машинного зрения до объекта и обратно. Этот метод использует свет вместо радиоволн. Измеряя время пролета, система машинного зрения может рассчитать расстояние до объекта, предоставляя трехмерное изображение. Этот метод часто используется в приложениях, где требуется высокая точность и аккуратность (например, в автомобильной промышленности для систем предотвращения столкновений).
Наконец, структурированное освещение — это метод, который работает путем проецирования светового рисунка на рассматриваемый объект. Он похож на лазерную триангуляцию, но вместо одного луча используется все поле зрения. Камера захватывает искаженный рисунок и анализирует его, поэтому система машинного зрения может определить форму и глубину объекта, обнаружив геометрические искажения.
К другим вариантам относятся активное стереоскопическое зрение и временная кодированная структура, хотя мы не будем вдаваться в подробности здесь.
Каждый из этих методов может использоваться для получения 3D-данных различной точности и качества в зависимости от конкретного применения. Ни один из них не лучше и не хуже, они взаимозаменяемы, в зависимости от задачи, которую вы хотите поставить перед своим роботом.
Конечно, мы предвзяты, но есть несколько причин, почему использование 3D может быть лучше для вашего процесса автоматизации. Во-первых, независимость от освещения. 3D можно использовать в темноте, в то время как на 2D любое небольшое изменение освещения повлияет. Во-вторых, возможность восприятия глубины, благодаря которой становится возможным захватить объект, что может быть весьма полезно при выборе заданий.
Алгоритмы, которые анализируют и интерпретируют тщательно отобранные 3D-данные.
Эти устройства специально разработаны для интерпретации данных, полученных в 3D-пространстве, в частности данных, полученных с помощью технологий SLAM (одновременная локализация и картографирование) и 3D-реконструкции.
Данные такого типа предоставляют ценную информацию о физической среде и ее характеристиках, позволяя нам принимать обоснованные решения на основе собранной информации. Эти алгоритмы могут использоваться в самых разных областях, от создания подробных 3D-моделей физических объектов до предоставления возможностей дополненной реальности.
Что касается библиотек программирования — готовых фрагментов кода , которые разработчики могут использовать для упрощения создания приложений, — то OpenCV (библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом, разработанная для повышения вычислительной эффективности и с упором на приложения реального времени) и Halcon (проприетарная программная библиотека для машинного зрения, более широко используемая в промышленной автоматизации) являются одними из наиболее распространенных в области 3D-зрения.
Когда речь идет о создании интеллектуальных решений для автоматизации конкретных процессов, вариантов множество, и в конечном итоге решения принимаются с учетом конкретного результата. Большинство компаний выбирают тот метод, который соответствует их потребностям, что позволяет им реагировать на различные особенности в области автоматизации.
Применение систем компьютерного зрения в обрабатывающей промышленности и автоматизации.
В производственной отрасли компьютерное зрение очень полезно, поскольку, в отличие от человеческих глаз, компьютеры не устают. Поэтому им отведено множество задач:
- Автоматизированная сборка
- 3D-мониторинг изображения
- Контроль качества (выявление аномалий)
- Безопасность (отслеживание объектов)
- Прогнозируемое
техническое обслуживание
И многое другое, например:
1. Автоматизированная сборка
Система компьютерного зрения сочетает в себе человеческое зрение и интеллект с вычислительной мощностью компьютера для повышения эффективности, согласованности и производительности. Совместный подход к автоматизации оказался более продуктивным. Например, системы машинного зрения могут выявлять дефекты для проверки специалистами-аудиторами.
Tesla — пример высокоавтоматизированного производственного предприятия, где люди и машины работают вместе. В 2018 году генеральный директор Илон Маск заявил, что «чрезмерная автоматизация была ошибкой» и что «человеческие ресурсы недооценены». В сложных условиях, таких как «умный завод», высокая адаптивность необходима для действий в непредвиденных обстоятельствах или в ситуациях с высокой изменчивостью входных данных. Поскольку люди обладают адаптивным интеллектом, автоматизация не может полностью заменить их. Поэтому Tesla перепроектировала свои производственные процессы, сделав их более ориентированными на сотрудничество. Однако крайне важно сравнивать результаты работы систем компьютерного зрения с результатами, полученными человеком, чтобы найти наиболее эффективное решение.
