O setor de construção está em evolução técnica, aceitando novos produtos, desenvolve qualidade e reduz os custos. Entre eles, a visão computacional surgiu como tecnologia central, incluindo grandes volumes de informações visuais para impulsionar a discrição e automática eficazes. Enabled é o desenvolvimento da inteligência artificial (IA), aprendizado mecânico, bem como um aprendizado profundo (DL), uma visão informatológica da cultura que executa serviços habituais.
O blog testa como a visão computacional altera o fabricante por meio de aplicativos avançados, fluxo técnico, bem como os exemplos reais do mundo.
O que é visualização do computador?
Na coluna vertebral, uma visualização de computador inclui permitir o equipamento de tradução e o processamento de dados, vídeos ou áreas 3D – para remover detalhes lógicos. Lokhu Kutholakala Ngokusebenzisa Ama-algoritmos Ama-algoritmos Asenkingeni ye-ai, njengamanethiwekhi we-covitelional nama-neural (CNN) Kanye nabaguquli Transformadores de visão (versos). Esses programas imitam as maneiras pelas quais as pessoas veem maneiras e tomam decisões de acordo com a instalação visual, mas o fazem com avançado, estabilidade e velocidade.
Os principais componentes de uma visão de computador na produção
- Descoberta de fotos: A varredura de dados usando câmeras de alta resolução, nervos LiDAR ou dispositivos de imagem hiperfinal.
- Preferência: As estratégias são como redução de ruído, classificação de imagem e dados que não impostas verificam em dados limpos e eficazes.
- O recurso do recurso: Usando algoritmos como classificação média (FIFT) ou histograma dos gradientes excluídos (HOG) para encontrar as características sensíveis da imagem.
- Modelo Incência: Os modelos de leitura mais profundos são como YOLO (olhando apenas uma vez) ou imediatamente IR-CNN de um item detectado, separação ou separação.
- Postagens de processamento e análise: Traduzir modelos para gerar informações eficazes e tomar decisões em tempo real.
Pedidos de visualização do computador na construção
1. Controle padrão da diretiva (QC)
Os processos tradicionais de CQ geralmente se apoiam no teste manual, que é longo e com ternura. Os sistemas de visão computacional mudam isso:
- Detecção de recursos: Usando imagens de imagens e algoritmos com algoritos de oromatia para obter uma rachadura, arranhão ou flexibilidade. Técnicas desenvolvidas, como a segmentação semântica, verifique a correção do nível de pixels.
- Verificação básica: Usando programas de visão 3D para medir a tolerância e garantir a conformidade com os projetos CAD.
- Principais testes principais: Sistemas como o Cognex na observação podem verificar centenas de itens por minuto, verificando a qualidade sem interferir no fluxo de produção.
Por exemplo, os fabricantes de semicondutores usam sistemas de visualização para pequenas bolachas de micro silício, CNNs treinados para milhares de padrões de erro.
2. Ajuste de preservação
O tempo de descanso aleatório pode custar aos fabricantes por ano. A visualização do computador ajuda a manutenção de manutenção, analisando dados visuais do equipamento.
- Pensamento térmico: Ele encontra componentes de calor excessivos usando câmeras infravermelhas, alarmantes para uma possível falha.
- Análise flutuante: As câmeras de alta velocidade abraçam os padrões de movimento, prevendo máquinas no equipamento.
- Monitoramento de desgaste: Configurações de visão capturam padrões de minutos em ferramentas, permitindo a substituição antes de quebrar.
Um exemplo ativo é a Airbus, usando drones equipados com programas de visão para explorar aeronaves organizacionais, reduzindo os ajustes em mais de 90%.
3. Segurança e conformidade do trabalhador
Garantir a segurança dos funcionários em áreas perigosas é prioritária. Os pontos de vista do computador promovem a segurança e a segurança com:
- Detecção de EPI: Os modelos são treinados em conjuntos de dados, como fotos abertas ou conjuntos de dados personalizados, descobrem que os funcionários usam equipamentos de segurança, como chapéus ou luvas, em tempo real.
