Czy jesteś programistą rozwiązań widzenia maszynowego?
Firma Intel oferuje potężny zestaw narzędzi do rozwiązań widzenia maszynowego. Zapewniamy zoptymalizowane modele sieci neuronowych do kontroli wizualnej, narzędzia programistyczne do wnioskowania głębokiego uczenia oraz oprogramowanie pośredniczące i implementacje referencyjne, które można wykorzystać do tworzenia oprogramowania widzenia maszynowego.
Wszystkie licencje są dostępne bezpłatnie.
Co to jest widzenie maszynowe?
Krótko mówiąc, technologia widzenia maszynowego daje urządzeniom przemysłowym możliwość „zobaczenia”, co robią i szybkiego podejmowania decyzji w oparciu o uzyskane dane. Najczęstszymi zastosowaniami widzenia maszynowego są kontrola wizualna i wykrywanie wad, pozycjonowanie i pomiar części oraz identyfikacja, sortowanie i śledzenie produktów.
Widzenie maszynowe jest jedną z podstawowych technologii automatyki przemysłowej. Od dziesięcioleci przyczynia się do poprawy jakości produktów, przyspieszenia produkcji oraz optymalizacji procesów produkcyjnych i logistycznych. Teraz ta sprawdzona technologia łączy się ze sztuczną inteligencją w dążeniu do przejścia na koncepcję Przemysłu 4.0.
Widzenie maszynowe jest głównym elementem automatyki przemysłowej. Zobacz powyższy wykres, aby dowiedzieć się, jak elementy maszynowych systemów wizyjnych współpracują ze sobą, przekształcając operacje.
Jak wszystko się zaczęło: klasyczne maszynowe systemy wizyjne
Maszyny mogły „widzieć” przed pojawieniem się sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Już na początku lat 70 komputery zaczęły korzystać z określonych algorytmów do przetwarzania obrazów i rozpoznawania podstawowych funkcji. Ta klasyczna technologia widzenia maszynowego umożliwia wykrywanie krawędzi obiektu w celu pozycjonowania, znajdowanie różnic kolorów wskazujących na wadę i rozpoznawanie plam połączonych pikseli wskazujących na dziurę.
Klasyczne widzenie maszynowe obejmuje stosunkowo proste operacje, które nie wymagają sztucznej inteligencji. Tekst musi być prosty i ostry, na przykład kod kreskowy. Kształty muszą być przewidywalne i pasować do konkretnego wzorca. Klasyczny maszynowy system wizyjny nie potrafi odczytać pisma odręcznego, rozszyfrować pomarszczonych etykiet ani odróżnić jabłka od pomarańczy.
Niemniej jednak klasyczna technologia widzenia maszynowego miała ogromny wpływ na przemysł produkcyjny. Maszyny nie męczą się, więc mogą wykrywać wady szybciej i bardziej niezawodnie niż ludzkie oczy. Ponadto maszyny nie mają ograniczeń ludzkiego wzroku. Specjalistyczne kamery maszynowych systemów wizyjnych mogą korzystać z obrazowania termicznego do wykrywania anomalii cieplnych oraz z promieniowania rentgenowskiego do wykrywania mikroskopijnych wad i zmęczenia metalu.
Rozwój sztucznej inteligencji: wnioskowanie głębokiego uczenia i przemysłowe systemy wizyjne
Coraz bardziej zaawansowane technologie przetwarzania brzegowego — urządzenia wbudowane i IoT na brzegu sieci i nie tylko — a także rosnąca liczba modeli głębokiego uczenia w ramach sztucznej inteligencji (AI) radykalnie rozszerzają możliwości widzenia maszynowego. Ten szybki wzrost możliwości prowadzi do przejścia na inteligentne fabryki i Przemysł 4.0.
AI wzbogaca klasyczne algorytmy widzenia komputerowego o modele zwane sieciami neuronowymi. Gdy komputer otrzymuje obraz lub strumień wideo zawierający obrazy, oprogramowanie widzenia maszynowego porównuje dane obrazów z modelem sieci neuronowej. Ten proces, znany jako wnioskowanie głębokiego uczenia, umożliwia komputerom rozpoznawanie bardzo subtelnych różnic takich jak nawet najmniejsze niezgodności materiału ze wzorcem czy mikroskopijne wady na płytkach drukowanych.
Aby poprawić dokładność i szybkość, specjaliści ds. danych tworzą konkretne modele sieci neuronowych do konkretnych zastosowań. W tym procesie nazywanym nadzorowanym szkoleniem komputer analizuje dziesiątki tysięcy próbek i identyfikuje istotne wzorce, w tym wzorce, których człowiek mógłby nie zauważyć.
Istnieją modele do wykrywania martwych i uszkodzonych pikseli na wyświetlaczach, rozpoznawania pustych przestrzeni w zgrzewach i wskazywania zaciągniętych włókien tkaniny. Oczywiście coraz więcej modeli jest stale opracowywanych i udoskonalanych.
Inteligentne maszynowe systemy wizyjne i systemy autonomiczne
Sztuczna inteligencja rozszerza technologię widzenia maszynowego znacznie poza kontrolę wizualną i jakości. Dzięki inteligentnym maszynowym systemom wizyjnym roboty mogą widzieć w trzech wymiarach, przekazywać między sobą części i wzajemnie sprawdzać swoją pracę. Mogą nawet wchodzić w interakcję z pracownikami, aby zapewnić bezpieczną współpracę.