Контроль времени цикла
Система машинного зрения может обучаться и автоматически измерять время каждого производственного цикла. Более того, производители могут определить и выделить оптимальное время для каждого цикла. Если эти периоды значительно отличаются от «золотого стандарта», это может означать отклонения в процессе. Затем ИИ оповещает оператора, который может просмотреть видеозапись, чтобы проверить или исправить операцию. Затем эту технологию можно распространить, чтобы сократить целевое время и уложиться в отведенное время для установки на конвейер.
3D-мониторинг изображения
Система компьютерного зрения на основе искусственного интеллекта создает точную модель производственного процесса, используя визуальные данные с камер. Если какая-либо деталь не соответствует стандарту, система может предупредить инженера, чтобы предотвратить дефекты.
Оптимизация цепочек поставок
Оптимизация цепочки поставок помогает снизить затраты и одновременно повысить удовлетворенность клиентов. Например, некоторые производители внедрили компьютерное зрение для управления складом, складскими запасами и повышения эффективности работы организации. Amazon и Walmart используют системы дронов для мониторинга складских запасов. Затем потоки с камер в режиме реального времени обрабатываются искусственным интеллектом для идентификации пустых контейнеров, что позволяет оптимизировать пополнение запасов.
Цифровое бережливое производство
Внедрение систем компьютерного зрения может привести к повышению производительности производственных операций и сокращению отходов. Например, используя систему контроля качества на основе компьютерного зрения, обрабатывающая промышленность может улучшить измерение эффективности процессов и оптимизировать рабочую нагрузку на всей территории предприятия. Другим примером применения является раннее обнаружение неисправностей оборудования.
Эксперты Deloitte подсчитали, что цифровая трансформация, основанная на принципах бережливого производства, приведет к увеличению прибыли до вычета процентов, налогов, амортизации и износа (EBITDA) на 20 миллионов долларов США в год, снижению затрат на 15% в год по каждой производственной линии и повышению общей эффективности оборудования (OEE) на 11% в год.
2. Контроль качества
Пошаговая проверка
Системы компьютерного зрения на основе искусственного интеллекта могут отслеживать каждый этап операции и позволять переходить к следующему этапу после подтверждения предыдущего, что приводит к уменьшению количества бракованных изделий.
Обнаружение аномалий
Интеграция с системами обнаружения аномалий на основе машинного обучения позволяет компьютерному зрению автоматизировать процессы визуального контроля качества, выявляя дефектные изделия путем обнаружения любых аномалий, таких как царапины или вмятины.
Анализ первопричин
Система компьютерного зрения, записывающая видео каждой операции на сборочной линии, позволяет, используя любой серийный номер, тщательно изучить причины сбоя при производстве дефектного изделия.
3. Безопасность
Компьютерное зрение помогает системам отслеживания объектов на видео и их обнаружению на изображениях, что позволяет предприятиям значительно повысить уровень безопасности. Визуальные данные с камер видеонаблюдения могут быть объединены с другими типами данных, такими как данные с датчиков движения или ИК-датчиков. Эти данные затем позволяют системе искусственного интеллекта обнаруживать и отслеживать подозрительные предметы или людей, перемещающихся в пределах контролируемой зоны, и автоматически отправлять соответствующие оповещения соответствующим органам. Кроме того, алгоритмы распознавания образов, обработка видеопотоков или распознавание изображений с помощью ИИ могут выявлять нарушения правил дресс-кода для опасной работы.
Меры безопасности в связи с COVID
Глобальная пандемия добавила еще несколько проблем для служб безопасности: ношение масок или соблюдение социальной дистанции. Компьютерное зрение позволяет осуществлять мониторинг толпы. Эта технология доказала свою эффективность в определении того, соблюдают ли люди стандартные операционные процедуры.
4. Синхронизация производственных процессов и динамическое планирование
Производственные системы (например, системы планирования ресурсов предприятия и управления производственными процессами) обеспечивают динамическое распределение ресурсов и составление графиков. Эти системы используют камеры и устройства IoT для отслеживания перемещения материалов и продукции в режиме реального времени. Кроме того, эти системы накапливают и используют визуальные данные для отслеживания перемещения материалов и продукции в режиме реального времени. В результате повышается гибкость, сокращаются запасы и повышается общая эффективность оборудования.