- Código de Erdição: As câmeras analisam o movimento, apontando para práticas inseguras, como a abordagem de áreas perigosas ou não autorizadas.
- Exemplo de adição: Os sistemas estão experimentando emergências como armas de fogo, derramamento ou alertas de queda e gatilho padrão.
4. Controle de inventário e controle final
O gerenciamento criativo ativo é essencial para a produção ininterrupta. Visão computacional Atualizando a logística com:
- Rastreando em tempo real: Os robôs são notadamente redirecionados para o armazém, digitalizando códigos de barras ou códigos QR para revitalizar os sistemas de inventário.
- Monitorando o SHAWAPH: As câmeras combinadas com a faixa de faixa de objeto Abrete Track Track, aviso automaticamente.
- Atividade de ação: Os programas de visão garantem que os pacotes sejam precisos e baixados por envio, reduzindo erros.
O principal exemplo de centros de preenchimento da Amazon, onde os robôs são guiados por computadores com manuseio de computador que trabalham com as pessoas para enviar trabalhos de armazenamento.
5. O processo de adeus e a fusão de robôs
A visualização do computador combina sem robôs para melhorar os processos de produção. Use cobranças, incluindo:
- Robôs ativos (cobots): O COBOTS está equipado com planos de visão que gerenciam tarefas complexas, como reunião, soldagem ou equipamento enquanto se adaptam.
- Resposta em tempo real: Configurações da visão monitora linhas de produção, para identificar garrafas e fornecer dados para revisar a viagem.
- Uma classificação poderosa Sistemas padrão tamanhos de filtro em tamanho, cor ou maquiagem, geralmente usando a confirmação para melhorar.
Os Gigafacories da Tesla alugam robótica guiada por uma visão, que é razoável de aturar um carro por uma pequena intervenção.
Versão de obras técnicas para visão computacional no edifício
A implementação de uma visualização de computador segue o movimento formal da função:
- Coleta de dados:
- Adicione câmeras de alta resolução e sensibilidade para capturar dados visuais.
- Use dispositivos distribuídos distribuídos para processar ou combinar nuvens de análise complicada.
- Modelo de Desenvolvimento:
- Escolha modelos apropriados AI baseados em IA (por exemplo, RevNet para separação de imagens, máscara R-CNN).
- Modelos de treinar em diferentes conjuntos de dados usando fretes, como tensorflow ou pytorch.
- Conjuntos de dados que têm um atraso nas imagens sintéticas para melhorar a estabilidade.
- Remessa:
- Use dispositivos AI Edge, como a Nvidia Jetson para tarefas baixas ou plataformas de nuvem, como o Big Processing AWS.
- Use as APIs para compilar os recursos do surgimento de sistemas de assassinato (MES) ou software de negócios (ERP).
- Desenvolvimento contínuo:
- Monitore os modelos de trabalho de trabalho como precisão, lembre -se e latência.
- Atualize os modelos regularmente para sincronizar as novas condições de produção ou padrões de erro.
Os desafios e indicações do futuro
Desafios importantes
- Volume e qualidade de dados: A qualidade superior se expande, foi escrita que existem recursos.
- Compilação de compilação: Bons programas de alinhamento com processos de produção de herança podem ser desafiadores.
- Processamento em tempo real: Encontrar baixa latência, especialmente em altas velocidades, requer conformidade com o serviço Campling.
As direções do futuro
- Ai: O processamento do dispositivo com uma pequena latência chamará aplicativos em gerenciamento real de qualidade e qualidade de segurança.
- Configurações de visão 3D: Com o desenvolvimento no Lidar e no pensamento estereoscópico, os fabricantes podem ter uma grande idéia de profunda e precisão.
- Ai (xai): À medida que os programas de visão executados pela IA se tornam difíceis para as decisões, para garantir que a clareza e a confiança encontrem a importância.
- Compilação com gêmeos digitais: A visão do computador impedirá os modelos de modelos digitais, para fornecer uma resposta em tempo real para imitar e considerar os reparos.
