Süni görmə

La süni görmə və ya kompüter görmə Sənaye xaricində və içərisində çoxsaylı tətbiqlər üçün istifadə edilə bilən bir texnikadır. Şəkilləri başa düşməyə, məlumatı emal etməyə, təhlil etməyə və göstərilən məlumatlara əsaslanaraq bir sıra hərəkətlər etməyə imkan verir. Və bunu bir insandan daha təsirli bir şəkildə edə bilərlər, çünki maşınlara müşahidə etdikləri mühitin görüntülərini anlamaq və şərh etmək üçün böyük bir qabiliyyət verirsiniz.

Əvvəlcədən AI (Süni Zəka)İndiyə qədər ağlasığmaz olan şeylərə nail olmaq üçün bu süni görmə texnikasını bir çox təkmilləşdirmək mümkün olmuşdur. Əlavə olaraq, süni görmə üsulları eyni anda yerində tətbiq oluna bilər və ya artıq yazılmış şəkilləri və ya videoları təhlil edə bilər. Kompüterlə insan görmə qabiliyyətini təqlid etmək üçün yeni qabiliyyətlər təmin edən bu tip görmə qabiliyyətinin 3D tərəfi də var.

Kompüter görmə nədir?

sənaye sektorunda süni görmə

La süni görmə hesablama vasitəsi ilə real dünyanın görüntülərini əldə etmək, emal etmək və təhlil etmək üçün alət və metodların məcmusudur. Bu şəkildə, görüntü düzəlişlərindən və bərpasından tutmuş, sonradan öyrəniləcəkləri kimi digər sənaye tətbiqləri üçün qərar verməyə qədər müəyyən vəzifələr işlənə və avtomatlaşdırıla bilər.

Bu dəqiqdir sənaye sektoru istehsal və ya seçmə proseslərinin avtomatlaşdırılmasına və insan tərəfindən edildiyindən daha yüksək sürət almasına imkan verdiyi üçün bu süni görmədən ən çox faydalanan. Əlavə olaraq, texnikanın təkmilləşdirilməsi ilə avtomobil sənayesindən elektronikaya, kənd təsərrüfatına və hətta logistikaya qədər genişlənməsinə imkan verən daha çox tətbiq və aşağı xərclərə malikdir.

Texnika

Zamanı nə edilir proses obyektlərin və ya ətraf mühitin şəkillərini çəkmək, kompüterdə işləyən proqramlardan istifadə etməklə onları tez bir zamanda emal etmək, həmin şəkillərdən müvafiq məlumatları çıxarmaq və onları bir şəkildə tətbiq etmək üçün əsasən kamera / s və ya sensorun olmasıdır. Məsələn, bir konveyer üzərində bir kamera qarşısından keçən əşyalar zədələnmiş və mexaniki bir aktuatoru olanları zəncirdə davam etməmək üçün atmaq üçün analiz edilə bilər.

Bütün süni görmə sistemi aşağıdakı addımlardan keçir:

  • Tutmaq: Sensor həqiqi obyektin şəklini çəkəcək. Bu optik sensor, CCD kamera, CMOS, INGAAS, rentgen, IR, termoqrafiya və s. Bu da işıqlandırma kimi əlaqəli bəzi aksesuarlara malikdir. Bu halda onlar flüoresan, LED, qütblü işıq, lazer, arxa işıq və s.
  • Rəqəmsallaşdırma: rəqəmsal formatda toplanan şəkillərlə çəkilən məlumatları kompüter tərəfindən işlənməyə çevirir.
  • Hesablama: nəzarət proqramı sayəsində bu məlumatları emal etməyə və sonrakı mərhələlərdə hərəkət edəcəyi / qərar verəcəyi məlumatları əldə etməyə imkan verir.
  • Nəticələr: nəticələr əldə edir və onlara əməl edirsən.