Maszyny z inteligentnymi systemami wizyjnymi mogą korzystać z przetwarzania języka naturalnego, aby odczytywać etykiety i interpretować znaki. Roboty z inteligentnymi systemami wizyjnymi mogą rozpoznawać kształty, obliczać ilości i idealnie pakować pudełka, samochody ciężarowe, a nawet kontenery, nie marnując przestrzeni.
To przejście z maszyn potrafiących automatyzować proste zadania na maszyny autonomiczne, które mogą dostrzec więcej niż ludzkie oko i myśleć samodzielnie, aby optymalizować elementy w dłuższej perspektywie, przyczynia się do powstawania nowych innowacji przemysłowych.
Może to brzmieć jak science fiction, lecz inteligentne maszynowe systemy wizyjne już dziś znajdują zastosowanie w fabrykach, magazynach i centrach logistycznych, pomagając ludziom i wykonując za nich przyziemne zadania. Dzięki temu pracownicy mogą wykorzystać swoją wiedzę, skupiając się na najważniejszych elementach.
Zastosowania widzenia maszynowego
Przemysłowe systemy wizyjne są podstawą inteligentnych sektorów produkcji, logistyki i operacji. Kamery maszynowych systemów wizyjnych, wbudowane czujniki IoT i komputery przemysłowe umożliwiają wprowadzenie inteligentnych rozwiązań i analiz w celu poprawienia wydajności na każdym etapie procesu produkcji.
Zalety widzenia maszynowego w inteligentnej produkcji
Zastosowanie widzenia maszynowego w przemyśle produkcyjnym może poprawić jakość produktów i ogólną wydajność systemu, zwiększając przepustowość linii produkcyjnej, zmniejszając koszty pracy i odciążając pracowników, aby mogli się skupić na bardziej wartościowej pracy.
Firma Audi we współpracy z firmami Intel i Nebbiolo Technologies wprowadza analizy predykcyjne i algorytmy uczenia maszynowego do procesów inspekcji zgrzewów i krytycznych procesów kontroli jakości. Efektem jest wzrost liczby zgrzewów analizowanych dziennie, mniejsze koszty pracy w fabrykach oraz możliwość przejścia na bardziej proaktywny model monitorowania polegający na unikaniu problemów, a nie tylko reagowaniu na nie.1
„W fabryce w Neckarsulm już odnotowaliśmy zmniejszenie kosztów pracy o 30–50%”.
W ściśle regulowanych branżach, jak branża farmaceutyczna, widzenie maszynowe umożliwia stałą kontrolę składów produktów, opakowań i etykiet w celu zapewnienia jakości. W przypadku łańcuchów dostaw widzenie maszynowe umożliwia automatyczne skanowanie i śledzenie produktów w każdym punkcie przepływu pracy, zapewniając precyzyjne liczenie zapasów w danej chwili.
Zalety widzenia maszynowego w sektorze operacji
Poprawa bezpieczeństwa i higieny pracy jest kluczową zaletą zastosowania widzenia maszynowego w sektorze operacji. Komputerowe system wizyjne wykorzystujące technologię AI umożliwiają kontrolowanie, czy pracownicy utrzymują dystans społeczny i stosują odpowiednie środki bezpieczeństwa. Roboty i urządzenia z maszynowymi systemami wizyjnymi mogą interpretować działania ludzi i wchodzić w interakcje, pomagając zapobiegać wypadkom, zanim do nich dojdzie. W razie niebezpieczeństwa mogą ostrzec operatora lub automatycznie wyłączyć urządzenia, ograniczając ryzyko dla pracowników i firmy.
Dodatkowo — dzięki ciągłemu analizowaniu danych z kamer, mikrofonów i czujników wbudowanych w urządzenia i maszyny przemysłowe — komputery przemysłowe mogą wykorzystywać technologię AI do wykrywania błędów i śladów zużycia, zanim dojdzie do awarii. W ten sposób można z wyprzedzeniem zaplanować naprawy zapobiegawcze i wyeliminować nieoczekiwane przestoje oraz rosnące z czasem koszty konserwacji.
W obszarach zarządzania aktywami i bezpieczeństwa technologia AI umożliwia wykrywanie i śledzenie obiektów na kanałach wideo, zapewniając prawidłowe wykorzystanie i przechowywanie oraz powiadamiając kierownictwo, gdy aktywa przekroczą wstępnie zdefiniowaną granicę. Systemy monitoringu mogą stać się aktywnymi partnerami w zakresie bezpieczeństwa potrafiącymi kontrolować dostęp do budynków i identyfikować niebezpieczne scenariusze.
Zobacz, jak firma Intel wprowadza technologię AI do przemysłowych systemów wizyjnych
Widzenie maszynowe i automatyzacja przemysłowa przynoszą natychmiastowe zyski w postaci większej produktywności, dokładniejszej kontroli jakości i większej wydajności. Jako fundament technologii Przemysłu 4.0, widzenie maszynowe jest motorem transformacji produkcji, logistyki i operacji.
Przeczytaj najnowsze studia przypadków na temat widzenia maszynowego i dowiedz się, jak modele głębokiego uczenia, oprogramowanie pośredniczące i projekty referencyjne firmy Intel® przyczyniają się do budowania Przemysłu 4.0 nowej generacji.