కృత్రిమ దృష్టి

La కృత్రిమ దృష్టి లేదా కంప్యూటర్ దృష్టి ఇది పరిశ్రమ వెలుపల మరియు లోపల ఉన్న అనేక అనువర్తనాల కోసం ఉపయోగించే ఒక టెక్నిక్. ఇది చిత్రాలను అర్థం చేసుకోవడానికి, సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేయడానికి, పేర్కొన్న డేటా ఆధారంగా చర్యల శ్రేణిని విశ్లేషించడానికి మరియు ఉత్పత్తి చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. మరియు వారు మానవుడి కంటే మరింత సమర్థవంతమైన రీతిలో చేయగలరు, ఎందుకంటే మీరు యంత్రాలు వారు గమనిస్తున్న పర్యావరణ చిత్రాలను అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు అర్థం చేసుకోవడానికి గొప్ప సామర్థ్యాన్ని ఇస్తారు.

ముందుగానే AI (కృత్రిమ మేధస్సు), ఇప్పటి వరకు ఆలోచించలేని విషయాలను సాధించడానికి ఈ కృత్రిమ దృష్టి పద్ధతులను మెరుగుపరచడం సాధ్యమైంది. అదనంగా, కృత్రిమ దృష్టి టెక్నిక్‌లను ఒకే సమయంలో అమలు చేయవచ్చు లేదా ఇప్పటికే రికార్డ్ చేయబడిన చిత్రాలు లేదా వీడియోలను విశ్లేషించవచ్చు. కంప్యూటర్ ద్వారా మానవ దృష్టిని అనుకరించడానికి కొత్త సామర్థ్యాలను అందించే ఈ రకమైన దృష్టి యొక్క 3D అంశం కూడా ఉంది.

కంప్యూటర్ విజన్ అంటే ఏమిటి?

La కృత్రిమ దృష్టి కంప్యూటింగ్ ద్వారా వాస్తవ ప్రపంచ చిత్రాలను పొందడం, ప్రాసెస్ చేయడం మరియు విశ్లేషించడం కోసం సాధనాలు మరియు పద్ధతుల సంకలనం. ఈ విధంగా, ఇమేజ్ దిద్దుబాట్లు మరియు పునరుద్ధరణ నుండి, తరువాత అధ్యయనం చేయబడే ఇతర పారిశ్రామిక అనువర్తనాల కోసం నిర్ణయం తీసుకోవడం వరకు కొన్ని పనులను ప్రాసెస్ చేయవచ్చు మరియు ఆటోమేట్ చేయవచ్చు.

ఇది ఖచ్చితంగా ఉంది పారిశ్రామిక రంగం ఈ కృత్రిమ దృష్టి నుండి ఎక్కువ ప్రయోజనం పొందేది, ఎందుకంటే ఇది తయారీ లేదా ఎంపిక ప్రక్రియలను ఆటోమేట్ చేయడానికి మరియు అవి మానవుడి కంటే ఎక్కువ వేగం తీసుకునేందుకు అనుమతిస్తుంది. అదనంగా, టెక్నిక్‌ల మెరుగుదలతో, ఇది మరింత ఎక్కువ అప్లికేషన్‌లు మరియు తక్కువ ఖర్చులను కలిగి ఉంది, ఇది ఆటోమోటివ్ పరిశ్రమ నుండి ఎలక్ట్రానిక్స్, అగ్రికల్చర్ మరియు లాజిస్టిక్స్ వరకు విస్తరించడానికి అనుమతిస్తుంది.

టెక్నిక్

ఈ సమయంలో ఏమి చేస్తారు ప్రక్రియ ఇది ప్రాథమికంగా ఒక కెమెరా / s లేదా సెన్సార్‌ని కలిగి ఉంటుంది, ఇది వస్తువులను లేదా పర్యావరణం యొక్క చిత్రాలను క్యాప్చర్ చేస్తుంది, వాటిని కంప్యూటర్‌లో పనిచేసే సాఫ్ట్‌వేర్‌ని ఉపయోగించి త్వరగా ప్రాసెస్ చేస్తుంది, ఆ చిత్రాల నుండి సంబంధిత సమాచారాన్ని సేకరించి వాటిని ఏదో ఒక విధంగా వర్తింపజేయగలదు. ఉదాహరణకు, ఒక కన్వేయర్ బెల్ట్ మీద కెమెరా ముందు ప్రయాణిస్తున్న వస్తువులను పాడైపోయిన వాటిని గుర్తించడానికి విశ్లేషించవచ్చు మరియు మెకానికల్ యాక్యుయేటర్ వాటిని గొలుసులో కొనసాగకుండా విస్మరిస్తుంది.