Bütün bu addımlar lazımdır müxtəlif modullar və ya hissələr kimi fəaliyyət göstərə bilmək üçün:

  • Şəkil modulu: obyektin və ya mühitin siqnalını və ya görüntüsünü çəkməkdən məsul şəxs.
  • Rəqəmsal modul: Analoq siqnalını kameradan rəqəmsala çevirən.
  • Ekran modulu: birincisi ilə qarışdırılmamalıdır, buferdə olan rəqəmsal siqnalın monitorda və ya ekranda göstərilməsi lazım olduqda onu vizual siqnala çevirən siqnaldır.
  • Şəkil prosessoru: proqram və ya hardware ola bilər. Həyata keçirilməsindən asılı olmayaraq, kamera tərəfindən çəkilən rəqəmsal şəkilləri şərh etməkdən məsuldur. Əlbəttə ki, hər halda bir kompüterə ehtiyacınız var.
  • I / O modulları: giriş və çıxış əldə edilən məlumatlara əsaslanaraq şəkil çəkilişini idarə edir və çıxışı idarə edir.
  • Rabitə: süni görmə sisteminin digər elementlərlə əlaqə qura biləcəyi avtobus və ya interfeysdir. Simsiz, Ethernet, RS232, ...

Məqsəd və ya funksionallıq

Hər dəqiqə o konveyerdən bir neçə cisim keçərsə, insan bunu səmərəli edə bilər. Ancaq onlarla, yüzlərlə və ya minlərlə hadisə baş verərsə, bu çox mürəkkəb və ya qeyri -mümkün olur. Burada kompüter görmə qabiliyyəti ola bilər bu prosesləri sürətləndirin və onları həyata keçirin.

Buna görə kompüter görmə sənayesi istehsalını sürətləndirmək üçün əla vasitədir. Hər şeyə əsaslanan proseslər sayəsində həllər hər bir sənayenin istehsal prosesinə uyğunlaşdırılmışdır. Gerekirse ölçeklenebilirlik, yeniləmə və fərdiləşdirmə qabiliyyəti ilə.

articficial görmə, texnologiya, sənaye, iot

Bunun üçün çox sadə cihazlardan istifadə edilə bilər optik sensorlar, 3D əldə etmək üçün daha inkişaf etmiş bir kameraya və ya bir qrupa.

Üstünlüklər və mənfi cəhətlər

Yuxarıda göstərilənlərə əlavə olaraq, bir sıra da var üstünlükləri və mənfi cəhətləri süni görmə sistemləri. Ən diqqətəlayiq olanı, sənayedə istehsal performansının yaxşılaşmasıdır, lakin daha çox şey var.

arasında üstünlükləri qeyd etmək olar:

  • Yoxlamanın subyektivliyini aradan qaldırın: Süni görmə sistemlərini tətbiq etməklə, zaman vahidi üçün parametrlərin ölçülməsi və qiymətləndirilməsi zamanı bu mənada bir inkişafa nail olmaq və performansını artırmaq olar.
  • Esneklik: sistemlərin özləri dəyişdirilərsə istehsal proseslərinə daha yaxşı uyğunlaşmaq üçün uyğunlaşma və miqyas almağa imkan verir. Bu, çox vaxta qənaət edir və hər bir dəyişiklikdən sonra kadrları dəyişikliyə və ya buna bənzər bir şeyə öyrətmədən sürətli bir işə başlamağa imkan verir. Sadəcə sadə bir quruluş.
  • ƏlverişliFərdlərin ciblərinin çoxu üçün ucuz əşyalar olmasa da, şirkət üçün uzun müddətdə çox pula qənaət edir. Bundan əlavə, bu texnologiya kifayət qədər yetkin və başa düşüləndir ki, daha ucuz və ucuz olsun. Kompüterlər, proqramlar və ya opto-elektron komponentlər getdikcə daha ucuz və daha səmərəlidir.
  • Costes: bu süni görmə sistemləri bir çox cəhətdən xərcləri azaldır, məsələn, sifarişlərin geri qaytarılması xərcləri, bu sistemlərlə əvəz olunan işçilər, müvəqqəti xərclər, istehsalın artması (daha yüksək qazanc) və s.
  • Metrologiya- Çox tez ölçmək və ya çəkilmiş şəkillərdə görünən fiziki böyüklüklər haqqında məlumat əldə etməyə imkan verir. Məsələn, bir saniyənin bir hissəsində bir hissənin ölçüsünü, sahəsini, hissələr arasındakı məsafəni, diametrləri, bucaqları, mövqeyini və s. İnsanın tez edə bilməyəcəyi bir şey.
  • Təsnifat: əvvəlki üstünlük sayəsində sürətli və səmərəli sənaye təsnifatı kimi başqa bir xüsusiyyət var. Ölçülərə, naxışlara, barkodlara, rəngə, sahəyə, şəkillərə və s.
  • Ən yaxşı son məhsul: süni görmə də son müştəriyə təsir edə biləcək böyük bir üstünlüyə malikdir və bu, hissələrin keyfiyyətinin yaxşılaşdırılmasıdır. İnsanın əlçatmaz olduğu yerlərdə belə daha təsirli bir şəkildə təhlil edilərək daha keyfiyyətli hissələr istehsal etməyə imkan verir. Bu, daha məmnun bir istehlakçı və müştəri sadiqliyinə çevrilir.
  • Digər: daha az diqqətə ehtiyacı var, insanlar kimi görmə səhvlərinə (diqqətsizlik, diqqətsizlik, yayındırmalar, ...) həssas deyildir, işdən kənar qalmaqdan təsirlənmir, insan gözünün əlçatmaz yerlərində yoxlamanı yaxşılaşdırır (məs. : X şüaları ilə daxili hissələri görmək üçün).