5. Прогнозируемое техническое обслуживание
Простои оборудования могут обходиться дорого и приводить к значительным убыткам. Технология компьютерного зрения позволяет постоянно и точно отслеживать производственные процессы на предмет ранних признаков износа. Благодаря использованию Интернета вещей (IoT) и глубокого обучения, эти системы компьютерного зрения отличаются высокой точностью и стабильностью. В результате они могут оповещать инженеров о необходимости технического обслуживания до того, как станет слишком поздно и возникнет проблема.
Такие гиганты, как Royal Dutch Shell, ExxonMobil и Chevron, используют предиктивное техническое обслуживание на основе искусственного интеллекта для отслеживания неисправностей своего оборудования.
6. Считывание штрихкодов и QR-кодов
Это популярный пример применения компьютерного зрения в обрабатывающей промышленности. Распознавание и считывание штрих-кодов и текста — непростая задача, которую приходится решать ежедневно. «Умные» заводы используют модернизированный искусственный интеллект, а также системы и приложения на основе компьютерного зрения для решения этой проблемы и подачи сигналов к промышленной автоматизации.
7. Обучение
Компьютерное зрение может быть использовано в составе системы машинного обучения для создания виртуальной среды для обучения и развития навыков.
Стандартизация рабочих процедур и «защита от ошибок»
Ключ к совершенству в производстве — это следование одному и тому же «золотому процессу» каждый раз. Все работники производственной линии, несомненно, должны быть обучены его использованию. Однако благодаря видеоаналитике в реальном времени компьютерное зрение может гарантировать, что шаги выполняются в правильной последовательности на каждом цикле.
Полноценное обучение новых операторов.
Обширный объем видеоданных позволяет вашим лучшим сотрудникам на передовой обучать своих коллег с помощью примеров видеороликов и проверять процесс с помощью отслеживания объектов или распознавания изображений.
8. Отслеживание и контроль
Некоторые производители обязаны отслеживать свою продукцию от производственной линии до конечного потребителя. Это особенно важно для свежих продуктов питания и лекарств.
Таким образом, на упаковках можно указывать серийные номера, сроки годности, даты изготовления и т.д. Специальный код, являющийся глобальным уникальным идентификатором, GTIN (Global Trade Item Number), позволяет отслеживать посылки по всему миру.
Производители автоматически генерируют эти коды в основной базе данных и используют их позже в процессе производства, печатая на контейнерах. Следующий этап производственного процесса — проверка информации, нанесенной на картонную упаковку.
Например, система компьютерного зрения считывает напечатанный текст с помощью высокотехнологичных камер, распознает его с помощью оптического распознавания символов (OCR), проверяет в основной базе данных, а затем подтверждает, соответствует ли напечатанная этикетка сохраненным данным. Упаковка отбраковывается, если какие-либо коды нечеткие или не соответствуют существующим данным.
9. Чтение простого текста и анализ почерка.
Хотя оптическое распознавание символов (OCR) не является чем-то новым, обучение машины распознаванию и извлечению текста из изображений — это совершенно другое дело. Однако обучение устройства распознаванию текста на изображении может значительно повысить производительность.
Например, Microsoft выпустила технологию в своем стеке когнитивных сервисов под названием Computer Vision API. Она может обнаруживать наличие читаемого текста и преобразовывать его в текстовый поток.
Такие компании, как Tesla, являются пионерами в области полной автоматизации своих производственных процессов, используя компьютерное зрение в качестве центральной нервной системы для управления и координации всех движущихся частей.
Проблемы и ограничения
Промышленное машинное зрение представляет собой будущее интеллектуального автоматизированного производства.
Компьютерное зрение, выступая в роли «глаз» отрасли, может использоваться для бесконтактного измерения и обнаружения невидимых элементов и работает непрерывно 24/7, даже в сложных условиях труда.
Однако не все системы машинного зрения одинаковы.
В двумерном пространстве существует ограничение по освещенности, которое мы уже обсуждали ранее.
Аппаратное обеспечение — ещё одно ограничение. Развитие промышленного машинного зрения сдерживают такие факторы, как недостаточно качественная коррекция искажений объектива камеры, непостоянная калибровка, ограниченный диапазон углов обзора, условия установки и требования к месту размещения, и многое другое.
Ещё одна проблема заключается в том, что промышленные изделия имеют сложную архитектуру, требующую больших вычислительных мощностей. Если у устройства недостаточно памяти, модель придётся обучать в облаке, что создаёт дополнительные сложности и замедляет работу в режиме реального времени.
И наконец, разработка компонентов систем машинного зрения, включая датчики зрения и базовое программное обеспечение, часто требует значительных инвестиционных затрат.