అన్ని కృత్రిమ దృష్టి వ్యవస్థ కింది దశల ద్వారా వెళుతుంది:

• క్యాచ్మెంట్: సెన్సార్ నిజమైన వస్తువు యొక్క చిత్రాన్ని సంగ్రహిస్తుంది. అది ఆప్టికల్ సెన్సార్, CCD కెమెరా, CMOS, INGAAS, X- కిరణాలు, IR, థర్మోగ్రఫీ మొదలైన వాటి ద్వారా. ఇది లైటింగ్ వంటి కొన్ని అనుబంధ ఉపకరణాలను కూడా కలిగి ఉంది. ఆ సందర్భంలో అవి ఫ్లోరోసెంట్, LED, ధ్రువణ కాంతి, లేజర్, బ్యాక్‌లైట్ మొదలైనవి కావచ్చు.
• డిజిటలైజేషన్: సేకరించిన చిత్రాల ద్వారా సంగ్రహించిన సమాచారాన్ని కంప్యూటర్ ద్వారా ప్రాసెస్ చేయడానికి డిజిటల్ ఫార్మాట్‌గా మారుస్తుంది.
• కంప్యూటింగ్: కంట్రోల్ సాఫ్ట్‌వేర్‌కి ధన్యవాదాలు, ఈ సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేయడానికి మరియు డేటాను పొందడానికి ఇది అనుమతిస్తుంది / తదుపరి దశల్లో ఇది నిర్ణయిస్తుంది.
• ఫలితాలు: మీరు ఫలితాలను పొందండి మరియు వాటిపై చర్య తీసుకోండి.

ఆ దశలన్నీ అవసరం వివిధ గుణకాలు లేదా భాగాలు ఇలా పనిచేయగలరు:

• చిత్రం మాడ్యూల్: వస్తువు లేదా పర్యావరణం యొక్క సిగ్నల్ లేదా ఇమేజ్‌ని క్యాప్చర్ చేసే వ్యక్తి.
• డిజిటైజర్ మాడ్యూల్: కెమెరా యొక్క అనలాగ్ సిగ్నల్‌ను డిజిటల్‌గా మార్చేది.
• డిస్ప్లే మాడ్యూల్: ఇది మొదటి దానితో గందరగోళం చెందకూడదు, పర్యవేక్షణ అవసరమైతే మానిటర్ లేదా స్క్రీన్‌పై చూపించడానికి బఫర్‌లోని డిజిటల్ సిగ్నల్ రెసిడెంట్‌ను విజువల్ సిగ్నల్‌గా మారుస్తుంది.
• ఇమేజ్ ప్రాసెసర్: సాఫ్ట్‌వేర్ లేదా హార్డ్‌వేర్ కావచ్చు. దాని అమలుతో సంబంధం లేకుండా, కెమెరా ద్వారా బంధించబడిన డిజిటలైజ్డ్ చిత్రాలను వివరించే బాధ్యత ఇది. వాస్తవానికి, ఏ సందర్భంలోనైనా మీకు కంప్యూటర్ అవసరం.
• I / O గుణకాలు: ఇన్‌పుట్ మరియు అవుట్‌పుట్ పొందిన ఇమేజ్ క్యాప్చర్ మరియు పొందిన డేటా ఆధారంగా అవుట్‌పుట్‌ను కంట్రోల్ చేస్తుంది.
• కమ్యూనికేషన్: ఇది బస్సు లేదా ఇంటర్‌ఫేస్ ద్వారా కృత్రిమ దృష్టి వ్యవస్థ మిగిలిన అంశాలతో కమ్యూనికేట్ చేయగలదు. అవి వైర్‌లెస్, ఈథర్‌నెట్, RS232, ...