arasında mənfi cəhətləriƏn diqqətəlayiq bu sistemlərin qiymətidir, çünki praktik olaraq heç bir zəif nöqtəsi yoxdur. Yalnız bir qədər az obyektiv və daha subyektiv qiymətləndirməyə ehtiyac olan bəzi hallarda uğursuz ola bilər, çünki bu hallarda hər bir işi qiymətləndirmək üçün insanların özlərindən daha yaxşı bir şey yoxdur.

Maşın görmə sənayesində tətbiqlər

Süni görmənin sənayedəki tətbiqləri kimi çox spesifik üç sahədən keçir prosesə nəzarət və keyfiyyətə nəzarətbaxmayaraq ki, bəzi şirkətlər daha da irəli gedir və digər qeyri-sənaye tətbiqləri üçün istifadə edirlər.

Praktik nümunələr İstilik nəzarətindən, trafikə nəzarətdən, düzgün montajın yoxlanılmasından, etiketlənməsindən və işarələnməsindən, qaynaqların yoxlanılmasından, obyektlərin keyfiyyətinə nəzarətdən, seçim və süzgəcdən, alətlərin idarə edilməsindən, səthlərin işlənməsinə nəzarətdən, bələdçi sənaye robotları üçün götürmə və yerləşdirmə sistemlərindən, konteynerlərdə yad cisimlərin aşkarlanması və s.

Sənaye sahəsindəki praktik nümunələr

Sənaye sektorunda süni görmə tətbiqləri gördüyünüz kimi olduqca genişdir. The tətbiq aralığı müxtəlif sektorlarda keçirlər:

  • Elektronika: Elektron sənayesində süni görmə, komponentlərin işlənməsi və identifikasiyası, keyfiyyətə nəzarət, hissələrin düzgün qaynaqlanmasının və qablaşdırılmasının yoxlanılması, komponentlərin PCB və lehimlərə yerləşdirilməsi prosesləri üçün müxtəlif istehsal proseslərində istifadə edilə bilər. onları və s.
  • Avtomobil- Avtomobil hissələrinin istehsalı və montaj prosesində yoxlama üçün istifadə olunur. Damgalama, emal, qaynaq, rəngləmə, buruqlar, ekstrüzyon və s.
  • qidalanma: bu sənayedə süni görmə keyfiyyətə nəzarətin yaxşılaşdırılmasına imkan verir. Məsələn, qabların düzgün doldurulub -doldurulmadığını və ya içərisində yad cisimlərin olmadığını yoxlamaq üçün. Zədələnmiş və ya çürümüş meyvələri çıxarmaq, sonrakı proseslərə keçməməli olan budaqları, daşları, qabıqları və digər elementləri çıxarmaq, ölçülərinə görə təsnif etmək və s.
  • Qablaşdırma və qablaşdırma: Sənaye logistika və qablaşdırmada kompüter görmə qabiliyyəti müəyyən markerlərin olub olmadığını yoxlaya bilər. Ayrıca barkod və ya etiketlərə görə kataloqu edə bilərsiniz, partiyalara, son istifadə tarixlərinə baxa bilərsiniz, qapaqları düzgün yerləşdirə bilərsiniz və s.
  • Logistika və identifikasiya: hissələri və ya məhsulları tez müəyyən etməyə imkan verir. Amazon logistika mərkəzlərində olduğu kimi, mağazaların və distribyutorların ehtiyaclarına çox yaxşı uyğunlaşır.