Компьютерное зрение совершает революцию в цепочке поставок.
Как объяснено выше, роботы не могут полностью заменить человеческий интеллект на производственных предприятиях. Однако они могут повысить их производительность для достижения лучших результатов. Например, использование коллаборативного робота добавляет командный подход к работе одиночного робота. Таким образом, передовые методы компьютерного зрения могут обеспечить безопасность людей и оптимизировать выполнение задач командой роботов. Кроме того, видео может обрабатываться покадрово или с помощью пространственно-временного анализа. Преимущества здесь многочисленны, но ключевым является безопасность работников.
Человеческая деятельность и продвижение линии фронта
Анализ видеопотоков с помощью компьютерного зрения позволяет понимать и оптимизировать движения людей на предприятии так же эффективно, как и действия инженера-человека. Это включает в себя аналитику сборочных процессов (хронометраж каждого цикла сборки, упомянутого выше), автоматизированные схемы сборки и отслеживание соблюдения социальной дистанции. Главная ценность заключается в повышении качества и производительности самого важного актива производителя — рабочей силы.
Устойчивое развитие в производстве
Машины могут выявлять закономерности, определяющие, должен ли двигатель работать или может находиться в режиме холостого хода, что влияет на затраты на техническое обслуживание и энергопотребление. То же самое относится и к химическим веществам: камеры эффективно контролируют выбросы оксидов серы (SOx) и оксидов азота (NOx), проверяя цвет воды для определения наличия загрязняющих веществ. Кроме того, использование машинного зрения для контроля качества уменьшает количество брака, который не подлежит переработке и попадает на свалки.
Таким образом, компьютерное зрение сокращает количество отходов и потребление энергии, химических веществ, улучшает качество воздуха и расход сырья.
Влияние на выручку
Развивая тему устойчивого развития, следует отметить, что сокращение потребления энергии или химических веществ приводит к снижению затрат. Логическим следствием оптимизации с помощью ИИ является рост доходов: максимальное качество с первого раза может увеличить выход продукции или сократить количество брака, экономя средства на сырье.
Внедрение систем компьютерного зрения позволяет производителям лучше обеспечивать качество и контролировать безопасность оборудования и персонала. Таким образом, это помогает адаптироваться к внешним воздействиям и бесперебойно работать практически в любых условиях.
Есть ли какие-либо препятствия для использования платформ компьютерного зрения?
Действительно, современное машинное зрение имеет свои барьеры для входа. Без опыта в области компьютерного зрения бывает сложно понять, с чего начать. Обычно первый вопрос: создавать собственное решение или покупать готовое? К сожалению, лишь немногие хорошо зарекомендовавшие себя специализированные решения для обрабатывающей промышленности используют современное компьютерное зрение. Таким образом, покупка готового решения может быть невозможна для задач, выходящих за рамки самых простых случаев.
Тем не менее, современное компьютерное зрение в производстве требует от команды, стремящейся создавать собственные решения, весьма разнообразного набора навыков (машинное обучение, разработка программного обеспечения, информатика). Более того, производственный сектор по-прежнему контролируется устаревшими методами, а инновации появляются редко, что делает реализацию таких решений сложной задачей. Таким образом, если ваша компания перешла в новую эру автоматизации на основе машинного обучения, возможно, стоит рассмотреть и нанять экспертов по разработке решений в области компьютерного зрения на аутсорсинге.
Наши преимущества
В нашем случае ситуация иная. Наши технологии — это очень эффективная на сегодняшний день технология 3D-сопоставления. Технология, основанная на искусственном интеллекте, обрабатывает огромные объемы 3D-данных с высокой частотой и определяет положение и ориентацию заготовки, адаптируя траекторию движения робота в режиме реального времени, что делает ее идеальной для автоматизированного производства.
Компьютерное зрение за последние годы значительно продвинулось вперед, и его применение в таких областях, как производство и автоматизация, сыграло решающую роль в повышении эффективности и производительности. Оно стало бесценным инструментом для многих отраслей, и его возможности по улучшению процессов в этих отраслях практически безграничны.
Преимущества использования компьютерного зрения в промышленности неоспоримы и продолжают расти, развиваться и совершенствоваться вместе с развитием технологий. По мере того, как технологии становятся все более распространенными и доступными как для крупных, так и для малых предприятий, открываются беспрецедентные возможности.