ప్రయోజనం లేదా కార్యాచరణ

ప్రతి నిమిషానికి కొన్ని వస్తువులు ఆ కన్వేయర్ గుండా వెళితే, మానవుడు దానిని సమర్ధవంతంగా చేయగలడు. అయితే వాటిలో పదులు, వందలు లేదా వేల సంఖ్యలో జరుగుతుంటే, అది చాలా క్లిష్టంగా లేదా అసాధ్యంగా మారుతుంది. కంప్యూటర్ దృష్టి ఇక్కడే ఉంటుంది ఈ ప్రక్రియలను వేగవంతం చేయండి మరియు వాటిని నిర్వహించండి.

అందువల్ల, పారిశ్రామిక ఉత్పత్తిని వేగవంతం చేయడానికి కంప్యూటర్ దృష్టి ఒక గొప్ప సాధనం. ఆధారంగా ప్రక్రియలకు అన్ని ధన్యవాదాలు పరిష్కారాలు ప్రతి పరిశ్రమ ఉత్పత్తి ప్రక్రియలకు అనుగుణంగా ఉంటాయి. అవసరమైతే స్కేలబిలిటీ, అప్‌డేట్ మరియు అనుకూలీకరణ సామర్థ్యంతో.

దీని కోసం, సాధారణ నుండి అనేక పరికరాలను ఉపయోగించవచ్చు ఆప్టికల్ సెన్సార్లు, 3D ని సాధించడానికి మరింత అధునాతన కెమెరా లేదా వారి సమూహానికి.

ప్రయోజనాలు మరియు అప్రయోజనాలు

పైన పేర్కొన్న వాటితో పాటు, అనేక కూడా ఉన్నాయి ప్రయోజనాలు మరియు అప్రయోజనాలు కృత్రిమ దృష్టి వ్యవస్థలు. పరిశ్రమలో ఉత్పత్తి పనితీరులో మెరుగుదల చాలా ముఖ్యమైనది, కానీ ఇంకా చాలా ఉంది.

మధ్య ప్రయోజనాలు హైలైట్ చేయవచ్చు:

• తనిఖీ యొక్క ఆత్మాశ్రయతను తొలగించండి: కృత్రిమ దృష్టి వ్యవస్థలను అమలు చేయడం ద్వారా, ప్రతి యూనిట్ సమయానికి పారామితులను లెక్కించేటప్పుడు మరియు మూల్యాంకనం చేసేటప్పుడు ఈ కోణంలో మెరుగుదల సాధించవచ్చు మరియు పనితీరు మెరుగుపడుతుంది.
• వశ్యత: సిస్టమ్‌లు తాము మార్చబడితే ఉత్పత్తి ప్రక్రియలకు బాగా అలవాటు పడటానికి అనుసరణ మరియు స్కేలింగ్‌ని అనుమతిస్తాయి. ఇది చాలా సమయాన్ని ఆదా చేస్తుంది మరియు మార్పు కోసం సిబ్బందికి శిక్షణ ఇవ్వకుండా లేదా అలాంటిదేమీ లేకుండా ప్రతి మార్పు తర్వాత త్వరగా ప్రారంభించడానికి అనుమతిస్తుంది. కేవలం ఒక సాధారణ సెటప్.
• స్థోమత: అవి వ్యక్తుల పాకెట్స్‌లో చాలా చౌక వస్తువులు కానప్పటికీ, ఇది కంపెనీకి దీర్ఘకాలంలో చాలా డబ్బు ఆదా చేస్తుంది. ఇంకా, ఈ టెక్నాలజీ తగినంత పరిపక్వత మరియు చౌకగా మరియు చౌకగా పొందడానికి తగినంతగా అర్థమయ్యేలా ఉంది. కంప్యూటర్లు, సాఫ్ట్‌వేర్ లేదా ఆప్టో-ఎలక్ట్రానిక్ భాగాలు మరింత చౌకగా మరియు మరింత సమర్థవంతంగా ఉంటాయి.
• Costes: ఈ కృత్రిమ దృష్టి వ్యవస్థలు అనేక విధాలుగా ఖర్చులను తగ్గిస్తాయి, ఆర్డర్‌లను తిరిగి ఇచ్చే ఖర్చు, ఈ వ్యవస్థల ద్వారా భర్తీ చేయబడిన సిబ్బంది, తాత్కాలిక ఖర్చులు, పెరిగిన ఉత్పత్తి (అధిక లాభాలు) మొదలైనవి.
• మెట్రాలజీ: క్యాప్చర్ చేయబడిన ఇమేజ్‌లలో కనిపించే భౌతిక పరిమాణాలపై సమాచారాన్ని త్వరగా కొలవడానికి లేదా పొందడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. ఉదాహరణకు, మీరు ఒక సెకనులో ఒక భాగం యొక్క పరిమాణం, దాని వైశాల్యం, భాగాల మధ్య దూరం, వ్యాసాలు, కోణాలు, స్థానం మొదలైన వాటిని నిర్ణయించవచ్చు. మానవుడు అంత త్వరగా చేయలేని పని.
• వర్గీకరణ: మునుపటి ప్రయోజనానికి ధన్యవాదాలు, వేగవంతమైన మరియు సమర్థవంతమైన పారిశ్రామిక వర్గీకరణ వంటి మరొకటి ఉంది. కొలతలు, నమూనాలు, బార్‌కోడ్‌లు, రంగు, ప్రాంతం, ఆకారాలు మొదలైన వాటి ప్రకారం వేగవంతమైన వేగంతో పనులను వర్గీకరించడం మరియు ఆటోమేట్ చేయడం సాధ్యపడుతుంది.
• ఉత్తమ ముగింపు ఉత్పత్తి: కృత్రిమ దృష్టి కూడా అంతిమ కస్టమర్‌పై ప్రభావం చూపే గొప్ప ప్రయోజనాన్ని కలిగి ఉంది మరియు ఇది భాగాల నాణ్యతను మెరుగుపరచడం. మరింత సమర్థవంతమైన రీతిలో విశ్లేషించడం ద్వారా, మానవుడికి అందుబాటులో లేని ప్రాంతాల్లో కూడా, అధిక నాణ్యత గల భాగాలను ఉత్పత్తి చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. ఇది మరింత సంతృప్తి చెందిన వినియోగదారు మరియు కస్టమర్ విధేయతకు అనువదిస్తుంది.
• ఇతర: దీనికి తక్కువ శ్రద్ధ అవసరం, ఇది మనుషుల వలె దృష్టి లోపాలకు గురికాదు (అజాగ్రత్త, అజాగ్రత్త, పరధ్యానం, ...), ఇది పనికి హాజరుకాకపోవడం వల్ల ప్రభావితం కాదు, ఇది మానవ కంటికి అందుబాటులో లేని ప్రదేశాలలో ధృవీకరణను మెరుగుపరుస్తుంది (ఉదా. : లోపలి భాగాలను చూడటానికి X కిరణాల ద్వారా).

మధ్య ప్రతికూలతలుఈ వ్యవస్థల ధర చాలా ముఖ్యమైనది, ఎందుకంటే దీనికి ఆచరణాత్మకంగా బలహీనమైన అంశాలు లేవు. కొంత తక్కువ లక్ష్యం మరియు మరింత ఆత్మాశ్రయ మూల్యాంకనం అవసరమయ్యే కొన్ని సందర్భాల్లో మాత్రమే అది విఫలమవుతుంది, ఎందుకంటే ఆ సందర్భాలలో ప్రతి కేసును విశ్లేషించగలిగే వ్యక్తుల కంటే మెరుగైనది ఏదీ లేదు.

మెషిన్ విజన్ పరిశ్రమలో అప్లికేషన్లు

పరిశ్రమలో కృత్రిమ దృష్టి యొక్క అనువర్తనాలు మూడు నిర్దిష్ట రంగాల ద్వారా వెళతాయి ప్రక్రియ నియంత్రణ మరియు నాణ్యత నియంత్రణ, కొన్ని కంపెనీలు మరింత ముందుకు వెళ్లి ఇతర పారిశ్రామికేతర అనువర్తనాల కోసం ఉపయోగిస్తున్నప్పటికీ.