Maşın görmə və sənaye 4.0

süni görmə və sənaye 4.0

La süni görməBig Data, AI, IoT və buludun özü, sis və kənar hesablama kimi şirkətlərin modernizasiyasına yönəlmiş bir çox digər rəqəmsallaşdırma və keçid texnologiyaları kimi sözdə əhəmiyyətli bir rol oynayır. sənaye 4.0.

Bütün bu paradiqmalar birlikdə yeni inkişaf edən sənayenin bütün şərtlərini yaxşılaşdırmağa imkan verir sektorunda inqilab etməyi hədəfləyir. Və maşınların tətbiqi ilə sənaye inqilabından sonra (1.0), sektorda elektrik enerjisinin tətbiqi (2.0), hesablamanın gəlişi (3.0), indi əvəzinə vermək üçün bu yeni texnika sayəsində bu yeni inqilab gəlir. versiya 4.0.

Maşın görmə, əslində, bu təkmilləşdirmələrdən bir neçəsini bir yerə yığa bilər. İstifadə etdiyi üçün proqram və hardware daha çox zəka və tanıma qabiliyyəti vermək üçün AI də daxil ola bilər. Bütün bunlar sektora yuxarıda göstərilən böyük üstünlüklər və dəqiqlik bəxş edir.

Ancaq bu qabiliyyət, şirkətin özünün digər sahələrini inkişaf etdirmək və modernləşdirmək üçün digər tədbirlər ilə birləşdirilərsə, çoxlu əhatəli həllər olan bir sənaye 4.0 -a səbəb ola bilər. daha səmərəli və rəqabətlidir.

kompüter görmə mərhələləri

Şirkətlər kimi IBM, Red Hat, Marval, Telefonica, və bir çoxları bir müddətdir məqsədlərinə çatmaq üçün şirkətlərə bu çevrilmədə kömək etməyə çalışırlar. İspaniyada Santander, Cepsa və digərləri kimi bir çox önəmli şirkət 4.0 -in böyük inkişaflarından zövq almağa başladı.

Bu dəqiqdir Mərval 20 ildən artıqdır ki, sənaye üçün süni görmə sistemləri hazırlayan və alətlərini inkişaf etdirən şirkət. Bu və digər rəqib şirkətlərin layihələri sayəsində sənayenin əlində olan bütün vasitələr təkmilləşdirildi.

Məsələn, təsəvvür edin a hərtərəfli sistem süni görmə sisteminin lazım olan xammal və ya qüvvədə olan hissələrin miqdarını seçə biləcəyi bir fabrikdə Sənaye 4.0 -dən. Bu məlumatlara əsaslanaraq, yalnız uyğun olmayanlar atıla bilməz və yalnız uyğun olanlar istehsal zəncirinə keçə bilər.

4.0 ilə bu məlumatlar buludlara da ötürülə bilər və digərlərindən istifadə edilə bilər inkişaf edən texnologiyalar məsələn, təchizatçının istehsal qabiliyyətinə və atılan hissələrin miqdarına əsaslanaraq hissələri və ya xammalları sifariş etməsi, inventarın tam avtomatik qiymətləndirilməsi. Yoxsa gələcək sifarişlərdə bu qüsurları azaltmaq üçün aşkar edilmiş uğursuzluqları həmin təchizatçıya bildirirsiniz.