ప్రాక్టికల్ ఉదాహరణలు అవి ఉష్ణోగ్రత నియంత్రణ, ట్రాఫిక్ నియంత్రణ, సరైన అసెంబ్లీ యొక్క ధృవీకరణ, లేబులింగ్ మరియు మార్కింగ్, వెల్డ్‌ల తనిఖీ, వస్తువుల నాణ్యతా నియంత్రణ, ఎంపిక మరియు వడపోత, టూలింగ్ నియంత్రణ, ఉపరితల ముగింపుల నియంత్రణ, పారిశ్రామిక రోబోట్‌ల కోసం మార్గనిర్దేశనం , కంటైనర్లలో విదేశీ శరీరాలను గుర్తించడం, మొదలైనవి.

పారిశ్రామిక రంగంలో ఆచరణాత్మక ఉదాహరణలు

మీరు చూడగలిగినట్లుగా, పారిశ్రామిక రంగంలో కృత్రిమ దృష్టి యొక్క అనువర్తనాలు చాలా విస్తృతంగా ఉన్నాయి. ది అప్లికేషన్ల పరిధి వివిధ రంగాలలో వారు దీని ద్వారా వెళతారు:

• ఎలక్ట్రానిక్స్: ఎలక్ట్రానిక్స్ పరిశ్రమలో, PCB లు మరియు టంకములలో భాగాలను ఉంచడానికి పిక్-అప్ & ప్లేస్ ప్రక్రియల కోసం భాగాల నిర్వహణ మరియు గుర్తింపు, నాణ్యత నియంత్రణ, సరైన వెల్డింగ్ మరియు భాగాల ప్యాకేజింగ్ వంటి వివిధ తయారీ ప్రక్రియలలో కృత్రిమ దృష్టిని ఉపయోగించవచ్చు. వారు, మొదలైనవి
• ఆటోమోటివ్- వాహన భాగాల తయారీ మరియు అసెంబ్లీ ప్రక్రియలో తనిఖీ కోసం ఉపయోగిస్తారు. స్టాంపింగ్, మ్యాచింగ్, వెల్డింగ్, పెయింటింగ్, బర్ర్స్, ఎక్స్‌ట్రాషన్ మొదలైన ప్రక్రియలో వలె.
• దాణా: ఈ పరిశ్రమలో కృత్రిమ దృష్టి నాణ్యత నియంత్రణను మెరుగుపరచడానికి అనుమతిస్తుంది. ఉదాహరణకు కంటైనర్లు సరిగా నింపబడి ఉన్నాయా లేదా లోపల విదేశీ వస్తువులు లేవా అని చూడటానికి. దెబ్బతిన్న లేదా కుళ్లిన పండ్లను తొలగించడానికి, కొమ్మలు, రాళ్లు, పై తొక్కలు మరియు ఇతర ప్రక్రియలను తీసివేయని ఇతర మూలకాలను తొలగించడానికి, పరిమాణం ద్వారా వర్గీకరించడానికి మొదలైన వాటిని కూడా విస్తృతంగా ఉపయోగిస్తారు.
• ప్యాకేజింగ్ మరియు ప్యాకేజింగ్: పరిశ్రమ లాజిస్టిక్స్ మరియు ప్యాకేజింగ్‌లో, కంప్యూటర్ దృష్టి నిర్దిష్ట మార్కర్ల ఉనికిని లేదా లేకపోవడాన్ని తనిఖీ చేయవచ్చు. మీరు బార్‌కోడ్‌లు లేదా లేబుల్‌ల ద్వారా కూడా జాబితా చేయవచ్చు, బ్యాచ్‌లు, గడువు తేదీలు, సరిగ్గా క్యాప్స్ ఉంచడం మొదలైనవి తనిఖీ చేయవచ్చు.
• లాజిస్టిక్స్ మరియు గుర్తింపు: భాగాలు లేదా ఉత్పత్తులను త్వరగా గుర్తించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. ఇది అమెజాన్ లాజిస్టిక్స్ సెంటర్‌ల వంటి డిపార్ట్‌మెంట్ స్టోర్స్ మరియు డిస్ట్రిబ్యూటర్ల అవసరాలకు బాగా వర్తిస్తుంది.

యంత్ర దృష్టి మరియు పరిశ్రమ 4.0

La కృత్రిమ దృష్టి, బిగ్ డేటా, AI, IoT మరియు క్లౌడ్ వంటి కంపెనీల ఆధునికీకరణ దిశగా అనేక ఇతర డిజిటలైజేషన్ మరియు ట్రాన్సిషన్ టెక్నాలజీల వలె, పొగమంచు మరియు ఎడ్జ్ కంప్యూటింగ్ అని పిలవబడే వాటిలో కీలక పాత్రను కలిగి ఉంది. పరిశ్రమ 4.0.

ఈ నమూనాలన్నీ కలిసి ఈ కొత్త అభివృద్ధి చెందుతున్న పరిశ్రమ యొక్క అన్ని పరిస్థితులను మెరుగుపరచడానికి అనుమతిస్తాయి ఈ రంగంలో విప్లవాత్మక మార్పులను లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. మరియు యంత్రాలు (1.0), ఈ రంగంలో విద్యుత్ పరిచయం (2.0), కంప్యూటింగ్ రాక (3.0) తో పారిశ్రామిక విప్లవం తరువాత, ఇప్పుడు ఈ కొత్త విప్లవం వచ్చింది, దానికి బదులుగా ఈ కొత్త టెక్నిక్‌లకు ధన్యవాదాలు వెర్షన్ 4.0

మెషిన్ విజన్, వాస్తవానికి, ఆ మెరుగుదలలలో అనేకంటిని ఒకటిగా సమూహపరచగలదు. ఇది ఉపయోగిస్తుంది కాబట్టి సాఫ్ట్‌వేర్ మరియు హార్డ్‌వేర్ పని చేయడానికి, మరియు ఎక్కువ తెలివితేటలు మరియు గుర్తింపు సామర్థ్యాలను ఇవ్వడానికి AI ని కూడా చేర్చవచ్చు. ఇవన్నీ పరిశ్రమకు పైన పేర్కొన్న గొప్ప ప్రయోజనాలు మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని అందిస్తాయి.

కానీ ఈ సామర్థ్యాన్ని ఇంప్లాంట్ చేసే కంపెనీలోని ఇతర ప్రాంతాలను మెరుగుపరచడానికి మరియు ఆధునీకరించడానికి ఇతర చర్యలతో కలిపితే, అది చాలా సమగ్ర పరిష్కారాలతో పరిశ్రమ 4.0 కి దారితీస్తుంది. మరింత సమర్థవంతమైన మరియు పోటీ.

కంపెనీలు ఇష్టపడతాయి IBM, Red Hat, Marval, Telefonica, మరియు చాలా మంది ఇతరులు తమ లక్ష్యాలను సాధించడానికి ఈ పరివర్తనతో కంపెనీలకు సహాయం చేయడానికి కొంతకాలంగా ప్రయత్నిస్తున్నారు. స్పెయిన్‌లో, శాంటాండర్, సెప్సా మరియు అనేక ఇతర కంపెనీలు ఇప్పటికే 4.0 యొక్క గొప్ప మెరుగుదలలను ఆస్వాదించడం ప్రారంభించాయి.

ఇది ఖచ్చితంగా ఉంది మార్వాల్ 20 సంవత్సరాలకు పైగా పరిశ్రమ కోసం కృత్రిమ దృష్టి వ్యవస్థలను అభివృద్ధి చేస్తున్న సంస్థ మరియు దాని సాధనాలను అభివృద్ధి చేస్తోంది. ఈ ప్రాజెక్టులకు మరియు ఇతర పోటీ కంపెనీలకు ధన్యవాదాలు, పరిశ్రమకు అందుబాటులో ఉన్న అన్ని సాధనాలు మెరుగుపరచబడ్డాయి.