Yəni sənayedə 4.0 texnologiyalar hər şeyi əhatə edir, ilk prosesdən sona qədər və şirkətin bütün şöbələrində və sektorlarında.

İzlenebilirlik xaricində

Sənaye 4.0 -də maşın görmə sistemləri ölçülərindən kənara çıxa bilər izlənilə bilən (morfoloji analiz, qüsurlar, yer tutucular, rəng, görünüş, xarici cisimlərin təhlili, keyfiyyət, kod oxunması və s.). OCR, OCV və ya işləndikdən sonra əldə edilən məlumatları fabrikdəki digər maşınları və ya prosesləri hazır vəziyyətə gətirmək və ya bu barədə daha çox məlumat əldə etmək üçün istifadə edə bilər.

Məsələn, fərqli tutarlılıq obyektlərinin istehsal olunduğunu düşünün. Süni görmə sistemi müəyyən edə bilər tolerantlıq səviyyəsiMəsələn, fərqli sistemlər vasitəsi ilə hər bir obyektin tutarlılığı və beləliklə onu sonrakı prosesdə damgalamalı olan bir maşının tutarlılığından asılı olaraq müvafiq təzyiq göstərməsi üçün işarələyin.

Bu, süni görmə sistemini başa düşməklə mümkündür bir IoT elementi bağlı və növbəti proses maşını başqa bir bağlı IoT cihazı olaraq. Bu səbəbdən şəbəkə vasitəsi ilə ünsiyyət qura bilirlər və hətta bir və digər elementlər arasında sis və ya bulud müəyyən məlumatları təhlil etmək üçün istifadə edilə bilər.

Maşın görmə və sənaye rəqəmsallaşdırması

Bu yeni sənaye rəqəmsallaşdırma sistemləri, ortaya çıxan vasitələr və kompüter görmə qabiliyyəti, hər ölçülü şirkətlərdə indiki və yaxın gələcəkdə əsas rol oynayacaq. Məsələn MES / MON sistemləri ilə birlikdə (İstehsal İcra Sistemi / İstehsal Əməliyyat İdarəçiliyi).

Yəni MES sistemləri sənaye avadanlıqları və istehsal xətləri ilə əlaqəli məlumat idarəetmə sistemləridir. Onlarla ERP proqramı vasitəsi ilə prosesləri, zavodun məlumat axını və hamısını real vaxtda izləmək və nəzarət etmək mümkündür. Xammaldan son məhsula çevrilmələr belə izlənilir və sənədləşdirilir.

MOS səmərəliliyi optimallaşdırmaq üçün istehsal proseslərini əvvəldən sona qədər görselleştirmeye imkan verən bir metodologiyadır. Məhsuldarlığı artıraraq istehsalın səmərəli həyata keçirilməsini təmin edir.

Buna görə də süni görmə sistemləri var bu hallarda həlledici rol oynayırçünki bu sənaye rəqəmsallaşdırma strategiyalarını hazırlamaq üçün mükəmməl bir tamamlayıcı vasitədir. Xüsusilə PLM (Product Lifecycle Management) inkişafları ilə birlikdə, yəni istehsal sistemindən istifadəyə verilən məhsulların ömrünü idarə etmək üçün proqram sistemləri də istifadəyə verilərək.

Anladığınız kimi, bütün bunlar üçün böyük ölçüdə saxlanılan çoxlu məlumatlara ehtiyacınız var məlumat bazaları buludda və ya yerli olaraq və bu, Big Data tərəfindən analiz üçün tez və səmərəli şəkildə işlənə bilər. Və bu verilənlər bazası, bütün məhsullar haqqında sürətli məlumat əldə edə bilən süni görmə sistemləri ilə qidalanacaq.

Bütün bunlar TTM -ni dəyişdirmədən (Bazar Zamanı), əksinə, bütün bu məlumatları əldə edə və bu parametri xeyli yaxşılaşdıra bilərsiniz. Yəni, bir məhsulun düşünülməyə başladığı andan bazara çıxana qədər olan müddət daha uzundur.