ఉదాహరణకు, ఊహించండి a సమగ్ర వ్యవస్థ ఒక కర్మాగారంలో పరిశ్రమ 4.0 యొక్క కృత్రిమ దృష్టి వ్యవస్థ అవసరమైన ముడి పదార్థం లేదా చెల్లుబాటు అయ్యే భాగాలను ఎంచుకోవచ్చు. ఈ సమాచారం ఆధారంగా, అననుకూలమైన వాటిని మాత్రమే విస్మరించవచ్చు మరియు తగిన వాటిని మాత్రమే ఉత్పత్తి గొలుసుకు పంపవచ్చు.

4.0 తో, ఈ సమాచారం క్లౌడ్‌కు బదిలీ చేయబడుతుంది మరియు ఇతర వాటిని ఉపయోగించవచ్చు అభివృద్ధి చెందుతున్న సాంకేతికతలు ఉదాహరణకు, ఉత్పత్తి సామర్థ్యం మరియు విస్మరించిన భాగాల పరిమాణం ఆధారంగా భాగాలు లేదా ముడి పదార్థాల కోసం సరఫరాదారు నుండి ఆర్డర్ చేయడం, జాబితాను పూర్తిగా ఆటోమేటిక్‌గా అంచనా వేయడం. లేదా మీరు కనుగొనబడిన వైఫల్యాలను ఆ సరఫరాదారుకు నివేదించవచ్చు, తద్వారా వారు భవిష్యత్తులో ఆర్డర్‌లలో ఆ లోపాలను తగ్గించవచ్చు.

అంటే, పరిశ్రమలో 4.0 సాంకేతికతలు అన్నింటినీ కవర్ చేస్తాయి, మొదటి ప్రక్రియ నుండి చివరి వరకు, మరియు కంపెనీలోని అన్ని విభాగాలు మరియు విభాగాలలో.

వెలికితీతకు మించినది

ఇండస్ట్రీ 4.0 లోని మెషిన్ విజన్ సిస్టమ్ కొలతలకు మించి ఉంటుంది కనిపెట్టగలిగే శక్తి (పదనిర్మాణ విశ్లేషణ, లోపాలు, ప్లేస్‌హోల్డర్లు, రంగు విశ్లేషణ, ప్రదర్శన, విదేశీ వస్తువులు, నాణ్యత, కోడ్ పఠనం మొదలైనవి). ఇది ఆ సమాచారాన్ని OCR, OCV లేదా ప్రాసెసింగ్ తర్వాత పొందిన డేటాను ఫ్యాక్టరీలోని ఇతర యంత్రాలు లేదా ప్రక్రియలను సిద్ధంగా ఉంచడానికి లేదా దాని గురించి మరింత సమాచారంతో ఉపయోగించవచ్చు.

ఉదాహరణకు, విభిన్న స్థిరత్వం కలిగిన వస్తువులు ఉత్పత్తి అవుతాయని ఊహించండి. ఒక కృత్రిమ దృష్టి వ్యవస్థ నిర్ణయించగలదు సహనం స్థాయిఉదాహరణకు, వివిధ వస్తువుల ద్వారా ప్రతి వస్తువు యొక్క స్థిరత్వం మరియు దానిని గుర్తించండి, తద్వారా తదుపరి ప్రక్రియలో స్టాంప్ చేయాల్సిన యంత్రం దాని స్థిరత్వాన్ని బట్టి తగిన ఒత్తిడిని కలిగిస్తుంది.

కృత్రిమ దృష్టి వ్యవస్థను అర్థం చేసుకోవడం ద్వారా ఇది సాధ్యమవుతుంది ఒక IoT మూలకం కనెక్ట్ చేయబడిన మరియు తదుపరి ప్రాసెస్ మెషిన్ మరొక కనెక్ట్ చేయబడిన IoT పరికరం. అందువల్ల, వారు నెట్‌వర్క్ ద్వారా కమ్యూనికేట్ చేయవచ్చు మరియు ఒకటి మరియు మరొకటి మధ్య కూడా, పొగమంచు లేదా క్లౌడ్ యొక్క ఇతర అంశాలు నిర్దిష్ట డేటాను విశ్లేషించడానికి ఉపయోగించవచ్చు.

యంత్ర దృష్టి మరియు పారిశ్రామిక డిజిటలైజేషన్

ది కొత్త పారిశ్రామిక డిజిటలైజేషన్ వ్యవస్థలు, అభివృద్ధి చెందుతున్న సాధనాలు మరియు కంప్యూటర్ విజన్ అన్ని పరిమాణాల కంపెనీలలో వర్తమానంలో మరియు తక్షణ భవిష్యత్తులో కీలక పాత్ర పోషిస్తాయి. ఉదాహరణకు MES / MON వ్యవస్థలతో కలిపి (తయారీ అమలు వ్యవస్థ / తయారీ నిర్వహణ నిర్వహణ).

అంటే, ది MES వ్యవస్థలు అవి పారిశ్రామిక పరికరాలు మరియు తయారీ మార్గాలకు అనుసంధానించబడిన సమాచార నిర్వహణ వ్యవస్థలు. వాటితో మీరు ERP సాఫ్ట్‌వేర్‌ని ఉపయోగించి ప్రక్రియలను, మొక్క యొక్క డేటా ప్రవాహాన్ని మరియు నిజ సమయంలో అన్నింటినీ పర్యవేక్షించవచ్చు మరియు నియంత్రించవచ్చు. ముడి పదార్థాల నుండి తుది ఉత్పత్తికి పరివర్తనాలు ఎలా ట్రాక్ చేయబడతాయి మరియు డాక్యుమెంట్ చేయబడతాయి.

MOS ఇది ఉత్పాదక ప్రక్రియలను ప్రారంభం నుండి ముగింపు వరకు సామర్థ్యాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి దృశ్యమానం చేయడానికి అనుమతించే ఒక పద్దతి. ఇది సమర్థవంతమైన తయారీ అమలును నిర్ధారిస్తుంది మరియు ఉత్పాదకతను మెరుగుపరుస్తుంది.

అందువలన, కృత్రిమ దృష్టి వ్యవస్థలు ఉన్నాయి ఈ కేసులలో కీలక పాత్రఈ పారిశ్రామిక డిజిటలైజేషన్ వ్యూహాలను రూపొందించడానికి అవి పరిపూర్ణ పరిపూరకరమైన సాధనం కాబట్టి. ప్రత్యేకించి PLM (ప్రొడక్ట్ లైఫ్‌సైకిల్ మేనేజ్‌మెంట్) డెవలప్‌మెంట్‌లతో, అంటే, వాటి తయారీ నుండి వాటి పారవేయడం వరకు ఉత్పత్తుల జీవిత చక్రాన్ని నిర్వహించడానికి సాఫ్ట్‌వేర్ సిస్టమ్‌లు, వాటి కమీషన్ ద్వారా కూడా ప్రయాణిస్తాయి.

మీరు అర్థం చేసుకున్నట్లుగా, వీటన్నిటి కోసం మీకు పెద్ద మొత్తంలో నిల్వ చేయబడిన సమాచారం అవసరం డేటాబేస్ క్లౌడ్‌లో లేదా స్థానికంగా, మరియు బిగ్ డేటా ద్వారా విశ్లేషణ కోసం త్వరగా మరియు సమర్ధవంతంగా ప్రాసెస్ చేయవచ్చు. మరియు ఆ డేటాబేస్‌లు అన్ని ఉత్పత్తులపై త్వరిత సమాచారాన్ని పొందగలిగే కృత్రిమ దృష్టి వ్యవస్థల ద్వారా అందించబడతాయి.

అదంతా TTM ని మార్చకుండా (మార్కెట్‌కి సమయం), దీనికి విరుద్ధంగా, మీరు ఆ మొత్తం సమాచారాన్ని పొందవచ్చు మరియు ఆ పరామితిని గణనీయంగా మెరుగుపరచవచ్చు. అంటే, ఒక ఉత్పత్తిని గర్భం దాల్చడం మొదలుపెట్టి మార్కెట్లో పెట్టే వరకు ఎక్కువ సమయం ఉంటే.